基于颗粒物与微生物污染特性的人员密集场所空气品质研究

来源 :西安工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:andychinajj
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着经济的发展,空气污染问题日益突出。人一生有超过80%的时间在室内度过,室内空气品质研究势在必行,尤其对于人员密集场所。颗粒物和微生物是空气中的两种主要污染物,对人体健康存在很大的潜在危害。目前,国内外对颗粒物与微生物之间的相关性研究较少,暂没有统一的定论,缺乏完善的颗粒物与微生物评价体系。本研究采用自然沉降法和对角线布点法对西安市若干人员密集场所的空气微生物进行采样,然后培养、统计,同时监测采样点相应的空气颗粒物浓度和温、湿度,分析和评价空气颗粒物与微生物的污染状况,并采用回归分析和t检验得出各因素间的相关系数及其显著性,为完善颗粒物与微生物评价体系、制定合理有效的污染控制措施提供理论依据。主要结论如下:(1)西安市人员密集场所各季颗粒物浓度冬季最高,春秋季次之,夏季最低。冬季为重度污染,秋季为中度污染,春季为轻度污染,夏季空气质量良好,PM2.5浓度分别约为185μg/m3、132μg/m3、92μg/m3和51μg/m3。春季细颗粒物PM2.5明显少于秋季,粗颗粒物PM2.5-10明显多于秋季。春、夏、秋、冬四季的PM2.5浓度占比分别约为26%、35%、41%和22%。夏秋季空气PM2.5浓度占比明显高于冬春季。(2)西安市各采样场所PM2.5浓度和PM10浓度均超过了空气颗粒物年平均浓度二级限值。各采样区室内外PM2.5浓度比I/O最大,且各采样区细颗粒物PM2.5浓度所占比重明显高于室外,粗颗粒物所占比重明显低于室外。(3)各人员密集场所PM2.5/PM10约为1/3、PM1/PM2.5约为1/2。人员密集场所各粒径范围颗粒物浓度的比重PM4-10最高,约占37%,其余颗粒物浓度从高到低依次是PM2.5-4、PM1-2.5、PM1和PM10-TSP,分别约占20%、16%、14%和13%,其中PM2.5浓度约占30%。与人员密集场所相比,室外大气PM4-10浓度占比更高,约为41%,PM2.5浓度占比更低,约为25%。(4)人员密集场所各季总微生物浓度春季(8.9×103CFU/m3,微污染)>冬季(7.1×103CFU/m3,微污染)>秋季(6.2×103CFU/m3,微污染)>夏季(3.4×103CFU/m3,较清洁)。人员密集场所各采样区总的微生物浓度室外(11.1×103CFU/m3,轻度污染)>地铁站(5.5×103CFU/m3,微污染)>校园(4.6×103CFU/m3,较清洁)>商场(4.4×103CFU/m3,较清洁)。同一场所真菌污染程度比细菌污染程度严重。(5)校园各采样点PM2.5浓度食堂大于室外、教室和宿舍,食堂为172μg/m3,室外、教室和宿舍约为124μg/m3;校园各采样点总微生物浓度室外(8.5×103CFU/m3,微污染)>食堂(5.9×103CFU/m3,微污染)>宿舍(4.8×103CFU/m3,较清洁)>教室(3.1×103CFU/m3,较清洁)。地铁站人员越密集的场所,颗粒物和微生物污染越严重。商场的颗粒物和微生物污染程度和楼层高度无关。商场相对于校园和地铁站较清洁。(6)各采样场所温度与各粒径范围颗粒物浓度呈非常显著负相关(r≈0.60.8,P=0.0001)。PM2.5浓度受温度影响最大(r≈0.72),PM1浓度受温度的影响最小(r≈0.55)。各采样场所总体相对湿度与PM4、PM10和TSP浓度显著负相关(r=0.32、0.42、0.44,P=0.001、0.0001、0.0001),且颗粒物粒径越大,相对湿度与颗粒物浓度之间的负相关系数和显著性越大。除地铁站外,其他采样区温度与微生物浓度显著负相关(r≈0.4,P≈0.015)。(7)各采样区总的PM4、PM10和TSP与微生物浓度显著正相关(r=0.22、0.29、0.32,P=0.019、0.002、0.001)。随着颗粒物粒径的增大,颗粒物浓度与微生物浓度之间相关关系的显著性也越来越大。本文有图36幅,表41个,参考文献80篇。
其他文献
分析了“测量中地球曲率改正的严密计算方法”一文的严密计算公式,从光电测距和坐标反算两方面讨论了水平距离的计算,提出了曲率改正的实用计算方法。
通过RTK技术在诸永高速公路1∶2 000像片控制测量中的应用,介绍了RTK测量在带状测区基准转换参数的求解方法及RTK测量成果的精度检验等情况。其结果表明,RTK测量不仅能够满足1∶2 000像片控制测量精度要求,而且可以大幅度提高作业效率,尤其在交通和通视困难地区更具明显优势。即使在山区和高山区,只要采取一定的措施,RTK测量同样能取得比较高的精度。