南京市大气颗粒物污染状况与南理工人群上呼吸道感染关联性研究

发布时间：2017-08-27 02:36

  本文关键词：南京市大气颗粒物污染状况与南理工人群上呼吸道感染关联性研究

  更多相关文章： PM_(2.5) PM_(10) 气相污染物 气象因素 放射性核素 上呼吸道感染

【摘要】：为了了解南京市大气颗粒物污染状况并分析其与人群疾病的关联,本文利用采样器采集了2014～2015年的大气颗粒物,同时收集同期南京市监测站点的大气污染物及气象数据,对南京市大气颗粒物污染特征进行了分析；利用高纯锗γ谱仪对颗粒物中的放射性核素进行了相关分析；结合南京理工大学医院提供的疾病数据,对大气污染物与上呼吸道感染门诊量进行了关联性研究,得到以下主要结论：(1)研究期间南京市6个监测点及南京理工大学采样点的PM2.5和PM10年均浓度值分别超过国家标准二级浓度限值0.43-1.26倍和0.18～0.53倍,日均浓度超标率分别在18%和8%以上。PM2.5和PM10质量浓度日变化呈双峰型,浓度最高出现在1月,最低在7、8月,各个季节从高到低的排序为冬秋春夏。(2) PM2.5、PM10与CO、NO2、SO2均呈良好正相关关系并在不同季节相关系数有一定差异,表明其来源包括汽车尾气、燃煤及化工厂的废气排放等。气象因素中,气温、降水和风力均与PM2.5和PM10浓度呈现负相关关系,相对湿度与PM10呈一定负相关关系,与PM2.5呈一定正相关关系但并不显著,PM2.5浓度最大值出现在相对湿度为70%-80%附近。(3)大气颗粒物中主要包含6种放射性核素,其浓度由高到底排序为：I-133Ba-131K-40Bi-214Pb-214U-235。放射性核素浓度下雨时低于不下雨时的,表明雨水的冲刷对于放射性核素具有一定湿清除作用；放射性核素浓度在颗粒物污染状况严重时也相对较高,这可能是由于其产生过程与大气颗粒物的形成过程有一定的关联而导致的。(4)研究期间上呼吸道感染门诊患者共计26916人次,男女比例为1.65：1,年龄(小于65岁和大于65岁)比例为7.67：1,门诊人数呈现一定季节性和周效应。门诊量与大气污染物显著正相关,与气温、相对湿度显著负相关。总体上男性和小于65岁的人分别比女性和大于65岁的老年人对大气污染物更敏感。
【关键词】：PM_(2.5) PM_(10) 气相污染物 气象因素 放射性核素 上呼吸道感染
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R56;X513
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 绪论11-18
• 1.1 大气颗粒物组成及来源11-13
• 1.1.1 水溶性组分11-12
• 1.1.2 碳质气溶胶12
• 1.1.3 痕量元素12-13
• 1.2 大气颗粒物影响及其危害13-15
• 1.2.1 对能见度的影响13
• 1.2.2 对气候的影响13-14
• 1.2.3 对人体健康的危害14-15
• 1.3 大气颗粒物放射性核素特征15-16
• 1.3.1 大气颗粒物中的放射性核素15
• 1.3.2 放射性核素定性定量分析15-16
• 1.4 选题的意义16-17
• 1.5 主要研究内容17-18
• 2 南京市颗粒物污染状况及其影响因素研究18-36
• 2.1 数据来源18-21
• 2.1.1 样品的采集18-21
• 2.1.2 监测部门数据21
• 2.2 南京市大气颗粒物污染状况21-28
• 2.2.1 大气颗粒物粒径分布特征21-22
• 2.2.2 大气颗粒物微观形貌分布特征22-23
• 2.2.3 大气颗粒物浓度污染水平23-24
• 2.2.4 大气颗粒物浓度时空变化特征24-28
• 2.2.5 PM_(2.5)与PM_(10)相关性分析28
• 2.3 气相污染物与颗粒物污染相关性研究28-30
• 2.3.1 气相污染物污染水平28-29
• 2.3.2 不同污染物间相关性分析29-30
• 2.4 气象因素对颗粒物污染影响研究30-34
• 2.4.1 气温对颗粒物浓度的影响31
• 2.4.2 降水对颗粒物浓度的影响31-32
• 2.4.3 相对湿度对颗粒物浓度的影响32
• 2.4.4 风力风向对颗粒物浓度的影响32-34
• 2.5 本章小结34-36
• 3 大气颗粒物放射性特征研究36-51
• 3.1 实验过程36-42
• 3.1.1 测量装置36
• 3.1.2 能量刻度36-37
• 3.1.3 能谱测量37-38
• 3.1.4 效率刻度38-42
• 3.1.5 放射性核素浓度计算42
• 3.2 大气颗粒物中放射性核素组成及浓度变化特征42-45
• 3.2.1 大气颗粒物粒径对放射性核素浓度影响42-43
• 3.2.2 大气颗粒物中放射性核素月份变化特征43-44
• 3.2.3 大气颗粒物中放射性核素季节变化特征44-45
• 3.3 天气状况及颗粒物污染状况对放射性核素浓度影响45-50
• 3.3.1 天气状况对放射性核素浓度影响45-48
• 3.3.2 颗粒物污染状况对放射性核素浓度影响48-50
• 3.4 本章小结50-51
• 4 大气颗粒物与南理工人群上呼吸道感染关联性研究51-62
• 4.1 资料与方法51-52
• 4.1.1 疾病资料51
• 4.1.2 空气污染资料51
• 4.1.3 气象资料51-52
• 4.1.4 统计分析方法52
• 4.2 描述性统计52-56
• 4.3 大气污染物浓度与上呼吸道感染门诊量相关性分析56-57
• 4.3.1 上呼吸道感染日门诊量与大气污染物浓度相关性分析56
• 4.3.2 上呼吸道感染周平均门诊量与大气污染物浓度相关性分析56-57
• 4.4 上呼吸道感染门诊量的预报方程的建立57-60
• 4.4.1 自变量主成分分析58-59
• 4.4.2 主成分回归分析59-60
• 4.5 大气颗粒物放射性核素浓度与上呼吸道感染门诊量关联性研究60-61
• 4.6 本章小结61-62
• 5 结论62-64
• 5.1 本文结论62-63
• 5.2 创新点63
• 5.3 建议63-64
• 致谢64-65
• 参考文献65-70
• 附录70

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本文编号：743996