金华市区PM2.5化学组成特征及来源解析

利用2021年金华市环保大楼点位空气质量自动监测数据,对PM_2.5化学组分进行特征分析,并利用PMF模型开展PM_2.5来源解析。结果表明,金华市区PM_2.5浓度冬季最高,夏季最低;化学组成以SNA和OM为主,分别占52.5%和17.8%;水溶性无机离子中SNA占比为89.1%,说明二次转换污染贡献较大;金华市区PM_2.5主要来自化石燃料燃烧和工业过程、机动车尾气、生物质燃烧、扬尘等污染源,且冬季和春季受二次污染影响较明显。     

上海PM2.5中糖类化合物的组成及来源分析

通过硅烷化试剂(Bis(trimethylsilyl)trifluoroacetamide,BSTFA)衍生化反应和气相色谱-质谱(gas chromatograph-mass spectrometer,GC-MS)分析,对上海市宝山(郊区)和徐家汇(市区)两地点大气PM2.5中的糖类化合物进行了定性和定量分析.结果表明,大气PM2.5气溶胶中的糖类化合物主要以脱水糖类、单糖类和糖醇类化合物为主,其中两个站点糖类化合物总质量浓度的年平均值分别为340 ng/m3和268 ng/m3.相关性分析和正定矩阵因子分析(positive matrix factor analysis,PMF)的结果显示,生物质燃烧是阿拉伯醇的主要来源,而葡萄糖和果糖主要来源于土壤的再悬浮.土壤有机质对PM2.5中水溶性有机质的贡献在春夏季较高(6%～10%),而秋冬季较低,这表明来自土壤(扬尘)的有机质在春夏季时对大气细颗粒物的吸湿性、大气能见度以及灰霾的形成有较大的影响.     

基于CMAQ-ISAM模型的长三角典型城市PM2.5来源解析

大气细颗粒物(PM_2.5)是影响长三角地区空气质量的关键污染物．近年来随着各项环保举措的实施,PM_2.5的来源特征也发生了变化,为了制定切实有效的PM_2.5治理方案,考察PM_2.5的主要来源及其贡献至关重要．本研究使用CMAQ-ISAM模型,定量分析了2018年长三角内4个典型城市(上海、杭州、南京和合肥)PM_2.5的主要来源．表明了上述4个城市PM_2.5的最主要来源:冬季为长三角外的远距离传输(38.5%~52.6%);秋季为各城市的本地排放(43.0%~50.9%);在春季和夏季,本地排放是上海、杭州和合肥PM_2.5的主要来源(春季37.1%~53.3%,夏季44.1%~64.7%),而南京则是周边区域传输 (春季38.5%,夏季46.3%)．针对冬季不同时期的来源解析表明,相较于清洁时期,4个城市在污染时期来自周边区域传输的贡献占比增大,上海、杭州、南京和合肥的增大幅度分别为10.0%、1.5%、8.1%和4.9%,因此开展长三角大气污染区域联防联控具有重要意义．      

上海市大气环境中PM2.5/PM10时空分布特征

针对上海市颗粒物的污染和防治问题,利用2014年4月14日—2015年3月24日10个国控监测点的PM_2.5和PM₁₀小时数据及对应的气象因素资料,以PM_2.5质量浓度占PM₁₀质量浓度的比例为研究对象,使用聚类分析和相关性分析PM2.5/PM₁₀的时空分布特征. 结果表明:P_2.5和PM₁₀的季节高低为冬>春>秋>夏,PM_2.5/PM₁₀的季节分布在不同区域存在差异性. PM_2.5/PM₁₀的日变化呈现双峰型趋势,峰值出现在05:00和14:00左右,上午PM_2.5/PM₁₀高于下午. 颗粒物质量浓度及PM_2.5/PM₁₀具有明显的“周末效应”,这与车辆通行政策与人类作息时间变动相关. 在空间分布上,颗粒物质量浓度及PM_2.5/PM₁₀均表现为背景站>浦西站>浦东站.     

粤东三市PM2.5和PM10质量浓度分布特征

采用在线监测方法于2009年7月8日至22日在广东省汕头、潮州、揭阳三市各选择1个有代表性的空气质量监测点同步进行PM2.5和PM10监测。监测结果表明,粤东三市PM2.5和PM10质量浓度低于部分沿海城市;PM10与PM2.5的质量浓度日变化呈双峰分布,分别处在上午(6:00至10:00)以及下午(18:00至22:00)两个时间段;PM10与PM2.5日平均浓度变化呈周期性波动,周期约为3～4 d;对于粤东三市区域,PM2.5/PM10为0.5215,说明PM10中细颗粒物含量大于粗颗粒物含量。     

基于神经网络的PM2.5预测模型

目前PM2.5的计算主要采用物理方法,其成本较高.为此,通过采集空气中O3,CO,PM10,SO2,NO2的浓度数据,选择神经网络方法建立PM2.5预测模型.实验结果表明,该模型对PM2.5的预测准确率较高.     

东莞市环境空气PM2.5污染现状及防治对策浅析

细颗粒物PM2.5如今已成为国内大气污染研究领域的热点和前沿,其污染现状也引起了国家和公众的重视。主要阐述了PM2.5的意义及其危害,并结合国家新颁布的环境空气相关标准,分析了东莞市环境空气中PM2.5的污染现状及污染成因。针对广东省及东莞市的现状,提出了东莞市环境空气PM2.5污染的防治对策。     

姜黄素对PM2.5致大鼠急性肺损伤的影响

目的:探讨姜黄素(Curcumin)对大气细颗粒物PM_2.5(particulate matter 2.5μm)滴注致大鼠急性肺损伤的影响。方法:将50只SD大鼠随机分为5组：空白对照组、PM_2.5模型对照组、低剂量姜黄素(100 mg·kg^-1)+PM_2.5组、中剂量姜黄素(200 mg·kg^-1)+PM_2.5组、高剂量姜黄素(300 mg·kg^-1)+PM_2.5组。各剂量姜黄素组用姜黄素连续灌胃14 d,空白对照组、模型对照组用生理盐水灌胃。第15 d灌胃后,除空白对照组外的各组大鼠气管滴注PM_2.5(9.0 mg·kg^-1)混悬液染毒,24 h/次共3次,空白组气管滴注生理盐水。末次染毒24 h后,收集血样、支气管肺泡灌洗液(Bronchoalveolar lavage fluid, BALF)、肺组织匀浆和病理切片。分析测定血清中丙二醛(Malondialdeh...     

PM2.5中无机元素的污染特征和来源分析

为研究齐齐哈尔市大气颗粒物PM2.5的污染特征和来源,在2013年12月~2014年11月,于齐齐哈尔大学校园内安置采样点采集PM2.5样品。初步测定了PM2.5中Na、Mg、Al、K、Ca、Fe、Mn、Ni、Cu、Zn、As、W、Pb、Ti、V、Cr这16种无机元素的浓度水平,并通过元素相关性分析、富集因子分析和主因子分析方法对其来源进行解析。结果表明:元素污染较为严重的季节是夏季,冬季较轻。Pearson相关系数分析表明无机元素污染来自地壳源和人为源的共同作用。富集因子分析表明,Zn、Cu、As、Pb这几种元素高度富集,主要受到交通源和工业源以及燃烧源等人为污染影响显著。因子分析表明,元素污染春夏两季主要来源于建筑源、交通排放污染和工业污染三个方面,秋冬季的燃烧污染明显贡献的更多。研究结果对于防治齐齐哈尔大气污染有一定的借鉴意义。     

长春市大气中PM2.5的重金属形态分析

利用Tesser连续提取法测定长春市大气中PM2.5的Cu,Zn,Cd,Pb,并分析各元素在酸溶态、铁锰氧化物结合态、有机态和残渣态中的分布特征.结果表明:4种元素的质量浓度Zn>Pb>Cd>Cu;Cu和Zn主要分布在酸溶态,Cd主要分布在酸溶态和铁锰氧化物结合态,Pb主要分布在酸溶态、铁锰氧化物结合态和残渣态.     

中国大陆地区传染病的PM2.5归因发病率分析

通过研究PM_2.5对中国大陆地区7种传染病发病率的影响,得到了百日咳、猩红热、麻疹、肺结核、风疹、流行性腮腺炎及流行性感冒的PM_2.5归因发病率分布和变化趋势.结果表明,这7类传染病的PM_2.5归因发病率主要集中于中国大陆中部和东部地区;除流感、猩红热及少数省份的百日咳外,其余传染病的PM_2.5归因发病率均呈不同程度的降低.当部分省市的ρ(PM_2.5)降至世界卫生组织提出的安全值10μg/m³时,北京、天津及上海等人口稠密,ρ(PM_2.5)高值区的PM_2.5归因发病率降低程度最大.     

PM2.5颗粒物在线监测仪的测量原理及故障处理

PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5μm的颗粒物,也称为可入肺颗粒物,是日常发电、工业生产、汽车尾气排放等过程中经过燃烧而排放的残留物,大多含有重金属等有毒物质,为了更好监控大气质量,为我国节能减排及可持续发展的国家战略提供依据,保障城市居民身体健康,PM2.5颗粒物在线监测仪的使用具有十分重要的现实意义。它测量的实时监控数据可以为城市居民的旅游出行、体育锻炼,及政府主管部门制定城市发展规划、工业生产控制等提供宝贵的参考意见。本文主要探讨它的测量原理及运行故障排除。     

中国PM2.5污染现状及其对人体健康的危害

 当前,中国大气中PM_2.5污染形势严峻。2013 年,在全国纳入监测范围的74 座城市中,接近92%的城市的PM_2.5年均浓度未达到国家标准,其中,京津冀、长三角和珠三角等重点区域PM_2.5污染尤为严重。PM_2.5中含有的多种有毒有害物质可直接危害公众身体健康。已有的研究结果显示,PM_2.5污染会直接影响人体的呼吸系统、心血管系统,与肺癌的发生率和死亡率密切相关,但需从PM_2.5毒理学及暴露-反应关系等影响机制方面做深入研究。中国对大气中PM_2.5污染的治理任重道远,强化PM_2.5的健康风险研究,科学评价PM_2.5污染对中国不同人群疾病发生的负担率等应是认真思考的问题。     

基于PCA-OS-ELM的大气PM2.5浓度预测

为了提高细颗粒物PM_2.5浓度预测精度,提出一种主元成分分析与在线序列极限学习机相结合（PCA-OS-ELM）的PM_2.5浓度预测方法. 首先,通过主成分分析方法（PCA）提取高维大气数据中影响空气质量的关键变量,并去除不必要的冗余变量;其次,利用提取的关键变量建立在线序列极限学习机（OS-ELM）网络预测模型,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络参数实现大气PM_2.5浓度快速预测.研究结果表明,PCA-OS-ELM预测方法采用不同批次训练数据更新模型的方式,能够快速实现大气PM_2.5浓度预测,证明了该方法的有效性.与其他方法相比,该方法预测误差小,预测精度高,具有更好的实用价值.      

长春市大气环境中PM10外来源估算研究

大气颗粒物外来源解析的常用方法有后向轨迹分析法、化学质量平衡法、元素示踪法等,都是通过化学成分分析来确定源。但这类方法存在缺点,如成本高、流程长等。针对以上问题,提出一种新的量化大气环境中PM10外来源的方法,这种方法基于长春市背景站点的PM10的时间序列,通过确定本地源贡献后,利用PM10监测数据与其差值即可获得外来源的贡献量。经估算得到2011年长春市6个采样点PM10的外来源年平均贡献率从北向南逐渐降低,分别是食品厂为38.85%,客车厂为28.79%,邮电学院为24.31%,儿童公园为20.89%,净月潭为19.93%,甩湾子为37.35%。由此可以看出长春市空气污染主要来源于本地污染,为解决长春市大气颗粒物污染,改善空气质量更应该重视本地污染源的治理。     

基于RF-EMD-LSTM对PM2.5浓度预测研究

实现PM_2.5浓度的精准预测对空气污染防治具有重要的指导作用.鉴于多数研究中PM_2.5浓度预测算法和特征都较为单一,不能精确实现PM_2.5浓度的短时预测,提出了一种新颖的混合预测框架(RF-EMD-LSTM),通过过去24 h数据实现下一小时PM_2.5浓度预测.首先利用随机森林算法(random forests, RF)对污染物数据特征进行重要性评估,实现特征选择;然后再将特征数据与通过经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的PM_2.5特征分解后的序列联合作为长短期记忆网络(long short term memory network, LSTM)的输入数据,进行模型训练,训练结果相加获得最终PM_2.5浓度预测值.实验结果表明,提出的混合模型与其他单一模型相比,预测精度明显最佳.     

山西省PM2.5时空特征及其影响因素的地理探测

基于山西省11个地级市2016—2019年全年的逐时监测数据,采用克里金空间插值技术和地理探测器等方法对PM_2.5浓度时空变化及驱动因素展开研究.结果表明：①2016—2019年山西省PM_2.5年均浓度值先增后减,“蓝天保卫战”取得一定成效;污染空间格局呈东北向西南递增的规律,季节浓度变化总体呈“冬高夏低,春秋过渡”的规律,月均浓度呈“单峰型”波动变化.②因子探测器分析结果表明,人口密度、人均GDP和民用车数量对PM_2.5解释力最强,均超过0.7,表明人类活动是引起空气污染的主要因素.③交互探测分析表明所有影响因素对PM_2.5变化的交互作用均大于单一影响因素的独自作用.     

基于时间序列的PM2.5时空插值算法改进研究

该文以成都市及其周边市区分布的环境监测站点作为研究对象,将空气污染物指数作为数据源,进行时间序列平稳性处理,改进了时空插值算法的经典算法——约减法,从而提高了PM_2.5数据插值精度。同时还分析了PM_2.5的自相关特点,对时间序列数据进行分段处理,在自区间内使用函数模型法实现对PM_2.5数据的实时预测。实验表明,对时空插值算法改进后,在进行既往缺失数据修补及实时PM_2.5数据预测时,结果精度及可靠性高。     

组合预测模型构建及在合肥市PM2.5浓度预测中的应用

Dice系数是衡量两个序列接近程度的指标,将广义诱导有序加权平均(GIOWA)算子和Dice系数相结合,提出了基于GIOWA算子和Dice系数的组合预测模型,并且给出了优性组合预测的定义。将该模型应用到合肥市PM_2.5浓度预测上,选取2014-2021年共84期的PM_2.5浓度及核心影响要素的月度数据进行分析,将组合预测结果与单项预测结果进行对比,并分析了组合预测模型中参数取值发生变化时对组合预测权重、预测效果评价指标和Dice系数影响情况。实证结果表明所建立的组合预测模型的预测效果要优于单项预测模型。     

PM2.5引起的肿瘤新生血管形成和转移研究进展

 PM_2.5指直径≤2.5 μm 的颗粒物质,它很容易穿过呼吸道屏障,进入血液循环,可诱发肺癌等多种恶性肿瘤,已成为恶性肿瘤新的诱因。近年研究揭示,PM_2.5可刺激肿瘤细胞合成和分泌血管内皮生长因子（VEGF）,促进血管内皮细胞介导的肿瘤血管新生;并可激活肿瘤细胞,使其通过血管生成拟态直接形成肿瘤血管;还能使肿瘤干细胞向肿瘤内皮细胞转化,促进肿瘤新生血管形成。此外,PM_2.5可促进肿瘤细胞及其他多种细胞分泌趋化因子和白细胞介素,招募骨髓和血液中白细胞进入肿瘤组织,诱发局部慢性炎症反应,诱导上皮细胞-间充质细胞转化（EMT）的发生,增加肿瘤细胞干性、迁移和转移能力;还可破坏血管稳态,增加血管通透性,为肿瘤细胞的转移打开方便之门。PM_2.5在肿瘤的新生血管形成和转移中起了重要作用,然而,至今对其作用机制知之甚少。因此,进一步深入研究PM_2.5诱导的肿瘤新生血管形成及转移机制,能为PM_2.5引起的恶性肿瘤防治提供可靠的理论依据和新的应对策略。