实验室检测

项目	室内温度	室内
室内温度	1	-
室内${\mathrm{{PM}}}_{2,5}$	$- {0.261}^{* * }$	1

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室内温度	1	-
室内${\mathrm{{PM}}}_{2,5}$	$- {0.261}^{* * }$	1

某学院校园室内颗粒物检测与分析

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王晓志 ^*

实验室检测 | 评价与分析 2025,3(9): 166-168

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实验室检测 | 评价与分析 2025, 3(9): 166-168

某学院校园室内颗粒物检测与分析

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王晓志^*

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莒县环境监测站日照 276599

通讯作者:

^*王晓志，副高级工程师，研究方向为环境检测。E-mail: 909163797@qq.com

Affiliations

出版时间: 2025-05-08

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摘要

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目的深入探究某学院校区内部空气颗粒物的浓度分布及其决定因素。方法本研究针对该学院的多个功能区域选取了10个代表性监测点,并针对学生宿舍的典型环境进行了空气质量颗粒物、气温以及湿度的连续监测。利用所收集的实验数据,对校园内部空气颗粒物的时空分布规律进行了详细分析,并进一步评估了室内颗粒物浓度与气温、湿度之间的相关程度,计算相应的相关系数。结果室内颗粒物的浓度随时间呈现出特定的变化规律,而校园各功能区的PM2.5浓度波动相对较小,且各个功能区的PM2.5浓度分布相对平均。结论在该学院校园中对室内空气颗粒物实时监测,为确保师生健康的教学与办公条件提供了科学依据。

关键词

室内颗粒物检测 / 分布特征分析 / 相关性分析

引用本文

王晓志. 某学院校园室内颗粒物检测与分析. 实验室检测, 2025 , 3 (9) : 166 -168 .

正文

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0 引言

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在现实校园环境中, 多数教学建筑呈现相对封闭的空间结构, 其通风系统及通风设施配置往往存在局限性, 这种物理环境特征容易诱发各粒级颗粒物在室内环境中沉降。师生群体的主要活动空间集中于室内环境,人员密集的情形经常出现, 因此校园室内颗粒物研究显得尤为重要。具体而言, 以高等院校为代表的学校建筑, 其室内空间存在着人员密度高、滞留时间长、人员流动性强、活动频率高等复合性特征, 这些特性的存在易导致颗粒物浓度超标^[1]。学校作为知识和文化的传播与教育中心,在学校开展室内颗粒物研究分析对提高民众对室内空气质量的认知起到一定的积极作用, 引起师生对室内环境质量的关注与重视, 从而维护师生健康, 为师生创造更好的教育、学习、办公环境。由此看来, 高校室内颗粒物污染特征及其健康效应研究具有重要的公共卫生学价值。本研究选取某学院校园宿舍、教室、办公室、食堂、医疗室和实验室等不同场所进行实验分析, 揭示了室内颗粒物的分布规律和影响因素, 并据此提出改善室内空气品质的有效措施, 旨在为校园健康环境管理和师生呼吸系统健康保障提供科学决策依据。

1 材料与方法

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1.1 试验设备

本项研究选用集四项功能于一体的${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 空气颗粒物检测设备。该 DT-9850M 型号传感器属于高端配置,具备一次检测并展示三组空气颗粒参数的能力^[2]。不仅包括${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 和${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 的密度值,亦能监测空气的湿度、温度、露点温度以及湿球温度。依托精确的颗粒计数技术, 该设备能够探测至${0.3\mu }\mathrm{m}$ 的微小颗粒^[3]。

1.2 监测点位

依据《室内空气质量规范》(GB/T 18883-2022)中关于采样点布局的规定,对校园区域进行细致划分^[4]。具体分为教学区、行政办公区、居住生活区以及休闲娱乐区, 具体采样点分布于该学院的学生宿舍、教学楼、图书馆及校医院等场所。

1.3 试验时间与方法

本研究实验设计采用多阶段监测方案。于 2024 年春季启动实验项目, 选取空气质量良好的一天作为典型日, 以降低室外空气质量对实验结果的影响。针对校园不同区域的室内颗粒物浓度进行了为期一天的对比实验, 同样选取了空气质量优良的日子进行。对校园各区域的室内颗粒物浓度进行了为期七天的连续监测, 监测分为四个时段: 8:${00} - {10} : {00}\text{、}{12} : {00} - {14} : {00}\text{、}{16} : {00} - {18} : {00}$ 以及 20:${00} - {22} : {00}$ 。

选取女生宿舍 1515 作为样本, 构建高密度环境监测方案:监测时段覆盖 7: 00-23: 00 人体活动窗口期,采用每小时间隔测量, 并同步记录当地环保监测站的颗粒物浓度、湿度以及温度数据。实验周期设为六天连续监测, 其中首日作为常规监测日。

在空气质量状况良好的一天内, 对校园内不同功能区的颗粒物浓度进行了精确检测。监测时段的挑选是基于不与学生活动高峰期冲突的原则^[5]。食堂的监测时段被定在厨房操作时段以及学生用餐时段；办公室的则选择了教师日常办公的时间段。所采集的数据指标与典型宿舍所测得的数据保持一致^{[6 - 10]}。

本研究采用分层抽样法, 在校园各活动区域布设 10 个环境监测位置, 针对校园内部环境的颗粒物浓度进行监测。监测点位覆盖教学区 (A109/B106/B103 教室)、实验区(实验中心 403 室)、生活区(1515 宿舍 / 校医院 / 食堂)、服务区 (超市) 及办公区 (理科楼 301 室)。监测时段覆盖晨间教学、午间就餐、傍晚活动及夜间自习等师生高频活动周期, 数据指标与典型宿舍环境保持一致。本文将教学区域的 A109、B106 和 B103 三个监测点统一归为教学楼监测点, 并取这三个点位的数值平均值进行数据统计。

2 结果与分析

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2.1 校园典型室内颗粒物浓度时间分布特征

为探究典型室内一号楼 1515 颗粒物随时间的变化特征,选取 3 月 18 日至 23 日每日 7: 00-23: 00 瞬时${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 、${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 质量浓度监测数据进行分析。

发现从 3 月 18 日至 3 月 23 日,${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 与${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 的浓度走势相对稳定。自 20 日起, 两者浓度普遍呈现增长态势, 这一增长趋势延续至 23 日。20 日后浓度持续攀升的主要原因是外界空气质量恶化, 导致颗粒物浓度逐步增长。在这段时间里,${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 和${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 两种颗粒物的浓度变化趋势大体相同, 其波动节点也大致相似, 显示出一定的相关性。影响这两种颗粒物浓度的关键因素是外界颗粒物的浓度,${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 和${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 的浓度变化与外界颗粒物浓度的变动相一致。

考察每日颗粒物密度波动情况, 发现在 3 月 18 日,${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 与${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 的日波动轨迹大体平行,均显现出两峰两谷的波动形态。具体数据观察显示,颗粒物密度在上午时段相对较高, 而午后至夜间则相对较低。进入 3 月 19 日, 整体趋势表现为上升, 夜间颗粒物密度上升明显, 而午后则相对较低。至 3 月 20 日,初期变化较为平稳,后期则逐渐上升, 夜间颗粒物密度较高, 午后较低。3 月 21 日,${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 与${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 的波动趋势相近,先是上升后下降,午后颗粒物密度较高,而下午则较低。3 月 22 日,${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 与${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 的折线图走势大致相似, 整体走势平缓, 午后颗粒物密度较高,夜间较低。3 月 23 日,${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 与${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 的波动趋势同样相似, 先是下降后上升, 早晨与夜间颗粒物密度较高, 而午后最低。

在宿舍日常生活中, 除日常出入外, 窗户始终保持紧闭,宿舍日常作息保持常规^[7]。根据调查数据,室内颗粒物的浓度水平与居住者的日常行为以及外界颗粒物浓度紧密相连。诸如起床清洁、室内清洁、室内行走、用餐等日常活动, 均会直接对室内颗粒物浓度造成影响。多数监测结果显示, 夜间时段颗粒物浓度显著上升, 这主要归因于该时段宿舍成员频繁出入, 室内外空气交换频繁, 室外颗粒物随气流进入室内, 使得室内颗粒物浓度上升, 揭示了室外空气质量与室内颗粒物浓度变化之间的关联。而午间时段, 颗粒物浓度相对较低, 这主要是因为此时人员活动减少,移动和开关门的频率降低。

2.2 校园不同功能区域室内颗粒物浓度空间分布特征

从 3 月 24 日至 3 月 30 日,在校园四大功能区各点位内进行颗粒物$\left( {{\mathrm{{PM}}}_{2.5}\text{、}{\mathrm{{PM}}}_{10}}\right)$ 浓度监测,获得数据取不同时间段的平均值。可以发现, 就校园功能区的布局而言, 不同区域的${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 浓度分布相对均衡,不同监测点在各个时段的${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 浓度波动不大。

对数据进行整理,对各功能区的${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 浓度进行排列,得出如下顺序: 图书馆$>$ 宿舍$>$ 办公室$>$ 校医院$>$ 实验楼$>$ 食堂$>$ 超市$>$ 教学楼。其中,图书馆的${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 浓度位居首位, 主要原因是图书馆的湿度管理不妥, 导致水蒸气凝结, 加上学生阅读书籍时引起的空气中的颗粒物沉降, 以及室内外空气交换过程中室外空气中的固体或液态微粒进入馆内。相比之下,教学楼的${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 浓度最低, 这主要是因为教室的通风条件较好, 且在监测期间, 教室通常没有学习活动。

各区域监测点${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 尘埃浓度呈现显著的时间波动, 清晨时尘埃浓度达到最低点, 而正午及黄昏时段尘埃浓度则相对较高。依据所测数据,对各个监测点${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 尘埃浓度进行排列,得出顺序为: 超市$>$ 食堂$>$ 校医院$>$ 教学楼＞实验中心楼＞办公区＞图书馆＞宿舍。特别值得注意的是,超市的${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 浓度位居首位,这主要归因于超市内部装修和商品材料种类繁多, 人流密集, 同时通风效果不尽人意。而宿舍的${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 浓度则是最低的,这主要是因为与其他区域相比, 宿舍的人员活动和环境相对稳定, 且通风条件较为优越。

2.3 典型室内颗粒物浓度与温度相关性分析

数据显示,室内的温度与${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 浓度间的相关系数为 -0.300 , 这一关联在 0.01 的置信水平上显著, 从而揭示了室温和${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 浓度之间存在着明显的负相关性。气温的上升有助于颗粒物的沉积和扩散, 从而促成颗粒物浓度的降低,故二者呈负关联性。

在获取典型室内颗粒物浓度与室内温度数据后, 具体来看,温度、室内${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 浓度、室内${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 浓度均呈现出显著性$\left( {P < {0.05}}\right)$ ,意味着不符合正态分布,选择斯皮尔曼 (Spearman)相关性分析方法。

通过运用 Spearman 秩相关分析方法探讨室内气温与${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 污染水平间的相互影响,并依据 Spearman 秩相关系数的绝对数值来评定它们之间关联的紧密程度。从表 1的数据中观察到,室内温度与${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 浓度间的秩相关系数为 -0.261 , 该值在 0.01 的置信水平上显著, 从而证实了室内气温与${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 浓度之间存在显著的负相关性。

2.4 典型室内颗粒物浓度与湿度相关性分析

本研究在测定典型室内颗粒物浓度的同时监测室内湿度, 初步统计分析后以此为基础进行斯皮尔曼相关性分析。

从所得数据可知室内湿度和室内${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 之间的相关系数值为 0.406 , 并且呈现出 0.01 水平的显著性, 说明室内湿度和室内${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$ 之间有着显著的正相关关系。根据数据,室内湿度与室内${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 浓度之间的关联度系数达到了 0.444, 且这一关联呈现出 0.01 水平的显著性, 揭示了室内湿度与${\mathrm{{PM}}}_{10}$ 浓度之间存在明显的正相关趋势。随着湿度的增加, 颗粒物之间的凝聚作用增强, 导致更多的细小颗粒物凝聚成较大的颗粒, 进而影响室内颗粒物的浓度及其分布格局, 因此两者之间呈现出正相关的关系。

3 讨论与结论

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本研究针对某学院校园内四个功能区域的多个点位, 对室内空气中的细颗粒物${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$和可吸入颗粒物${\mathrm{{PM}}}_{10}$进行了系统性研究分析。通过实验数据的收集与处理, 本研究揭示了校园室内颗粒物的时空分布特点。以下为主要发现与结论:

(1)室内颗粒物的浓度随时间呈现出特定的变化规律: 在清晨时段, 颗粒物浓度相对较低; 随着白天的推移, 浓度逐渐上升,至晚间达到峰值。${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$和${\mathrm{{PM}}}_{10}$两种颗粒物的浓度变化轨迹基本平行, 显示出明显的相关性。

(2)校园各功能区的${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$浓度波动相对较小,且各个功能区的${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$浓度分布相对平均。

(3)对室内颗粒物浓度与温湿度之间的关联性进行深入分析,得出以下结论: 室内温度与${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$和${\mathrm{{PM}}}_{10}$的关联系数分别为-0.261和-0.300,而室内湿度与${\mathrm{{PM}}}_{2.5}$和${\mathrm{{PM}}}_{10}$的关联系数则为 0.406 和 0.444 。

研究揭示了校园室内颗粒物的时空分布特征,为评估校园室内空气质量提供了科学依据。同时, 可以为改善校园空气质量、保障师生健康提供参考依据。未来研究可以进一步深化对校园室内颗粒物污染的动态监测, 结合大数据分析技术,建立更加精准的预测模型,为校园环境的可持续发展贡献力量。

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

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2025年第3卷第9期

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首发时间：2025-07-21
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^*王晓志，副高级工程师，研究方向为环境检测。E-mail: 909163797@qq.com

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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