指纹谱图技术解析典型工业区域大气细颗粒物中持久性有机污染物的特定来源

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    91543108
  • 项目类别：
    重大研究计划
  • 资助金额：
    85.0万
  • 负责人：
    刘国瑞
  • 依托单位：
    中国科学院生态环境研究中心
  • 学科分类：
    B0603.大气污染与控制化学
  • 结题年份：
    2018
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The pollution of fine particles in air have attracted increasing public attentions. The persistent organic pollutants (POPs) in air is prone to absorbed in fine particles. Identifying the specific sources of POPs in fine particles would be significant for the air pollution control. In this project, typical industrial area in the north of China (such as Heibei or Shandong provinces) would be selected for collecting the fine particles in air and analyzing the specific POPs including polychlorinated dibenzo-p-dioxins (PCDDs) and dibenzofurans (PCDFs), polychlorinated biphenyls (PCBs), polychlorinated naphthalenes (PCNs), chlorinated polycyclic aromatic hydrocarbons (Cl-PAHs). The distribution and contamination pattern of typical POPs in fine particles in air would be clarified. The fingerprints of typical POPs emitted from industrial thermal sources in the investigated area would be demonstrated. Finally, the specific sources of POPs in fine particles in air would be identified by the Positive Matrix Factorization (PMF) or Principal Component Analysis (PCA) model combined with the fingerprints of POPs emitted from industrial thermal sources. The contributions of source emissions to POPs pollutions in air fine particles would be quantified by the PMF model. The results obtained in this project would be significant for better understanding the specific sources of POPs and developing strategy for controlling the source emissions.
大气细颗粒物可吸附富集多种持久性有机污染物（POPs），通过对大气细颗粒物中POPs的污染特征与不同工业源POPs排放的指纹谱图进行解析比对，可识别大气细颗粒物中POPs的特定来源，对大气细颗粒物及POPs的源头控制具有重要意义。本研究拟在我国北方地区（如河北或山东）选择典型的工业区域，通过对大气细颗粒物的采集和分析来阐明不同粒径颗粒物相中二恶英、多氯联苯、多氯萘和氯代多环芳烃等POPs的分布规律和同类物污染特征。对典型区域不同工业源二恶英、多氯联苯、多氯萘和氯代多环芳烃的排放进行监测，明晰不同工业源二恶英、多氯联苯、多氯萘和氯代多环芳烃排放的指纹谱图。利用工业源排放的指纹谱图，结合正矩阵因子分解（PMF）或主成分分析（PCA）模型解析阐明大气细颗粒物中POPs的特定污染来源，并量化不同工业源排放对大气细颗粒物POPs污染的贡献比例。该项目可为深入认识大气细颗粒物中POPs的特定来源和大气污染控制提供参考依据。

结项摘要

建立了大气细颗粒物中具有芳烃受体毒性效应的氯代和溴代多环芳烃（Cl, Br-PAHs）等新型持久性有机污染物（POPs）的分析方法，建立了电子顺磁共振检测大气颗粒物中环境持久性自由基（EPFRs）的方法。利用建立的方法阐明了大气细颗粒物中Cl, Br-PAHs等POPs和EPFRs的污染水平和污染特征。利用颗粒物分级采样技术配合建立的分析方法阐明了大气细颗粒物中新型POPs和EPFRs的颗粒物粒径分布规律。同时对工业污染源排放和周边空气样品进行了采集和特征分析，阐明了污染源POPs和EPFRs排放对周边大气环境的影响。对深入了解大气颗粒物的健康效应提供了必要数据。.项目顺利完成了预期目标，发表中文核心期刊论文1篇、SCI收录论文13篇，包括5篇ES&T。培养三名博士生顺利毕业，1名博士后顺利出站。

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Molecular Mechanism of Dioxin Formation from Chlorophenol based on Electron Paramagnetic Resonance Spectroscopy
基于电子顺磁共振波谱研究氯苯酚生成二恶英的分子机制
  • DOI：
    10.1021/acs.est.7b00828
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Environmental Science & Technology
  • 影响因子：
    11.4
  • 作者：
    Yang Lili;Liu Guorui;Zheng Minghui;Zhao Yuyang;Jin Rong;Wu Xiaolin;Xu Yang
  • 通讯作者：
    Xu Yang
Particle size distribution and gas-particle partitioning of polychlorinated biphenyls in the atmosphere in Beijing, China
中国北京大气中多氯联苯的粒径分布和气粒分配
  • DOI：
    10.1007/s11356-016-7936-y
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Environmental Science and Pollution Research
  • 影响因子：
    5.8
  • 作者：
    Zhu Qingqing;Zheng Minghui;Liu Guorui;Zhang Xian;Dong Shujun;Gao Lirong;Liang Yong
  • 通讯作者：
    Liang Yong
Size distribution and sorption of polychlorinated biphenyls during haze episodes
雾霾期间多氯联苯的粒径分布和吸附
  • DOI：
    10.1016/j.atmosenv.2017.11.007
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    Atmospheric Environment
  • 影响因子：
    5
  • 作者：
    Zhu Qingqing;Liu Guorui;Zheng Minghui;Zhang Xian;Gao Lirong;Sua Guijin;Liang Yong
  • 通讯作者：
    Liang Yong
Atmospheric occurrence and health risks of PCDD/Fs, polychlorinated biphenyls, and polychlorinated naphthalenes by air inhalation in metallurgical plants
冶金厂空气吸入PCDD/Fs、多氯联苯和多氯萘的大气存在及健康风险
  • DOI：
    10.1016/j.scitotenv.2016.12.071
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Science of the Total Environment
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yang Lili;Liu Guorui;Zheng Minghui;Jin Rong;Zhu Qingqing;Zhao Yuyang;Zhang Xian;Xu Yang
  • 通讯作者：
    Xu Yang
Highly Elevated Levels and Particle-Size Distributions of Environmentally Persistent Free Radicals in Haze-Associated Atmosphere
雾霾相关大气中环境持久性自由基的高浓度和粒径分布
  • DOI：
    10.1021/acs.est.7b01929
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Environmental Science & Technology
  • 影响因子：
    11.4
  • 作者：
    Yang Lili;Liu Guorui;Zheng Minghui;Jin Rong;Zhu Qingqing;Zhao Yuyang;Wu Xiaolin;Xu Yang
  • 通讯作者：
    Xu Yang

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  • 通讯作者：
    刘国瑞

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沙尘颗粒的组分甄别、化学转化机制及毒性效应
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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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