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Characteristics of atmospheric single particles during haze periods in a typical urban area of Beijing：A case study in October,2014

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Journal of Environmental Sciences 2016年第2期28卷 145-153页

作者： Lang Liu Yanli Wang Shiyong Du Wenjie Zhang Lujian Hou sverre vedal Bin Han Wen Yang Mindong Chen Zhipeng Bai State Key Laboratory of Environmental Criteria and Risk Assessment Chinese Research Academy of Environmental SciencesBeijing 100012 China Environmental Protection Science Research Institute of Ji'nan Ji'nan 250014 China Department of Environmental and Occupational Health Sciences University of Washington Seattle WA USA Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology Nanjing University of Information Science &Technology Nanjing 210044 China

To investigate the composition and possible sources of particles, especially during heavy haze pollution, a single particle aerosol mass spectrometer（SPAMS） was deployed to measure the changes of single particle species and sizes during October of 2014, in Beijing. A total of 2,871,431 particles with both positive and negative spectra were collected and characterized in combination with the adaptive resonance theory neural network algorithm（ART-2a）. Eight types of particles were classified： dust particles（dust, 8.1%）, elemental carbon（EC, 29.0%）, organic carbon（OC, 18.0%）, EC and OC combined particles（ECOC, 9.5%）,Na-K containing particles（Na K, 7.9%）, K-containing particles（K, 21.8%）, organic nitrogen and potassium containing particles（KCN, 2.3%）, and metal-containing particles（metal,3.6%）. Three haze pollution events（P1, P2, P3） and one clean period（clean） were analyzed,based on the mass and number concentration of PM_（2.5）and the back trajectory results from the hybrid single particle Lagrangian integrated trajectory model（Hysplit-4 model）. Results showed that EC, OC and K were the major components of single particles during the three haze pollution periods, which showed clearly increased ratios compared with those in the clean period. Results from the mixing state of secondary species of different types of particles showed that sulfate and nitrate were more readily mixed with carbon-containing particles during haze pollution episodes than in clean periods.

关键词： Single particle mass spectrometry Haze pollution Mixing state

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Spatial variation and chemical speciation of fine particulate matter(PM2.5) in Denver,CO-preliminary findings

Spatial variation and chemical speciation of fine particulat...

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第十届全国气溶胶会议暨第六届海峡两岸气溶胶技术研讨会

作者： Michael Hannigan Steve Dutton sverre vedal Teresa Coons University of Colorado-Boulder

Fine particulate matter has been collected and examined over the last six years at one centrally-located site in Denver,*** results have been compared to health data collected from nearby hospitals regarding mortality and hospitalization rates in an effort to identify the sources and toxicity of varied PM2.5 characteristics to human *** Denver Aerosol Sources ＆ Health（DASH） study has found interesting correlations between health and components of *** with any air quality study,spatial variation is inevitable and the results cannot be assumed to be the same over a large *** an effort to examine the applicability of the DASH study to the Denver metropolitan area as a whole,three additional sites were set up to the north,west and south of the existing *** were collected every sixth day in the same manner and analyzed using the same methods as the DASH *** filters were used to analyze daily total PM2.5 mass and ionic concentrations with temporal trends and spatial variation for the four *** trends were found with sulfate and nitrate,and weekday/weekend trends were found with magnesium and calcium,suggesting cars as the pollution ***,nitrate and sulfate concentrations around Denver were very consistent at all locations（pair-wise correlation coefficients range from 0.93 to 0.98）,suggesting a long-distance pollution source for these *** filters were used to analyze organic compounds,and elemental and organic carbon at each of the four *** carbon had pair-wise correlations with the main DASH site ranging from 0.82 to 0.86,and organic carbon displayed pair-wise correlations between 0.80 and *** fairly high correlation supports the use of one site for the DASH health effects study and demonstrates that meteorology and dispersed urban sources（like motor vehicles） are the prime driver to carbonaceous PM2.5 *** concentrations followed the same trends over time across t

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短期移动监测与长期被动采样器对于交通来源空气污染物测量结果的相关性研究（英文）

短期移动监测与长期被动采样器对于交通来源空气污染物测量结果的...

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2017环境与公共健康学术会议暨中国环境科学学会环境医学与健康分会、中国毒理学会生化与分子毒理专业委员会2017年年会

作者： Mei W.Tessum Timothy Larson Xia Xu Bin Han sverre vedal University of Washington Department of Environmental and Occupational Health Sciences University of Washington Department of Civil & Environmental Engineering Chinese Research Academy of Environmental Science

Mobile monitoring can measure small spatial scale variability in air pollutant ***,it is not clear whether these can be used to estimate long-term *** investigate this issue,2-week mobile monitoring campaigns covering large urban area combined with passive sampling campaigns in 43 intersections were conducted in Los Angeles in summer and

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道路交通空气污染对健康成人呼吸系统和心血管系统的影响:基于随机双盲的干预实验

道路交通空气污染对健康成人呼吸系统和心血管系统的影响:基于随...

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2017环境与公共健康学术会议暨中国环境科学学会环境医学与健康分会、中国毒理学会生化与分子毒理专业委员会2017年年会

作者：韩斌张楠赵若杰张利文许嘉杨文白志鹏 sverre vedal 中国环境科学研究院大气化学和气溶胶科技创新基地美国华盛顿大学公共卫生学院职业与环境卫生系天津医科大学公共卫生学院劳动卫生与环境卫生系

在我国,道路交通造成的空气污染十分严重,对人群呼吸系统和心血管系统造成了极大危害。本研究选取了39名大学生作为研究对象,在交通高峰期路边暴露2小时,之后返回室内环境。暴露期间和暴露结束后的不同阶段测量受试对象的呼出气一氧化... 详细信息

在我国,道路交通造成的空气污染十分严重,对人群呼吸系统和心血管系统造成了极大危害。本研究选取了39名大学生作为研究对象,在交通高峰期路边暴露2小时,之后返回室内环境。暴露期间和暴露结束后的不同阶段测量受试对象的呼出气一氧化氮、动态血压和心率变异。每人共完成4次暴露实验,每次随机佩戴具有不同过滤能力的呼吸面罩或者N95口罩。利用固定效应模型计算不同干预方式对各种生物标志物的定量影响,评估道路交通空气污染对不同生物标志物的影响。结果显示,不同干预方式下FeNO、BP和HRV的变化不同,说明交通空气污染中的颗粒物和VOCs对FeNO、BP和HRV具有不同的影响,呼吸面罩对受试人群能够起到保护作用。

关键词：道路交通空气污染干预实验随机双盲实验呼吸系统心血管系统

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应用时空模型对北京空气污染物的模拟研究

应用时空模型对北京空气污染物的模拟研究

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2017环境与公共健康学术会议暨中国环境科学学会环境医...

作者：许嘉杨文韩斌王萌王占山赵志平白志鹏 sverre vedal 华盛顿大学环境与职业健康学院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北京市环境保护监测中心

本研究应用时空模型进行空气污染物的暴露模拟。选取23个北京市环境监测点位,应用其2014至2017年六种环境污染物(PM、PM、SO、NO、臭氧和CO)的监测数据进行建模,并用偏最小二乘(Partial least square,PLS)方法对所收集的大量地理变量(... 详细信息

本研究应用时空模型进行空气污染物的暴露模拟。选取23个北京市环境监测点位,应用其2014至2017年六种环境污染物(PM、PM、SO、NO、臭氧和CO)的监测数据进行建模,并用偏最小二乘(Partial least square,PLS)方法对所收集的大量地理变量(包括路网信息:距最近道路的距离、缓冲区内的道路长度和道路交口数量;距铁轨、机场等的距离;缓冲区内饭店数量;土地利用类型;植被指数;人口密度等)进行降维。该时空模型基于克里金(Kriging)架构,应用土地利用回归模型(Land use regression,LUR)对污染物暴露的时间和空间分布进行模拟。应用扣除每一监测点位的交叉验证方法(Leave one(site)out cross-validation,LOOCV)对模型预测结果的准确性进行评估。研究结果表明:六种污染物的两周均值LOOCV R分别为0.94、0.80、0.90、0.84、0.93和0.95。

关键词：空气污染物时空模型环境监测数据暴露模拟

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多种族动脉粥样硬化和空气污染研究中预测多空气污染物浓度的统一时空建模方法

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环境与职业医学 2015年第9期32卷 866-866页

作者： Joshua P.Keller Casey Olives Sun-Young Kim Lianne Sheppard Paul D.Sampson Adam A.Szpiro Assaf P.Oron Johan Lindstr?m sverre vedal Joel D.Kaufman

[背景]在空气污染暴露与慢性健康影响之间关系的队列研究中,需要对很长一段时间的暴露进行预测。[目的]作为多种族动脉粥样硬化和空气污染研究(MESA Air)的一部分,我们利用从1999年至2012年初美国6个都市地区的数据,建立一种统一的建模... 详细信息

[背景]在空气污染暴露与慢性健康影响之间关系的队列研究中,需要对很长一段时间的暴露进行预测。[目的]作为多种族动脉粥样硬化和空气污染研究(MESA Air)的一部分,我们利用从1999年至2012年初美国6个都市地区的数据,建立一种统一的建模方法,以预测细颗粒物、二氧化氮、氮氧化物和黑碳(通过光吸收系数来测量)。[方法]获得调控网络的监测数据,并用MESA Air社区位置和参与者家中收集到的研究测量指标对这些数据进行补充。在每个区域,我们采用一种包括长期空间均值、带有空间变化系数的时间趋势以及时空残差的时空模型。模型的均值结构来自于一组地理协变量,使用偏最小二乘回归减小这组值。根据观测到的时间序列估计时间趋势,并用空间平滑方法来增加观察值间的强度。[结果]大部分模型的预测精度都较高,对监测点和固定位置来说,大部分地区和污染物的交叉验证R2(R2CV)>0.80。在家庭所在地,总R2CV范围为0.45至0.92,时间校正的R2CV范围为0.23到0.92。[结论]这一新颖的时空建模方法为多个区域的4种污染物提供了精确的预测值。我们得出了MESA Air研究特定参与者的预测值,以了解长期空气污染暴露对健康的影响。这些成果突显出这一先进的建模方法可以被更广泛地用于当代队列研究中。

关键词：动脉粥样硬化污染物浓度时空模型空气污染建模方法预测精度种族光吸收系数

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