室内通风方式对PM2.5浓度的影响

李洪欣,唐莉,刘雅楠

室内通风方式对PM2.5浓度的影响

李洪欣,唐莉,刘雅楠

郑州大学土木工程学院, 河南 郑州 450000

参与空气质量评价的主要污染物为细颗粒物PM2.5，大气中PM2.5不仅影响气候和空气质量，而且严重危害人体健康。PM2.5等细颗粒物是大气中主要污染物之一，PM2.5对正处于发育期的学生危害极大，因此良好的教室内空气品质对学生的健康成长有着重要的意义，而教室通风方式对室内PM2.5的质量浓度分布有着直接关联。为探究郑州学校教室内PM2.5浓度长期变化及其影响因素，本研究运用I/O值和线性回归分析法，对2018~2019年均教室内PM2.5浓度网格化数据进行分析。并结合河南省郑州市某中学教室进行了实测，以探求自然通风与新风系统两种不同的通风方式对室内PM2.5浓度的影响。

PM2.5; 室内通风

近年来，我国大气污染物排放总量呈逐年降低态势，但趋势缓慢，大气污染物的排放总量长年居高，污染仍然很严重。颗粒物（PM2.5、PM10）和SO2是影响我国城市空气质量的主要污染物[1]。由于PM2.5具有活性强，且易附带有毒有害物质的特点，对人体健康和大气环境质量的影响更大[2]。若有病毒依附在PM2.5进行传播，虽然病毒存活时间较短，依然会对人体的健康构成威胁。对于人体各种机能尚未完善的儿童来说，室内空气颗粒物特别是细颗粒物PM2.5污染更加敏感[3]。经研究发现，儿童呼吸系统患病（如哮喘、支气管炎等）发生率与PM2.5呈线性正相关关系[4,5]。学校教室作为学生集中和停留时间最久的地方，在校儿童每天有80％以上时间是在教室内度过，因此，教室内空气品质对学生的健康成长有着重要影响。本文对郑州市某中学采用新风系统的教室进行了实测，分析了不同通风方式下室内外PM2.5浓度的相关性，着重研究自然通风与新风系统两种不同的通风方式对室内PM2.5浓度的影响。

1 实测案例与方法

1.1 教室概况

郑州某学校总建筑面积27513 m2，校区由综合教学楼和室外活动场地两部分组成。其中，教学楼地上共5层，每层高约3.2 m，外围与校园操场相邻，易受外界环境影响，整所学校设有48个标准教室，可容纳学生2400人。被测教室长9 m，宽7.6 m，净高3.2 m，南外墙上有两扇长3.8 m，宽1.3 m的铝合金推拉外窗，外窗可开启一半，内墙与教学楼走廊相连，北内墙前后设有两个门方便学生出入，教室均装有分体式冬夏两用空调设备，共有学生48人，设有新风系统，送风方式为顶送风，排风口设置在教室的屋顶，教室内的平面布局如图1。

图 1 被测教室实况

1.2 测试内容

本次测试主要对教室室内外的PM2.5进行连续监测，测试时间为2019年10月26日（周六）至11月3日（周日），该校初中学生作息时间为早上7:50至下午19:00，中午12:00至14:00为午休时间。测试分为自然通风工况、间歇式自然通风工况和新风系统通风工况。自然通风工况选在周末，为研究教室外空气中PM2.5浓度变化对室内PM2.5浓度的影响，周六门窗打开，周日门窗关闭，以室外环境数值作为对比数据，对门窗开启和关闭时教室内的PM2.5浓度的变化进行分析。教室开启新风系统情况下，为比较新风机开启前后教室内外污染物浓度PM2.5的变化，周一至周三新风系统运行，其余两天上课时间采用间接式自然通风，上课时门窗关闭，下课时开启门窗自然通风，在测试中保持学生正常的学习活动，以保证测试数据的真实可靠性。

1.3 测试布点

沿教室的对角线方向均匀布置三个室内测点，测点位置尽量避开门窗、分体空调出风口，将仪器放置在教室课桌的上，不妨碍学生正常的自由活动和学习。三个测点同时测量，取三个测点的平均数据作为室内测试的代表数据。教室外测试点布置在教室窗台外的背阴处，避免阳光直射导致测试数据不准。

空气测试仪，测量范围为0~999 μg/m3，分辨率1 μg/m3，精度±15%读数值或±20 μg/m3。

1.4 分析方法

目前有较多室内外颗粒物相关性的研究，主要分为两种：I/O值和线性回归分析法[6,7]。

I/O值为室内外污染物的浓度比，通常采用I/O比值判断室内颗粒物是来源于室内还是室外[8,9]。当I/O≤1时，教室室内颗粒物以室外源为主，当I/O＞1时，教室室内污染占主导地位，在没有明显的长期室内污染源的情况下，I/O比值约为1。线性回归分析法是一种研究影响关系的方法，采用相关系数2来判断两者的相关关系，2越高，说明两者的相关性越强[10]。本文利用这两种方法分别对教室自然通风时和有人上课开启新风系统时，室内外PM2.5浓度相关性进行分析，对比开新风系统后教室室内PM2.5污染物浓度的变化。

2 自然通风（无人）工况测试结果分析

教室内PM2.5的主要来源为人员活动，人员的活动会使得沉积在地面或其他表面上的细微颗粒物再次悬浮，从而增加室内的PM2.5含量[11,12]。考虑到学生在实际上课时并无人员走动，且因室外噪音，而将门窗关闭，所以选择在周六、周日教室内无人情况下，对自然通风下，室内PM2.5浓度变化进行实测分析。

图 2 开启门窗时室内外PM2.5浓度

图 3 门窗关闭时室内外PM2.5浓度

图2显示的是教室内无人，门窗开启状况下，教室外空气中PM2.5浓度变化对室内PM2.5浓度的影响。结果显示：在教室自然通风的条件下，室内外PM2.5的质量浓度比达到0.9以上，教室内的PM2.5浓度显著的随着室外PM2.5浓度变化，但室内PM2.5浓度的水平始终低于室外水平，I/O比值始终小于1，因此，教室内PM2.5室内源自身产生的PM2.5浓度较低，室内PM2.5主要来源于室外环境。

图3显示的是教室门窗关闭，教室内外PM2.5质量浓度的变化。由图可知，即使教室门窗关闭，教室内PM2.5质量浓度仍具有随室外变化的趋势，但与开启门窗，自然通风相比，室内的PM2.5质量浓度变化幅度极大的减小了，室内PM2.5质量浓度的高值区没有门窗打开时上升的明显，说明关闭门窗能够在一定程度上减少室内PM2.5的浓度。但室内外的PM2.5平均浓度比值仍然较高，室内外浓度比为0.4至0.6之间，说明在门窗紧闭的条件下，PM2.5的渗透能力很强，可以通过门窗缝隙的渗透进入教室，室外PM2.5污染物仍可较大程度的影响室内PM2.5的浓度。

I/O值代表的仅是在一定时间内相对稳定的结果，并不能准确的显示教室室内外PM2.5的相关关系，那么，为了准确识别教室内与室外大气污染的空间交互影响，进一步判断室内外PM2.5的关系提供科学依据，对周末教室自然通风期间进行一元线性回归分析。通过线性拟合得出室内外PM2.5的相关系数，2系数越高，说明室内外PM2.5的相关性越强，室内PM2.5主要来源于室外的可能性就越大[13]。

图 4 开启门窗时室内外PM2.5浓度线性回归分析

图 5 门窗关闭时室内外PM2.5浓度线性回归分析

由图4和图5教室开关窗时室内外PM2.5浓度线性回归分析可知，教室在开关窗状态下，室内PM2.5的质量浓度存在明显的差异。当教室开窗通风时，室内外PM2.5相关性较高，相关系数2为0.904，明显高于关窗时，室内有80％的PM2.5来自于室外；反之，教室为关窗状态时，室内PM2.5仅为37％，相关性明显下降，相关系数2为0.406。并利用PCA方法对该区PM2.5的来源进行解析[14]。解析结果表明教室开窗面积以及PM2.5的渗透作用可能是影响室外颗粒物进入教室的重要因素。

图 6 郑州气象局监测PM2.5日平均浓度

根据2018年郑州气象局监测PM2.5日平均浓度，如图6所示，其中，空气质量污染严重的月份集中在1月、11月和12月。以此推算，全年365 d中，室外超过《GB 3095-2012环境空气质量标准》[15]中一级标准35 μg/m3的天数为228 d。学生全年扣除寒暑假上课天数为278 d，根据前文分析实际测试的室内外PM2.5浓度比I/O值为0.4~0.6，结合图6中的数值，对上课期间每天的室内PM2.5质量浓度进行计算分析可得，即使该教室全年门窗关闭，仅依靠门窗渗透的条件下，室内PM2.5浓度的超标天数为58~119 d，占全年总天数的19%~39%。若门窗开启，室内PM2.5超标的天数比例将增大到61%。结果证明，采用自然通风的教室对于室外PM2.5的污染缺乏有效的防护能力。

3 新风系统与间歇式自然通风工况测试结果对比分析

我国教室传统通风方式主要依靠自然通风，但在雾霾天气、室外噪音偏大等情况下，学生在上课期间室内门窗紧闭，仅在下课期间开启门窗，为了改善上课期间教室内空气质量，越来越多的教室加装了新风系统。

前文分析了自然通风时，室内PM2.5浓度变化，下文主要对比学生上课期间开启新风系统与间歇式自然通风的工况下，室内PM2.5的变化值。

图7为学生在教室上课时，每节课PM2.5均值浓度测试结果。通过对比开启新风系统和门窗紧闭这两天的PM2.5浓度变化，可以发现开启新风系统时每节课PM2.5均值低于35 μg·m-3，I/O值在0.3左右，受室外PM2.5浓度影响小，室内PM2.5浓度远低于室外，可以有效的减少教室内PM2.5的质量浓度，即使室外浓度较高的情况下，由于使用了新风系统，使得教室内PM2.5质量浓度远低于室外，说明新风系统可以有效地降低室外PM2.5的渗透作用。门窗紧闭时，PM2.5浓度在35 μg·m-3以上，超过《GB 3095-2012环境空气质量标准》[15]中的一级标准，I/O值在0.6以上，室内外PM2.5相关性较高，说明教室内PM2.5主要来源于门窗渗透，当室外大气中PM2.5污染较为严重时，教室对室外颗粒物污染缺乏有效防护措施，导致室内PM2.5浓度将增大。因此，使用新风系统可以有效的减小室内PM2.5的污染。

图 7 室内外PM2.5浓度及I/O值测试结果

图 8 新风系统运行下教室内PM2.5预测浓度

由于现场测试受室外环境PM2.5浓度的限制，无法得到不同室外PM2.5浓度下室内PM2.5的测试结果，通过建立新风系统室内PM2.5质量平衡方程，对室内PM2.5的浓度进行预测，教室内PM2.5浓度主要受渗透风，新风和室内污染源影响，室内PM2.5浓度的计算公式如下：

式中，─室内体积，m3；─室内发尘量，μg/h；─时间，h；Q─机械新风量，m3/h；Q─渗透风量，m3/h；─新风过滤器效率，90%；C─室外颗粒物质量浓度，μg/m3；C─室内颗粒物质量浓度，μg/m3；─颗粒物穿透效率，=0.967[16]；─颗粒物沉降率，=0.152 h-1[16]。

当室内外大气中PM2.5稳定后，可根据不同的室外PM2.5质量浓度Cout，计算教室内可能达到的PM2.5浓度值，见公式（2）。

式中，Q—室内排风量，m3/h；其他与式（1）相同。

根据研究参考数据[17]，学生发尘量的范围在2.24×105粒/(人·min)(自由运动）~3.02×105粒/(人·min)（坐下），教室内学生48人，换算为计重浓度为645 μg/h~870 μg/h，取870 μg/h，实测教室内CO2浓度并采用浓度衰减法[18,19]拟合计算得出渗透风量（假设新风机运行时，渗透风量与未开新风机时相同）为132 m3/h，新风机送风量为1000 m3/h，有人上课时室外实测PM2.5浓度为66 μg/m3，75 μg/m3，80 μg/m3，采用室内污染物质污染物平衡模型对教室室内PM2.5进行预测计算，理论计算值为15.5 μg/m3，17.5 μg/m3，18.6 μg/m3，与测试值18 μg/m3，20 μg/m3，21 μg/m3偏差范围在15%以下，因此，该数学模型的计算结果相对准确，可通过该数学模型计算室外不同PM2.5污染程度下，新风系统运行时教室内PM2.5的浓度。

图8为新风系统运行下，根据PM2.5质量平衡稳态模型计算的全年教室室内PM2.5预测浓度值，由计算可知，学生在校上课时间为278 d（扣除寒暑假），室内PM2.5质量浓度超标天数为17 d，占全年上课总天数的6%，比无新风系统运行下的超标天数减少71%~86%，验证了新风系统可以有效的减少室内PM2.5质量浓度。

4 结 论

本文运用I/O值和线性回归分析法对自然通风与新风系统通风两种不同通风方式下教室内PM2.5浓度变化进行了实测分析，结果表明：教室内的PM2.5主要来源于室外环境，且教室室内外PM2.5相关关系受教室通风方式的影响；当教室自然通风时，室内外PM2.5浓度之间存在高度的相关性，I/O值在0.9以上；当教室门窗关闭时，相关性明显降低，但室内PM2.5浓度也可达到室外浓度的0.4以上，而室外污染严重时，仅依靠教室门窗关闭，无法有效阻隔室外PM2.5教室内空气的污染；当教室开启新风系统时，能有效地降低教室外空气PM2.5的渗透影响，I/O值仅在0.3左右，新风系统通过对室外空气的过滤，可以有效的减少教室内PM2.5的质量浓度，使得教室内PM2.5均值低于35 μg·m-3，达到国家标准一级标准；采用PM2.5质量平衡稳态模型，预测使用新风系统后，可将教室PM2.5浓度超过一级标准的天数减少约71％~86％。

[1] 童英华,冯忠岭,张占莹.基于AHP的雾霾影响因素评价分析[J].西南师范大学学报(自然科学版),2020,45(3):87-94

[2] 罗恢泓,廖雷,刘超,等.桂林市中心区域道路扬尘细颗粒物污染特征研究[J].工业安全与环保,2015,41(11):16-19

[3] Bechtel DG, Bechtel DG, Waldner CL,. Associations Between Immune Function in Yearling Beef Cattle and Airborne Polycyclic Aromatic Hydrocarbons and PM1.0 Near Oil and Natural Gas Field Facilities[J]. Archives of Environmental & Occupational Health, 2009,64(1):47-58

[4] 蒋琴琴,施洁,杨轶戬,等.广州市2015年大气PM_(2.5)与呼吸系统疾病日门诊量的关系[J].中国热带医学,2017,17(6):594-597

[5] 魏复盛,胡伟,滕恩江,等.空气污染与儿童呼吸系统患病率的相关分析[J].中国环境科学,2000(3):220-224

[6] 张金萍,赵文君,王玉欢,等.住宅室内外环境中PM_(2.5)的污染特征及相关性研究[J].建筑科学,2017,33(8):9-16

[7] 张振江,赵若杰,曹文文,等.天津市可吸入颗粒物及元素室内外相关性[J].中国环境科学,2013,33(2):357-364

[8] Sangiorgi G, Ferrero L, Ferrini BS,. Indoor airborne particle sources and semi-volatile partitioning effect of outdoor fine PM in offices[J]. Atmospheric Eb=nvironment, 2013,65:205-214

[9] Zhu YH, Yang LX, Meng CP,. Indoor/outdoor relationships and diurnal/nocturnal variations in water-soluble ion and PAH concentrations in the atmospheric PM2.5 of a business office area in Jinan, a heavily polluted city in China[J]. Atmospheric Research, 2015,153:276-285

[10] 李大鹏,朱平平,陈士强,等.线性回归分析在液体火箭推进剂温度预测中的应用[J].导弹与航天运载技术,2020(1):43-47

[11] 王清勤,李国柱,赵力,等.建筑室内细颗粒物(PM2.5)污染现状、控制技术与标准[J].暖通空调,2016,46(2):1-7

[12] 曹国庆,谢慧,赵申.公共建筑室内PM2.5污染控制策略研究[J].建筑科学,2015,31(4):40-44

[13] 雷杰妮.广东省PM_(2.5)室内外污染与渗透系数研究[D].广州:广东工业大学,2018

[14] 邹丛阳,蒋妮姗,李兆堃.基于PCA模型的苏州市古城区PM2.5来源解析[J].山东农业大学学报(自然科学版),2019,50(1):70-74

[15] 环境保护部,国家质量监督检验检疫总局.GB3095-2012环境空气质量标准[S].北京:中国环境科学出版社,2012

[16] 王春梅,魏建荣,马彦.室内PM_(2.5)暴露评价研究进展[J].环境卫生学杂志,2014,4(1):85-92

[17] 许钟麟.空气洁净技术原理[M].上海:同济大学出版社,1998

[18] 朱心.建筑环境学[M].北京:中国建筑工业出版社,2010

[19] 朱奋飞,邵晓亮,李先庭.关于示踪气体法测量房间换气量的探讨[C].,中国重庆:全国暖通空调制冷2008年学术年会,2008

The Effect of Ventilation Patterns on PM2.5 Concentration in Door

LI Hong-xin, TANG Li, LIU Ya-nan

450000,

The main pollutants participating in the air quality assessment are fine particulate matter PM2.5. PM2.5 in the atmosphere not only affects the climate and air quality, but also seriously endangers the health of the population. Fine particles such as PM2.5 are one of the main pollutants in the atmosphere, and PM2.5 is extremely harmful to students who are in the developmental stage, so good air quality in the classroom has great significance to the healthy growth of students. And classroom ventilation is directly related to the indoor PM2.5 mass concentration distribution. In order to explore the long-term spatial and temporal changes of PM2.5 concentration in classrooms of Zhengzhou schools and its influencing factors, this study used I/O values and linear regression analysis to analyze the gridded data of average PM2.5 concentration in classrooms from 2018 to 2019. In order to explore the influence of natural ventilation and fresh air system on indoor PM2.5 concentration, the experiment was carried out in a middle school classroom in Zhengzhou, Henan Province.

PM2.5; ventilation in door

TU2

A

1000-2324(2021)02-0338-05

10.3969/j.issn.1000-2324.2021.02.033

2019-08-20

2019-10-08

国家自然科学基金资助:基于辐射供冷系统换热机理的冷负荷计算方法研究(51808505)

李洪欣(1975-),男,博士,硕导,研究方向:防灾减灾工程及防护工程;绿色建筑、建筑节能、洁净空调技术. E-mail:lihongxin@zzu.edu.cn