引用本文
李国峰, 王文瑞, 张晨光, 张秀红, 魏娜娜, 杨田, 秦钰涵, 高昇. 呼和浩特市轻、重污染区空气颗粒物质量浓度及变化特征[J]. 环境卫生学杂志, 2019, 9(3): 269-275.
LI Guofeng, WANG Wenrui, ZHANG Chenguang, ZHANG Xiuhong, WEI Nana, YANG Tian, QIN Yuhan, GAO Sheng. The Concentration and Variation Characteristics of Airborne Particulate Matters in Heavy and Light Pollution Areas of Hohhot[J]. Journal of Environmental Hygiene, 2019, 9(3): 269-275.
呼和浩特市轻、重污染区空气颗粒物质量浓度及变化特征
李国峰1,2, 王文瑞2, 张晨光2, 张秀红2, 魏娜娜2, 杨田2, 秦钰涵2, 高昇2     
1. 包头医学院公共卫生学院;
2. 内蒙古自治区综合疾病预防控制中心
作者简介: 李国峰, 研究生, 主要从事环境流行病学方向研究
通信作者: 高昇, 副主任医师, 主要从事公共卫生方向研究; Email:gaosh8899@126.com
联系方式: 内蒙古呼和浩特市鄂尔多斯大街50号；邮编：014040；Email: 819088356@qq.com
摘要: 目的 了解呼和浩特市轻重污染区空气颗粒污染物水平及变化趋势。方法 选择呼和浩特市回民区未来城社区设定为重污染区监测点，呼和浩特市赛罕区乌兰察布东路社区设置为轻污染区监测点，分别在两个监测点监测2014—2017每日24 h的空气颗粒物PM10和PM2.5浓度，通过每日颗粒物测量值计算年平均质量浓度，2014—2017年各季度污染物平均质量浓度，从而进行具体分析，运用卡方检验对比分析两监测点历年空气颗粒物质量浓度变化趋势。结果 呼和浩特市轻污染区赛罕区不同年份PM10质量浓度差异有统计学意义（H=110.661，P < 0.001），2014年最高，2014—2016年逐年降低，2017年有所回升，PM2.5质量浓度差异有统计学意义（H=33.178，P < 0.001），2014年平均质量浓度最高，同样2014—2016年逐年降低，2017年有所升高。重污染区回民区不同年份PM10质量浓度差异有统计学意义（H=33.475，P < 0.001）2014年最高，2014—2016年逐年降低，2017年相对较高。PM2.5质量浓度差异有统计学意义（H=57.582，P < 0.001）2014年最高，2015—2017年呈逐年升高趋势。回民区PM10年平均质量浓度高于赛罕区，差异有统计学意义（Z=-10.644，P < 0.001）。回民区PM2.5年平均浓度高于赛罕区，差异有统计学意义（Z=-10.189，P < 0.001）。2014—2017年回民区PM10和PM2.5超标天数均多于赛罕区。结论 呼和浩特市回民区空气颗粒物PM10和PM2.5年平均质量浓度高于赛罕区，高空气颗粒物质量浓度主要集中在冬季。两地区2014—2017年空气颗粒物PM10和PM2.5质量浓度总体呈下降趋势。
关键词: 颗粒物    PM10    PM2.5    变化趋势    
The Concentration and Variation Characteristics of Airborne Particulate Matters in Heavy and Light Pollution Areas of Hohhot
LI Guofeng1,2, WANG Wenrui2, ZHANG Chenguang2, ZHANG Xiuhong2, WEI Nana2, YANG Tian2, QIN Yuhan2, GAO Sheng2
Abstract: Objectives To assess the concentration of particulate matters in heavy and light pollution areas of Hohhot and their variation tendencies. Methods The Future City Community in Huimin District of Hohhot was selected as the monitoring point of heavy pollution area, and the Wulanchabu East Road Community in Saihan District was selected as the monitoring point of light pollution area. The TH-150c intelligent medium flow sampler was used at two monitoring points to measure the concentrations of PM10 and PM2.5 of air particles for 24 h every day from 2014 to 2017. The annual average concentration was calculated by measuring the concentrations of daily particles. At the same time, the quarterly average concentration with the latest year's (2017) data for specific analysis was calculated. Chi-square test was used to compare and analyze the variation trend of air particle concentrations in the two monitoring points over the years. Results The PM10 concentration differences in different years in Saihan District, a light pollution area in Hohhot, were statistically significant (H=110.661, P < 0.001). The highest was in 2014, decreased year by year from 2014 to 2016, and then picked up in 2017. The PM2.5 concentration differences were statistically significant (H=33.178, P < 0.001). The highest was in 2014, decreased year by year from 2014 to 2016, and increased in 2017. The difference of PM10 concentrations in the heavily polluted Huimin area was statistically significant in different years (H=33.475, P < 0.001). It was highest in 2014, declining year by year from 2014 to 2016, and picked up in 2017. The difference in PM2.5 concentrations was statistically significant (H=57.582, P < 0.001), which was the highest in 2014, and increased year by year from 2015 to 2017. The PM10 annual average concentration of Huimin district was higher than that of Saihan District, and the difference was statistically significant (Z=segregation 10.644, P < 0.001). The annual average concentration of PM2.5 in Huimin district was higher than that in Saihan district, and the difference was statistically significant (Z=way10.189, P < 0.001). From 2014 to 2017, the number of days with excessive PM10 and PM2.5 in Huimin District was higher than that in Saihan. Conclusions The annual average concentration of PM10 and PM2.5 in Huimin was higher than that in Saihan, and high concentrations of high airborne particulate matter mainly appeared in winter. From 2014 to 2017, the concentrations of air particulate matters PM10 and PM2.5 in the two regions showed an overall downward trend.
Key words: particulate matter    PM10    PM2.5    variation tendency    

近年来，空气污染日益严重，空气污染物成分相对复杂，其中由于空气颗粒物对人体健康的影响，对大气能见度以及气候的影响日益显著，空气细颗粒物特别是可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的污染越来越引起广泛的关注。根据文献调查显示2015年全球室外颗粒物污染所致死亡占总死亡百分比中中东、中国和印度占比较大。2015年全球大气污染造成的疾病负担达1.7亿DALYs[1-3]。就我国来看，扬尘、煤烟尘及机动车尾气排放等也成为了大部分城市空气颗粒物PM10和PM2.5的重要来源。近年来由于人口数量、市区汽车使用量以及市区周边工厂的废气排放量的增加，导致呼和浩特市空气颗粒物质量浓度偏高。本研究根据历年呼和浩特市年平均空气污染物质量浓度监测结果选取呼和浩特市年平均空气污染物质量浓度相对较高的回民区未来城社区以及年平均空气污染物质量浓度相对较低的赛罕区乌兰察布东路社区作为监测对象，监测2014—2017年两区空气颗粒物PM10和PM2.5质量浓度，具体研究内容及结果如下。

1 材料与方法 1.1 样品采集

根据历年呼和浩特市环境监测站的空气污染年平均质量浓度，选择回民区未来城社区为重污染监测点，赛罕区乌兰察布东路社区为轻污染监测点。于2014—2017年，监测四年间每日的空气颗粒物PM10和PM2.5质量浓度。使用TH-150c型智能中流量采样器(武汉市天虹仪表有限责任公司，中国)和玻璃纤维滤膜分别在未来社区卫生服务中心(检测高度14 m)和乌兰察布东路社区卫生服务中心(检测高度15 m)两个监测点进行大气PM10和PM2.5定点采样。每日连续采样24 h，采样流量控制在100 L/min。在采样前，采样滤膜需用铝箔包好，并留有开口，放入马沸炉中，在400 ℃下加热5 h以除去滤膜上的有机物及增加滤膜韧性，在温度25 ℃，湿度50%的恒温恒湿箱平衡24 h以上[4-7]。样品采集后按照相关标准规范进行恒温、恒湿和称重记录。同时记录采样时间、流量、温度、相对湿度和气压等参数。

1.2 PM2.5、PM10质量浓度(下称浓度)计算

参照《环境空气PM10和PM2.5的测定重量法》(HJ 618—2011)[8]进行PM2.5和PM10浓度的计算。打开滤膜保存盒上盖后，将滤膜保存盒放入放在恒温恒湿箱(室)中，于采样前相同的温度和湿度条件下平衡24 h，记录平衡温度与湿度。在上述平衡条件下，用感量为0.01 mg的分析天平称量滤膜，记录滤膜重量。同一滤膜在恒温恒湿箱(室)中相同条件下再平衡1 h后称重。两次重量之差小于0.04 mg为满足恒重要求，以两次称量值算术均数作为最终样品质量。质量浓度计算方法公式为

$ p=\left(w_{2}-w_{1}\right) / v_{0} \times 10^{6} $

式中：p——PM10/PM2.5浓度，μg/m3；

w2—采样后滤膜的重量，g；

w1—空白滤膜的重量，g；

v0—已换算成标准状态(101.325 kPa，273 K)下的采样体积，m3)。

1.3 质量控制

在监测过程中同时采用空白滤膜放入空气采样器中，不开启空气采样器，从而使其成为空白对照，保证实验的精确性。

1.4 统计学分析

利用Excle进行数据录入，用SPSS 17.0软件进行统计分析。对数据进行正态性检验得知数据不符合正态性分布，故统计描述指标为中位数、四分位数间距、最大值和最小值等，组间比较采用非参数检验如Mann-Whitney检验(独立两样本)和Kruskal-Wallis检验(多样本)，检验水准α=0.05。

2 结果 2.1 监测点空气颗粒物浓度整体状况

2014—2017年监测收集1 426 d呼和浩特市赛罕区PM10日平均质量浓度，中位质量浓度为117 μg/m3, 获得1 421 d的PM2.5的日平均质量浓度，中位质量浓度为51 μg/m3。监测收集呼和浩特市回民区1 431 d PM10日平均质量浓度，中位质量浓度为154 μg/m3，1 436 d PM2.5日平均质量浓度，中位质量浓度为69 μg/m3。

根据环境空气质量标准解读[9], 二级标准(PM10 24 h均值标准为150 μg/m3；PM2.5 24 h均值标准为75 μg/m3)赛罕区有1 227 d PM10日平均质量浓度≤150 μg/m3超标日数13.9%，1 282 d PM2.5日平均质量浓度≤75 μg/m3，超标日数9.8%。回民区1 017 d PM10日平均质量浓度≤150 μg/m3，超标日数28.9%，1 156 d PM2.5日平均质量浓度≤75 μg/m3，超标日数19.5%。超标率回民区高于赛罕区(表 1)。

表 1 呼和浩特市赛罕区和回民区空气颗粒物整体情况
μg/m3
区域 PM10 PM2.5
n 质量浓度范围 中位数 P25 P75 n 质量浓度范围 中位数 P25 P75
赛罕区 1 426 9~531 117 78 164 1 421 2~309 51 30 81
回民区 1 431 15~702 154 105 217 1 436 5~443 69 41 115
表选项

经非参数Mann-Whitney检验, PM10日平均质量浓度回民区高于赛罕区(Z=-10.644，P < 0.001)。PM2.5日平均质量浓度回民区高于赛罕区(Z=-10.189，P < 0.001)。赛罕区PM2.5/PM10为0.35，回民区PM2.5/PM10为0.37，经非参数检验，差异有统计学意义(Z=-2.117，P=0.034)。

2.2 各年份赛罕区和回民区空气颗粒物浓度

对每年空气颗粒物质量浓度进行分析，监测结果如表 2所示。经Kruskal-Wallis检验，回民区不同年份PM10质量浓度差异有统计学意义(H=33.475，P < 0.001)2014年最高, 2014—2016年逐年降低，2017年相对较高。PM2.5质量浓度差异有统计学意义(H=57.582，P < 0.001)2014年最高, 2015—2017年呈逐年升高趋势。赛罕区不同年份PM10质量浓度差异有统计学意义(H=110.661，P < 0.001), 2014年最高，2014—2016年逐年降低，2017年有所回升，PM2.5质量浓度差异有统计学意义(H=33.178，P < 0.001), 2014年平均质量浓度最高，同样2014—2016年逐年降低，2017年有所升高见表 2和表 3。

表 2 PM10浓度历年变化趋势
μg/m3
年份/年 赛罕区 回民区
n 质量浓度范围 中位数 P25 P75 n 质量浓度范围 中位数 P25 P75
2014 351 19~371 107 72 144 346 18~573 128 76 177
2015 356 14~415 86 52 129 355 15~619 103 64 155
2016 354 9~522 67 41 106 366 17~702 90 52 149
2017 365 11~531 71 48 104 364 19~633 115 70 163
表选项

表 3 PM2.5浓度历年变化趋势
μg/m3
年份/年 赛罕区 回民区
n 质量浓度范围 中位数 P25 P75 n 质量浓度范围 中位数 P25 P75
2014 349 4~210 34 20 54 354 6~321 48 29 72
2015 354 3~235 27 16 48 352 5~338 29 19 51
2016 353 2~291 23 14 40 366 6~443 33 18 62
2017 365 2~309 27 16 46 364 7~344 40 24 72
表选项

图 1 2014—2017年赛罕区和回民区PM10浓度箱式图
图选项

图 2 不同区域PM10历年变化趋势
图选项

图 3 2014—2017年赛罕区和回民区PM2.5浓度箱式图
图选项

2.3 2014—2017年各季度赛罕区和回民区PM10、PM2.5质量浓度

2.3.1 2014—2017年各季度PM10质量浓度

对2014—2017年每季度空气PM10质量浓度进行分析，监测结果如表 4所示。经Kruskal-Wallis检验，赛罕区不同季度PM10质量浓度差异有统计学意义(H=59.475，P＜0.001)，2014年极大值出现在第一季度。2015年第四季度中位质量浓度最高，极大值出现在第一季度。2016年第四季度中位质量浓度最高，极大值出现在第一季度。2017年第四季度PM10中位质量浓度最高，极大值出现在第二季度。回民区不同季度PM10质量浓度差异有统计学意义(H=118.404，P＜0.001)，2014年极大值出现在第一季度。2015年第四季度中位质量浓度最高，极大值出现在第一季度。2016年第四季度中位质量浓度最高，最大中值出现在第四季度，是同期赛罕区中位质量浓度的近两倍，极大值出现在第一季度。2017年中第四季度中位质量浓度最高，是同期赛罕区的1.6倍，极大值出现在第四季度。

图 4 不同区域PM2.5历年变化趋势
图选项

图 5 2014—2017年赛罕区和回民区各季度PM10中位浓度
图选项

表 4 2014—2017年呼和浩特市两区不同季度PM10质量浓度
μg/m3
年份/年 季度 赛罕区 回民区
n 质量浓度范围 中位数 P25 P75 n 质量浓度范围 中位数 P25 P75
2014 第一季度 88 19~371 114 77 152 81 18~573 139 86 199
第二季度 88 34~304 101 72 139 92 38~303 127 85 173
第三季度 86 34~260 99 67 133 83 26~341 114 67 177
第四季度 89 29~322 116 77 153 90 19~484 131 76 174
2015 第一季度 89 23~413 97 64 152 89 25~619 106 74 153
第二季度 91 14~199 73 53 111 91 15~191 82 56 118
第三季度 89 14~172 67 38 104 87 16~232 93 53 132
第四季度 87 16~326 103 61 161 88 35~509 167 87 231
2016 第一季度 88 17~522 86 48 122 87 24~702 99 64 158
第二季度 88 13~493 57 38 89 89 17~417 77 47 114
第三季度 88 9~138 51 35 71 89 17~193 68 51 100
第四季度 90 16~407 87 51 131 90 29~383 160 100 238
2017 第一季度 89 12~206 62 40 87 89 22~280 118 66 162
第二季度 92 11~531 70 54 107 91 19~374 97 70 132
第三季度 92 20~262 68 43 95 92 24~278 91 59 133
第四季度 92 23~397 92 56 120 92 28~633 149 98 211
表选项

2.3.2 2014—2017年各季度PM2.5质量浓度

对2014—2017年每季度空气PM2.5质量浓度进行分析，监测结果如表 5所示。经Kruskal-Wallis检验，赛罕区不同季度PM2.5质量浓度差异有统计学意义(H=211.292，P < 0.001)，2014年和2015年第四季度中位质量浓度最高，极大值出现在第四季度。2016年第四季度中位质量浓度最高，极大值出现在第一季度。2017年第四季度中位质量浓度最高，极大值出现在第二季度。回民区不同季度PM2.5质量浓度差异有统计学意义(H=231.784，P < 0.001) 2014年和2015年第四季度PM2.5中位质量浓度最高，极大值也出现在第四季度。2016第四季度PM2.5中位质量浓度最高，极大值出现在第一季度。2017年第四季度PM2.5中位质量浓度最高，是同期赛罕区的1.7倍，极大值也出现在第四季度。

表 5 2014—2017年呼和浩特市两区不同季度PM2.5质量浓度
μg/m3
年份/年 季度 赛罕区 回民区
n 质量浓度范围 中位数 P25 P75 n 质量浓度范围 中位数 P25 P75
2014 第一季度 87 6~176 37 23 63 83 7~185 54 32 76
第二季度 88 7~85 28 18 40 92 12~111 43 28 57
第三季度 86 6~90 28 18 41 89 8~127 38 23 53
第四季度 88 4~210 50 34 71 90 6~321 63 41 110
2015 第一季度 88 4~175 29 18 45 88 5~181 27 19 39
第二季度 91 3~62 20 12 30 91 6~88 25 17 40
第三季度 89 3~107 19 11 31 87 7~100 25 17 41
第四季度 86 4~235 60 33 93 86 9~338 64 38 112
2016 第一季度 87 3~291 24 14 35 90 8~443 36 23 55
第二季度 88 2~87 19 11 27 92 6~81 23 15 36
第三季度 88 2~78 18 12 27 92 6~95 24 16 36
第四季度 90 5~131 47 30 74 92 11~186 76 41 123
2017 第一季度 89 3~143 27 15 54 89 8~172 41 21 80
第二季度 92 5~309 22 16 31 91 8~84 33 23 44
第三季度 92 2~112 25 14 40 92 7~161 37 21 56
第四季度 92 5~138 45 25 69 92 8~344 78 47 108
表选项

2.4 呼和浩特市赛罕区和回民区空气颗粒物年超标天数

根据我国《环境空气质量标准》(GB 3095- 2012)[9]二级标准(PM10 24 h均值标准为150 μg/m3；PM2.5 24 h均值标准为75 μg/m3)赛罕区和回民区各年份PM10和PM2.5超标天数见表 6和表 7。2014—2017年PM10质量浓度超标天数百分比逐年降低，回民区2014—2016年逐年降低，2017年有所回升，且超标天数比例相比同期赛罕区高10%~20%，PM2.5质量浓度超标天数百分比赛罕区2016年最低为8.5%，回民区2015年超标天数百分比最低为12.8%，回民区超标天数比例总体高于同期赛罕区。

图 6 2014—2017年赛罕区和回民区各季度PM2.5中位质量浓度
图选项

表 6 2014—2017年呼和浩特市赛罕区和回民区PM10超标天数
年份/年 赛罕区 回民区
n 超标天数/d 超标百分比/% n 超标天数/d 超标百分比/%
2014 351 75 21.4 346 126 36.4
2015 356 61 17.1 355 96 27.0
2016 354 36 10.2 366 88 24.0
2017 365 27 7.4 364 104 28.6
表选项

图 7 2014—2017年PM10超标天数百分比
图选项

表 7 2014—2017年呼和浩特市赛罕区和回民区PM2.5超标天数
年份/年 赛罕区 回民区
n 超标天数/d 超标百分比/% n 超标天数/d 超标百分比/%
2014 349 36 10.3 354 77 21.8
2015 354 37 10.5 352 45 12.8
2016 353 30 8.5 366 70 19.1
2017 365 36 9.9 364 88 24.2
表选项

3 讨论

近些年，大气污染日益严重，特别是在2013年持续的雾霾天气出现以后，大气颗粒物对人体健康的影响也日益受到公众的关注，根据文献资料报道：全球仅16%的城市颗粒物浓度达到WHO标准[10]，全球92%、东南亚98%的人口所在地环境颗粒物浓度超过WHO标准。研究证实，空气颗粒物污染尤其是PM2.5的暴露与心脑血管、呼吸系统、肺癌等疾病的发病率以及死亡率相关，是影响人群预期寿命的风险因素[11-13]。

图 8 2014—2017年PM2.5超标天数百分比
图选项

研究证明，汽车尾气的排放以及煤炭等的燃烧是空气颗粒物污染物的主要来源，通过监测数据发现，处于重污染区的回民区空气颗粒物浓度明显高于轻污染区即呼和浩特市赛罕区，可能是由于回民区有糖厂等大型工厂，工厂排放大量废气使周围的PM10和PM2.5的质量浓度升高，从历年变化来看，2014—2016年空气颗粒物质量浓度整体呈下降趋势，2017年有所回升，回民区PM2.5质量浓度在2015年有大幅度的下降。研究显示，我国2017年PM10平均质量浓度为75 μg/m3，PM2.5平均质量浓度为43 μg/m3，呼和浩特市两地区同期空气颗粒物质量浓度均低于国家平均水平。根据2014—2017年不同季度数据显示，冬季和春季PM10和PM2.5质量浓度相对较高，且多数情况下冬季高于春季。由于呼和浩特属于西北干旱地区，春季风沙及扬尘天气较多，故春季空气颗粒物质量浓度相对较高，冬季由于天气寒冷，导致机动车使用频率增加，机动车尾气大量排放，同时冬季燃煤量增加共同导致冬季空气颗粒物质量浓度高于其他季度。此外，冬季供暖可能也对空气颗粒物质量浓度贡献较大。2017年赛罕区PM10质量浓度在第二季度也相对较高，且极值出现在第二季度，可能是由于第二季度个别日子有扬沙或者大风天气，且赛罕区位于呼和浩特市中心，人流量较大且空气不易流通，因而会出现较PM10质量浓度较大大情况。从超标天数来看，回民区明显多于赛罕区且从2014—2016整体超标天数呈现下降趋势，2017年超标天数有所上升，可能是由于2017年扬沙等极端气候天数相对较多，故使得超标天数相对较多。[14]。

为防止空气采样的偶然性，本研究除个别天数数据丢失外，监测收集了2014—2017全年所有自然日空气颗粒物浓度数据。根据《环境空气质量标准》 (GB 3095-2012)[9]二类区域限值：PM10≤150 μg/m3、PM2.5≤75 μg/m3，呼和浩特市回民区与赛罕区PM10、PM2.5历年中位质量浓度均符合国家标准，PM10质量浓度2017年赛罕区全年7.4%的自然日超过国家标准，位于2014—2017年最低值[15]。

本研究数据仅包括呼和浩特市相对重污染区回民区和相对轻污染区赛罕区两个区域，并未覆盖呼和浩特市所有区域，由于大气颗粒物浓度具有一定的空间分布特征，所以有关大气颗粒物的变化规律有待进一步研究。

参考文献
[1]
王春梅, 魏建荣, 马彦. 室内PM2.5暴露评价研究进展[J]. 环境卫生学杂志, 2014, 4(1): 85-92. (In English: Wang CM, Wei JR, Ma Y. Progress on exposure assessment of indoor PM2.5[J]. J Environ Hyg, 2014, 4(1): 85-92.)
[2]
李丽珍, 王浩宇, 曹露, 王等.浅析中国城市PM2.5的污染现状及控制措施[J].能源与节能, 2013(5): 69-70. (In English: Li LZ, Wang HY, Cao L, et al. Analysis of PM2.5 pollution situation and control measures in cities of China[J]. Energy Energy Conserv, 2013(5): 69-70.) http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-SXJL201305031.htm
[3]
王晨波. PM2.5浓度对能见度影响分析[J]. 科技信息, 2013(15): 439-440. (In English: Wang CB. Concentration of PM2.5 on visibility impact analysis[J]. Sci Technol Inf, 2013(15): 439-440. DOI:10.3969/j.issn.1001-9960.2013.15.347)
[4]
王琼, 董小艳, 杨璐璐, 等. 基于北京市大气PM2.5中9种元素的环境健康风险评价[J]. 环境卫生学杂志, 2018, 8(3): 197-203. (In English: Wang Q, Dong XY, Yang LL, et al. Environment health risk assessment on 9 elements in PM2.5 in Beijing[J]. J Environ Hyg, 2018, 8(3): 197-203.)
[5]
吴俊, 陈晓东, 周连, 等. 南京市某区大气中PM2.5污染状况及变化趋势分析[J]. 环境卫生学杂志, 2013, 3(2): 77-79, 83. (In English: Wu J, Chen XD, Zhou L, et al. Analysis on the pollution status and change trend of PM2.5 in the atmosphere in Nanjing[J]. J Environ Hyg, 2013, 3(2): 77-79, 83.)
[6]
段振华, 高绪芳, 杜慧兰, 等. 成都市空气PM2.5浓度与呼吸系统疾病门诊人次的时间序列研究[J]. 现代预防医学, 2015, 42(4): 611-614. (In English: Duan ZH, Gao XF, Du HL, et al. Analysis on the relationship between PM2.5 concentration in ambient air and hospital outpatients with respiratory diseases in Chengdu[J]. Mod Prev Med, 2015, 42(4): 611-614.)
[7]
李璇, 聂滕, 齐珺, 等. 2013年1月北京市PM2.5区域来源解析[J]. 环境科学, 2015, 36(4): 1148-1153. (In English: Li X, Nie T, Qi J, et al. Regional source apportionment of PM2.5 in Beijing in January 2013[J]. Environ Sci, 2015, 36(4): 1148-1153.)
[8]
中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局.HJ 618-2011环境空气PM10和PM2.5的测定重量法[S].北京: 中国标准出版社, 2011.
[9]
环境保护部.环境空气质量标准GB 3095-2012[S].北京: 中国环境科学出版社, 2012.
[10]
US EPA. Air quality criteria for particulate matter[R].Washington DC: WHO, 2004.
[11]
蒋润民, 敦鑫龙, 殷玥, 等. PM2.5对循环和呼吸系统的影响、相关机制及研究进展[J]. 心脏杂志, 2018, 30(5): 609-612. (In English: Jiang RM, Guo XL, Yin Y, et al. Influence of PM2.5 on circulation and respiratory system and its mechanism and research progress[J]. Chin Heart J, 2018, 30(5): 609-612.)
[12]
罗达通, 张敬巧, 刘湛, 等. 郴州市大气PM2.5碳组分污染特征及其来源分析[J]. 环境科学研究, 2018, 31(11): 1858-1866. (In English: Luo DT, Zhang JQ, Liu Z, et al. Characteristics and sources of carbonaceous species in atmospheric PM2.5 in Chenzhou City[J]. Res Environ Sci, 2018, 31(11): 1858-1866.)
[13]
吕喆, 魏巍, 周颖, 等. 2015~2016年北京市3次空气重污染红色预警PM2.5成因分析及效果评估[J]. 环境科学, 2019, 40(1): 1-10. (In English: Lü Z, Wei W, Zhou Y, et al. Cause and effect evaluation of PM2.5 during three red alerts in Beijing from 2015 to 2016[J]. Environ Sci, 2019, 40(1): 1-10.)
[14]
杨柳, 张军, 王莹, 等. 2016年济南市大气PM2.5对人群超额死亡风险评估[J]. 环境卫生学杂志, 2018, 8(3): 178-183. (In English: Yang L, Zhang J, Wang Y, et al. Risk assessment on PM2.5 related excess mortality in Jinan, 2016[J]. J Environ Hyg, 2018, 8(3): 178-183.)
[15]
韩见弘, 王佳, 燕忠. 呼和浩特市空气污染状况分析[J]. 内蒙古环境科学, 2009, 21(S1): 144-147.
DOI: 10.13421/j.cnki.hjwsxzz.2019.03.013
中国疾病预防控制中心主办。
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李国峰, 王文瑞, 张晨光, 张秀红, 魏娜娜, 杨田, 秦钰涵, 高昇
LI Guofeng, WANG Wenrui, ZHANG Chenguang, ZHANG Xiuhong, WEI Nana, YANG Tian, QIN Yuhan, GAO Sheng
呼和浩特市轻、重污染区空气颗粒物质量浓度及变化特征
The Concentration and Variation Characteristics of Airborne Particulate Matters in Heavy and Light Pollution Areas of Hohhot
环境卫生学杂志, 2019, 9(3): 269-275
Journal of Environmental Hygiene, 2019, 9(3): 269-275
DOI: 10.13421/j.cnki.hjwsxzz.2019.03.013

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