平衡离散的室内空气质量指标：一项关于室内空气质量对空气传播病原体控制策略响应的化学建模研究

《ACS ES&T Air》：Balancing Discrete Indoor Air Quality Metrics: A Chemical Modeling Study of the Response of Indoor Air Quality to Airborne Pathogen Control Strategies

本研究利用开放化学模型评估机械通风建筑中不同病原体控制策略对室内空气质量的影响，发现HEPA过滤显著降低PM2.5但通风可能加剧PM2.5和O3污染，仅通风能有效降低CO2和VOCs。模型揭示不同策略对IAQ指标的非一致性响应，强调需综合评估策略的IAQ影响。

　　本研究聚焦于室内空气质量（IAQ）在实施减少空气中病原体传播的工程措施后如何变化，探讨了通风、室内过滤和紫外线（UV）技术对空气质量的影响。随着人们越来越多地待在室内，室内空气质量问题日益受到关注。然而，与室外空气质量相比，室内空气质量的调控尚未形成统一标准，且其复杂性在于室内污染物来源多样，包括室内活动排放、室外污染物的渗透以及化学反应过程。本研究采用了一种基于观测数据的开放性光化学模型，结合实际的室内污染物测量，对三种常见的风险降低策略进行了模拟评估，从而揭示了这些策略对室内空气质量的综合影响。

在研究中，首先确认了两个普遍接受的假设。第一，室内过滤能够普遍降低PM2.5的浓度，而增加通风率则取决于通风系统中进气过滤器的质量和室外气溶胶浓度，可能在某些情况下反而导致PM2.5浓度上升。第二，增强通风是唯一能够有效降低室内二氧化碳（CO2）和室内源挥发性有机物（VOC）浓度的策略，但其代价往往是增加臭氧（O3）和PM2.5的浓度。这表明，在改善空气质量时，不能简单地以单一指标作为判断依据，而需要综合考虑多种因素。

此外，研究还揭示了光化学反应在室内空气质量变化中的重要性。O3和气溶胶的生成不仅受到室外空气渗透的影响，还受到室内化学过程的驱动。这些化学过程往往较为复杂，难以直观理解。例如，在高通风率的情况下，O3和PM2.5的浓度可能会上升，而室内过滤则能有效减少PM2.5的来源，同时不影响O3的浓度。光化学反应则可能产生新的污染物，如二次有机气溶胶（SOA），从而对空气质量产生额外影响。因此，在设计和实施风险降低策略时，必须考虑到这些复杂的化学反应过程。

为了准确模拟这些变化，研究者利用了F0AM（Framework for 0-D Atmospheric Modeling）这一光化学箱模型，该模型能够解析室外和室内污染物的传输路径、化学反应机制以及通风对室内浓度的影响。研究团队通过在实际教室中采集的室内化学数据，对模型进行了校准，以确保其能够准确反映现实中的污染物变化情况。他们测量了多种污染物的浓度，包括CO、CO2、O3、PM2.5、SOA和VOC，这些数据被用于评估不同策略的效果。

研究还强调了在不同季节和不同室外空气质量条件下，风险降低策略的响应差异。例如，在冬季，室外污染物浓度较低，因此即使增加通风或使用过滤设备，其对室内空气质量的影响也相对较小。而在夏季，特别是受到野火烟雾影响时，室外污染物浓度显著升高，此时增加通风可能导致室内污染物浓度进一步上升，而室内过滤则能有效降低PM2.5的浓度。这表明，室外空气质量状况对室内空气质量策略的效果具有决定性影响，因此在制定策略时需要综合考虑室外和室内环境的实际情况。

研究还指出，虽然CO2和VOC是常用的空气质量指标，但它们的降低并不总是意味着整体空气质量的改善。例如，增强通风可以有效降低CO2和VOC的浓度，但同时可能带来O3的增加。这说明，单一指标无法全面反映空气质量的变化，必须采用综合评估方法，以确保在降低病原体风险的同时，不损害其他空气质量指标。

此外，研究还探讨了GUV（ germicidal ultraviolet）技术在室内应用中的潜在影响。尽管GUV技术在杀灭空气中的病毒方面表现出色，但其可能引发O3和羟基自由基的生成，进而影响室内空气质量。特别是在高浓度GUV照射的情况下，这种影响可能更为显著。因此，在推广GUV技术时，需要权衡其对病原体的灭活效果与可能产生的其他污染物之间的关系。

研究还展示了室内通风、过滤和GUV三种策略对室内空气质量的不同影响。在通风增加的情况下，虽然能够降低CO2和VOC的浓度，但可能带来O3的上升，而室内过滤则能够有效降低PM2.5的浓度，同时不影响O3的水平。GUV技术则可能在某些情况下导致O3的轻微增加，但其对病毒的灭活效果显著。因此，选择何种策略应基于具体的环境条件和污染物浓度，以实现最佳的空气质量控制效果。

研究的另一个重要发现是，即使在低通风率的条件下，GUV技术也能显著减少病原体的浓度。这表明，在某些情况下，GUV技术可能比单纯增加通风更为有效。然而，研究也指出，GUV技术对空气质量的影响具有高度依赖性，例如，当室外空气质量较差时，GUV的使用可能需要更谨慎的评估。

此外，研究还强调了在不同类型的建筑中，通风策略和过滤设备的性能可能有所不同。例如，某些建筑的通风系统可能对O3和PM2.5的去除效率较低，因此在这些情况下，单纯依赖通风可能无法达到预期的空气质量改善效果。而室内过滤设备则可能在这些情况下表现出更好的性能，从而更有效地降低污染物浓度。

综上所述，本研究通过结合实际测量数据和光化学模型，揭示了不同风险降低策略对室内空气质量的影响。这些发现为建筑管理者和政策制定者提供了重要的参考，帮助他们在面对复杂的空气质量挑战时，做出更为科学和全面的决策。同时，研究也强调了在实施这些策略时，需要综合考虑室外和室内环境的实际情况，以及不同污染物之间的相互作用，以实现最佳的空气质量控制效果。