空气中的颗粒物会危害人体健康并影响大气能见度,其中,流行病学和毒理学研究表明人群死亡率和发病率与空气中颗粒物的浓度息息相关。当前,大气雾霾污染严峻的形势使得颗粒物污染的治理刻不容缓,而相对室外环境而言,对室内空气中颗粒物的控制显得更为迫切,因为人们每天有80%以上的时间是在有限空间的室内度过,室内空气品质对人们健康的影响更大。因此,以室内主要污染物中的PM2.5作为研究重点,展开关于室内外PM2.5浓度间的相关性和室内PM2.5浓度影响因素相关研究,有利于改善室内的空气品质,减少室内人员的污染物暴露风险。本文利用空气质量监测平台了解重庆主城的空气污染状况后,以重庆沙坪坝区的某办公建筑作为研究对象,在夏季对不同空调形式下室内外PM2.5日均浓度进行了监测,并对冬季不同通风状态和不同室内PM2.5散发源强度下的室内外PM2.5浓度和各环境参数进行了实测;利用相关性分析法确定不同室内状态下室内外PM2.5浓度间的相关性、室内PM2.5浓度的水平和影响因素,并提出具体的PM2.5浓度控制措施;最后,对室内人员进行PM2.5浓度的暴露评价,结合质量平衡方程提出了室内PM2.5浓度水平预测模型,并利用实测数据证明了所建立模型预测的准确性。本论文的主要成果与结论有:(1)夏季,重庆地区某办公建筑内的集中式空调、分体式空调以及非空调办公室室内PM2.5浓度均值分别为86.3μg/m3、74.0μg/m3和100.8μg/m3,室内外PM2.5浓度的I/O比均值分别为0.69、0.59和0.81,相关系数分别为0.94、0.77和0.92;室内外PM2.5浓度的相关性与空调系统形式有关,其中,在所讨论的空调形式中以集中空调下最显著,分体式空调下相关性最小。(2)冬季,重庆地区办公建筑在窗户开启、窗户关闭和空调开启三种室内通风状态下,室内PM2.5浓度分别以81.0μg/m3、71.2μg/m3和81.6μg/m3为均值,室内外PM2.5的I/O比均值分别为0.96、0.82、0.69,相关系数为0.91、0.72和0.69;室内处于无明显、轻度和中度PM2.5散发源时,室内PM2.5浓度值分别为70.9±2.8μg/m3、150±9.1μg/m3和207.3±8.8μg/m3,室内外PM2.5浓度差分别为-15.8μg/m3、36.2μg/m3、95.5μg/m3,并根据室内外PM2.5浓度的逐时变化图,得到不同室内环境下所对应的室内外PM2.5传递过程的延迟时间tdy。(3)冬季的相关性分析中,对于重庆地区的办公建筑而言,与室内PM2.5浓度相关的各环境参数有:窗户开启时的室内外温度、室内外相对湿度和室外风向;空调开启时的室内外的温度、湿度;窗户关闭也即室内无明显PM2.5散发源时的室内温度、室外温度、室外相对湿度和室外风向;低度散发源强度时,各参数均不显著;室内存在中度散发源时有室内温度和相对湿度。(4)根据得到的室内PM2.5浓度影响因素,提出了针对窗户开启、窗户关闭、空调开启、室内存在低度和中度PM2.5散发源时PM2.5浓度的控制措施,以便更具有针对性和有效地降低室内PM2.5浓度,从而保证办公室内人员的健康。(5)结合实测的室内PM2.5浓度和室内人员在室内的停留时间情况,得到人员1、2的平均综合PM2.5颗粒物暴露量分别为78.5μg/m3和78.6μg/m3,PM2.5在ET、BB和AI的作用剂量平均值为人员1:409.91μg,248.69μg,108.62μg;人员2:421.37μg,255.78μg,117.5μg。利用室内PM2.5质平衡方程,结合相关性分析所确定的与室内PM2.5浓度相关的各因素,建立了冬季窗户关闭且室内无明显散发源时的室内PM2.5浓度预测模型,并通过数据分析验证了该模型在室内PM2.5浓度预测过程中的准确性。