Linking In-Vehicle Ultrafine Particle Exposures to On-Road Concentrations.
Linking In-Vehicle Ultrafine Particle Exposures to On-Road Concentrations.
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DOI：
10.1016/j.atmosenv.2012.05.021
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发表时间：
2012-11-01
影响因子：
5
通讯作者：
Fruin, Scott A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hudda, Neelakshi;Eckel, Sandrah R.;Knibbs, Luke D.;Sioutas, Constantinos;Delfino, Ralph J.;Fruin, Scott A.
对于与交通有关的污染物，如超细颗粒（UFP, Dp < 100 nm），总体暴露的很大一部分发生在交通微环境内或附近。因此，了解在这种微环境中对这些污染物的暴露对于准确评估UFP的总体暴露至关重要。本研究的目的是在道路浓度已知的情况下，考虑到车辆特性、通风设置、驾驶条件和空气交换率（AER），开发预测车内UFP浓度的模型。在不同的通风条件和行驶速度下，分别测量了43辆和73辆汽车的颗粒浓度和AER。使用多元线性回归（MLR）和广义估计方程（GEE）回归模型来识别和量化决定各种车型和车龄的内外（I/O） UFP比率和AERs的因素。AER是UFP I/O比率的最重要决定因素，并且受通风设置（再循环或外部进气）的强烈影响。包括通风机速度，车辆年龄或里程，以及驾驶速度解释了超过79%的UFP I/O比率的变化。
For traffic-related pollutants like ultrafine particles (UFP, Dp < 100 nm), a significant fraction of overall exposure occurs within or close to the transit microenvironment. Therefore, understanding exposure to these pollutants in such microenvironments is crucial to accurately assessing overall UFP exposure. The aim of this study was to develop models for predicting in-cabin UFP concentrations if roadway concentrations are known, taking into account vehicle characteristics, ventilation settings, driving conditions and air exchange rates (AER). Particle concentrations and AER were measured in 43 and 73 vehicles, respectively, under various ventilation settings and driving speeds. Multiple linear regression (MLR) and generalized estimating equation (GEE) regression models were used to identify and quantify the factors that determine inside-to-outside (I/O) UFP ratios and AERs across a full range of vehicle types and ages. AER was the most significant determinant of UFP I/O ratios, and was strongly influenced by ventilation setting (recirculation or outside air intake). Inclusion of ventilation fan speed, vehicle age or mileage, and driving speed explained greater than 79% of the variability in measured UFP I/O ratios.
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通讯作者：
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