如何应对pm2.5

细颗粒物PM2.5的危害与防护

     细颗粒物又称细粒、细颗粒。PM2.5:指环境空气中空气动力学当量直径小于等于 2.5 微米的颗粒物,也称细颗粒物。能较长时间悬浮于空气中,其在空气中含量(浓度)越高,就代表空气污染越严重。可吸入颗粒物又称为PM10,指空气动力学当量直径在10微米以下的颗粒物。[1]在职业危害相关技术标准中,将能够较长时间悬浮于空气中的固体颗粒统称为“粉尘”。PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,也称为可入肺颗粒物。它的直径还不到人的头发丝粗细的1/20。虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分,但它对空气质量和能见度等有重要的影响。与较粗的大气颗粒物相比,PM2.5粒径小,比表面积大,活性强,易附带有毒、有害物质(例如,重金属、微生物等),且在大气中的停留时间长、输送距离远,因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。

危害影响

对颗粒的长期暴露可引发心血管病和呼吸道疾病以及肺癌。当空气中PM2.5的浓度长期高于10 μg/m3,就会带来死亡风险的上升。浓度每增加10 μg/m3,总死亡风险上升4%,心肺疾病带来的死亡风险上升6%,肺癌带来的死亡风险上升8%。此外,PM2.5极易吸附多环芳烃等有机污染物和重金属,使致癌、致畸、致突变的机率明显升高。

预防方法

  1. 过滤法:包括空调、加湿器、空气清新器等,优点是明显降低PM2.5的浓度,缺点是滤膜需要清洗或更换。
  2. 水吸附法:超声雾化器、室内水帘、水池、鱼缸等,能够吸收空气中的亲水性PM2.5,缺点是增加湿度,憎水性PM2.5不能有效去除。
  3. 植物吸收法:植物叶片具有较大的表面积,能够吸收有害气体和吸附PM2.5,优点是能产生有利气体,缺点是吸收效率低,有些植物会产生有害气体。

生活应对

1、雾霾天气少开窗,最好不出门或晨练
    雾霾天气不主张早晚开窗通风,最好等月亮出来再开窗通风。雾霾天气是心血管疾病患者的“危险天”,尤其是有呼吸道疾病和心血管疾病的老人,雾天最好不出门,更不宜晨练,否则能诱发病情,甚至心脏病发作,引起生命危险。专家指出,之所以说雾天是心血管疾病患者的“危险天”,是因为起雾时气压高,空气中的含氧量有所升高,人们很容易感到胸闷,早晨潮湿寒冷的雾气还会造成冷刺激,很容易导致食管管痉挛、血压波动、心脏负荷加重等。同时,雾中的一些病原体会导致头痛,甚至诱发高血压、脑溢血等疾病。因此,患有心血管疾病的人,尤其是年老体弱者,不宜在雾天出门,更不宜在雾天晨练,以免发生危险。
2、外出戴专业防尘口罩
pm2.5
 
 
    一般常规口罩不会起到作用,因为颗粒物太细小,KN90,KN95,N95级别的防尘口罩才能有效过滤这类细颗粒物,同时还要选择适合自己的口罩,避免不密合导致周围泄漏。另外,外出归来,应立即清洗面部及裸露的肌肤。比较好
的防pm2.5的口罩主要是滤片而不是口罩,比如有活性炭滤片的口罩以及医用口罩是无法防pm2.5的,像 3M、洁森,还有海藻纤维滤片的海之净纯口罩,等等不错的品牌。
 
3、多喝桐桔梗茶、桐参茶、桐桔梗颗粒、桔梗汤等“清肺除尘”茶饮
桐桔梗茶有清火滤肺尘功能,能加强肺泡细胞排出有毒细颗粒物的能力,能协助人体排出体内积聚的PM2.5颗粒物及其他有害物质。
4、少量补充维生素D
冬季雾多、日照少,由于紫外线照射太少,人体内维生素D生成不足,有些人还会产生精神压抑、情绪低落等现象,必要时可补充一些维生素D。
5、饮食清淡多蜂蜜水
雾天的饮食宜选择清淡易消化且富含维生素的食物,多饮水,多吃新鲜蔬菜和水果,这样不仅可补充各种维生素和无机盐,还能起到润肺除燥、祛痰止咳、健脾补肾的作用。少吃刺激性食物,多吃些梨、枇杷、橙子、橘子等食品。
6、深层清洁
人体表面的皮肤直接与外界空气接触,很容易受到雾霾天气的伤害。尤其是在繁华喧嚣十面“霾”伏的都市中,除了随时要应对雾霾危“肌”外,由于建筑施工、汽车尾汽、工业燃料燃烧、燃放烟花爆烛等原因造成悬浮颗粒物多,难免会堵塞在毛孔中形成黑头,造成毛孔阻塞、角质堆积、肌肤起皮等肌肤问题,所以自我保护的首要措施就是深层清洁肌肤表层,清洁毛孔。
7、尽量减少吸烟甚至不吸烟
烟雾中有大量pm2.5,会对人体有着直接和间接的危害。如果无法阻止周边的人吸烟,那么应该尽量远离烟雾。

转载于:https://www.cnblogs.com/chero/p/3461969.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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