空气中可吸入颗粒物特别是其中的细粒子(PM2.5)的污染已引起公众和有关部门的高度关注。PM2.5是指空气动力学当量直径小于2.5 μm的大气颗粒物，其可被人体吸入到达肺泡并沉积，进而进入血液循环。与较粗的颗粒物相比，PM2.5的比表面积较大，吸附大量的有毒、有害物质，且在大气中的滞留时间长、输送距离远，对人体健康的影响更大[1]。长期暴露于大气颗粒物尤其是PM2.5中将严重危及人体健康，造成人体呼吸、心血管等系统的损伤并诱发癌症。由于现代社会人们80%以上的时间都在室内度过，因此开展室内PM2.5污染及其健康效应研究具有重要意义。
暴露评价综合考虑污染物浓度、暴露时间和人体暴露参数等影响，能较好地反映污染物和人体健康效应之间的关系。而目前我国室内PM2.5的监测研究才刚起步，在室内PM2.5暴露评价方面的研究较少，还没有系统性的评价结果报道。本文着眼于室内PM2.5的暴露评价，从室内来源和评价方法两方面对国内外相关研究成果进行综述，以求推动我国室内PM2.5暴露评价的系统性研究进程。
1 室内PM2.5的来源与分布 1.1 室内PM2.5的来源室内空气中PM2.5的主要来源一般包括：室外污染源、室内污染源以及室内活动引起的粒子再悬浮。从室外进入室内的颗粒物是室内PM2.5的主要来源[2-3]。在机械通风、门窗开启、房屋有漏缝的情况下，室外空气的进入将室外源的PM2.5带入室内。室外PM2.5对室内浓度的贡献率常以室内室外的浓度相关性来衡量。I/O比值(室内质量浓度/室外质量浓度)是评价质量浓度室内、室外关系的主要指标。在通风状况良好，没有明显室内污染源的情况下I/O比值接近于1[4]。
目前有关PM2.5室内室外浓度相关性的研究已有大量文献报道，2011年Chen等[5]对已报道的相关文献进行了综述：图 1列出了38篇文献中住宅室内PM2.5的I/O比值，其中有29篇文献报道的I/O比值大于1，充分说明了室内污染源的存在。而吸烟家庭的I/O比值明显高于不吸烟家庭，表明吸烟对住宅室内的PM2.5具有很高的贡献率。同样在对教室[6]、医院[7]、商场[2]、咖啡厅[8]等场所的PM2.5监测中，吸烟都是明显的室内污染源。值得注意的是，一些非吸烟家庭室内PM2.5的I/O比值也大于1，有些情况下甚至高于吸烟家庭(图 1)，表明其它室内污染源的存在。He等[9]对住宅室内PM2.5的各种室内来源进行分析，烘烤、烹饪、加热能使室内PM2.5的浓度提高5倍以上，而在吸烟、油炸和烧烤过程中室内PM2.5的浓度相应提高3、30和90倍。He等[10]对某一大型开放式办公室内的打印机进行监测，其中40%的打印机向空气中散发细颗粒物。刘阳生等[11]对使用吸尘器的清扫方式进行了研究，其结果表明频繁的清扫虽然可以降低室内TSP(总悬浮颗粒物，空气动力学直径小于或等于100 μm的颗粒)，但很可能增加PM2.5的浓度。由以上可知，吸烟、烹饪、打印、室内清扫等都是室内PM2.5的重要来源。
1.2 室内PM2.5的时间和空间分布
受气象条件和人类活动的影响，室内PM2.5具有时间分布特征。Massey等[12]对印度阿格拉地区室内外PM2.5浓度的季节变化进行研究，由于冬季室外PM2.5的浓度高于其它季节，在通风过程中进入室内的PM2.5浓度较高；同样由于人们在冬季的室内活动增加，且伴随着大范围的加热取暖，室内源排放的PM2.5浓度也相应增高；而受室外环境低风速、高湿度和低温的影响室内空气污染物也不易扩散，因此综合造成室内PM2.5浓度在冬季最高。同样在黄虹等[13]对广州市住宅室内的PM2.5特征研究中，室内浓度及其有机碳、元素碳、元素组分都呈现为冬季高于夏季。
另一方面，受污染源的强度、距离影响，室内PM2.5具有空间分布特征。由于室内PM2.5主要来源于室外，PM2.5浓度的空间分布特征室内室外基本一致[14]。从宏观层面进行比较，亚洲国家和地区的室内PM2.5浓度普遍高于美国、欧洲国家[13]，有工业污染源的地区高于一般城市生活区，交通繁忙地段高于相对较为安静、独立的区域[15]。如在对中国广州市住宅室内PM2.5的监测研究中[13]，将住宅环境分为位于工业源旁边及附近的、位于道路旁的、和位于一般城市区域(即周边环境无直接工业源、同时不毗邻交通干道，如校园内)3种类型，室内外PM2.5及其化学成分的浓度具有明显的空间分布特征：道路旁住宅和工业源附近住宅室内空气中PM2.5的浓度比一般城市区域住宅高。
2 室内PM2.5暴露测量、评价方法暴露是指人体在一定的时期内，接触一定浓度的某一污染物的过程；暴露量是指在一定时期内，人体接触某一污染物的总量。暴露量可以用公式(1)表示为[13, 16]：
| $$E=\int_{T}{C(t)}\cdot dt$$ | (1) |
式中：E—暴露量，mg ·h/m3、μg ·h/m3或其它；
C(t)— t时段人体所暴露的环境中污染物的浓度，简称暴露浓度，mg ·h/m3、μg ·h/m3或其它；
dt—暴露持续的分段时长，h；
T—计算暴露的持续时长，24 h或其它，日暴露量的计算比较普遍。
暴露的概念是人体与外界面的接触，不一定吸入或吸收。一旦污染物进入人体，剂量的概念就被引入。剂量是指某一时段身体吸收或沉积的污染物量，其有多重内涵，其中潜在剂量是常用的一种。对空气污染物而言，潜在剂量主要是通过呼吸进入人体，其计算公式(2)常表示为[13, 16]：
| $${{D}_{p}}=\int_{T}{C(t)}\cdot IR(t)\cdot dt$$ | (2) |
式中：Dp—潜在剂量，mg/d、μg/d或其它；
IR(t)—t时段内人体的呼吸速率，m3/d、m3/h或其它；
其它符号含义同公式(1)。
暴露评价是对人体接触或吸入污染物的评估，描述接触的强度、频率和持续时间，并评价污染物透过界面的速率、途径及最终透过量和吸收量。从暴露评价的定义可以看出，空气污染物的暴露评价就是计算人体对污染物的暴露量和潜在剂量，涉及的主要因素包括污染物浓度、时间—活动模式参数和呼吸速率等。
2.1 室内PM2.5的浓度监测2011年我国环境保护部发布了《环境空气PM10和PM2.5的测定重量法》[17]标准，对环境空气中PM2.5浓度的测定原理为：通过具有一定切割特性的采样器，以恒速抽取定量体积空气，使环境空气中PM2.5被截留在已知质量的滤膜上，根据采样前后滤膜的重量差和采样体积，计算出PM2.5的浓度。目前我国尚未发布室内PM2.5浓度测定的相关标准，但重量法是测定空气中可吸入颗粒物质量浓度的基本方法，已广泛用于室内PM2.5的浓度监测。另外，由于重量法需要人工称重，程序繁琐费时，无法实现自动实时监测，基于光散射原理(空气中的颗粒物浓度越高，对光的散射就越强)的便携式粉尘仪以其快速、噪声小、操作简便、能现场直接读数等优点为空气中特别是室内环境中PM2.5的浓度监测提供了新的途径。但值得注意的是，便携式粉尘仪所测定的PM2.5浓度需要根据重量法测定的结果进行校正后使用。如表 1所示，便携式粉尘仪的读数比重量法的测定值高约2～3倍不等。而且每台仪器都有各自的校正因子[18]，同一台仪器在不同环境测定中的校正因子各异[19]。这意味着光散射和颗粒物浓度之间的换算公式随时随地都可能在变，需要仪器使用者不断地用标准方法进行校正。因此，只有经过专业训练的技术人员在综合考虑污染源组成和性质的情况下才能使用便携式粉尘仪进行浓度监测。
| 文献 | 监测仪器a | 积分时间(h) | 校正因子b |
| Lim,et al. (2012) [20] | SidePak | 24 | 0.35x |
| Borgini,et al. (2011)[18] | SidePak | 21 | 6台仪器的校正因子分别为0.55x、0.39x、0.45x、0.46x、0.37x、0.36x |
| Kurmi,et al. (2008)[19] | DustTrak | 24 | 农村为0.31x，城市为0.35x |
| Valente,et al. (2007)[19] | DustTrak | 8 | 吸烟环境为0.24x+5.23，不吸烟环境为0.37x+3.5 |
| Yanosky,et al. (2002)[19] | DustTrak | 24 | 0.33x+2.25 |
| Lee,et al. (2001) [19] | DustTrak | / | 0.66x |
| Ramachandran,et al. (2000)[19] | DustTrak | 24 | ≈0.51x |
| 注：aSidePak (TSI Inc.，Model AM510，USA)；DustTrak (TSI Inc.，model 8520，USA)；b x为便携式粉尘仪所测定的结果 | |||
目前在室内微环境PM2.5浓度监测方面国外已有大量文献报道。其中微环境包括居民住宅[21]、教室[6]、办公室[10]、医院[4]、商场[2]、地铁[22]、饭店、咖啡厅、娱乐场所[7]等。根据监测目的，监测仪器数量及微环境性质，不同微环境需要设计不同的监测方案。如居民住宅进行室内室外同时24 h连续监测，监测周期为两季各1周以上，监测高度选取呼吸带高度(1.1～1.5 m)[21]；教室和办公室内的浓度监测应充分考虑白天与晚上、工作日与周末之间的时段差异性[6, 10]；对商场的监测不仅要考虑时段差异性，对不同楼层及商品种类间的差异性也需予以考虑[2]；而地铁、饭店等公共场所则主要在繁忙时段进行PM2.5的浓度监测[7, 22]。
近年来国内也开展了一些室内PM2.5的浓度监测工作(表 2)，其中监测地区主要集中于北京和广州，监测微环境包括住宅、教室、办公室及各类公共场所，各种微环境室内PM2.5浓度差异很大，最低浓度为图书馆5.6 μg/m3，最高浓度为歌厅包房750.6 μg/m3。如表 2中所列文献，半数以上文献采用光散射原理的直读监测仪，监测周期仅连续30 min，且没有根据重量法进行校正。另外，采用重量法进行浓度监测时，国内研究者大都只连续24 h监测1次，没有考虑PM2.5浓度的时间和空间变化。且部分文献在监测过程中没有同时监测室外浓度，对室内PM2.5的来源分析涉及甚少。因此，我国室内PM2.5的浓度监测尚处于起步阶段，对室内PM2.5的污染水平还缺乏系统性的研究评价。
| 文献 | 地区 | 监测方法 | 微环境 | 平均PM2.5浓度(μg/m3) | |
| 室内 | 室外 | ||||
| 王晓舜，2012[23] | 北京 | /a | 住宅室内 | 95 | 119 |
| 崔小波，2011[24] | 北京 | 直读 | 无烟办公室 候诊大厅 内科病房楼道 外科病房楼道 男卫生间 | 37.0 35.9 42.1 44.8 115.0 | /a |
| 柯钊跃，2011[25] | 广州 | 重量法 | 小学教室 | 63.2 | 76.7 |
| 徐亚，2011[26] | 厦门 | 直读 | 某单位食堂 会议室 活动室 实验室 | 26.5 36.1 65.9 10.7 | 44.5 |
| 刘波，2009[27] | 北京 | 直读 | 洗浴休闲厅 餐厅 歌厅包房 网吧 | 116.9 317.9 750.6 157.5 | 50.1 67.8 31.6 67.7 |
| 王媛，2009[28] | 北京 | 重量法 | 住宅室内 | 90.5 | 89.5 |
| 李惠，2007[29] | 北京 | 重量法 | 图书馆 | 126.5 | 102.0 |
| 赖森潮，2006[30] | 广州 | 重量法 | 住宅室内 | 47.4 | 40.1 |
| 刘章现，2006[31] | 平顶山 | 直读 | 中原商场 商业大楼 食品城总店 | 179 92 43 | /a |
| 张永，2005[32] | 北京 | 重量法 | 供暖前住宅室内 供暖期住宅室内 | 146.8 99.8 | 173.2 76.9 |
| 黄虹，2005[13] | 广州 | 重量法 | 夏季住宅室内 冬季住宅室内 | 67.7 109.9 | 74.5 123.7 |
| 宋刚，2004[33] | 广州 | 直读 | 温泉宾馆 | >150 | >150 |
| 刘阳生，2004[34] | 北京 | 直读 | 计算机房室 办公室 学生宿舍 教室 餐馆 图书馆 超市 地下室 实验室 复印室 | 16.7 19.1 66.2 44.1 136.6 5.6 19.6 38.6 24.1 5.7 | /a |
| 注：a从文献中无法获得相关信息 | |||||
2.2 室内PM2.5暴露的时间—活动模式参数
由于不同场所环境介质中的污染物浓度差别迥异，在评价受试者对目标污染物的暴露量时需要获取受试者在不同场所中的停留时间的数据。时间—活动模式暴露参数是在描述成人和儿童的时间使用数据的定量信息时通常估算的室内和户外花费的时间及在各类地点进行各类活动所花费的时间等，是空气污染健康风险评价中的主要暴露参数[35]。目前美国、欧盟、日本、韩国等国家已开展过行为活动模式调查，我国鲜见有相关的研究和调查，难以找到符合我国居民的时间—活动模式数据。
时间—活动模式数据一般是通过回忆问卷和日志记录人的活动、时间和微环境来获取。在室内PM2.5暴露参数的研究中，调查问卷和日志的设计主要参考美国NHEXAS(national human exposure assessment survey,1995-1998)[36]和欧洲EXPOLIS (air pollution exposure in european cities,1996-2000)[37]研究。如在美国进行的RIOPA(relationship of indoor,outdoor and personal air)研究中[36]，根据NHEXAS设计的活动问卷用于收集受试者在什么时间什么地点干了什么事情：问卷中将一天24 h分为上午(5:00—11:00)、下午(12:00—17:00)、傍晚(18:00—23:00)和夜晚(24:00—4:00)；将一天中停留的场所分为住宅、工作场所、学校、交通和其它场所。活动日志要求每30 min记录1次，记录受试者在每个场所和微环境中逗留的时间。而EXPOLIS研究的时间—微环境—活动—日志[36]是每15 min记录1次，连续记录48 h，一般从周一上午—周三上午(6:00—6:00)或从周三夜晚—周五夜晚(18:00—18:00)；微环境分为移动和固定2种，其中移动环境定义为走路或骑自行车、摩托车、轿车或出租车、公共汽车或电车、地铁或火车，固定环境定义为住宅室内和室外、工作场所室内和室外、其它场所室内和室外；活动定义为烹饪、自己吸烟和室内有人吸烟。
NHEXAS和EXPOLIS中的调查问卷对室内PM2.5暴露的时间—活动模式参数研究具有很高的参考价值，但在实际操作过程中根据不同的研究目的，调查问卷的设计不尽相同。Lim等[20]进行PM2.5的个人暴露与微环境浓度间相关性研究，将人群分为10组，包括家庭主妇、20～40岁的工作人群Ⅰ、20～40岁的工作人群Ⅱ、20～40岁的工作人群Ⅲ、青少年学生、老年人、大学生、男服务行业人员、女服务行业人员、20～30岁的失业人员；将微环境分为9类，包括住宅室内、办公室、餐馆、酒吧、老人福利院、教育机构、其它室内、运输、室外。在时间分类中，Shimada等[38]将每日时间分为睡觉时间、做饭时间、在家吃饭时间、在家的另外时间、非家里的室内时间、室外时间。在活动日志记录方面，NHEXAS和EXPOLIS分别要求受试者每隔30 min和15 min进行记录，这样虽然详尽但操作繁琐，且有很多重复记录。有研究者根据受试者的活动变化进行日志记录，如表 3中给出的1份日志例子[39]，受试者在02:05—10:40期间在睡觉，其所处的环境和活动不变，只记录1次即可；而在00:00—02:00期间，受试者的活动为玩牌，对期间可能的其它活动如吃零食、走动等没有进行记录。这样的日志记录虽然简便，但详实度不够。
2.3 人体对室内PM2.5的暴露量估算 2.3.1 个体暴露量的直接测定
个体暴露量的直接测定常使用个体采样器佩戴在人的上衣口袋或衣领处、或是将带便携式采样泵和过滤器的个人暴露监测仪随身携带，跟随人的活动连续采样来测定个体接触空气中PM2.5的时间加权平均浓度[40]。该方法可以直接测量暴露浓度并给出一段时间内精确的暴露量，可用于特定人群的暴露测定及不同人群间暴露浓度比较。如Tovalin等[41]比较墨西哥室外工作者(司机、摊贩、车辆巡视员)和室内工作者(办公室人员)的个人PM2.5暴露水平，研究显示墨西哥城的街头小贩和出租车司机的暴露水平显著高于室内工作者，而普埃布拉市的公交车司机的暴露水平高于车辆检查员和室内工作者。Lim等[20]研究PM2.5人群暴露与微环境之间的关系，将人群分为10组，将微环境分为住宅室内、非住宅室内、室外和交通。监测数据表明不同人群具有不同的个体暴露量，以20～40岁的工作人群的日平均暴露浓度最高；非住宅室内的暴露量对总暴露量的贡献率最大。
2.3.2 方案评估法方案评估法结合微环境浓度和个体或人群接触时间来评价暴露[16]。对每一种暴露情况的假设即为一个暴露方案。在设计暴露方案时通常需要分别估算暴露浓度和接触时间。其中微环境浓度一般通过测量、模型或已有数据来间接估算，暴露频率和持续时间一般是通过时间—活动模式数据来间接估算。
采用测量方式估算微环境浓度，适用于特定污染源和特定地区内的人群暴露量评估。但测量方式操作费用高、工作量大，不适用于大量人群的暴露评估，且无法反映受试者以外的人群暴露情况。采用模型估算微环境浓度可用于大量人群和未受试人群的暴露评估，是人群总体暴露评估的有效手段[42]。
在室内PM2.5浓度的模型估算方面，EPA推荐的人群暴露与剂量估算随机模型(SHEDS-PM)[43]给出了室内微环境中PM2.5浓度的计算方法。其中非住宅室内(办公室、学校、商店、餐馆、酒吧、交通)PM2.5浓度的计算方法为：非住宅室内的浓度=室内来源的浓度+室内室外浓度相关性×室外大气浓度。而住宅室内PM2.5的浓度计算则如公式(3)所示：
住宅室内的浓度=室内来源的浓度+室外来源的浓度
| $$=\frac{Pach}{ach+k}{{C}_{ambient}}+\frac{{{E}_{smk}}{{N}_{cig}}+{{E}_{cook}}{{t}_{cook}}+{{E}_{other}}T}{(ach+k)VT}$$ | (3) |
式中：Cambient—室外大气中的PM浓度，μg/m3；
P—渗透因子；
ach—空气交换率，h-1；
k—沉降率，h-1；
Esmk—吸烟的扩散率，mg/cig；
Ncig—在模型时段所抽香烟的数量，支；
Ecook—烹饪的扩散率，mg/min；
tcook—在模型时段烹饪所花的时间，min；
Eother—其他PM源的扩散率，mg/h；
T—模型时段,h；
V—住宅容积,m3。
由公式(3)可知，SHEDS-PM模型对室内来源重点考虑吸烟和烹饪，对其它室内来源则以合并数据输入。随着模型评价研究的深入，更细化的影响因素被引入到室内PM2.5的浓度估算中。如CONTAM模型[44](一种经过验证的多区域室内空气质量评估模型)同时引入11种因素，包括烹饪、吸烟、清扫、使用吸尘器、除尘、洗衣机、淋浴、天气、通风方式、渗透性及室外浓度。基于CONTAM模型，Shrubsole等[44]对2010年伦敦住宅室内的PM2.5暴露情况进行了评估，并通过与其它相关模型和实际监测结果进行比较，进一步验证了该模型的可信度。在此基础上，Shrubsole等[44]还运用该模型评估了2050年伦敦住宅大范围改型后的室内PM2.5水平，从而对该住宅改型政策(为达到减少温室气体排放的目的，增加房屋密封性、装上机械通风和热回收系统)的效果进行了预评价。此外，通过定量化研究各因素对室内PM2.5浓度的贡献率，Shrubsole等[44]建议在评价模型中还需要引入建筑物几何形状、温度状况、居住者的行为、颗粒渗入、季节/昼夜变化等因素对PM2.5的浓度影响情况。
2.4 人体对室内PM2.5的潜在剂量估算由公式(1)和(2)可知，人体对室内PM2.5的潜在剂量=暴露量×呼吸速率。呼吸速率分为长期和短期两种，受年龄、身体条件、生理状况和活动强度的影响，不同人群在不同活动下的呼吸速率各异。如针对长期暴露，EPA提供了18个年龄段人群的平均呼吸速率；而针对短期暴露，EPA分别提供了14个年龄段人群在休息、坐、轻微活动、中等体力活动、重体力活动下的呼吸速率[45]。目前针对我国居民的呼吸速率调查研究较少，对我国居民的呼吸暴露评价都是采用美国EPA的呼吸速率参数[46]，这样在评估我国居民暴露剂量和健康风险时势必会造成一定的误差。而针对我国室内PM2.5的暴露评价，迄今我国尚未公布室内PM2.5浓度监测的相关标准，也没有针对我国居民的时间—活动模式参数和呼吸速率数据，因此我国室内PM2.5的暴露评价研究才刚刚起步，任重而道远。
3 研究展望室内PM2.5与人类生活息息相关，美国、欧洲等发达国家早在20世纪90年代就开展了室内PM2.5的系统性研究，但迄今我国对室内PM2.5的研究较少，尚未形成高层次、大规模的系统性研究。接下去我国室内PM2.5的研究虽然可以借鉴其他国家的成功案例，但由于暴露参数具有地区特性和人群差异性，因此建立和使用我国居民自身的暴露参数才能准确评价我国居民室内PM2.5的暴露情况。
开展我国室内PM2.5的暴露评价，在借鉴他国经验的同时应综合考虑如下一些问题：
3.1 室内PM2.5的浓度监测目前市场上PM2.5的监测仪器主要针对大气环境监测，采样流量和噪声较大，用于室内浓度监测时会对室内人员造成一定影响，且这些仪器大都是国外进口，价格昂贵，因此迫切需要一些具有自主知识产权的、高性能的PM2.5监测仪来充实我国市场。在监测方案方面，目前我国对室内PM2.5的浓度监测还没有相关的国家标准。由于室内环境的大小、布局、功能、室内人员数量、活动及个人习惯等千差万别，因此室内PM2.5的监测场所、各场所的监测时间和监测布点等应根据我国居民的时间—活动模式参数来制订相关标准。另外在实际监测过程中，监测布点应与实际环境情况相结合，在不扰民、不成障碍的情况下室内室外同时监测；监测过程中应严格进行质量控制，除监测仪器自身校准外，监测数据与实验室或权威机构的数据也应进行校准；必要情况下，在监测过程中对室内活动适当控制，如适时通风、不吸烟、使用清洁燃料等。
3.2 暴露参数研究呼吸速率和时间—活动模式是空气污染健康风险评价中的主要暴露参数。当前我国暴露参数方面的研究资料非常有限，在空气污染的健康风险评价中引用国外的参数，容易因居住条件、生活习惯、体质指数之间的差异造成较大的偏差。中国环境科学研究院，环境基准与风险评估国家重点实验室承担《国家环境保护“十二 ·五”环境与健康工作规划》，从2011年起进行“中国人群暴露参数调查”项目研究，通过调查拟形成我国首部《中国人群暴露参数手册》(成人卷、儿童卷)[35]，该研究成果将为我国室内PM2.5的暴露评价提供有力的技术支持。
3.3 源解析与安全性评价室外来源是室内PM2.5的主要组成部分，不同地区及城市功能区的PM2.5化学组成各异。室内来源也是室内PM2.5的重要组成部分，不同微环境中PM2.5的室内来源各异。我国的饮食以煎炒烹炸为主，因此烹饪是居民住宅和饭店中PM2.5的主要室内来源。而教室、禁烟办公室及禁烟公共场所中，因没有烹饪和吸烟，室内来源的PM2.5主要是人类活动引起的粒子再悬浮。基于不同来源的PM2.5具有不同的化学组成，其毒性和危害性也各异，因此仅以暴露量进行安全性评价是远远不够的。进一步的成分分析、源解析及毒理学评价将为室内PM2.5的暴露评价提供更充分、更客观的数据支撑。
| [1] | Anderson JO, Thundiyil JG, Stolbach A. Clearing the air:a review of the effects of particulate matter air pollution on human health[J]. J Med Toxicol, 2012, 8(2): 166–175. doi: 10.1007/s13181-011-0203-1 |
| [2] | Lim JM, Jeong JH, Lee JH, et al. Lim JM, Jeong JH, Lee JH, et al. The analysis of PM2.5 and associated elements and their indoor/outdoor pollution status in an urban area[J]. Indoor Air, 2011, 21(2): 145–155. doi: 10.1111/ina.2011.21.issue-2 |
| [3] | Lazaridis M, Aleksandropoulou V, Hanssen JE, et al. Inorganic and carbonaceous components in indoor/outdoor particulate matter in two residential houses in Oslo, Norway[J]. J Air Waste Manag Assoc, 2008, 58(3): 346–356. doi: 10.3155/1047-3289.58.3.346 |
| [4] | Slezakova K, Alvim-Ferraz Mda C, Pereira Mdo C. Elemental characterization of indoor breathable particles at a Portuguese urban hospital[J]. J Toxicol Environ Health A, 2012, 75(13-15): 909–919. doi: 10.1080/15287394.2012.690707 |
| [5] | Chen C, Zhao B. Review of relationship between indoor and outdoor particles:I/O ratio, infiltration factor and penetration factor[J]. Atmos Environ, 2011, 45(2): 275–288. doi: 10.1016/j.atmosenv.2010.09.048 |
| [6] | Gaidajis G, Angelakoglou K. Indoor air quality in university classrooms and relative environment in terms of mass concentrations of particulate matter[J]. J Environ Sci Health A Tox Hazard Subst Environ Eng, 2009, 44(12): 1227–1232. doi: 10.1080/10934520903139936 |
| [7] | Nafees AA, Taj T, Kadir MM, et al. Nafees AA, Taj T, Kadir MM, et al. Indoor air pollution (PM2.5) due to secondhand smoke in selected hospitality and entertainment venues of Karachi, Pakistan[J]. Tob Control, 2012, 21(5): 460–464. doi: 10.1136/tc.2011.043190 |
| [8] | Lung SC, Wu MJ, Lin CC. Customers' exposure to PM2.5 and polycyclic aromatic hydrocarbons in smoking/nonsmoking sections of 24-h coffee shops in Taiwan[J]. J Expo Anal Environ Epidemiol, 2004, 14(7): 529–535. doi: 10.1038/sj.jea.7500371 |
| [9] | He C, Morawska L, Hitchins J, et al. Contribution from indoor sources to particle number and mass concentrations in residential houses[J]. Atmos Environ, 2004, 38(21): 3405–3415. doi: 10.1016/j.atmosenv.2004.03.027 |
| [10] | He C, Morawska L, Taplin L. Particle emission characteristics of office printers[J]. Environ Sci Technol, 2007, 41(17): 6039–6045. doi: 10.1021/es063049z |
| [11] | 刘阳生, 陈睿, 沈兴兴, 等. 北京冬季室内空气中TSP,PM10,PM2.5和PM1污染研究[J]. 应用基础与工程科学学报, 2003, 11(3): 255–265. |
| [12] | Massey D, Kulshrestha A, Masih J, et al. Seasonal trends of PM10, PM5.0, PM2.5 & PM1.0 in indoor and outdoor environments of residential homes located in North-Central India[J]. Build Environ, 2012, 47(223): 231. |
| [13] | 黄虹. 广州市住宅室内外大气PM2.5的化学组成特征、来源及暴露评价[D]. 中山大学博士学位论文,2005,8-10. |
| [14] | Monn C. Exposure assessment of air pollutants:a review on spatial heterogeneity and indoor/outdoor/personal exposure to suspended particulate matter, nitrogen dioxide and ozone[J]. Atmos Environ, 2001, 35(1): 1–32. doi: 10.1016/S1352-2310(00)00330-7 |
| [15] | Kingham S, Briggs D, Elliott P, et al. Spatial variations in the concentrations of traffic-related pollutants in indoor and outdoor air in Huddersfield, England[J]. Atmos Environ, 2000, 34(6): 905–916. doi: 10.1016/S1352-2310(99)00321-0 |
| [16] | 白志鹏, 贾纯荣, 王宗爽, 等. 人体对室内外空气污染物的暴露量与潜在剂量的关系[J]. 环境与健康杂志, 2002, 19(6): 425–428. |
| [17] | 中华人民共和国国家环境保护部. HJ 618-2011. 环境空气PM10和PM2.5的测定重量法[S]. 北京:中国环境科学出版社,2011. |
| [18] | Borgini A, Tittarelli A, Ricci C, et al. Personal exposure to PM2.5 among high-school students in Milan and background measurements:The EuroLifeNet study[J]. Atmos Environ, 2011, 45(25): 4147–4151. doi: 10.1016/j.atmosenv.2011.05.026 |
| [19] | Halios C, Santamouris M, Helmi A, et al. Exposure to fine particulate matter in ten night clubs in Athens Greece:studying the effect of ventilation, cigarette smoking and resuspension[J]. Sci Total Environ, 2009, 407(17): 4894–4901. doi: 10.1016/j.scitotenv.2009.02.023 |
| [20] | Lim S, Kim J, Kim T, et al. Personal exposures to PM2.5 and their relationships with microenvironmental concentrations[J]. Atmos Environ, 2012, 47: 407–412. doi: 10.1016/j.atmosenv.2011.10.043 |
| [21] | Stranger M, Potgieter-Vermaak SS, Van Grieken R. Particulate matter and gaseous pollutants in residences in Antwerp, Belgium[J]. Sci Total Environ, 2009, 407(3): 1182–1192. doi: 10.1016/j.scitotenv.2008.10.019 |
| [22] | Park DU, Ha KC. Characteristics of PM10, PM2.5, CO2 and CO monitored in interiors and platforms of subway train in Seoul, Korea[J]. Environ Int, 2008, 34(5): 629–634. doi: 10.1016/j.envint.2007.12.007 |
| [23] | 王晓舜. 北京市居民室内PM2.5暴露水平调查[J]. 安全, 2012, 33(3): 58–59. |
| [24] | 崔小波, 牛丕业, 郭伟, 等. 北京市10家医院室内空气PM2.5监测报告[J]. 心肺血管病杂志, 2011, 30(1): 67–70. |
| [25] | 柯钊跃, 王佳, 郑君瑜, 等. 广州市学龄儿童在校期间PM2.5暴露水平评价[J]. 中国环境科学, 2011, 31(10): 1618–1624. |
| [26] | 徐亚, 赵金平, 陈进生, 等. 室内空气中颗粒物污染特征研究[J]. 环境污染与防治, 2011, 33(1): 52–60. |
| [27] | 刘波, 邓芙蓉, 郭新彪, 等. 四种类型公共场所室内细颗粒物水平影响因素的研究[J]. 中华预防医学杂志, 2009, 43(8): 664–668. |
| [28] | 王媛, 黄薇, 汪彤, 等. 患心血管病老年人夏季PM2.5和CO的暴露特征及评价[J]. 中国环境科学, 2009, 29(9): 1005–1008. |
| [29] | 李慧, 邵龙义, 孙珍全, 等. 公共场所室内可吸入颗粒物的污染特征[J]. 环境与可持续发展, 2007, 2: 53–55. doi: 10.3969/j.issn.1673-288X.2007.02.020 |
| [30] | 赖森潮, 苏广宁, 邹世春, 等. 广州市部分居室空气中PM2.5污染特征[J]. 环境与健康杂志, 2006, 23(1): 39–41. |
| [31] | 刘章现, 王国贞, 刘林洪. 大中型商场空气中PM10和PM2.5污染水平分析[J]. 环境与健康杂志, 2006, 23(4): 336–338. |
| [32] | 张永, 李心意, 姜丽娟, 等. 住宅室内空气颗粒物污染状况及其与大气浓度关系的初探[J]. 卫生研究, 2005, 34(7): 407–409. |
| [33] | 宋刚, 王新明, 张伯友, 等. 温泉宾馆室内PM10,PM2.5,CO2和222Rn的研究[J]. 中国环境科学, 2004, 24(6): 650–653. |
| [34] | 刘阳生, 沈兴兴, 毛小苓, 等. 北京市冬季公共场所室内空气中TSP,PM10,PM2.5和PM1污染研究[J]. 环境科学学报, 2004, 24(2): 190–196. |
| [35] | 段小丽, 黄楠, 王贝贝, 等. 国内外环境健康风险评价中的暴露参数比较[J]. 环境与健康杂志, 2012, 29: 99–104. |
| [36] | Meng QY, Spector D, Colome S, et al. Determinants of indoor and personal exposure to PM2.5 of indoor and outdoor origin during the RIOPA study[J]. Atmos Environ, 2009, 43(36): 5750–5758. doi: 10.1016/j.atmosenv.2009.07.066 |
| [37] | Jantunen M, Hanninen O, Katsouyanni K, et al. Air pollution exposure in European cities:the "EXPOLIS" study[J]. J Expo Sci Environ Epidemiol, 1998, 8(4): 495–518. |
| [38] | Shimada Y, Matsuoka Y. Analysis of indoor PM2.5 exposure in asian countries using time use survey[J]. Sci Total Environ, 2011, 409(24): 5243–5252. doi: 10.1016/j.scitotenv.2011.08.041 |
| [39] | Gerharz LE, Krüger A, Klemm O. Applying indoor and outdoor modeling techniques to estimate individual exposure to PM2.5 from personal GPS profiles and diaries:A pilot study[J]. Sci Total Environ, 2009, 407(18): 5184–5193. doi: 10.1016/j.scitotenv.2009.06.006 |
| [40] | Du X, Kong Q, Ge W, et al. Characterization of personal exposure concentration of fine particles for adults and children exposed to high ambient concentrations in Beijing, China[J]. J Environ Sci (China), 2010, 22(11): 1757–1764. doi: 10.1016/S1001-0742(09)60316-8 |
| [41] | Tovalin-Ahumada H, Whitehead L, Blanco S. Personal exposure to PM2.5 and element composition-a comparison between outdoor and indoor workers from two Mexican cities[J]. Atmos Environ, 2007, 41(35): 7401–7413. doi: 10.1016/j.atmosenv.2007.05.059 |
| [42] | Bravo MA, Fuentes M, Zhang Y, et al. Comparison of exposure estimation methods for air pollutants:ambient monitoring data and regional air quality simulation[J]. Environ Res, 2012, 116: 1–10. doi: 10.1016/j.envres.2012.04.008 |
| [43] | Burke JM, Zufall MJ, Ozkaynak H. A population exposure model for particulate matter:case study results for PM2.5 in Philadelphia, PA[J]. J Expo Anal Environ Epidemiol, 2001, 11(6): 470–489. doi: 10.1038/sj.jea.7500188 |
| [44] | Shrubsole C, Ridley I, Biddulph P, et al. Indoor PM2.5 exposure in London's domestic stock:modelling current and future exposures following energy efficient refurbishment[J]. Atmos Environ, 2012, 62: 336–343. doi: 10.1016/j.atmosenv.2012.08.047 |
| [45] | EPA U. Exposure factors handbook:2011 Edition[S]. EPA/600/R-090/052F, 2011,chapter 6. |
| [46] | 王佳, 郑君瑜, 柯钊跃, 等. 典型工业源下风向居民住宅区PM2.5暴露评价[J]. 环境科学研究, 2012, 25(7): 745–750. |