一、室内空气采样及几种重要污染物的监测分析方法探讨（论文文献综述）
张爱芹[1]（2021）在《内蒙古典型功能区土壤中POPs的污染特征及人体暴露风险评估》文中研究指明经济的发展和社会的进步带给人类丰富的物质享受的同时,也给生态环境带来了挑战,一旦人类赖以生存的环境出现严重问题,必将反噬社会成果,造成危害乃至引发灾难。当今时代,追求“天更蓝、树更绿、水更清、城更美”的美好生态环境,已成为人类的共同心声。持久性有机污染物（Persistent Organic Pollutants,POPs）能持久存在于环境中,通过挥发、扩散、迁移、干湿沉降等方式实现污染物的时空分布,造成各种环境介质污染。尤其是POPs具有致癌、致畸、致突变和内分泌干扰等特性,随着其在食物链中的累积放大,最终将危害到人类的健康,所以POPs污染问题已越来越引起世界各地的广泛关注。内蒙古位于北部边疆,是我国重要的生态屏障,关系到东北、华北、西北甚至全国的生态安全。高海拔的地理位置、独特的民族饮食文化,农牧区土壤亲脂性表皮易于POPs的蓄积,而多元化的产业结构有利于POPs的环境行为规律分析。为此,本研究以我国内蒙古自治区为研究区域,通过分析工农牧3大功能区土壤和树皮中多溴联苯醚（PBDEs）、多氯联苯（PCBs）、新型卤代阻燃剂（NBFRs和DPs）4类代表性POPs的污染特征,探讨其迁移规律和可能的来源,明确不同POPs类物质的长距离迁移能力,并评估人体暴露风险,以期为我国民族地区的POPs污染和防治提供数据支撑,促进民族地区生态环境可持续发展。研究结果发现:（1）工业区土壤中∑8PBDEs的浓度范围是1407.89-27466.17 pg·g-1,平均值为17576.43 pg.g-1,比国内PBDEs高污染的垃圾拆解地低2-5个数量级,略高于北京、上海等国内大城市中的污染水平,农牧区土壤中PBDEs的水平与欧洲背景土壤和长江三角洲地区的水平范围大致相当,但比青藏高原大约高出两个数量级。树皮的总平均水平略低于中国地区树皮的平均水平及美国乡村和城市树皮的浓度水平。BDE209是所有样品中最主要的同族体,工业区土壤中BDE209的平均浓度约为农业区土壤的12倍,约为牧区土壤的8倍,且与农、牧区土壤的浓度水平均存在显着性差异,主要是工业区存在Deca-BDEs工业品的使用源,在迁移过程会发生降解。而农、牧区土壤浓度水平间则无显着性差异,农牧区Deca-BDEs工业品的使用源较少,可能污染源类似。除BDE209外,包头工业区土壤中以高溴代BDE183、BDE99为主要污染物,呼和浩特工业区以BDE28、BDE99、BDE100为主要污染物,这主要受两个城市工业化发展定位的影响,呼和浩特作为新工业区,历史较短,并倾向于节能环保企业,污染相对低,高溴代PBDEs迁移能力弱,易于在污染源周边土壤中沉降。高溴代PBDEs在迁移过程可能发生降解,形成更容易迁移的低溴代物,从而长距离影响到农业区和牧区。迁移能力较强的低溴代BDE28、BDE47是工业区树皮和大气中的主要成分,农业区树皮与工业区树皮在PBDEs同族体构成上具有一致性,反映出工业区与农业区的大气污染具有同源性,农牧区PBDEs污染主要来自外源性大气输入。健康风险评估发现PBDEs对人体的致癌、非致癌风险是很低的,但值得注意的是农牧区BDE28的非致癌风险已经超过BDE209的影响,而且农牧区低溴代BDE28、BDE47的非致癌风险甚至高于工业地区。（2）工农牧区土壤中∑18PCBs的浓度范围是10.13-335.82 pg·g-1,平均浓度为65.77 pg·g-1,与国内外相比是较低的。PCB28强的迁移能力使其在非工业区土壤中对总浓度的贡献率要高于工业区。低氯代PCB28和PCB52在各个样品中的检出率为100%,已成为内蒙古无处不在的污染物。高氯代PCBs（Penta-PCBs、Hexa-PCBs、Hepta-PCBs）在工业区土壤中平均污染水平要高于农业区和牧区,弱的迁移能力导致其更多影响工业区污染源周边的土壤。工业区树皮中PCBs总的浓度水平略高于农业区树皮,但工业区与农业区树皮间均无显着性差异,反映出内蒙古地区大气中的PCBs污染物具有同源性。DL-PCBs主要污染在土壤环境介质中,包头工业区土壤中12种DL-PCB是所有研究区域里最大的,平均浓度水平为26.28 pg·g-1,而呼和浩特工业区毒性当量值最高（0.0616 pg WHO-TEQ·g-1）。土壤中PCB118对DL-PCBs总浓度贡献率最高,是农牧区毒性当量浓度主要贡献同族体。内蒙古地区PCBs污染主要来自热相关工业过程产生的UP-PCBs。研究显示低氯代PCBs长距离迁移影响到偏远的牧区,牧区儿童的非致癌暴露风险已经超过工业区成年男性的非致癌风险。（3）工农牧区土壤中6种NBFRs的浓度范围是1.06-981.51 pg·g-1,平均浓度132.07 pg·g-1,DPs浓度范围是ND-352.53 pg.g-1,平均浓度为58.59 pg·g-1,与国内外相比均处于较低的污染水平。不同类型的新型卤代阻燃剂表现出TBPH>PBBA>anti-DP>syn-DP>HBB>PBT>PBBz>PBEB的趋势。研究显示,HBB在迁移过程容易发生降解,相比于PBBZ、PBT两种,PBBA、TBPH、DPs迁移能力偏弱,更容易在污染源周边沉降。TBPH是工业区的主要污染物,存在点源污染。PBBz和PBT迁移能力较强,农牧区的污染水平要高于工业区,污染并非来自当地工业区,主要是低海拔地区的远源污染,已是内蒙古地区普遍污染性物质。DPs的fanti表现出牧区>农业区>工业区的趋势,DPs与PBBA和TBPH均有弱相关性,可能具有类似的污染源。研究发现包头工业区NBFRs和DPs对人体的每日暴露量均是最大的,迁移能力弱的TBPH、PBBA对工业区居民暴露风险影响大,而迁移能力强的PBT和PBBz对偏远牧区居民的暴露风险影响大。（4）PBDEs与人血清白蛋白（HSA）相互作用的亲和力大小是动力学结合速率和解离速率共同作用的结果。除BDE209外,溴原子个数增加（从BDE28、47、99、153到183,依次为三溴至七溴）,降低了复合物的解离速率而利于PBDEs与HSA的结合,同分异构体中,受结合速率的影响,邻位溴代比间位溴代更有利于PBDEs与HSA的结合。分子对接表明8种PBDEs在HSA结合位点site I处周边的氨基酸残基类型存在差异,导致不同类型PBDEs与HSA间的范德华力、氢键以及静电力等存在差异,进而影响到亲和力的强弱。对于DL-PCB和非DL-PCB与HSA相互作用的动力学过程有明显差异,亲和力却表现出相同的规律,即DL-PCB与HSA的作用力要大于非DL-PCBs。DL-PCBs（PCB77、105/118、169）和非 DL-PCBs（52、101、138、到 180）,随着氯原子个数增加,与HSA的亲和力依次增大。分子对接表明不同氨基酸残基的静电力、π—π作用等是PCBs与HSA相互作用的总驱动。比较发现,BDE153、154、183与HSA的亲和力相对较大,而 BDE28、BDE47、BDE100、BDE209、PBBz、TBPH 与 HSA 的亲和力相对较小。结合POPs与HSA的亲和力数据和健康风险评价方法,发现工业区土壤中4类POPs总的人体内暴露风险最高（Ctr=20.20ng·kg-1bw）,其次为农业区（Ctr=2.82 ng·kg-1bw）,牧区最低（Ctr=2.71 ng·kg-1bw）。对于不同类型的POPs,土壤中BDE209对内蒙古各功能区人体的内暴露风险都为最高,BDE183、BDE154,BDE153与HSA强的结合能力,增加了其对农牧区人体的内暴露风险,而BDE28、BDE47与HSA弱的结合能力降低了对农牧区人体的内暴露风险。UP-PCBs对人体的内暴露风险是最低的,高氯代PCBs仅在工业区有一定程度的暴露,对农牧区影响较小,而低氯代PCB28是工农牧区居民内暴露风险最大的同族体。农牧区居民NBFRs和DPs的内暴露风险已经与工业区在同一数量级,PBBA、PBT与HSA强的结合能力增加了其对工农牧区人体的内暴露风险,而PBBz与HSA相对弱的结合能力尤其降低了对牧区的内暴露风险。内蒙古农牧区土壤中DPs 比工业区具有更高的fanti,受与HSA相互作用亲和力的影响,进一步增加了anti-DP在农牧区人体内的暴露风险。
杨轶男[2]（2021）在《某矿区儿童环境铅暴露健康风险评价及影响因素研究》文中研究说明目的:本研究通过检测矿区空气、土壤、饮水、饮食等各环境介质铅（Pb）含量,旨在揭示矿区儿童Pb外暴露现状;将儿童铅暴露-吸收-生物动力学综合模型（Integrated Exposure Uptake Biokinetic,IEUBK）结合矿区环境参数,构建本土化矿区IEUBK模型,并与实际检测儿童的血Pb含量进行对比分析,探讨矿区IEUBK模型实用性;从儿童行为、父母职业与及居住环境等方面集成研究矿区儿童Pb暴露影响因素,为矿区儿童Pb暴露治理提供科学依据。方法:（1）按照典型性、重点性、可行性原则选择中国北方某矿区为研究现场,根据污染程度选择5个外环境空气采样点,根据当地河流走向设置6个地表水监测断面,在矿区农田设置30个土壤监测点,在矿区社区设置15个室内空气监测点,15个室内积尘监测点,随机采集收获期自产玉米30份,自产蔬菜30份,市场采购食品36份,进行外暴露Pb含量测定;采用单因子污染指数法和综合污染指数法进行Pb污染评价;采用风险商（HQ）进行Pb非致癌健康风险评价,采用超额终生癌症风险（ILCR）进行Pb致癌健康风险评价。（2）选择矿区儿童569名为研究对象,进行血Pb及尿肾功监测,采用一对一问答式对其监护人进行调查。（3）利用美国环保署EPA提出的IEUBK模型结合研究现场环境参数构建本土化矿区儿童铅暴露-吸收-生物动力学综合模型并进行验证分析。采用SAS9.3、SPSS26.0等统计软件进行儿童Pb暴露影响因素单因素及多因素分析。结果:（1）矿区采暖期Pb单因子污染指数是非采暖期的3.0倍,枯水期Pb浓度为丰水期的59.04倍;Pb在蔬菜地、玉米地土壤中的超标率分别为37.50%和52.94%,最大超标倍数分别为0.8和2.50倍;室内空气中Pb仅在采暖期存在超标现象,超标率达到了25.45%;室内积尘Pb的超标率高达100%,最大超标倍数17.20倍;家庭自产叶菜类蔬菜、根茎类蔬菜、其他蔬菜中Pb的超标率分别为66.67%、14.29%、35.0%,明显高于市场采购蔬菜,自产玉米Pb不存在超标现象。（2）矿区人群不同暴露途径Pb的暴露水平依次为:经消化道>经呼吸>经皮肤,经消化道的暴露量占总暴露水平的98.21%;经呼吸道、消化道、皮肤接触HQ分别为3.20、5.54、3.01×10-3,ILCR经呼吸道、消化道分别为4.96×10-7、5.64×10-6。（3）矿区儿童血Pb中位数为10.61μg/dl,四分位数间距为4.33μg/dl～19.32μg/dl;矿区儿童血Pb与铝（Al）、钒（V）、铬（Cr）、锰（Mn）、镍（Ni）、锌（Zn）、砷（As）之间呈正相关,与Cr相关系数最大,rs=0.437;与铜呈负相关。（4）多重线性回归多因素显示:每天平均在马路上时间超过2小时、每周吃牛奶奶粉3～4次、混合喂养、人工喂养时间9个月以上均是导致矿区儿童血Pb含量升高的主要因素。（5）利用矿区环境参数构建本土化IEUBK模型,预测显示儿童血Pb浓度及其超过观察值10μg/dl在不同年龄组分别为:0～岁组浓度2.18μg/dl,概率0.06%;1～岁组浓度4.35μg/dl,概率3.84%;2～岁组浓度5.3μg/dl,概率8.84%;3～岁组浓度6.16μg/dl,概率15.12%;4～岁组浓度6.23μg/dl,概率15.71%;5～岁组浓度6.38μg/dl,概率16.93%;6～岁组浓度6.56μg/dl,概率18.47%。结论:矿区采暖期空气、枯水期饮水中铅含量增高,当时农产品铅含量超标,环境治理仍需加强;儿童血铅水平较低,仍需长期观察研究;父母既往职业暴露、住房装修时间长短与儿童血铅存在关联;矿区儿童体内钒、锰、镍元素与血铅呈正相关;儿童每天超过2小时在马路是血铅水平的危险因素,婴儿期喂养方式影响儿童血铅水平,乳制品是血铅水平的保护因素。IEBUK模型预测效果在1,2,5,6年龄段表现良好,在0,3,4年龄段还需要优化模型暴露参数。
叶磊[3]（2020）在《西安市城区大气中PBDEs和PCBs的污染特征、气粒分配及来源研究》文中认为为减少和消除持久性有机污染物（POPs）排放,全球多个国家共同签署了《斯德哥尔摩公约》。我国作为缔约方之一,近十几年来开展了许多针对POPs的监测和研究,但主要集中在长三角、珠三角和京津冀等较发达地区,西安市作为我国中西部地区及关中城市群的中心城市,在这方面开展的研究十分有限,基础数据较为匮乏。PBDEs和PCBs是两类较典型的POPs,其相关产品曾在世界范围内大量使用,对环境和人类健康造成了巨大危害,目前虽已被禁用,但仍能在全球大气环境中发现其残留。针对上述情况,本课题开展了跨度近6年的采样监测工作,共收集了268个大气样品并检出了12种PBDEs和80种PCBs。结果表明,西安市城区大气中Σ11PBDEs（除BDE-209之外的所有PBDEs）和PCBs的浓度在整个采样周期内呈逐年下降趋势,但BDE-209的浓度未出现明显变化。若与国内外其他城市和地区相比,西安地区PBDEs和PCBs的污染程度相对较低,但要高于背景点的污染水平。通过健康风险评价,发现这两类典型POPs对当地儿童的致癌风险处于较低风险水平,对成人的致癌风险处于低、中风险水平。论文分析了影响大气中PBDEs和PCBs浓度分布的相关因素,发现PBDEs与气温之间存在显着相关性,但PCBs与温度并不相关。大气中的PBDEs和PCBs均与TSP呈显着相关性,尤以颗粒相表现最为突出。根据“Clausius-Clapeyron”方程,本文提出并计算了PBDEs的“相对分压偏差值”RP（表示相对分压的实际值和预测值之间的偏差程度）,并将数据分为“Low RP”、“Middle RP”和“High RP”三组,结果表明这三组样品数据和不同的气象条件有关且分布特征较明显。论文通过气粒分配研究,发现PBDEs和PCBs的气粒分配在理论上均未达到平衡。同时,运用Dachs-Eisenreich模型、Falconer-Harner模型和Li-Ma-Yang模型对这两类POPs的气粒分配参数（log KP）进行了预测分析,得出了各模型的适用条件。进一步分析可知,POPs的气粒分配行为易受到气象因子、颗粒物和气溶胶特性（相关参数取值）以及普遍存在的“采样干扰效应”的共同作用,而后者往往容易被忽略。论文从“潜在排放源分布研究”、“污染物来源解析”和“潜在源区识别”三个方面对PBDEs和PCBs的污染来源和分布情况进行研究,结果发现:（1）我国PBDEs排放源主要集中在东南沿海及部分省会城市附近,而PCBs排放源主要集中在关中城市群及长三角地区,表明大气中PBDEs和PCBs的含量分布与人类活动及工业生产之间关系密切;（2）“主成分分析”表明PBDEs的污染主要来自Penta BDE、Octa BDE和Deca BDE三类商用PBDEs产品的排放,而PCBs污染源则有可能为我国生产的2号和1号PCBs变压器油源;（3）通过“后向气流轨迹”模型,区分了PBDEs、PCBs的本地源和外地源的贡献,同时发现这两类POPs的潜在源区呈现逐渐缩小和集中的变化趋势,且源强值也逐渐变小,说明我国中西部地区大气中PBDEs和PCBs的污染情况逐渐好转。总体来看,论文以西安市城区为研究区域,从污染水平、分布特征、气粒分配行为和健康风险评价等方面对大气中PBDEs和PCBs这两类典型POPs进行了深入分析,提出了RP值分组方法,建立了POPs溯源体系,掌握了PBDEs和PCBs在大气中的归趋变化规律和污染来源,为我国中西部地区开展积极有效的POPs监测及治理工作提供了重要的基础数据和方法参考,同时也为推动陕西地区经济和社会的可持续发展,构建环境友好型社会作出了积极贡献。
宿莉颖[4]（2020）在《新装修室内典型污染物浓度分布及其稀释实验研究》文中研究说明家居装修引发的室内污染问题日益严重,对人类身体健康和生活造成重要影响。因此,研究新装修住宅的室内污染物分布规律并提出相关控制措施具有现实意义。本论文结合问卷调查和现场检测的方法,研究室内环境污染物在装修过程中和装修结束后的分布规律和污染程度,并利用室内污染物随温度升高可加速其释放,以及通风有助于其扩散的特性,研究烘焙通风稀释对小型住宅室内污染物去除的可行性。具体研究内容如下:（1）通过问卷调查总结了100户新装修住宅的装修程度,并从中抽取10户已装完工半年内的住宅作为调查对象对其室内污染物浓度进行检测,结果表明,甲醛的超标率为100%,苯的超标率为70%,TVOC的超标率为50%,得出甲醛和苯是此次问卷调查对象室内的最主要污染物。（2）选取2户即将动工装修、户型完全一致的住宅,即样本A和样本B,跟踪监测装修前、装修不同阶段直至装修结束后6个月内的室内污染物,结果显示,样本A和样本B的氨浓度最大值均出现在墙面涂刷阶段,分别为0.251 mg/m3和0.741mg/m3。样本A的甲醛、苯、TVOC浓度最大值出现在家具入驻阶段,分别为0.233 mg/m3、0.242mg/m3、1.385 mg/m3;样本B的苯、TVOC浓度最大值出现在家具入驻阶段,分别为0.962mg/m3、4.401 mg/m3,而甲醛的浓度最大值出现在木工阶段中后期,为0.746 mg/m3。（3）在约为45 m2通风良好的小面积新装住宅中,采用间歇通风烘焙法,研究间歇烘焙前后室内苯和甲醛的浓度变化。结果显示,间歇通风烘焙有利于加速室内污染物扩散,当温度达到30 oC以上,实验中的小面积住宅中,甲醛去除率可达27%,苯去除率可达34%。并探究利用间歇通风烘焙法解决实际装修住宅室内空气质量的方案可行性,初步提出了适用普通新装住宅的具体方案的操作步骤。尽量选择在室内外温差较大、通风换气效率高的时节,关闭门窗升温30 oC以上,5-6 h后关闭加热设备后,打开门窗对室内进行自然通风4-5 h,再次关闭门窗升温至30 oC进行密闭,5-6 h后开窗且自然通风4-5 h,如此反复至少30个周期。
施锦瑞[5]（2020）在《基于GC-QTOF构建VOCs的非目标筛查方法》文中提出挥发性有机物（VOCs）是大气中一类重要的污染物,会产生一系列环境效应,包括与空气中的氮氧化物反应产生臭氧、引发光化学烟雾、危害人体健康等。对环境中VOCs进行监测和分析是对其有效管控的前提和基础。目前,气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）作为主流的VOCs分析仪器,被广泛用于VOCs的环境监测分析。近年来,由于VOCs对环境空气质量影响显着,VOCs的监测要求越来越高,已经从过去仅监测几种代表性污染物到目前重点控制区域要求监测上百种物质。由于环境中的VOCs来源广泛、种类繁多,在分析复杂环境样品时,如果采用既定的VOCs目标物清单来分析,可能会存在污染物漏检,从而无法反映真实的污染情况。基于VOCs日益提高的分析需求和目前目标分析存在的局限,本研究旨在发展一种针对大气中VOCs的非目标筛查方法,并对环境空气中的VOCs进行初步的分析应用。本研究采用吸附管采样,使用热解吸与GC-MS组合方法,发展了一种环境空气中VOCs的分析方法。对某工业园区及附近居民区的大气样品进行了采样分析。结果表明,在36种疑似化合物中通过标准样品确证12种VOCs,该区域大气中苯系物占比最大、其次是苯酚类物质和酯类物质。对环境样品分析实践发现,虽然GC-MS具有配套的数据库,但对大气环境样品中未知VOCs的定性仍然具有很大的挑战。例如,由于VOCs分子较小,不同VOCs质谱分析中有时会包含相同的碎片离子,如果色谱保留时间也相近,会出现定性错误的情况。由于GC-MS质量分辨率相对较低,很难克服定性错误的问题。气相色谱-四极杆飞行时间质谱（GC-QTOF）既保留了气相色谱的分离功能,又具有TOF质谱比较高的质量分辨能力,可以有效地降低VOCs定性错误的概率。本研究采用GC-QTOF建立了一套VOCs的非目标筛查方法。为了获得良好的质谱信号,对离子源温度和电子电离能进行了优化。结果表明,离子源温度在200℃、230、270℃时对质谱信号无显着影响,但电子电离能在15eV、30eV、70eV下对分子离子峰影响较大。70eV便于与质谱库进行匹配,15eV更有利于分子离子峰的获取。基于VOCs的沸点,建立了保留时间预测模型,可以从保留时间层面对物质进行定性分析。最终确定的非目标筛查流程如下:（1）首先对样品中的VOCs在70eV下进行分析,将获得的质谱图与仪器配套的谱图库比对,筛选出可能的候选物;（2）在15eV条件下获取分子离子峰,根据候选物分子离子的准确度误差﹤5 ppm作为阈值鉴定化合物;（3）使用保留时间预测模型,进一步鉴定化合物;（4）最后可以使用标准样品对识别的物质进行确证。将108种标准物质作为未知样品进行非目标筛查流程测试发现,94种物质可以被正确识别,准确率达87%。使用构建的非目标筛查方法对实际环境大气中的VOCs进行了分析,通过质谱库匹配找出59种疑似化合物,根据分子离子峰筛查识别出30种,最终,有23种VOCs通过标准样品确认;其余7种化合物由于缺乏标准样品作为疑似化合物。环境空气样品分析表明,基于GC-QTOF所构建的非目标筛查方法可以用于环境未知样品的VOCs定性识别。
禹蒙[6]（2020）在《中式烹饪厨房细颗粒物散发特性及人员健康风险评估》文中研究说明厨房作为居住建筑中不可或缺的一部分同时也是住宅家庭环境中细颗粒物污染最严重的地方,烹饪活动是室内环境中主要的颗粒物散发源,在增加室内人员颗粒物暴露风险的同时也会增大室外环境中的颗粒物含量。烹饪产生的细颗粒物,通过呼吸作用进入人体呼吸系统之后对人体造成一系列致病致癌等影响,轻则表现为感染、鼻炎、哮喘等呼吸道疾病,重则表现为癌变、基因突变、遗传变异等;由烹饪引起的细颗粒物污染对人体健康的危害不容忽视,量化烹饪人员的细颗粒物暴露风险具有重要意义。本文主要针对北方地区住宅厨房多种烹饪工况下细颗粒物污染现状及其造成的烹饪人员健康风险进行研究分析。通过深入研究厨房内烹饪油烟颗粒物产生的原理、迁移转化、沉积和沉降,基于质量守恒定律依据环境质量模型分析烹饪油烟污染物在厨房空间内的迁移扩散。实验采用空气质量监测仪以及粉尘测定仪分别测试不同烹饪工况下A、B两测点处的温度、湿度及颗粒物浓度变化,分析对烹饪颗粒物散发影响最大的因素。结果表明细颗粒物的散发与温度呈正相关,烹饪过程中放食材、翻炒、加调料、加水都会造成颗粒物的浓度值扰动,其中水分量大对颗粒物浓度增长的影响较为明显。采用滑移通量模型对三种工况下烹饪过程PM2.5的浓度分布进行模拟,结果表明仅保持油烟机开启状态下对PM2.5的控制最好,此时烹饪空间污染最小;仅开启门窗的烹饪过程前期PM2.5的扩散较快随后在厨房空间扩散分布形成一个相对稳定状态,门窗气流的对流可有效阻隔后续烹饪过程中颗粒在空间的再扩散过程;同时开启油烟机和门窗会破坏烹饪空间气流的稳定性,此工况下对PM2.5的排出最不利;烹饪过程有必要保持室内气流场的稳定性进而有效控制PM2.5的扩散。采用多种颗粒沉积模型进行烹饪颗粒在人体呼吸系统的沉积求解,结果显示随机模型能很好地体现肺部结构不对称性和可变性,烹饪产生的细颗粒物较多,细颗粒物在人体肺部区域沉积率最大人体健康造成的危害更严重。基于实测结果进行人员暴露于烹饪细颗粒物环境下的风险评估计算,风险表征结果显示人员单纯地暴露于家庭细颗粒物环境中的健康风险值均小于参考值1,当暴露人员进行烹饪活动时在住宅中的细颗粒物暴露危险系数大于1;即无烹饪行为发生的住宅细颗粒物暴露对人员造成的风险处于可接受范围内,人员在烹饪活动下细颗粒物暴露形成的健康风险不容忽视。掌握油烟细颗粒物的扩散运移规律、在人体呼吸系统的沉积风险对未来降低人员烹饪细颗粒暴露危害具有重要意义。
魏庆彬[7]（2020）在《黑龙江省大气颗粒物时空异质性分析及其来源解析》文中研究表明空气雾霾污染是人类生存环境受到污染的典型代表,很多科学家都在致力于研究造成雾霾污染的成因及规律。高浓度的大气颗粒物（PM10、PM2.5）是导致雾霾污染的原因之一,分析大气颗粒物的来源、影响因素、时空异质性及扩散途径已经成为大气科学和环境科学研究的热点问题。近年来,全国多个城市在不同季节多次出现重度雾霾污染天气,黑龙江省多个城市的空气质量经常亮起“红灯”,省会城市哈尔滨在2013年和2014年PM10、PM2.5的月平均浓度多次超过国家二级标准。虽然最近几年黑龙江省的环境空气质量状况总体改善,重点城市重污染天数大幅下降,但是偶尔还会出现空气质量超过国家二级标准的天气。为了探求大气颗粒物的时空分布情况,本文收集了黑龙江省13个城市的六项标准污染物（PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3）的自动监测数据,构建全局及局域模型来量化2015年1月～2018年12月黑龙江省内六项标准空气污染物（PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3）之间的时空关系。模型包括普通最小二乘回归（Ordinary least squares regression,OLS）,线性混合模型（liner mixed models,LMM）,地理加权回归（geographically weighted regression,GWR）,时间加权回归（temporally weighted regression,TWR）以及地理和时间加权回归（geographically and temporally weighted regression,GTWR）。同时,为了解污染源对大气颗粒物（PM10、PM2.5）的贡献以及大气颗粒物的组分随季节变化,本文通过手工监测的方式获得了受体成分和污染源谱数据,针对黑龙江省内重污染天气相对较多的省会城市-哈尔滨,进行了 2014年的大气颗粒物的化学组分随季节变化及来源解析。因哈尔滨的冬季时间较长（10月下旬～4月上旬）,本研究将四个季节（春、夏、秋、冬）划分为五个采样时期（春、夏、秋、初冬、深冬）。在各时期于哈尔滨市主城区的四个采样点位进行受体样品采集,不定期分别对土壤尘、扬尘、建筑水泥尘、燃煤尘、机动车尾气尘、生物质燃烧尘、餐饮油烟尘源进行源样品采集。受体和源样品分析的化学组分为碳、水溶性离子和无机元素。对组分进行特征分析之后,根据获得的受体成分和污染源谱数据,利用化学质量平衡模型（chemical mass balance,CMB）对不同季节和不同点位的大气颗粒物进行来源解析,最终得到污染源的分担率并对源解析的结果进行原因分析。本文的主要研究结果如下:（1）将LMM和所有基于GWR的模型（包括GWR,TWR及GTWR）与OLS相比,模型拟合更有优势,有更高的模型R2和更理想的模型残差（考虑时间变异的TWR和GTWR模型性能最佳）。与OLS的R2（0.85）相比,GWR、LMM、TWR和GTWR分别将模型的解释力提升了 3%,5%,12%和12%。TWR的模型性能略好于GTWR,与OLS相比,TWR将模型残差的均方根误差（root mean squared errors,RMSE）和平均绝对误差（mean absolute error,MAE）降低了 67%,而 GWR 仅将 RMSE 和 MAE 降低了 14%～15%。传统的OLS和GWR模型不足以描述PM2.5的非平稳性。由于LMM将不同位置处理为随机效应,并用R矩阵处理时间相关性,因此LMM的性能略好于GWR,它为PM2.5建模提供了一种除GWR系列模型之外的备选方案。本研究中时间相关性比空间异质性更重要,因此,构建PM2.5与其他空气污染物的模型时加入时间信息是非常必要的。本研究提供了大气颗粒物时空异质性的证据,并为构建黑龙江省PM2.5和5个标准空气污染物之间的关系提供了可能的解决方案。（2）本研究获得了大气颗粒物组分的季节分布特征和主要存在形态。多数组分在初冬时期浓度最高、夏季最低,春、秋、深冬时期季节特征不显着。组分出现季节特征的原因与采样期内的天气条件以及某些污染源（如燃煤源）发生季节性变化有关。采样期内大气颗粒物以PM2.5为主要存在形态,细颗粒物污染占比较大。（3）根据源样品的分析结果建立了 PM10、PM2.5的主要排放源的源成分谱,根据灵敏度矩阵结果并参考相关文献确定了各污染源的特征成分,如燃煤尘、扬尘、生物质燃烧、建筑尘、二次有机碳的特征成分分别是Al、Si、K、Ca和OC。（4）相同季节不同点位的源的分担率之间存在差异,但源的分担率的变化趋势基本一致,呈现区域性特征。除了不确定的“其他源类”（可能包含钢铁尘源、外来传输源等）以外,燃煤源在各季均是PM10和PM2.5的首要贡献源,其分担率分别为15.3%～38.6%和17.9%～43.2%,其冬季的分担率约是春、夏季的两倍。机动车源在各季均为PM10和PM2.5的次要贡献源,其分担率分别为13.7%～17.4%和14.8%～18.1%,冬季分担率高于其他三季。秋季、初冬时期生物质燃烧是PM10和PM2.5的重要贡献源,其分担率分别为12.0%～13.7%和13.6%～16.1%,具有明显的季节性特征。PM10中燃煤源在供暖期的贡献率是非供暖期的2.14倍,扬尘源在非供暖期的贡献率是供暖期的2.21倍;PM2.5中燃煤源在供暖期的贡献率是非供暖期的2.12倍,扬尘源在非供暖期的贡献率是供暖期的1.78倍;PM10中生物质燃烧源在燃烧期的贡献率是非燃烧期的25.8倍;PM2.5中生物质燃烧源在燃烧期的贡献率是非燃烧期的24.8倍。将二次污染物（硫酸盐、硝酸盐、SOC）进行再分配,除其他源以外,对PM10和PM2.5贡献最大的污染源为燃煤尘源,之后依次为机动车源、开放源（扬尘、土壤尘和建筑尘）和生物质燃烧源。源解析的研究内容量化了主要污染源在不同季节对大气颗粒物的贡献率。本研究通过对大气颗粒物的时空异质性、浓度、化学组分特征分析、来源解析方面的研究比较深入的认识了大气颗粒物的季节特征、大气颗粒物的分布和来源信息,对研究大气颗粒物的成因、迁移、转化及提出最终的污染防治对策具有重要借鉴意义。
嵇囡囡[8]（2020）在《基于用地类型的土壤风险评估及分级方法研究》文中提出中国快速的城市化进程带来了急剧的城市扩张和迅猛的土地需求,位于城区的工业企业的关停搬迁给城市留下了大量的潜在污染场地。很多污染场地需要变更土地使用用途,土地的再开发利用导致残留于场地土壤及地下水的污染物质对人体健康和环境质量造成危害。近年来,污染场地的监督管理已受到我国政府的高度重视,我国已初步建立了法规、标准和方法体系,明确规定了土壤污染风险管控活动包括土壤污染状况调查和风险评估、风险管控与修复、管控与修复效果评估、后期管理等一系列的工作内容。然而,在污染场地土壤健康风险评估和风险管控的技术方法方面,我国仍处于发展阶段。如何提高污染场地土壤健康风险评估、风险分级及风险管控技术是我国目前面临的主要问题。本文从污染场地土壤健康风险评估、综合风险等级划分及暂不开发的污染场地的风险管控与监测预警方面,开展了探索和研究。主要研究内容和研究成果如下:（1）本文建立了城市道路用地、地铁用地及交通场站用地三种道路与交通设施用地的暴露途径、暴露参数和风险评估模型,以废弃农药生产场地为例,对半挥发性有机物六氯苯和苯并[a]芘进行了致癌风险评估。结果表明:采用通用的非敏感用地的六种暴露途径（经口摄入土壤、皮肤接触土壤、吸入室外土壤颗粒、吸入室外来自表层和下层土壤蒸气、吸入室内来自下层土壤蒸气）计算的致癌风险值远高于基于场地具体规划细类的暴露途径和暴露参数的计算结果,其中六氯苯相差高达23.9倍,苯并[a]芘相差高达189倍,可见不针对具体使用用途进行的风险表征结果严重偏离实际。（2）以挥发性有机物（Volatile Organic Compounds,“VOCs”）和半挥发性有机物（Semi-Volatile Organic Compounds,简称“SVOCs”）为主建立适合于不同用地类型的污染概念模型,按全国土壤类型分区和不同的城市建设用地规划类型确定土壤筛选值,为污染场地健康风险评估提供指导。按照城市建设用地的八大类用地类型（R居住用地、A公共管理与公共服务用地、B商业服务业设施用地、M工业用地;W物流仓储用地、S道路与交通设施用地、U公用设施用地、G绿地与广场用地）,进行暴露情景和暴露途径的分析,建立了 VOCs和SVOCs健康风险评估概念模型。与此同时,按我国土壤类型划分为六大区域调研了不同土壤类型区域的暴露参数和土壤参数,计算了适用于我国不同地区的各类用地代表性挥发性有机物及多环芳烃污染物的土壤筛选值,并对结果进行了不同区域、不同用地类型及与现有研究成果的比较分析。对苯系物和多环芳烃污染物的计算结果表明:不同用地类型之间筛选值差异很大,其中苯相差最大,最大值为最小值的302.5倍,R居住用地最小;不同区域筛选值相差达2.3倍。（3）在污染场地土壤风险分级方面,充分考虑场地自身、污染物迁移途径和可能受到不利影响的周边受体,从风险源、暴露途径和受体三个系统层出发,构建了共4个层次、7个大类指标、23个分指标的污染场地综合风险等级评价指标体系。建立了各指标三级评价标准,将污染场地的综合风险等级划定为一级、二级和三级,三级场地的风险最高,二级次之,一级场地的风险相对较低。采用层次分析法确定各层指标的权重,构建了模糊综合—二元语义综合评价模型,将评价结果等级特征值用二元语义组的形式表示,弥补了其他方法主观性强和丢失信息的缺陷,使评价结果更为准确客观,且可对处于同一级别的不同污染场地风险程度进行排序。采用所建立的指标体系和评价模型,对废弃农药厂污染场地进行分级,结果表明,该场地综合风险等级为二级,二元语义组形式为（2,-0.2965）。（4）对于暂不开发利用或不能立即实施修复的污染场地,建立了风险管控体系。本文提出参照场地原有企业的行业卫生防护距离为半径设定风险管控范围,划定风险管控区域的方法,并以多环芳烃污染场地为例,提出对场地污染未消除期间进行多介质人体健康风险评估的技术方法,即从环境空气、土壤及地下水三个方面进行跟踪环境监测和风险评估的方法,在此基础上提出空气预警机制和预警浓度确定的方法,建立了污染场地风险监控和预警机制。研究结果表明:对于大型的污染场地,受时间、成本等条件的限制,针对环境敏感目标,参照场地原污染较重的生产车间的卫生防护距离划定管控区域,较为合理;按照多环芳烃单一物质致癌风险10-6和10-7进行预警浓度的反推,采用风险值10-7反推的浓度结果与现有标准更接近,因此对于16种多环芳烃预警,最终预警浓度控制值有标准的项目（苯并[a]芘和萘）按标准来控制,无标准的项目按10-7反推浓度来进行控制合理可行。
成竹[9]（2019）在《住宅挥发性有机物暴露评价及散发率预测与环境区域控制研究》文中研究表明室内挥发性有机物的暴露与人体健康密切相关,研究室内污染物浓度水平以及室内污染物的暴露风险,为控制室内污染物浓度和建立调控体系提供了数据和科学上的支持。目前的暴露风险评价研究中,风险暴露参数的取值大部分都不是研究人群的特性参数,同时,研究人群的生活时间分配与暴露时间紧密相关,合理运用时间加权模型,建立合理的风险暴露评价体系,是计算风险暴露水平的基础。在研究污染物释放速率时,现有大部分研究都是在实验舱中进行,针对某种或某几种污染物,研究它们的释放特性,但是这样的结论很难运用在实际的环境中,实际环境中的污染物释放源难以确定,室内环境处于动态变化的过程,准确的建立模型计算污染物释放速率能够为室内空气调控策略提供指导,并且为建立室内环境优化策略提供指导。现有住宅大部分采用混合通风模式,几乎没有区域性通风和保护区域通风方式运用在住宅环境中,但是人在住宅中所停留的时间远远大于其他环境,控制住宅室内的空气品质,能够大大改善人体的身体健康。针对不同活动模式、静止状态下的人体,如何建立一种能够满足人体健康需求,同时满足热舒适性的通风方式,是很有必要的。为此,本文展开了相关研究,主要的结论如下:首先,针对重庆主城区的住宅室内挥发性有机物进行浓度水平检测,室内苯、甲苯、二甲苯、乙酸丁酯、甲醛是所测的污染物中浓度水平较高的几种,BTX在室内空气环境中所占比例超过55%,所检测到的苯乙烯、异丙苯和十一烷浓度非常低,而检出率同样也不高,没有超过样本量的50%,特别的是,苯乙烯只在部分住宅的卧室中检出,而十一烷只在部分住宅的客厅和厨房中检出,在所有的三种不同功能房间中,苯乙烯、异丙苯和十一烷这三种挥发性有机物所占的浓度水平比例均未超过5%。通过与发达国家地区和中国其他地区的相似研究进行对比,对于挥发性有机物,发现发达国家的室内环境水平普遍优于重庆地区,而中国其他地区之间的污染物浓度差异不大,重庆地区室内环境反而处于较优的水平。由于含有挥发性有机化合物的翻新和装饰材料（包括溶剂和粘合剂）被广泛用于中国的住宅,中国室内环境问题比发达国家更需要受到重视和研究。其次,基于蒙特卡洛模拟的方法,考虑了暴露参数的不确定性,建立了人群呼吸暴露评价体系。通过对不同暴露参数的计算和取值,研究评价重庆地区成年男性和女性的非致癌风险和致癌风险。结果表明,在所研究的8种不同挥发性有机物中,甲苯的日摄入量最大,其次是甲醛和二甲苯,苯乙烯、异丙苯和十一烷得日摄入量很小。健康风险评价表明,对于重庆地区成年男性和女性长期呼吸暴露量远低于长期呼吸暴露限值（REL）,绝大部分人都处于安全暴露的水平。而对于致癌风险评价,重庆地区成年男性和女性呼吸暴露风险增量均超过了1.0×10-6,长期暴露于这种环境中,重庆地区的成年男性女性具有较高的风险患癌症。通过暴露量的贡献对比发现,室内污染物的浓度是最主要的贡献方式,其中,卧室的污染物浓度有着最重要的贡献,厨房的污染物贡献极低,这与研究中确定的人员在不同功能房间时间分布有着密切的关系,而暴露人群的体重是除开污染物浓度之外影响最大的因素。然后,通过室内外甲醛浓度对比,重庆市区室内外环境中甲醛浓度无显着差异,相关性分析也指出,室内甲醛污染主要是由于室内污染源的释放所导致的。基于此,研究建立了室内甲醛释放模型,将人员活动规律和人员自身呼吸所产生的甲醛考虑进模型,研究不同因素对污染物释放速率的影响。结果表明,白天的甲醛释放速率高于夜间的甲醛释放速率,这可能是由通风习惯的差异、温度的差异和住户个人活动习惯导致的。根据敏感性分析的结果,污染源控制是控制室内浓度的有效方法,由于室内污染物浓度主要来自于室内污染源的自身产生,而室外环境中的甲醛浓度与室内污染物浓度差距很小,所以增大通风率和使用净化器相比,净化器能起到更好的降低室内污染物浓度的效果。再次,通过实验室测试、真实受试者测试以及流体力学软件模拟,对人体在坐姿状态下和睡姿状态下的热羽特性进行了研究,发现当室内无其他通风方式时,人体周围的热羽流是室内空气流动的主导方式。控制人体热羽流的流动,是控制呼吸区域空气质量的关键。通过对不同姿势的实验,研究了人体热羽流的变化发展特性。再基于不同呼吸模式对热羽流的修正研究,发现坐姿状态下,鼻子能够提供优于嘴巴呼吸的呼吸空气;而睡姿状态下,不论哪种呼吸模式,污染物都会随着室内空气的流动顺利进入呼吸区。最后,将层流送风装置进行改造,并运用在模拟的卧室和客厅环境中,通过不同送风风速,研究区域层流通风方式的空气优化效果。当送风风速设置为中档时,坐姿和睡姿实验所测的污染物去除效率都达到了80%以上,对于坐姿,污染物暴露指数在0.3以下,对于睡姿,污染物暴露指数下降到0.5以下。区域层流送风方式具有保护区域送风的特性,满足了呼吸区域的健康需求,同时,在满足其他参数的前提下,也能提供较好质量的空气。区域层流送风方式对改进室内空气品质具有积极的作用,能降低呼吸区气态污染物浓度,满足人体健康需求。
陈泉[10]（2019）在《株洲市住宅室内PM2.5污染水平及来源解析研究》文中研究说明人们大部分的生活和工作时间呆在室内环境,室内空气品质的好坏将直接或间接影响人体的健康。一些国家或地区的室内空气质量标准均对PM2.5浓度以及重金属元素含量提出了限定。然而,目前中国居民住宅室内PM2.5的调研、源解析及其健康风险评价的相关研究数据缺乏。因此,本文针对株洲市居民住宅室内的PM2.5污染水平监测调研、化学组分、污染来源及人体暴露于颗粒物的健康风险进行研究,研究结果为本地区PM2.5污染治理和控制具有一定现实意义。株洲是典型工业城市,在株洲市区不同的地理方位选取4户无机械通风的住宅分别进行一年周期的室内外PM2.5质量浓度和无机元素采样观测。结合7个国控点数据研究了株洲市城市空气污染现状;通过采样分析了不同季节下不同住宅室内外PM2.5的污染水平及其重金属元素的成分特征。并采用富集因子分析法（EF）初步解析,进一步利用主成分分析/多元线性回归（PCA/MLR）和正定矩阵因子分解（PMF）模型对比解析了PM2.5来源。此外,进行了基于问卷调查的健康风险评价模型的综合评估。结果如下:株洲市区住宅室内环境PM2.5浓度为77.83+42.93μg/m3（均值略高于75μg/m3的Ⅱ级标准）,室外为64.43+46.37μg/m3。无机械辅助通风的住宅建筑室内环境PM2.5采样得到的质量浓度多数时间比同时在相应住宅室外环境PM2.5采样质量浓度要高,表明室内PM2.5污染程度较室外严重。但重度污染的雾霾天气时,室内PM2.5的质量浓度却明显低于室外。住宅室内外无机重金属元素总平均质量水平分为三部分:主要组分（Ca、Mg、Fe、Zn、Ti）、次要组分（Pb、Mn、V、Cr、Cu、As、Ni）及微量组分（Cd、Co、Mo）;其中,室内环境PM2.5中所分析的微量金属元素平均总质量高于室外;室内PM2.5样品中金属成分的季节性显着水平明显弱于室外;Cr、Cd及As的室内外含量年均值均超中国《环境空气质量标准》（GB3095-2012）相关元素标准限值。室外各采样点PM2.5组无机元素成分含量间差异存在区域分布特征,尤其冬季区域污染特征明显。位于石峰区的住宅室外空气关键污染因子为工业源和燃烧源,其在株洲市室外仍然占重要贡献。秋冬季荷塘区和石峰区室外空气重金属污染来源特征模式较为接近。室内富集程度上来看,Ca、Mg、Mn、Ti、Co元素富集程度较低,受人为影响较小。V和Ni呈现中等富集;Cu和Cr元素显着富集,Cd、Mo、Pb、Zn和As元素呈现重度富集。PCA/MLR解析表明,室内PM2.5来源主要为土壤扬尘源、燃煤燃油排放源、工业过程源、室内烹饪烟雾源、机动车尾气源,其贡献率分别为29.7%、27.1%、20.1%、13.6%、9.5%;室外来源主要为燃煤燃油排放源、交通综合源、建筑扬尘源、工业过程源、其他源,其贡献率分别为26.9%、23.5%、19.1%、18.8%、11.6%。PMF解析表明,室内来源主要为烹饪烟雾及燃烧源、土壤扬尘源、工业过程源、垃圾燃烧源、机动车尾气源,其贡献率分别为40.3%、23.8%、23.7%、9.6%、2.6%;室外来源主要为交通综合源、燃煤燃油排放源、工业过程源、建筑扬尘源、其他源,其贡献率分别为34.7%、24.7%、15.8%、15.7%、9.1%。PMF和PCA/MLR解析室外PM2.5来源大致相同,具有较好的一致性,但解析室内PM2.5来源的结果差异较大,室内来源更加复杂,需进一步研究。基于室内外暴露浓度和停留时间分配的综合风险评估研究表明,在室内,人体的非致癌和致癌风险平均暴露风险是室外的8.5倍。Co元素的暴露风险表现为室内贡献最大,而Cr元素则室外贡献相对更明显。Mn元素对人体存在一定非致癌风险,Cr、As、Ni、Co及Cd元素对人体存在一定致癌风险。不确定性研究表明,Mn、Cr元素有潜在非致癌风险;Co、Ni元素存在潜在致癌风险。以上结果表明:无机械通风的住宅室内环境PM2.5质量浓度超过室外较为普遍,普通住宅围护结构对于细颗粒物的防御作用并不大,秋冬季住宅通风的减弱和室内源的贡献,更加重了室内PM2.5的污染。无机元素分析表明室内和室外分别存在某些特征元素,受人为活动影响程度较大,即元素成分的本地化特征性较明显。人们受PM2.5暴露的健康风险主要发生在室内环境,因此需要更加重视室内PM2.5的无机元素成分分布特征,尤其是室内主要贡献元素以及污染源头的控制。
二、室内空气采样及几种重要污染物的监测分析方法探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、室内空气采样及几种重要污染物的监测分析方法探讨（论文提纲范文）
（1）内蒙古典型功能区土壤中POPs的污染特征及人体暴露风险评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景 |
| 第二节 持久性有机污染物的概述 |
| 一、多溴联苯醚(PBDEs) |
| 二、多氯联苯(PCBs) |
| 三、新型溴代阻燃剂(NBFRs) |
| 四、德克隆(DPs) |
| 第三节 国内外持久性有机污染物研究进展 |
| 一、国内外持久性有机污染物污染特征研究进展 |
| 二、持久性有机污染物暴露风险研究进展 |
| 三、小结 |
| 第四节 研究意义和目的 |
| 一、研究意义 |
| 二、研究目的 |
| 第五节 研究内容和方法 |
| 一、采样点的设计 |
| 二、技术路线图 |
| 第二章 内蒙古工农牧区土壤和树皮中多溴联苯醚的污染特征及暴露风险评估 |
| 第一节 内蒙古工农牧区土壤和树皮中PBDEs的分析测定 |
| 一、实验仪器与试剂 |
| 二、样品的采集与预处理 |
| 三、仪器分析 |
| 四、质量控制与保证 |
| 五、树皮-大气分配模型 |
| 六、数据统计与分析 |
| 第二节 内蒙古工农牧区土壤和树皮中PBDEs的污染特征 |
| 一、工农牧区土壤中PBDEs的浓度水平 |
| 二、工农牧区土壤中PBDEs的组成分布特征 |
| 三、工农区树皮中PBDEs的污染特征 |
| 四、由树皮-大气交换模型推测工农区大气中PBDEs的污染特征 |
| 五、内蒙古工农牧区PBDEs的来源解析 |
| 第三节 内蒙古工农牧区土壤中PBDEs的人体暴露风险评估 |
| 一、内蒙古工业区土壤中PBDEs的人体暴露风险评估 |
| 二、内蒙古农业区土壤中PBDEs的人体暴露风险评估 |
| 三、内蒙古牧区土壤中PBDEs的人体暴露风险评估 |
| 第四节 本章小结 |
| 第三章 内蒙古工农牧区土壤和树皮中多氯联苯的污染特征及暴露风险评估 |
| 第一节 内蒙古工农牧区土壤和树皮中PCBs的分析测定 |
| 一、实验仪器与试剂 |
| 二、样品的采集与预处理 |
| 三、仪器分析 |
| 四、质量控制与保证 |
| 五、数据统计与分析 |
| 第二节 内蒙古工农牧区土壤和树皮中PCBs的污染特征 |
| 一、工农牧区土壤中PCBs的浓度水平 |
| 二、工农牧区土壤中PCBs的组成分布特征 |
| 三、工农区树皮中PCBs的污染特征 |
| 四、工农牧区土壤和树皮中DL-PCBs的毒性当量水平 |
| 五、内蒙古工农牧区PCBs的来源解析 |
| 第三节 内蒙古工农牧区土壤中PCBs的人体暴露风险评估 |
| 一、内蒙古工农牧区土壤中PCBs的非致癌暴露风险评估 |
| 二、内蒙古工农牧区土壤中PCBs的致癌暴露风险评估 |
| 第四节 本章小结 |
| 第四章 内蒙古工农牧区土壤中新型卤代阻燃剂的污染特征及暴露风险评估 |
| 第一节 内蒙古工农牧区土壤中NBFRs和DPs的分析测定 |
| 一、实验仪器与试剂 |
| 二、样品的采集与预处理 |
| 三、仪器分析 |
| 四、质量控制与保证 |
| 五、数据统计与分析 |
| 第二节 内蒙古不同功能区土壤中NBFRs和DPs的污染特征 |
| 一、工农牧区土壤中NBFRs的污染特征 |
| 二、工农牧区土壤中DPs的污染特征 |
| 三、内蒙古工农牧区NBFRs和DPs的来源解析 |
| 第三节 内蒙古工农牧区土壤中NBFRs和DPs的人体暴露风险评估 |
| 一、内蒙古工农牧区土壤中NBFRs的人体暴露风险评估 |
| 二、内蒙古工农牧区土壤中DPs的人体暴露风险评估 |
| 第四节 本章小结 |
| 第五章 POPs与HSA的相互作用机制及人体内暴露风险评估 |
| 第一节 POPs与HSA相互作用的测定 |
| 一、实验仪器与试剂 |
| 二、样品制备 |
| 三、仪器分析 |
| 四、数据处理与分析 |
| 五、POPs与HSA的分子对接 |
| 第二节 POPs与HSA的相互作用机制 |
| 一、PBDEs与HSA的相互作用机制 |
| 二、PCBs与HSA的相互作用机制 |
| 三、NBFRs和DPs与HSA的相互作用机制 |
| 第三节 内蒙古工农牧区土壤中POPs的人体内暴露风险评估 |
| 一、内蒙古工农牧区土壤中PBDEs对成年男性的内暴露风险评估 |
| 二、内蒙古工农牧区土壤中NBFRs对成年男性的内暴露风险评估 |
| 三、内蒙古工农牧区土壤中DPs对成年男性的内暴露风险评估 |
| 四、内蒙古工农牧区土壤中PCBs对成年男性的内暴露风险评估 |
| 第四节 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 第一节 主要结论 |
| 第二节 创新点 |
| 第三节 研究展望及建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表的学术论文目录 |
（2）某矿区儿童环境铅暴露健康风险评价及影响因素研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1 研究背景 |
| 1.1 儿童铅暴露途径 |
| 1.2 儿童机体中的铅代谢 |
| 1.3 儿童铅暴露对健康的危害 |
| 1.4 儿童环境铅暴露防治及健康风险研究进展 |
| 2 矿区概况 |
| 2.1 矿区介绍 |
| 2.2 矿区环境污染及治理 |
| 3 研究目的与意义 |
| 4 技术路线 |
| 第二章 矿区环境铅暴露现状及其健康风险评估 |
| 1 研究对象与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究方法及资料来源 |
| 1.3 统计学分析 |
| 1.4 评价方法 |
| 1.5 质量控制和质量评价 |
| 2 结果 |
| 2.1 污染源暴露分析 |
| 2.2 环境污染状况分析 |
| 2.3 人群外暴露计算及其风险评估 |
| 3 讨论 |
| 第三章 矿区儿童血铅水平及其影响因素研究 |
| 1 研究对象与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究方法与资料来源 |
| 1.3 统计学分析 |
| 1.4 质量控制 |
| 2 结果 |
| 2.1 基本信息 |
| 2.2 儿童体内铅含量现状分析 |
| 2.3 儿童血铅影响因素的线性回归分析 |
| 3 讨论 |
| 第四章 基于IEUBK模型的环境铅对儿童血铅的影响研究 |
| 1 IEUBK模型原理及应用 |
| 1.1 常用血铅模型比较及选取 |
| 1.2 模型概况 |
| 1.3 模型构造 |
| 1.4 铅的生物利用度 |
| 1.5 模型参数设置基本原理 |
| 2 研究对象与方法 |
| 2.1 儿童行为参数调查方法 |
| 2.2 环境污染参数研究方法 |
| 2.3 模型本地化、验证和应用 |
| 3 结果 |
| 4 讨论 |
| 第五章 总结 |
| 1 主要结论 |
| 2 研究创新点 |
| 3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 缩略语英汉对照表 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（3）西安市城区大气中PBDEs和PCBs的污染特征、气粒分配及来源研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号表 |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 持久性有机污染物(POPs) |
| 1.1.2 斯德哥尔摩公约 |
| 1.1.3 我国的履约情况 |
| 1.2 多溴联苯醚(PBDEs)简介 |
| 1.2.1 溴系阻燃剂(BFRs) |
| 1.2.2 PBDEs的结构和性质 |
| 1.2.3 商业用PBDEs产品 |
| 1.2.4 PBDEs的历史生产情况 |
| 1.2.5 PBDEs的全面禁用 |
| 1.3 多氯联苯(PCBs)简介 |
| 1.3.1 PCBs的结构和性质 |
| 1.3.2 in-PCBs和 dl-PCBs |
| 1.3.3 PCBs的危害 |
| 1.3.4 PCBs的历史生产情况 |
| 1.3.5 PCBs的全面禁用 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 大气中PBDEs和 PCBs的污染现状 |
| 1.4.2 “关中城市群”POPs污染的研究现状 |
| 1.4.3 气粒分配研究现状 |
| 1.4.4 源解析研究现状 |
| 1.5 研究内容及意义 |
| 1.5.1 研究目的和意义 |
| 1.5.2 主要研究内容 |
| 2.研究方法 |
| 2.1 实验仪器与试剂 |
| 2.1.1 实验仪器 |
| 2.1.2 试剂 |
| 2.2 气粒分配模型 |
| 2.2.1 Junge-Pankow吸附模型 |
| 2.2.2 Falconer-Harner吸收模型 |
| 2.2.3 Dachs-Eisenreich模型 |
| 2.2.4 Li-Ma-Yang稳恒态模型 |
| 2.3 后向轨迹模型 |
| 2.3.1 拉格朗日-混合单粒子模型(HYSPLIT) |
| 2.3.2 轨迹聚类分析法 |
| 2.3.3 浓度权重轨迹分析法 |
| 2.4 研究区域概况 |
| 2.4.1 西安市地理特征和社会经济概况 |
| 2.4.2 西安市气候特征 |
| 2.4.3 西安市大气污染状况 |
| 2.5 样品采集 |
| 2.5.1 采样点设置 |
| 2.5.2 采样时间及气象资料 |
| 2.5.3 采样仪器及方法 |
| 2.6 样品的前处理 |
| 2.6.1 样品萃取 |
| 2.6.2 样品净化与浓缩 |
| 2.7 仪器分析 |
| 2.7.1 PBDEs的测定 |
| 2.7.2 PCBs的测定 |
| 2.8 质量保证和质量控制 |
| 2.8.1 空白样品实验 |
| 2.8.2 穿透实验 |
| 2.8.3 代标回收率 |
| 2.8.4 检测限 |
| 3.西安市大气中PBDEs和 PCBs的污染水平及分布特征 |
| 3.1 PBDEs的污染水平及分布特征 |
| 3.1.1 PBDEs的检出情况及含量分布 |
| 3.1.2 PBDEs各同族体的分布特征 |
| 3.2 PCBs的污染水平及分布特征 |
| 3.2.1 PCBs的检出情况及含量分布 |
| 3.2.2 PCBs各同族体的分布特征 |
| 3.2.3 in-PCBs的分布特征 |
| 3.3 与国内外其他地区POPs污染程度的比较 |
| 3.3.1 PBDEs的污染程度对比分析 |
| 3.3.2 PCBs的污染程度对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4.大气中PBDEs和 PCBs浓度的影响因素分析 |
| 4.1 季节和年度变化分析 |
| 4.1.1 PBDEs的季节和年度变化 |
| 4.1.2 PCBs的季节和年度变化 |
| 4.1.3 in-PCBs的季度和年度变化 |
| 4.2 气象因子对POPs浓度分布的影响分析 |
| 4.2.1 气象因子对PBDEs的影响分析 |
| 4.2.2 气象因子对PCBs的影响分析 |
| 4.3 PBDEs、PCBs和 TSP之间的相关性 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.大气中PBDEs和 PCBs的气粒分配研究 |
| 5.1 气粒分配模型的应用 |
| 5.1.1 对PBDEs气粒分配特征的分析 |
| 5.1.2 对PCBs气粒分配特征的分析 |
| 5.2 三种气粒分配模型的对比分析 |
| 5.2.1 对各同族体的气粒分配行为的预测 |
| 5.2.2 对不同温度下气粒分配行为的预测 |
| 5.2.3 对不同K_(OA)值下气粒分配行为的预测 |
| 5.2.4 气粒分配系数影响因素分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6.PBDEs和 PCBs的来源解析及POPs溯源体系建立 |
| 6.1 国内PBDEs和 PCBs的潜在排放源分布研究 |
| 6.1.1 国内PBDEs的潜在排放源分析 |
| 6.1.2 国内PCBs的潜在排放源分析 |
| 6.2 基于受体模型的PBDEs和 PCBs的来源解析 |
| 6.2.1 PBDEs的来源解析 |
| 6.2.2 PCBs的来源解析 |
| 6.3 基于后向轨迹分析模型的PBDEs和 PCBs的源区识别研究 |
| 6.3.1 后向气团轨迹的聚类分析 |
| 6.3.2 浓度权重轨迹法(CWT)分析 |
| 6.3.3 不同时期PBDEs和 PCBs的潜在源区分析 |
| 6.4 POPs溯源体系的建立 |
| 6.5 本章小结 |
| 7.西安市大气中PBDEs、PCBs的健康风险评价 |
| 7.1 健康风险评价方法 |
| 7.2 dl-PCBs及毒性当量水平分析 |
| 7.3 呼吸暴露水平评估 |
| 7.4 致癌风险评价 |
| 7.5 本章小结 |
| 8.结论和展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.1.1 创新点 |
| 8.1.2 主要结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:研究期间发表论文及参与项目情况 |
| 一、发表论文情况 |
| 二、参与项目情况 |
（4）新装修室内典型污染物浓度分布及其稀释实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 室内空气污染物概述 |
| 1.2.1 室内空气污染物分类 |
| 1.2.2 室内空气污染物特点 |
| 1.3 室内装修常见空气污染物的来源及危害 |
| 1.3.1 甲醛 |
| 1.3.2 氨 |
| 1.3.3 苯 |
| 1.3.4 VOCs |
| 1.3.5 TVOC |
| 1.4 国内外研究进展 |
| 1.4.1 国内外室内装修污染研究 |
| 1.4.2 国内外烘焙法研究进展 |
| 1.5 研究的意义和目的 |
| 1.6 研究的主要内容和技术路线 |
| 2 实验方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 现场监测实验的方法、仪器及相关标准 |
| 2.2.1 现场监测实验的检测方法、仪器 |
| 2.2.2 相关标准要求 |
| 3 新装住宅室内污染物浓度分布研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问卷调查 |
| 3.2.1 问卷调查内容 |
| 3.2.2 问卷调查结果 |
| 3.2.3 问卷调查中检测样本的抽取 |
| 3.2.4 结果分析 |
| 3.3 装修不同阶段室内污染物分布规律研究 |
| 3.3.1 采样及布点 |
| 3.3.2 装饰情况 |
| 3.3.3 监测时间 |
| 3.3.4 样本A、B浓度分布规律 |
| 3.3.5 样本A、B的室内空气质量评价 |
| 3.4 小结 |
| 4 室内空气污染物的烘焙通风稀释实验研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验选取对象及检测方法 |
| 4.2.1 实验选取对象 |
| 4.2.2 实验方法及步骤 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.3.1 污染物浓度变化分析 |
| 4.3.2 污染物去除效果分析 |
| 4.4 烘焙法对住宅有机污染物去除的可行性探讨 |
| 4.4.1 实型住宅与实验小型住宅运行烘焙通风法的差异分析 |
| 4.4.2 实型住宅间歇烘焙法的具体操作方案 |
| 4.5 建议 |
| 4.6 小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 装修不同阶段甲醛、氨、苯、TVOC的浓度分布规律 |
| 附录B 问卷调查表 |
| 致谢 |
（5）基于GC-QTOF构建VOCs的非目标筛查方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 VOCs概述 |
| 1.1.1 VOCs的简介 |
| 1.1.2 VOCs的来源及危害 |
| 1.2 VOCs采集技术 |
| 1.2.1 主动采样 |
| 1.2.2 被动采样 |
| 1.3 VOCs预处理技术 |
| 1.3.1 溶剂萃取 |
| 1.3.2 低温浓缩 |
| 1.3.3 热脱附 |
| 1.4 VOCs分析技术研究进展 |
| 1.4.1 气相色谱法 |
| 1.4.2 气相质谱法 |
| 1.4.3 液相及其他分析方法 |
| 1.5 高分辨质谱分析 |
| 1.5.1 液相色谱高分辨质谱法 |
| 1.5.2 气相色谱高分辨质谱法 |
| 1.6 非目标筛查方法 |
| 1.7 研究内容及研究意义 |
| 1.7.1 研究意义 |
| 1.7.2 研究内容 |
| 1.7.3 技术路线 |
| 2 某工业园区VOCs监测分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 采样准备 |
| 2.2.2 吸附管的使用 |
| 2.2.3 标准曲线的配制 |
| 2.2.4 样品的采集 |
| 2.2.5 热解吸条件 |
| 2.2.6 气相色谱质谱条件 |
| 2.2.7 实验过程 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.1 VOCs定性分析 |
| 2.3.2 VOCs定量分析 |
| 2.4 小结 |
| 3 基于GC-QTOF建立VOCs非目标筛查方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 仪器与试剂 |
| 3.2.2 仪器测试条件 |
| 3.2.3 质量校正 |
| 3.2.4 方法及数据分析 |
| 3.3 实验设计 |
| 3.4 结果与讨论 |
| 3.4.1 离子源温度对分子离子峰的影响 |
| 3.4.2 电子电离能量对分子离子峰的影响 |
| 3.4.3 预测保留时间 |
| 3.4.4 非目标筛查流程 |
| 3.4.5 非目标筛查方法验证 |
| 3.5 小结 |
| 4 未知样品的VOCs筛查 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 实验材料 |
| 4.2.2 实验仪器 |
| 4.2.3 实验方法 |
| 4.2.4 数据分析 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 GC-QTOF筛查流程 |
| 4.3.2 非目标筛查结果 |
| 4.3.3 VOCs定量分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 保留时间预测模型数据集 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）中式烹饪厨房细颗粒物散发特性及人员健康风险评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 油烟的形成与组分 |
| 1.3 颗粒物对人体的危害 |
| 1.4 颗粒物暴露水平研究 |
| 1.5 国内外研究现状 |
| 1.5.1 国外研究现状 |
| 1.5.2 国内研究现状 |
| 1.6 主要研究内容 |
| 2 厨房油烟污染物理论研究 |
| 2.1 食用油成分 |
| 2.2 烹饪时的化学反应 |
| 2.3 烹饪油烟污染物 |
| 2.4 污染物的扩散运移 |
| 2.5 颗粒物受力分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 多种烹饪工况下油烟细颗粒物污染实测 |
| 3.1 实测对象 |
| 3.2 实测技术与方案 |
| 3.2.1 实测设备 |
| 3.2.2 测点设置 |
| 3.2.3 实验 |
| 3.3 实测过程及结果分析 |
| 3.3.1 食用油加热 |
| 3.3.2 清炒时蔬 |
| 3.3.3 清水煮肉片 |
| 3.3.4 煎牛排 |
| 3.3.5 炸土豆 |
| 3.3.6 源浓度计算 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 厨房油烟细颗粒物扩散运移数值模拟 |
| 4.1 数值模拟求解流程 |
| 4.2 模拟过程控制方程 |
| 4.2.1 质量守恒方程 |
| 4.2.2 动量守恒方程 |
| 4.2.3 能量守恒方程 |
| 4.2.4 组分守恒方程 |
| 4.2.5 N-S方程 |
| 4.3 湍流模型 |
| 4.3.1 标准k-ε模型 |
| 4.3.2 RNGk-ε模型 |
| 4.3.3 Realizable k-ε模型 |
| 4.4 颗粒物数值模拟方法 |
| 4.5 颗粒物运移模型 |
| 4.5.1 离散相模型 |
| 4.5.2 滑移通量模型 |
| 4.6 模拟结果及分析 |
| 4.6.1 A工况模拟结果 |
| 4.6.2 B工况模拟结果 |
| 4.6.3 C工况模拟结果 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 厨房油烟细颗粒物沉积 |
| 5.1 人员呼吸系统 |
| 5.2 颗粒沉积机理 |
| 5.3 肺部模型 |
| 5.4 颗粒沉积模型 |
| 5.5 计算结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 烹饪人员油烟细颗粒物暴露健康风险评估 |
| 6.1 健康风险评价体系 |
| 6.2 暴露评价 |
| 6.2.1 暴露模型 |
| 6.2.2 暴露评价方法 |
| 6.2.3 暴露参数 |
| 6.2.4 暴露结果 |
| 6.3 风险表征 |
| 6.4 不确定性分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 作者在攻读硕士学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（7）黑龙江省大气颗粒物时空异质性分析及其来源解析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 大气颗粒物的国内外研究现状 |
| 1.2.1 大气颗粒物时空异质性的研究现状 |
| 1.2.2大气颗粒物组分分析的研究现状 |
| 1.2.3 大气颗粒物源解析的研究现状 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 2 研究区域概况与数据收集 |
| 2.1 研究区域自然概况 |
| 2.1.1 黑龙江省自然概况 |
| 2.1.2 哈尔滨市自然概况 |
| 2.2 数据收集 |
| 2.2.1 自动监测数据的收集 |
| 2.2.2 手工监测数据的收集 |
| 3 黑龙江省大气颗粒物时空异质性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 标准空气污染物数据分析 |
| 3.3 时空异质性研究方法 |
| 3.3.1 传统局域模型和线性混合模型(OLS和LMM) |
| 3.3.2 地理加权回归(GWR)及其参数估计 |
| 3.3.3 时空加权模型(GTWR)和时间加权模型(TWR) |
| 3.3.4 模型检验 |
| 3.4 模型拟合结果 |
| 3.4.1 最小二乘回归(OLS)和线性混合模型(LMM) |
| 3.4.2 局域模型(GWR,TWR与GTWR) |
| 3.4.3 模型检验 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 黑龙江省空气污染变化趋势 |
| 3.5.2 国际上PM_(2.5)相关因素及其建模技术比较 |
| 3.5.3 本章应用的PM_(2.5)建模技术分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 大气颗粒物受体样品的组分和特征分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 大气颗粒物的质量浓度分析 |
| 4.2.1 质量浓度化学分析 |
| 4.2.2 大气颗粒物质量浓度特征分析 |
| 4.3 碳组分分析 |
| 4.3.1 碳组分化学分析 |
| 4.3.2 碳组分特征分析 |
| 4.4 水溶性离子组分分析 |
| 4.4.1 水溶性离子化学分析 |
| 4.4.2 水溶性离子特征分析 |
| 4.4.3 阴阳离子电荷平衡 |
| 4.5 无机元素组分分析 |
| 4.5.1 无机元素组分化学分析 |
| 4.5.2 元素组分特征分析 |
| 4.6 数据有效性检验 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 污染源成分谱分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 污染源成分谱的组成分析 |
| 5.3 污染源的特征成分分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 哈尔滨市大气颗粒物来源解析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 大气颗粒物来源解析结果分析 |
| 6.2.1 拟合优度分析 |
| 6.2.2 季节分担率分析 |
| 6.2.3 非供暖期和供暖期、非燃烧期和燃烧期的分担率比较 |
| 6.2.4 二次污染物分担率再分配 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）基于用地类型的土壤风险评估及分级方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题的意义 |
| 1.2 国内外相关工作研究进展 |
| 1.2.1 污染地块健康风险评估 |
| 1.2.2 基于风险的土壤环境基准研究 |
| 1.2.3 污染地块综合风险分级管理 |
| 1.2.4 污染地块风险管控 |
| 1.2.5 目前研究存在的问题 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究目的和内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 2 道路与交通设施用地土壤健康风险评估 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究场地调查 |
| 2.2.1 场地概况 |
| 2.2.2 样品的采集与分析 |
| 2.2.3 水文地质调查结果 |
| 2.2.4 土壤检测结果 |
| 2.3 模型建立及评估结果 |
| 2.3.1 暴露情景分析 |
| 2.3.2 风险表征 |
| 2.3.3 暴露途径贡献率分析 |
| 2.3.4 参数敏感性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于用地类型的土壤筛选值研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 用地类型及地理分区 |
| 3.2.1 研究区域划分 |
| 3.2.2 用地类型 |
| 3.3 污染概念模型 |
| 3.4 评估模型 |
| 3.4.1 暴露评估模型 |
| 3.4.2 土壤筛选值计算模型 |
| 3.5 参数调查 |
| 3.5.1 参数分类及赋值方法 |
| 3.5.2 参数赋值 |
| 3.6 土壤筛选值结果及比较分析 |
| 3.6.1 土壤筛选值计算结果 |
| 3.6.2 不同用地类型比较分析 |
| 3.6.3 不同区域比较分析 |
| 3.6.4 与现有研究成果对比分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 污染地块综合风险等级评价 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 指标体系的构建 |
| 4.2.1 指标体系的构建 |
| 4.2.2 评价指标分级 |
| 4.2.3 指标权重的确定 |
| 4.3 分级评价方法 |
| 4.3.1 评价方法选择 |
| 4.3.2 基于二元语义的模糊综合评价模型 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.4.1 指标取值 |
| 4.4.2 综合风险评价计算及结果 |
| 4.4.3 结果分析与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 风险管控与预警 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 风险管控技术路线 |
| 5.3 风险管控技术方法 |
| 5.3.1 管控区域划定 |
| 5.3.2 多介质健康风险评估 |
| 5.3.3 风险监控及预警 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.4.1 管控区域划定 |
| 5.4.2 环境质量调查 |
| 5.4.3 多介质健康风险评估 |
| 5.4.4 预警浓度结果 |
| 5.4.5 管控措施 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
（9）住宅挥发性有机物暴露评价及散发率预测与环境区域控制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 室内挥发性有机物危害 |
| 1.2.2 风险暴露评价 |
| 1.2.3 挥发性有机物散发速率研究现状 |
| 1.2.4 人体周围微环境模拟研究方法 |
| 1.2.5 人体热羽特性研究现状 |
| 1.2.6 层流送风优化研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 研究方法及手段介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究方法简介 |
| 2.2.1 住宅室内污染物浓度水平及呼吸暴露风险 |
| 2.2.2 住宅室内污染物散发速率 |
| 2.2.3 住宅室内人体周围微环境模拟 |
| 2.2.4 住宅室内人体热羽流特性实测 |
| 2.2.5 区域层流送风方式优化效果 |
| 2.3 小结 |
| 3 住宅室内甲醛及苯系物呼吸风险暴露评价研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验材料与方法 |
| 3.2.1 采样地点选择 |
| 3.2.2 样品采集和分析 |
| 3.2.3 质量控制 |
| 3.2.4 时间加权风险暴露评价模型 |
| 3.2.5 模拟人群暴露的蒙特卡洛模拟方法 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 浓度水平 |
| 3.3.2 人体暴露参数的确定 |
| 3.3.3 暴露与健康风险评价 |
| 3.3.4 不确定性和敏感性分析 |
| 3.4 小结 |
| 4 住宅室内甲醛散发速率研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验材料与方法 |
| 4.2.1 采样地点 |
| 4.2.2 采样仪器 |
| 4.2.3 样品分析 |
| 4.2.4 换气次数模型 |
| 4.2.5 污染物散发速率模型 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 甲醛浓度水平 |
| 4.3.2 室内人员特性研究 |
| 4.3.3 空气交换律 |
| 4.3.4 单位面积甲醛散发速率 |
| 4.3.5 不确定性和敏感性分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 住宅室内人体微环境模拟研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模拟实验设计 |
| 5.2.1 人体模型设置 |
| 5.2.2 参数条件设置 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 5.3.1 坐姿模拟实验 |
| 5.3.2 睡姿模拟实验 |
| 5.4 小结 |
| 6 客厅非运动状态人体周围微环境研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 实验平台搭建 |
| 6.2.1 气候舱实验创建 |
| 6.2.2 人体模型与呼吸装置 |
| 6.2.3 受试者参数 |
| 6.2.4 实验仪器 |
| 6.2.5 实验步骤 |
| 6.3 结果与讨论 |
| 6.3.1 热流速度 |
| 6.3.2 热流温度 |
| 6.3.3 受试者对比实验 |
| 6.3.4 人体模型对比研究 |
| 6.4 小结 |
| 7 卧室非运动状态人体周围微环境研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 实验平台搭建 |
| 7.2.1 气候舱实验创建 |
| 7.2.2 人体模型参数设置 |
| 7.2.3 受试者参数 |
| 7.2.4 实验步骤 |
| 7.3 结果与讨论 |
| 7.3.1 热流速度 |
| 7.3.2 热流温度 |
| 7.3.3 受试者对比实验 |
| 7.3.4 人体模型对比研究 |
| 7.4 小结 |
| 8 住宅区域垂直送风方式优化呼吸区空气质量效果研究 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 模拟实验设计 |
| 8.3 实验设计 |
| 8.3.1 气候舱改建 |
| 8.3.2 示踪气态检测装置 |
| 8.3.3 污染物分布指数 |
| 8.3.4 实验工况设置 |
| 8.4 结果与讨论 |
| 8.4.1 送风均匀性检验 |
| 8.4.2 可行性模拟验证 |
| 8.4.3 呼吸区空气优化研究 |
| 8.4.4 呼吸区空气净化效率研究 |
| 8.5 小结 |
| 9 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 创新点 |
| 9.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 作者在攻读学位期间发表的论文目录 |
| B 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 |
| C 学位论文数据集 |
| 致谢 |
（10）株洲市住宅室内PM2.5污染水平及来源解析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外室内PM(2.5 )研究现状 |
| 1.2.1 室内PM(2.5 )污染特征研究 |
| 1.2.2 PM(2.5 )的来源解析 |
| 1.2.3 PM(2.5 )的健康风险评价研究 |
| 1.3 课题研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 本文研究主要内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 株洲市城市背景及研究区概况 |
| 2.2 室内外PM(2.5 )样品采集与化学组分分析 |
| 2.2.1 细颗粒物样品采集 |
| 2.2.2 PM(2.5 )中金属元素组分分析步骤 |
| 2.3 PM(2.5 )采集与化学组分检测误差 |
| 2.3.1 PM(2.5 )采集误差分析和质量控制 |
| 2.3.2 PM(2.5 )化学组分检测误差分析和质量控制 |
| 2.4 数据分析方法 |
| 2.4.1 相关性分析、T检验和U检验 |
| 2.4.2 富集因子分析(EF) |
| 2.4.3 源解析方法 |
| 2.5 人体健康风险评价方法 |
| 2.5.1 US EPA健康风险评价模型 |
| 2.5.2 参数不确定性的蒙特卡洛模拟 |
| 第三章 住宅室内外PM(2.5 )污染水平分布特征研究 |
| 3.1 株洲市室外环境污染形势 |
| 3.1.1 首要污染物变化规律和主要污染物年度变化特征 |
| 3.1.2 基于改进灰色聚类关联法的株洲市空气质量评价 |
| 3.1.3 大气污染物质量浓度月变化特征 |
| 3.1.4 颗粒物日变化特征分析 |
| 3.1.5 气态污染物日变化特征分析 |
| 3.2 株洲市区住宅室内外细颗粒物污染水平 |
| 3.2.1 住宅室内/外PM(2.5 )污染水平时间变化和季节性特征 |
| 3.2.2 住宅室内/外PM(2.5 )污染浓度水平变化特征 |
| 3.2.3 室外环境对室内PM(2.5 )的影响及相关关系 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 住宅室内外PM(2.5 )化学组分特征及其来源解析 |
| 4.1 室内外PM(2.5 )中化学组分含量特征分析 |
| 4.1.1 住宅室内外PM(2.5 )中无机元素污染特征 |
| 4.1.2 PM(2.5 )载带的重金属元素浓度水平及季节变化特征 |
| 4.1.3 颗粒物化学组分比较 |
| 4.1.4 不同区域和不同住宅重金属含量分布 |
| 4.1.5 住宅室内/外环境金属成分含量分布特征 |
| 4.2 住宅室内外PM(2.5 )源解析 |
| 4.2.1 元素富集程度分析 |
| 4.2.2 相关分析与主成分分析解析过程与结果 |
| 4.2.3 PMF源解析分析过程与结果 |
| 4.3 不同源解析方法解析结果对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于住宅室内外PM(2.5 )来源的健康风险评价 |
| 5.1 风险评价中输入参数分布 |
| 5.1.1 暴露浓度分布的确定 |
| 5.1.2 暴露参数的确定 |
| 5.2 基于本地化参数实测的健康风险分析 |
| 5.3 不确定性计算结果与分析 |
| 5.3.1 株洲市大气PM(2.5 )中重金属元素非致癌风险 |
| 5.3.2 株洲市大气PM(2.5 )中重金属元素致癌风险 |
| 5.3.3 参数的敏感性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
| 致谢 |
四、室内空气采样及几种重要污染物的监测分析方法探讨（论文参考文献）
- [1]内蒙古典型功能区土壤中POPs的污染特征及人体暴露风险评估[D]. 张爱芹. 中央民族大学, 2021(11)
- [2]某矿区儿童环境铅暴露健康风险评价及影响因素研究[D]. 杨轶男. 兰州大学, 2021(09)
- [3]西安市城区大气中PBDEs和PCBs的污染特征、气粒分配及来源研究[D]. 叶磊. 西安建筑科技大学, 2020(01)
- [4]新装修室内典型污染物浓度分布及其稀释实验研究[D]. 宿莉颖. 大连理工大学, 2020(02)
- [5]基于GC-QTOF构建VOCs的非目标筛查方法[D]. 施锦瑞. 大连理工大学, 2020(02)
- [6]中式烹饪厨房细颗粒物散发特性及人员健康风险评估[D]. 禹蒙. 沈阳建筑大学, 2020(04)
- [7]黑龙江省大气颗粒物时空异质性分析及其来源解析[D]. 魏庆彬. 东北林业大学, 2020(01)
- [8]基于用地类型的土壤风险评估及分级方法研究[D]. 嵇囡囡. 大连理工大学, 2020(01)
- [9]住宅挥发性有机物暴露评价及散发率预测与环境区域控制研究[D]. 成竹. 重庆大学, 2019
- [10]株洲市住宅室内PM2.5污染水平及来源解析研究[D]. 陈泉. 湖南工业大学, 2019(01)
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