張銘健,曹國慶,馮 昕

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室內(nèi)微生物污染水平預(yù)測關(guān)鍵技術(shù)研究綜述

張銘健,曹國慶*,馮 昕

(中國建筑科學(xué)研究院有限公司,北京 100013)

室內(nèi)微生物氣溶膠來源多樣,并受很多環(huán)境因素影響,可以利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)室內(nèi)微生物污染水平進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測.本文首先介紹了預(yù)測模型的建立方法,并通過大量的文獻(xiàn)調(diào)研,按照室內(nèi)微生物污染水平預(yù)測模型建立的思路,介紹了現(xiàn)有研究得出的室內(nèi)微生物氣溶膠濃度與環(huán)境參數(shù)(換氣次數(shù)、溫濕度、人數(shù)、顆粒物、氣流組織、CO2)的關(guān)系,總結(jié)了室內(nèi)微生物污染水平預(yù)測模型,并給出了未來發(fā)展方向.

空氣微生物；預(yù)測模型；生物氣溶膠；影響因素；相關(guān)性

現(xiàn)代人有90%以上的時(shí)間是在室內(nèi)度過的[1],室內(nèi)空氣質(zhì)量(IAQ)已經(jīng)成為大家關(guān)心的環(huán)境問題.在室內(nèi)空氣污染問題中,生物氣溶膠占5%~34%[2].生物氣溶膠通常指懸浮在氣體介質(zhì)中的生物來源的顆粒,其空氣動(dòng)力學(xué)直徑最大為100μm,包括病毒、細(xì)菌、真菌、花粉、植物碎片及其衍生物(內(nèi)毒素、葡聚糖、過敏原和霉菌毒素)[3].已知葡萄球菌對(duì)人類健康具有致敏或免疫毒性作用[4];暴露于室內(nèi)的真菌(如交鏈孢霉、曲霉菌和青霉等)可加劇敏感個(gè)體中哮喘和過敏性鼻炎的癥狀[5].

不過對(duì)于生物氣溶膠污染濃度限值,國際還沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn).美國政府工業(yè)衛(wèi)生委員會(huì)(ACGIH)指出,可培養(yǎng)或可計(jì)數(shù)的生物氣溶膠濃度的普適TLV(閥值),沒有科學(xué)支持,缺乏描述暴露-反應(yīng)關(guān)系的數(shù)據(jù),且人居環(huán)境下的生物氣溶膠一般都是許多不同的微生物、動(dòng)物和植物的粒子的混合物.此外,采集和分析細(xì)菌和真菌氣溶膠的統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化方法的缺乏,使得暴露限值很難建立[6].

為了能對(duì)空氣微生物進(jìn)行檢測和評(píng)估,許多研究提出了各種測量技術(shù)來確定生物氣溶膠濃度,而且有相關(guān)的綜述對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)的介紹[4,7-8].但是,用于測量生物氣溶膠的常規(guī)方法適用的范圍不同,在實(shí)時(shí)預(yù)警、控制上具有一定的局限性.一是傳統(tǒng)的微生物采樣技術(shù),如培養(yǎng)法比較成熟,能進(jìn)行特異性檢測,然而檢測周期長,不能做到實(shí)時(shí)監(jiān)測;二是像UV-APS這樣的儀器能對(duì)空氣微生物進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測,但價(jià)格昂貴并且無特異性識(shí)別.

室內(nèi)生物氣溶膠的來源包括人類、寵物、植物、通風(fēng)空調(diào)系統(tǒng)、霉菌、塵埃再懸浮和室外環(huán)境[9].室內(nèi)生物氣溶膠還受到溫度和相對(duì)濕度影響,與顆粒物濃度、CO2、通風(fēng)形式和換氣次數(shù)等相關(guān).因此,一些研究基于大量的現(xiàn)場檢測數(shù)據(jù),研究室內(nèi)生物氣溶膠與環(huán)境參數(shù)的關(guān)系,并利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法建立了能實(shí)時(shí)預(yù)測生物氣溶膠濃度的數(shù)學(xué)模型.通過這些模型,監(jiān)測一些環(huán)境參數(shù)作為自變量,就可以實(shí)時(shí)地預(yù)測室內(nèi)空氣微生物的污染水平,開發(fā)預(yù)測評(píng)價(jià)工具,為室內(nèi)微生物污染控制提供目標(biāo)導(dǎo)向.本文介紹了研究得出的室內(nèi)微生物氣溶膠與環(huán)境參數(shù)的關(guān)系,總結(jié)了現(xiàn)有的室內(nèi)微生物污染水平預(yù)測模型,并給出未來發(fā)展方向.

1 室內(nèi)微生物污染水平預(yù)測的研究方法

大量的研究表明,室內(nèi)微生物污染水平是多因素作用下的結(jié)果,為了能夠量化各種因素的相關(guān)程度,需要應(yīng)用到統(tǒng)計(jì)學(xué)中的相關(guān)性分析,相關(guān)性系數(shù)的分類見表1;為了能實(shí)時(shí)預(yù)測,需要進(jìn)行多元回歸分析,建立統(tǒng)計(jì)學(xué)模型.

表1 相關(guān)性的分類

1.1 多元線性回歸模型

1.1.1 概念 多元線性回歸模型經(jīng)常被應(yīng)用于描述因變量和自變量之間的關(guān)系.多元線性回歸模型的基本形式是:

式中:Y是因變量;是平均自變量;0是截距系數(shù);是回歸系數(shù);是隨機(jī)誤差項(xiàng).

多元線性回歸模型的基本假定是:

(1)隨機(jī)誤差項(xiàng)是一個(gè)期望值或平均值為0的隨機(jī)變量;

(2)對(duì)于自變量的所有觀測值,隨機(jī)誤差項(xiàng)有相同的方差;

(3)隨機(jī)誤差項(xiàng)彼此不相關(guān);

(4)自變量是確定性變量,不是隨機(jī)變量,與隨機(jī)誤差項(xiàng)彼此之間相互獨(dú)立;

(5)自變量之間不存在精確的(完全的)線性關(guān)系,即自變量的樣本觀測值矩陣是滿秩矩陣;

(6)隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布.

1.1.2 建立多元線性回歸模型的一般步驟

(1)準(zhǔn)備數(shù)據(jù):根據(jù)文獻(xiàn)調(diào)查,確定相關(guān)變量,現(xiàn)場檢測有關(guān)數(shù)據(jù).

(2)模型建立:采用最小二乘法擬合一個(gè)多元回歸模型,采用數(shù)學(xué)軟件SPSS等計(jì)算出回歸系數(shù).

(3)模型檢驗(yàn)

②對(duì)模型進(jìn)行顯著性F檢驗(yàn);

③對(duì)模型進(jìn)行回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn).某些變量不顯著時(shí),采取逐步分析法(SA,包含向前剔除法和向后剔除法)、主元分析法(PCA)和因子分析法(FA)等剔除多余變量.之后重新進(jìn)入模型建立步驟,直至方程同時(shí)通過F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn).

1.2 多元非線性回歸模型

1.2.1 概念 當(dāng)獨(dú)立變量與因變量不呈線性相關(guān),需要應(yīng)用非線性回歸方法來解釋因變量和自變量之間的關(guān)系.非線性模型可分為可線性化模型和不可線性化模型.基本的非線性回歸方程形式是:

式中:Y是因變量;是平均自變量;是回歸系數(shù);是指數(shù)系數(shù);是隨機(jī)誤差項(xiàng).

1.2.2 建立多元非線性回歸模型的一般步驟 可線性化模型的建立步驟與線性模型的建立步驟相似,而不可線性化模型需要通過迭代得出方程.

2 室內(nèi)微生物氣溶膠濃度與各變量的相關(guān)性分析

2.1 室內(nèi)外微生物濃度關(guān)系

2.1.1 機(jī)械通風(fēng)的情況 Zhu等[10]對(duì)美國一處二層帶中央空調(diào)的辦公樓進(jìn)行采樣調(diào)研,發(fā)現(xiàn)室內(nèi)外生物氣溶膠的濃度(,室內(nèi)為C,室外為C)具有顯著相關(guān)性(Rf=0.770,<0.01),C比C高.但下雨的時(shí)候,C反而比C高.室內(nèi)送風(fēng)口處測得的微生物濃度,與在空調(diào)系統(tǒng)的新風(fēng)口處采集的C變化趨勢一致并且數(shù)值相近,這說明空調(diào)系統(tǒng)是室外生物氣溶膠進(jìn)入室內(nèi)的途徑之一.在時(shí)間的變化趨勢上,近地面C與C有延遲,但1.4m和2.36m處的C保持恒定.另外空調(diào)系統(tǒng)自身也會(huì)成為室內(nèi)污染源之一,已有文章對(duì)此進(jìn)行了綜述[44].

2.1.2 自然通風(fēng)的情況 對(duì)于一般不帶中央空調(diào)的住宅,Lee等[11]在辛辛那提(美國)對(duì)室內(nèi)外真菌氣溶膠濃度(C,室外為C,室內(nèi)為C)的關(guān)系進(jìn)行了研究.通過采樣觀察發(fā)現(xiàn),除了冬天的C/C>1,其余季節(jié)C/C<1,Ci,F受到C影響.這與Adams等[12]{Adams, 2013 #229}的結(jié)論是相似的.但對(duì)于冬天采暖的建筑,其關(guān)系還不是很明確.

另外很多相關(guān)的研究[13-17],他們的結(jié)論都是相似的.在室內(nèi)無明顯污染源的前提下,無論是自然通風(fēng)還是機(jī)械通風(fēng)下,C受C影響,而不同的通風(fēng)策略也會(huì)直接影響室內(nèi)外濃度比C/C.

2.2 換氣次數(shù)(ACH)

曹國慶等[18]推導(dǎo)出無空氣過濾措施時(shí)室內(nèi)微生物污染方程的簡化式,見式(5).當(dāng)污染源釋放量為常數(shù)、新風(fēng)比=1時(shí),增大換氣次數(shù)或者換氣次數(shù)為8h-1時(shí),增大新風(fēng)比,均能更好地控制室內(nèi)生物污染,使其迅速達(dá)到穩(wěn)定濃度,且穩(wěn)定濃度較小,見圖1.其中=0.2表示自然通風(fēng)的情況.張海鋒[19]的研究表明當(dāng)機(jī)械通風(fēng)的換氣次數(shù)達(dá)到4次/h時(shí),與換氣次數(shù)0h-1相比,C有著大幅的降低.這兩者得出的結(jié)論相似.

圖1 不同換氣次數(shù)和新風(fēng)比對(duì)室內(nèi)生物污染的影響

因?yàn)榧?xì)菌和真菌來源的不同,換氣次數(shù)對(duì)這兩種微生物的影響不同.由Frankel等[20]給出的表2可以看到,換氣次數(shù)與細(xì)菌呈負(fù)相關(guān),與真菌呈正相關(guān).其推測由于室內(nèi)真菌主要來源于室外,細(xì)菌主要來源于室內(nèi),自然通風(fēng)時(shí)當(dāng)室內(nèi)外的空氣未達(dá)到平衡,換氣次數(shù)越大,室內(nèi)真菌濃度也越大,但室內(nèi)細(xì)菌濃度越低,這是由于細(xì)菌濃度得到更好稀釋.

表2 換氣次數(shù)與細(xì)菌和真菌濃度的相關(guān)系數(shù)r和P值[20]

當(dāng)使用不同的空調(diào)系統(tǒng)時(shí),Wu等[21]的研究表明,使用空氣處理機(jī)組(AHU)和風(fēng)機(jī)盤管系統(tǒng)(FCU)的辦公建筑,室內(nèi)的真菌氣溶膠濃度都與換氣次數(shù)呈正相關(guān).室內(nèi)的細(xì)菌均比室外的高,使用FCU的系統(tǒng)室內(nèi)真菌濃度更高,圖2所示.這可能因?yàn)镕CU自身更容易滋生真菌,或者并沒有很好的過濾措施.

圖2 AHU和FCU建筑的室內(nèi)外微生物氣溶膠濃度比值

*<0.05

由上面所述內(nèi)容可以知道,室內(nèi)外的生物氣溶膠濃度存在關(guān)聯(lián).無論是自然通風(fēng)還是機(jī)械通風(fēng)的情況下,室內(nèi)外的空氣都進(jìn)行著交換.當(dāng)室內(nèi)無其他污染源的時(shí)候,室內(nèi)生物氣溶膠來源于室外,并且通過圍護(hù)結(jié)構(gòu)或風(fēng)管時(shí)形成沉降,一般i要比o小.當(dāng)室內(nèi)存在污染源,自然通風(fēng)時(shí)換氣次數(shù)較小,i就會(huì)變高;機(jī)械通風(fēng)時(shí)還要考慮系統(tǒng)形式.當(dāng)室內(nèi)有污染源時(shí),一次回風(fēng)系統(tǒng)中,換氣次數(shù)和新風(fēng)比的增加均能有效降低室內(nèi)微生物污染水平.室內(nèi)可能無污染源時(shí),室內(nèi)受室外或空調(diào)系統(tǒng)微生物污染濃度的影響,換氣次數(shù)反而和室內(nèi)真菌濃度呈正相關(guān).因此換氣次數(shù)在不同的情況下對(duì)C的影響不同.

2.3 溫濕度

2.3.1 室內(nèi)溫濕度 對(duì)于生物氣溶膠的生長來說,室內(nèi)溫度()和相對(duì)濕度(RH)是兩個(gè)最重要的因素[3].當(dāng)前研究室內(nèi)微生物氣溶膠在熱濕環(huán)境下的生長特性有兩種方法.

一是控制室內(nèi)的溫濕度,在不同的溫濕度下,從送風(fēng)口處釋放樣品,觀察其隨時(shí)間的變化和最終的平衡濃度,建立失活動(dòng)力學(xué)模型.丁力行等[22]的結(jié)果如圖3所示.圖中標(biāo)簽處50%、60%、80%為相對(duì)濕度.當(dāng)相對(duì)濕度達(dá)到50%的時(shí)候,肺炎鏈球菌濃度和青霉菌濃度都最快地達(dá)到最低的水平.

另一種是從室內(nèi)生物氣溶膠中取樣,通過統(tǒng)計(jì)學(xué)手段得出C與溫濕度的相關(guān)性.此方法的應(yīng)用更多,不限于在空調(diào)房間內(nèi)使用.相關(guān)研究表明,C與RH具有顯著的相關(guān)性[10,23-24],RH對(duì)于C的影響大于溫度和風(fēng)速[23-24].

圖3 肺炎鏈球菌濃度和青霉菌濃度變化

表3 室內(nèi)外溫濕度與細(xì)菌和真菌濃度的相關(guān)系數(shù)r和P值[20]

注:為樣本量.

Frankel等[20]的研究則有些不同,如表3所示,細(xì)菌與室內(nèi)溫度呈顯著負(fù)相關(guān),而與室內(nèi)相對(duì)濕度則無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(>0.05),真菌與室內(nèi)溫濕度都是顯著正相關(guān).另外室外溫濕度均與細(xì)菌無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,而與真菌呈顯著相關(guān).這也從側(cè)面說明真菌主要來源于室外,受室外溫濕度影響.

2.3.2 空調(diào)系統(tǒng)的溫濕度 在帶有空調(diào)系統(tǒng)的房間,由于合適的溫濕度和灰塵等作為營養(yǎng)物質(zhì),通風(fēng)空調(diào)會(huì)成為室內(nèi)微生物污染的來源之一.一定的溫濕度致使通風(fēng)空調(diào)的設(shè)備滋生微生物,而間接影響了室內(nèi)的微生物污染水平.Chang[25]對(duì)空調(diào)通風(fēng)管道中的真菌生長進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)在相對(duì)濕度97%、干球溫度21℃的環(huán)境下,6周后風(fēng)管中的真菌含量增加了20倍以上,這表明在適宜的生長環(huán)境下,微生物繁殖的速度十分驚人.細(xì)菌的可生長溫度在5~ 55 ℃之間,在30~46℃范圍內(nèi)生長良好,細(xì)菌生長需要的相對(duì)濕度較大,在55%~99%之間;真菌的可生長溫度在5~45℃,在22~30℃范圍內(nèi)生長活躍,真菌適合在濕度較大的環(huán)境下生長,環(huán)境相對(duì)濕度在70%~99% 內(nèi)生長活躍[26].

以上可以看到,空調(diào)系統(tǒng)的微生物于適宜的溫濕度和豐富的營養(yǎng)物的條件下就可以生長得很快.但室內(nèi)細(xì)菌氣溶膠濃度可能與溫度呈負(fù)相關(guān),這仍需要更深入的研究來驗(yàn)證.

2.4 人數(shù)

人的存在可以增加室內(nèi)的細(xì)菌氣溶膠濃度并在建筑物內(nèi)留下明顯的人體微生物信號(hào)[28-29].人的行或跑的動(dòng)作能擾動(dòng)氣溶膠,說話的時(shí)候會(huì)飛濺唾液,皮膚的代謝可以脫下皮屑[27].

Gunnar等[30]的實(shí)驗(yàn)說明了人能增加室內(nèi)的細(xì)菌氣溶膠濃度,其觀察兒童進(jìn)出環(huán)境艙前后的細(xì)菌氣溶膠和真菌氣溶膠的濃度變化.如圖5所示,當(dāng)兒童在艙內(nèi)時(shí),細(xì)菌氣溶膠濃度明顯增加,相比之下真菌氣溶膠變幅不大,而兒童離開艙后,就算通風(fēng)揚(yáng)塵,細(xì)菌和真菌的氣溶膠濃度均下降.

圖4 室內(nèi)微生物氣溶膠濃度的變化

Heo等[31]研究人數(shù)、活動(dòng)類型與細(xì)菌氣溶膠之間的關(guān)系.學(xué)生大廳的細(xì)菌氣溶膠與人數(shù)呈正相關(guān)性(2=0.9764,-value<0.050),而真菌氣溶膠與人數(shù)之間無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(2=0.78,-value>0.05).在測試房間里,單個(gè)人的活動(dòng)能增加細(xì)菌氣溶膠濃度,其中說話這種呼吸劇烈的動(dòng)作會(huì)減少細(xì)菌氣溶膠濃度.這可能是因?yàn)槿祟惡粑到y(tǒng),包括口腔部位、喉和氣管可以捕獲一部分細(xì)菌生物氣溶膠和普通顆粒,從而降低其濃度.另外,說話可能增加周圍空氣中的水分,這可能附著并增加吸濕性氣溶膠顆粒的直徑,從而增加高重力沉降速率.

Tseng等[32]認(rèn)為辦公室的主要室內(nèi)活動(dòng)是走動(dòng)或者處理辦公室工作,因此對(duì)于人的因素進(jìn)行了簡化,使用人員密度(人數(shù)/總面積)來進(jìn)行表征.

Meadow等[13]使用基因測序的方法,研究3種主要的可能與人相關(guān)的細(xì)菌OTU屬(操作分類單元),即棒狀桿菌屬、葡萄球菌屬和不動(dòng)桿菌屬時(shí),發(fā)現(xiàn)這3種在室內(nèi)的豐富度比室外的高.其中葡萄球菌屬和不動(dòng)桿菌屬在室內(nèi)有人時(shí)比沒有人時(shí)的豐富度高.同時(shí)也表明,通風(fēng)的策略和空氣的來源比起人的存在,影響可能會(huì)更大.

Fang[33]對(duì)北京31處住宅的室內(nèi)可培養(yǎng)細(xì)菌氣溶膠進(jìn)行了調(diào)研.結(jié)果表明,兒童的性別和每人居住面積對(duì)細(xì)菌氣溶膠濃度具有顯著的影響.男性兒童要比女性兒童增加更多的細(xì)菌氣溶膠濃度,而每人居住面積與細(xì)菌氣溶膠濃度成負(fù)相關(guān).

以上的研究都說明了人是室內(nèi)細(xì)菌氣溶膠的主要來源,這可能是由于人皮膚上的細(xì)菌脫落在空氣中.

2.5 CO2

Hsu等[36]研究了總真菌濃度(TFC)和總細(xì)菌濃度(TBC)與CO2的相關(guān)性.結(jié)果表明TBC與CO2呈中等相關(guān)性(相關(guān)系數(shù)0.44),TFC與CO2呈弱相關(guān)性(相關(guān)系數(shù)0.16).因此,TBC濃度可能受到室內(nèi)人體活動(dòng)強(qiáng)度和換氣次數(shù)的影響,這與本文前面的結(jié)論一致.

2.6 顆粒物和微生物氣溶膠的相關(guān)性

Kulkarni等[34]在一本著作中寫道,生物顆粒和非生物顆粒在空氣中可以用類似的方式表現(xiàn),并且因此對(duì)作用于其上的力以及影響它們的過程作出類似的響應(yīng).例如,相同大小的生物和非生物顆粒在空氣中會(huì)表現(xiàn)出相似的動(dòng)力學(xué)現(xiàn)象.再者,這兩種粒子之間可能會(huì)發(fā)生相互作用,其中最有可能是由粒子碰撞導(dǎo)致的凝結(jié).該過程既取決于顆粒濃度又取決于顆粒大小,并且取決于顆粒朝向彼此的擴(kuò)散速率.例如,當(dāng)一個(gè)高擴(kuò)散系數(shù)的小顆粒擴(kuò)散到一個(gè)大表面的較大顆粒時(shí),這個(gè)過程會(huì)更快.而室內(nèi)顆粒物濃度與微生物濃度的關(guān)系目前還沒有明確的理論關(guān)系.

2.6.1 工程動(dòng)力學(xué)模型 在工程上,利用這種動(dòng)力學(xué)相似性,將非生物氣溶膠粒子的理論應(yīng)用在了生物氣溶膠粒子.曹國慶等[18]采用微積分方法建立了通風(fēng)過濾模型,推導(dǎo)了室內(nèi)生物污染濃度理論瞬時(shí)計(jì)算式和穩(wěn)定式,見式(3)和(4),以及無空氣過濾措施時(shí)的簡化式,見式(3).Nazaroff[7]則利用質(zhì)量守恒定律,根據(jù)房間內(nèi)的濃度得失建立自然通風(fēng)和機(jī)械通風(fēng)下,生物氣溶膠濃度的穩(wěn)態(tài)方程,見式(5)和(6).

從兩者的方程可以看到,確定了室外微生物濃度、室內(nèi)人員散發(fā)率、微生物顆粒沉降率等參數(shù)后,室內(nèi)微生物濃度就可以算出.

2.6.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)模型 在實(shí)際過程中,為了研究生物顆粒與非生物顆粒之間的關(guān)系,多數(shù)采用觀察實(shí)驗(yàn).

Mirhoseini等[35]對(duì)辦公室、實(shí)驗(yàn)室、住宅、學(xué)校、宿舍等進(jìn)行調(diào)查.其同時(shí)使用了Andersen撞擊采樣器和全玻璃撞擊采樣器(AGI)進(jìn)行了采樣.在室內(nèi)氣溶膠顆粒濃度直徑<1μm占95%的情況下,2個(gè)采樣器的可培養(yǎng)細(xì)菌濃度和PM1具有顯著的相關(guān)性,見表4.

表4 培養(yǎng)細(xì)菌濃度與PM1和PM0.5相關(guān)系數(shù)

注:**表示相關(guān)性的顯著程度在0.01(雙側(cè)).

Hsu等[36]研究了總真菌濃度(TFC)和總細(xì)菌濃度(TBC)與PM2.5和PM10的相關(guān)性.結(jié)果表明TFC對(duì)PM2.5和PM10的相關(guān)性比TBC的更強(qiáng),但相關(guān)性都不高,見表5.

表5 TBC和TFC各自對(duì)PM2.5和PM10的相關(guān)系數(shù)

Huang等[37]將顆粒細(xì)分成不同的粒徑,分別研究了不同粒徑下計(jì)重濃度(PM)和計(jì)數(shù)濃度(PN)與細(xì)菌和真菌氣溶膠濃度的相關(guān)性.得到的結(jié)果是細(xì)菌與室內(nèi)PM1~2.5中度相關(guān),與室內(nèi)PM2.5弱相關(guān),與室內(nèi)PM2.5~10中度相關(guān),與PM10弱相關(guān);相關(guān)度最高的是PM2.5~10粗顆粒,因此大部分細(xì)菌可能分布在粗顆粒,小部分在細(xì)顆粒.真菌與室內(nèi)PM1~2.5和PM2.5~10中度相關(guān),與PM10弱相關(guān).另外該研究還將PN劃分不同的粒徑.細(xì)菌氣溶膠濃度與PN1.6~17.5μm和PN25~32μm從弱相關(guān)到強(qiáng)相關(guān),真菌氣溶膠濃度與PN1.6~2μm中度相關(guān),與PN2~10和PN17.5~20μm為弱相關(guān).而室內(nèi)的生物氣溶膠與室外的PM均無顯著相關(guān)性.現(xiàn)只列出室內(nèi)的有關(guān)數(shù)據(jù),見表6和表7.

從以上文獻(xiàn)可以看到,不同空氣動(dòng)力學(xué)直徑的非生命顆粒計(jì)重濃度與微生物氣溶膠濃度的相關(guān)性存在著差異,而不同研究者之間,由于采樣地和采樣儀器的不同,也存在著差異.不過可以確定的是,顆粒物濃度與微生物氣溶膠濃度存在一定的相關(guān)性.

表6 分段粒徑的顆粒計(jì)重濃度與生物氣溶膠的相關(guān)系數(shù)R和p值

注:*值<0.05.

表7 分段粒徑的顆粒計(jì)數(shù)濃度與生物氣溶膠的相關(guān)系數(shù)R和p值

注:*值<0.05.

2.7 氣流組織

通風(fēng)對(duì)室內(nèi)空氣中微生物的影響主要體現(xiàn)在微生物的濃度分布、擴(kuò)散傳播以及控制效果上.在上一節(jié)內(nèi)容可以看到,顆粒物和微生物存在相關(guān)性,不同氣流組織對(duì)顆粒物濃度的影響可以作為對(duì)微生物濃度影響的參考.這方面的研究思路是實(shí)驗(yàn)或模擬,或兩者結(jié)合[38-40].

還有一些文獻(xiàn)直接研究了不同氣流組織下去除室內(nèi)微生物的效果.

張海峰[19]在室外非霾天狀況下,對(duì)氣流室內(nèi)不同氣流組織形式下的微生物氣溶膠和細(xì)顆粒物(PM2.5)進(jìn)行了同步采樣,研究了微生物氣溶膠與大氣細(xì)顆粒物的相關(guān)性.結(jié)果如表8所示:在側(cè)面送風(fēng)頂部排風(fēng)的氣流組織形式中,在氣流室內(nèi)的空氣環(huán)境中細(xì)菌和真菌氣溶膠的濃度與大氣細(xì)顆粒物PM2.5的濃度呈現(xiàn)出相關(guān)性顯著的關(guān)系;在側(cè)面送風(fēng)對(duì)門排風(fēng)的氣流組織形式中,在氣流室內(nèi)的空氣環(huán)境中細(xì)菌、真菌微生物氣溶膠的濃度與大氣細(xì)顆粒物PM2.5的濃度呈現(xiàn)出相關(guān)性不顯著的關(guān)系;在側(cè)面送風(fēng)底部排風(fēng)的氣流組織形式中,在氣流室內(nèi)的空氣環(huán)境中細(xì)菌、真菌微生物氣溶膠的濃度與大氣細(xì)顆粒物PM2.5的濃度呈現(xiàn)出相關(guān)性不顯著的關(guān)系.

表8 不同氣流組織類型下室內(nèi)微生物氣溶膠與PM2.5的擬合[19]

對(duì)于不同氣流組織下微生物濃度的變化,得出的結(jié)論如圖5所示:3種不同送排風(fēng)氣流組織形式下降低的百分比分別為:在細(xì)菌氣溶膠上,側(cè)送門排(95.8%)>側(cè)送底排(65.8%)>側(cè)送頂排(45.1%);在真菌氣溶膠上:側(cè)送頂排(38.9%)>側(cè)送門排(14.8%)>側(cè)送底排(7.2%).

圖5 不同送排風(fēng)氣流組織形式下降低的百分比

在另一項(xiàng)研究中,張益昭等[41]在生物安全模型實(shí)驗(yàn)室內(nèi)進(jìn)行微生物氣溶膠發(fā)菌(菌種為枯草桿菌黑色芽孢菌種)實(shí)驗(yàn).研究得出,氣流對(duì)污染物的控制和排除作用明顯,上送下排對(duì)污染物的排除效果明顯優(yōu)于上送上排.這與張海鋒的結(jié)論相似,但實(shí)驗(yàn)菌種是真菌的話效果可能就不同了.由圖5可知,氣流組織對(duì)細(xì)菌的影響要比對(duì)真菌的影響要大.

丁研[42]研究表明,1~2μm左右的微生物在室內(nèi)環(huán)境中有良好的氣流跟隨性.在普通辦公環(huán)境下,用自凈時(shí)間和換氣效率等指標(biāo)對(duì)各形式的污染物去除能力進(jìn)行評(píng)價(jià).其中上送風(fēng)、側(cè)送風(fēng)和下送風(fēng)的3種氣流組織形式中(均上回),下送風(fēng)氣流組織形式對(duì)室內(nèi)環(huán)境的傳染病防控有較好的效果.

以上研究沒有對(duì)比不同系統(tǒng)下氣流組織對(duì)室內(nèi)微生物污染水平的影響,不同建筑類型的室內(nèi)氣流組織與微生物污染水平的相關(guān)性研究以及對(duì)比分析還缺乏,也少有預(yù)測模型將氣流組織作為自變量.細(xì)菌和真菌因?yàn)榱降牟煌?跟隨氣流的程度不同,因此不同氣流組織對(duì)這兩者的影響不同.

3 現(xiàn)有預(yù)測模型的對(duì)比分析

生命顆粒有自身的生長特性,就細(xì)菌和真菌來說,從前面的相關(guān)性分析來看,各自的來源不同.另外細(xì)菌氣溶膠濃度能很好地和顆粒物計(jì)數(shù)濃度擬合,真菌則不能,這說明從數(shù)量上,顆粒物和真菌的相似性較低.為了能更準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)預(yù)測,需要通過建立統(tǒng)計(jì)學(xué)模型.目前已有很多文獻(xiàn)進(jìn)行研究,預(yù)測的可靠度有好有壞,不同地方存在著差異,見表9.最終目的是通過各種方法,提高預(yù)測的準(zhǔn)確度.

Green等[43]通過室內(nèi)濕度、室內(nèi)溫度、季節(jié)、水損害、可見霉菌、防水材料、健康問卷和室內(nèi)寵物等變量建立了多元線性回歸的預(yù)測模型,預(yù)測模型精度達(dá)到97%.

Mui等[44]提出了一個(gè)非線性預(yù)測模型(= 0.0022T2.44RH1.2CFU/m3)的經(jīng)驗(yàn)表達(dá)式,用室內(nèi)溫度和相對(duì)濕度來預(yù)測室內(nèi)細(xì)菌濃度,與細(xì)菌濃度的相關(guān)系數(shù)=0.40(<0.05).

Tseng等[32]調(diào)查了37處臺(tái)北的辦公建筑.以監(jiān)測數(shù)據(jù)(如室內(nèi)外粗顆粒(PM10)、細(xì)顆粒(PM2.5)、CO2濃度和溫度(T)、相對(duì)濕度 (RH)和管理數(shù)據(jù)(如樓層數(shù)、人員密度、空調(diào)類型、換氣次數(shù)、污染源)為自變量,建立線性和非線性的方程.R2的比較結(jié)果是:多處建筑>單棟建筑,線性方程>非線性方程,監(jiān)測數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)為自變量>僅以監(jiān)測數(shù)據(jù)為自變量.

Huang等[37]調(diào)研臺(tái)南地區(qū)的公共建筑,并選擇了PM和PN的不同粒徑作為自變量來建立方程并進(jìn)行比較.同時(shí),比較了建模方法,即SA、SA+PCA和SA+FA之間的比較,得出PN比PM更適合作為自變量,以PM和PN為自變量不能很好地預(yù)測真菌的濃度;在減少自變量數(shù)量的同時(shí),SA+FA的準(zhǔn)確度要比SA+PCA高,也比只用監(jiān)測數(shù)據(jù)建模的方程的準(zhǔn)確度高.這說明,使用PN作為自變量,可以減少自變量數(shù)量的同時(shí),適用的范圍廣,準(zhǔn)確度也較高.

由以上的方程可以看到,在同一處建筑內(nèi),相同因素較多,因此可以在自變量較小的情況下得到較高的預(yù)測能力;在不同地方的建筑內(nèi),室內(nèi)微生物污染水平的影響和相關(guān)因素較多,當(dāng)增加相關(guān)變量的時(shí)候,可以提到預(yù)測能力.不過只用PN的不同粒徑作為自變量,也可以在同一個(gè)地區(qū)不同地方具有較好的預(yù)測能力.預(yù)測細(xì)菌和真菌濃度的自變量并不一樣.對(duì)于細(xì)菌,PN就能很好地預(yù)測,而對(duì)真菌的預(yù)測能力不強(qiáng).這需要根據(jù)真菌與環(huán)境參數(shù)的相關(guān)性,在真菌的預(yù)測方程增加合適的自變量.就上述文獻(xiàn)調(diào)研內(nèi)容來看,需要引入的自變量可能是室內(nèi)溫濕度.此外,以上方程仍缺少不同模型之間的相互對(duì)比驗(yàn)證,因此還不能確定方程是否能對(duì)其他地方通用.尤其是我國地域廣闊,氣候多樣,需要基于我國不同地區(qū)的調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,與國外地區(qū)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證.

表9 室內(nèi)微生物污染水平預(yù)測模型匯總

注:H—室內(nèi)相對(duì)濕度RH,T—室內(nèi)溫度,S—季節(jié),W—防水,V—可見霉,M—受損材料,H—健康問卷,P—室內(nèi)寵物,AVIndoor—空調(diào)類型,PSIndoor—潛在污染源,PDIndoor—人員密度(人/m2),-—總菌落數(shù)(CFU m-3),B—細(xì)菌菌落數(shù)(CFUm3),F—真菌菌落數(shù)(CFU/m3),PM—顆粒物計(jì)重濃度(μg/m3),PN—顆粒物計(jì)數(shù)濃度(個(gè)/m3).

4 結(jié)語

4.1 由于現(xiàn)有的技術(shù)有自身的使用范圍和一定的局限性,對(duì)室內(nèi)微生物污染進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測費(fèi)時(shí)、費(fèi)力.為了解決這個(gè)問題,一種思路是研發(fā)能實(shí)時(shí)檢測室內(nèi)微生物污染的儀器,但是成本高昂;另一種研究思路是根據(jù)室內(nèi)微生物污染水平和環(huán)境參數(shù)的關(guān)系,建立預(yù)測模型,給室內(nèi)微生物污染的控制提供目的導(dǎo)向.

4.2 生命顆粒有自己的來源和特征.比如室內(nèi)細(xì)菌主要來自人,室內(nèi)真菌主要來自室外,并隨著環(huán)境參數(shù)的改變濃度發(fā)生改變;換氣次數(shù)對(duì)自然通風(fēng)下的細(xì)菌和真菌濃度有不同的作用;這兩者所粘附的顆粒物粒徑不同.因此為了能對(duì)室內(nèi)微生物污染水平進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測,可以利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行建模.

4.3 預(yù)測模型的自變量有室內(nèi)的溫濕度、人數(shù)、換氣次數(shù)、氣流組織、空調(diào)類型、顆粒物濃度等.但并不是加入越多變量越好,為了能實(shí)時(shí)預(yù)測,變量數(shù)據(jù)還應(yīng)該在保證準(zhǔn)確度的同時(shí),能方便在線監(jiān)測.

4.4 顆粒物濃度和室內(nèi)微生物氣溶膠濃度存在一定的相關(guān)性.有些研究可能由于樣本量小或者儀器量程的原因,并沒有得到顯著的相關(guān)性,但最近的一些研究,已經(jīng)得出其中的相關(guān)性,并以其為自變量建立了預(yù)測模型.以PN為自變量的預(yù)測模型可以有廣泛應(yīng)用的同時(shí),能達(dá)到較高R2值.但對(duì)于真菌來說,還需要引入相關(guān)變量,提高準(zhǔn)確度.

4.5 室內(nèi)微生物氣溶膠來源多樣,并受很多環(huán)境因素影響,可以利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)室內(nèi)微生物污染水平進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測.可嘗試以顆粒物計(jì)數(shù)濃度為自變量預(yù)測室內(nèi)細(xì)菌氣溶膠濃度,室內(nèi)真菌氣溶膠濃度則需要另外引入溫濕度等相關(guān)自變量以提高預(yù)測能力.

4.6 目前還缺乏基于中國大陸調(diào)研數(shù)據(jù)建立的預(yù)測模型,并且已有預(yù)測模型之間沒有相互進(jìn)行過驗(yàn)證,未來的工作應(yīng)該測出中國的調(diào)研數(shù)據(jù),并建立不同地區(qū)的預(yù)測模型,并與其他模型進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證.

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Review of key technologies for forecast of indoor microbial contamination levels.

ZHANG Ming-jian, CAO Guo-qing*, FENG Xin

(China Academy of Building Research, Beijing 10013, China)., 2018,38(11)：4040~4049

Indoor microbial aerosols come from various sources and are affected by many environmental factors. Statistical methods could be used to predict the indoor microbial pollution levels in real time. The methods of establishing prediction models were firstly presented. Then, the relationship between indoor microbial aerosol concentration and environmental parameters (air exchange rate, temperature, relative humidity, number of people, particulate matter and air distribution, CO2) was introduced. The prediction model of indoor microbial pollution level was summarized, and the future development direction was provided.

airborne microorganism；prediction model；bioaerosols；factors；correlation

X502

A

1000-6923(2018)11-4040-10

張銘健(1992-),男,廣東云浮人,在讀碩士研究生,主要從事室內(nèi)空氣品質(zhì)和凈化空調(diào)方向研究.

2018-04-23

“十三五”國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2017YFC0702800)

* 責(zé)任作者, 研究員, cgq2000@126.com