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室内微生物污染水平预测关键技术研究 RESEARCH on KEY TECHNOLOGIES of INDOOR MICROBIAL POLLUTION LEVEL PREDICTION 研 究 生： 导 师： 学 号： 学科门类： 专 业： 完成日期： 中国建筑科学研究院原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果，也不包含为获得其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 指导教师签名： 年 月 日 年 月 日 版权使用授权书 本人完全了解关于收集、保存和使用学位论文的规定，即：院方有权保存送交学位论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；院方可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存学位论文，并提供目录检索与校内阅览服务； 学位论文作者签名： 指导教师签名： 年 月 日 年 月 日 中文摘要 摘 要 室内微生物对人的健康产生影响，涉及致病微生物时，甚至会造成严重伤亡。为更好的控制室内微生物污染水平，对微生物污染进行在线监测预警是理想的选择。然而却存在以下问题：微生物污染常规检测结果获取时间为 24~48 小时，需要经过采样、培养、观察、计数等环节，不能进行实时监测。现有的能实时监测的方法，如使用 UV-APS 这类仪器可实时检测读数的仪器，但其价格较为昂贵，且无特异性识别。因此，为了能实时对室内微生物污染浓度进行监测，并在这基础上实现室内微生物污染浓度的在线控制，需要提出更加经济且便捷的室内微生物浓度监测方法。 为此，本研究首先调研了国内外现有的室内微生物污染水平标准，确定目标微生物及浓度限值。通过调研发现各国的相关标准不统一，分别对细菌、真菌或总菌数都有不同的限值，并且因为缺乏暴露-反应的相关数据，我国和大部分国家主要采用了调研法来确定标准。通过调研发现，室内微生物污染水平与多种因素相关，现有研究一般以温湿度、颗粒物浓度、人数和通风形式等作为自变量建立室内微生物浓度的预测模型，模型的形式多为多重线性回归模型。 根据以上调研结果，设计了调研方案，并介绍了多重线性回归分析和非线性回归分析的基础理论，给出了多重回归模型的建模步骤、评价标准和模型的选用条件。在大量的现场调研数据的基础上，通过数据整理与理论分析发现，南京地区夏季住宅室内细菌和真菌的浓度分布相似，都集中在 200~800 CFU/m3 之间，这可以为南京地区标准的制定提供参考。室内细菌浓度主要分布在安德森采样器第 5 级 (1.1 μm ~2.1 μm)，室内外真菌浓度和室外细菌浓度主要分布在第 4 (2.1 μm ~3.3 μm)、5 级 (1.1 μm ~2.1 μm)。在关窗采样的情况下，室内外细菌的粒径分布存在差异，并且两者无显著相关性，可以推测室内细菌基本不受室外细菌影响。室内外真菌以及室外细菌的粒径分布近似，可以推测室内真菌主要来源于室外。 按照多重回归模型的建立步骤，分别建立了多重线性回归模型以及非线性回归模型。建模的过程中，初步得出的多重线性回归模型不满足方差齐性条件，因此利用加权最小二乘法，解决了其方差不齐性的问题。本次研究进行数据分析时发现了 PM2.5 浓度与室内空气细菌浓度的分段关系，结合这种特性，建立了 多重非线性分段函数模型。最后对建立的模型进行对比和验证，得出本次研究建立的多重非线性分段函数的拟合效果和预测精度均优于多重线性回归模型。 关键词：室内微生物，污染控制，预测，影响因素 I Abstract ABSTRACT Indoor microorganisms have an impact on human health, and even cause serious casualties when they are involved in pathogenic microorganisms. In order to better control the level of indoor microbial pollution, online monitoring and early warning of microbial pollution is an ideal choice. However, there are the following problems. The acquisition ti