Abstract This study presents one of the first long term datasets including a statistical summary of PM 2.5 concentrations obtained from one-year monitoring in 190 cities in China. We found only 25 out of 190 cities could meet the National Ambient Air Quality Standards of China and the population-weighted mean of PM 2.5 in Chinese cities are 61 μg/m 3 , ~3 times as high as global population-weighted mean, highlighting a high health risk. PM 2.5 concentrations are generally higher in north than in south regions due to relative large PM emissions and unfavorable meteorological conditions for pollution dispersion. A remarkable seasonal variability of PM 2.5 is observed with the highest during the winter and the lowest during the summer. Due to the enhanced contributions from dust particles and open biomass burning, high PM 2.5 abundances are also found in the spring (in Northwest and West Central China) and autumn (in East China), respectively. In addition, we found the lowest and highest PM 2.5 often occurs in the afternoon and evening hours, respectively, associated with daily variation of the boundary layer depth and anthropogenic emissions. The diurnal distribution of the PM 2.5 -to-CO ratio consistently displays a pronounced peak during the afternoon periods, reflecting a significant contribution of secondary PM formation.

Volatile fatty acids (VFAs) are important mid-products in the production of methane, and their concentrations affect the efficiency of fermentation. However, their effects on methane yield and methanogenic bacteria growth have been less extensively studied. To address these effects, acetic acid, propionic acid, butyric acid and ethanol were used as substrates and an L9(34) orthogonal table was adopted to design anaerobic digestion tests. When the highest concentrations of ethanol, acetic acid and butyric acid were 2400, 2400 and 1800 mg L−1, respectively, there was no significant inhibition of the activity of methanogenic bacteria. However, when the propionic acid concentration was increased to 900 mg L−1, significant inhibition appeared, the bacteria concentration decreased from 6 × 107 to 0.6–1 × 107 ml−1 and their activity would not reconvert. These effects resulted in the accumulation of ethanol and VFAs, and the total methane yield consequently became very low (<321 ml). The original propionic acid concentration had a significant inhibitory effect on methanogenic bacteria growth (P < 0.01). An optimization analysis showed that ethanol, acetic acid, propionic acid and butyric acid at concentrations of 1600, 1600, 300 and 1800 mg L−1, respectively, led to the maximum accumulative methane yield of 1620 ml and the maximum methanogenic bacteria concentration of 7.3 × 108 ml−1.

Abstract. Equivalent black carbon (EBC) measured by a multi-wavelength Aethalometer can be apportioned to traffic and wood burning. The method is based on the differences in the dependence of aerosol absorption on the wavelength of light used to investigate the sample, parameterized by the source-specific absorption Ångström exponent (α). While the spectral dependence (defined as α values) of the traffic-related EBC light absorption is low, wood smoke particles feature enhanced light absorption in the blue and near ultraviolet. Source apportionment results using this methodology are hence strongly dependent on the α values assumed for both types of emissions: traffic αTR, and wood burning αWB. Most studies use a single αTR and αWB pair in the Aethalometer model, derived from previous work. However, an accurate determination of the source specific α values is currently lacking and in some recent publications the applicability of the Aethalometer model was questioned.Here we present an indirect methodology for the determination of αWB and αTR by comparing the source apportionment of EBC using the Aethalometer model with 14C measurements of the EC fraction on 16 to 40 h filter samples from several locations and campaigns across Switzerland during 2005–2012, mainly in winter. The data obtained at eight stations with different source characteristics also enabled the evaluation of the performance and the uncertainties of the Aethalometer model in different environments. The best combination of αTR and αWB (0.9 and 1.68, respectively) was obtained by fitting the Aethalometer model outputs (calculated with the absorption coefficients at 470 and 950 nm) against the fossil fraction of EC (ECF ∕ EC) derived from 14C measurements. Aethalometer and 14C source apportionment results are well correlated (r = 0.81) and the fitting residuals exhibit only a minor positive bias of 1.6 % and an average precision of 9.3 %. This indicates that the Aethalometer model reproduces reasonably well the 14C results for all stations investigated in this study using our best estimate of a single αWB and αTR pair. Combining the EC, 14C, and Aethalometer measurements further allowed assessing the dependence of the mass absorption cross section (MAC) of EBC on its source. Results indicate no significant difference in MAC at 880 nm between EBC originating from traffic or wood-burning emissions. Using ECF ∕ EC as reference and constant a priori selected αTR values, αWB was also calculated for each individual data point. No clear station-to-station or season-to-season differences in αWB were observed, but αTR and αWB values are interdependent. For example, an increase in αTR by 0.1 results in a decrease in αWB by 0.1. The fitting residuals of different αTR and αWB combinations depend on ECF ∕ EC such that a good agreement cannot be obtained over the entire ECF ∕ EC range using other α pairs. Additional combinations of αTR = 0.8, and 1.0 and αWB = 1.8 and 1.6, respectively, are possible but only for ECF ∕ EC between ∼ 40 and 85 %. Applying α values previously used in the literature such as αWB of ∼ 2 or any αWB in combination with αTR = 1.1 to our data set results in large residuals. Therefore we recommend to use the best α combination as obtained here (αTR = 0.9 and αWB = 1.68) in future studies when no or only limited additional information like 14C measurements are available. However, these results were obtained for locations impacted by black carbon (BC) mainly from traffic consisting of a modern car fleet and residential wood combustion with well-constrained combustion efficiencies. For regions of the world with different combustion conditions, additional BC sources, or fuels used, further investigations are needed.

Abstract. During winter 2013, extremely high concentrations (i.e., 4–20 times higher than the World Health Organization guideline) of PM2.5 (particulate matter with an aerodynamic diameter < 2.5 μm) mass concentrations (24 h samples) were found in four major cities in China including Xi'an, Beijing, Shanghai and Guangzhou. Statistical analysis of a combined data set from elemental carbon (EC), organic carbon (OC), 14C and biomass-burning marker measurements using Latin hypercube sampling allowed a quantitative source apportionment of carbonaceous aerosols. Based on 14C measurements of EC fractions (six samples each city), we found that fossil emissions from coal combustion and vehicle exhaust dominated EC with a mean contribution of 75 ± 8% across all sites. The remaining 25 ± 8% was exclusively attributed to biomass combustion, consistent with the measurements of biomass-burning markers such as anhydrosugars (levoglucosan and mannosan) and water-soluble potassium (K+). With a combination of the levoglucosan-to-mannosan and levoglucosan-to-K+ ratios, the major source of biomass burning in winter in China is suggested to be combustion of crop residues. The contribution of fossil sources to OC was highest in Beijing (58 ± 5%) and decreased from Shanghai (49 ± 2%) to Xi'an (38 ± 3%) and Guangzhou (35 ± 7%). Generally, a larger fraction of fossil OC was from secondary origins than primary sources for all sites. Non-fossil sources accounted on average for 55 ± 10 and 48 ± 9% of OC and total carbon (TC), respectively, which suggests that non-fossil emissions were very important contributors of urban carbonaceous aerosols in China. The primary biomass-burning emissions accounted for 40 ± 8, 48 ± 18, 53 ± 4 and 65 ± 26% of non-fossil OC for Xi'an, Beijing, Shanghai and Guangzhou, respectively. Other non-fossil sources excluding primary biomass burning were mainly attributed to formation of secondary organic carbon (SOC) from non-fossil precursors such as biomass-burning emissions. For each site, we also compared samples from moderately to heavily polluted days according to particulate matter mass. Despite a significant increase of the absolute mass concentrations of primary emissions from both fossil and non-fossil sources during the heavily polluted events, their relative contribution to TC was even decreased, whereas the portion of SOC was consistently increased at all sites. This observation indicates that SOC was an important fraction in the increment of carbonaceous aerosols during the haze episode in China.

Atmospheric black carbon (BC) over coastal regions poses a threat in terms of both climate change and human health. However, the provenance of aerosol BC, particularly its subfractions (char-BC and soot-BC, which have different physicochemical properties), is poorly constrained. Here, we apportioned the sources of char-BC and soot-BC in year-round PM2.5 samples from a coastal receptor island off southern China. Char-BC dominated, accounting for 88.6 ± 13.2% of the total BC. The two BC subfractions exhibited distinct seasonal variation patterns, which may be attributed to differences in their sources and hydrophilicity. Combustion of liquid fossil fuels, including bunker fuel, diesel, and gasoline, contributed more highly to soot-BC (71.4%) than to char-BC (53.9%). Conversely, combustion of solid fuels, including biomass and coal, contributed more highly to char-BC (44.6%) than to soot-BC (6.7%). Bunker fuel combustion, the dominant portion of ship emissions, was the largest contributor to total BC (46.0%), char-BC (45.2%), and soot-BC (56.4%). This indicates that marine ship emissions, rather than land-based sources including biomass and coal combustion, were the dominant source of atmospheric BC in coastal areas, highlighting the importance of controlling maritime ship emissions.

Tagetes patula L. (T. patula) is a Cd hyperaccumulator plant with high ornamental value and strong resistance. Understanding the molecular mechanisms of Cd tolerance in hyper-accumulating plants is important for improving phytoremediation efficiency. This investigation studied to how Cd affected T. patula's physiological characteristics and molecular alterations. With the increase of Cd concentration, chlorophyll content, and root biomass decreased; the activities of antioxidant enzymes such as GST, SOD and POD increased. Initially, Cd accumulated mainly in the root and then transferred upward to the leaves. The molecular mechanisms of T. patula after 150 mg/kg and 250 mg/kg treatments were analyzed by transcriptome. In total, 5429 and 6546 differentially expressed unigenes were identified. Phenylpropanoid biosynthesis and phenylalanine metabolism were identified as key pathways in reaction to Cd stress. In addition, many differential genes involved in the response to Cd stress were identified, including heavy metal transporter protein genes, genes and transcription factors related to Cd detoxification. These results indicate that the response of T. patula to Cd was multifaceted, laying the foundation for studies to improve its tolerance to toxic metals.

first_page Download PDF settings Order Article Reprints Font Type: Arial Georgia Verdana Font Size: Aa Aa Aa Line Spacing:    Column Width:    Background: Open AccessAbstract Oxidative Potential as a Health Risk Estimation of Ambient PM2.5 in Chiang Mai City, Northern Thailand: A Study in 2021 † by Teetawat SantijitpakdeeTeetawat Santijitpakdee SciProfiles Scilit Preprints.org Google Scholar 1,2,3,*, Tippawan PrapamontolTippawan Prapamontol SciProfiles Scilit Preprints.org Google Scholar 1, Pitakchon PonsawansongPitakchon Ponsawansong SciProfiles Scilit Preprints.org Google Scholar 1, Sawaeng KawichaiSawaeng Kawichai SciProfiles Scilit Preprints.org Google Scholar 1, Nichakorn TaejajaiNichakorn Taejajai SciProfiles Scilit Preprints.org Google Scholar 1, Wenhuai SongWenhuai Song SciProfiles Scilit Preprints.org Google Scholar 3,4, Fang CaoFang Cao SciProfiles Scilit Preprints.org Google Scholar 3,4 and Yanlin ZhangYanlin Zhang SciProfiles Scilit Preprints.org Google Scholar 3,4 1 Environment and Health Research Group, Research Institute for Health Sciences (RIHES), Chiang Mai University, Chiang Mai 50200, Thailand 2 School of Health Sciences Research (SHSR), Research Institute for Health Sciences (RIHES), Chiang Mai University, Chiang Mai 50200, Thailand 3 School of Applied Meteorology, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China 4 Atmospheric Environment Center, Joint Laboratory for International Cooperation on Climate and Environmental Change Ministry of Education (ILCEC), Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China * Author to whom correspondence should be addressed. † Presented at the 1st International Electronic Conference on Toxics, 20–22 March 2024; Available online: https://sciforum.net/event/IECTO2024. Proceedings 2024, 102(1), 23; https://doi.org/10.3390/proceedings2024102023 Published: 3 April 2024 Download keyboard_arrow_down Download PDF Download PDF with Cover Download XML Download Epub Versions Notes Keywords: oxidative potential; PM2.5 components; health risk; Chiang Mai City This study aims to ascertain the oxidative potential (OP) of PM2.5 in Chiang Mai (CM) City, Northern Thailand. Chiang Mai suffers from severe air pollution, which poses a health risk. Dithiothreitol assay (DTT) was used to analyze the OP of 53 samples of PM2.5 filters collected between January and April 2021 using a medium-volume air sampler with a flow rate of 100 L/minute for 24 h every other day. We analyzed components of PM2.5, including carbonaceous content [i.e., organic carbon (OC), elemental carbon (EC), water soluble organic carbon (WSOC)], eight water-soluble inorganic ions (WSIIs), and twenty-one metal components.Our study found that OPDTTv (volume-normalized DTT activity) in PM2.5 had an average of 0.13 ± 0.01 nmol/min/m3 and OPDTTm (mass-normalized DTT activity) had an average of 2.44 ± 0.24 pmol/min/μg. OPDTTv was moderately correlated with carbonaceous components (r = 0.44 − 0.50, p < 0.01), WSII components (r = 0.41 − 0.55, p < 0.01), and metal components (r = 0.40 − 0.48, p < 0.01). No significant positive correlation between thesePM2.5 components and the OPDTTm was found in this study. Interestingly, moderate positive correlations were observed between OPDTTv and potassium (K, K+) and WSOC, indicating that these sources were primarily derived from biomass combustion tracers and secondary organic aerosols, respectively. Moderate positive correlations were also observed between OPDTTv and secondary ions (NO3−, NH4+). The redox-active nature of NO3− produced by gases and free radicals led to OPDTTv associations with secondary ions. Furthermore, associations were found between OPDTTv and transition metals such as copper (Cu) and iron (Fe), which contribute to generating oxidative stress.Our study showed that the OP of PM2.5 is dominated by carbonaceous components from burning biomass, secondary organic aerosols, and transition metals. Further OP studies of other chemical components in PM2.5 should also be explored to estimate more potential health risks. Author ContributionsConceptualization, T.S. and T.P.; methodology, P.P.; validation, S.K.; formal analysis, T.S.; investigation, T.P.; resources, Y.Z. and F.C.; data curation, N.T.; writing—original draft preparation, T.S.; writing—review and editing, T.P.; supervision, S.K., W.S., Y.Z. and F.C.; project administration, T.P.; funding acquisition, T.S. and T.P. All authors have read and agreed to the published version of the manuscript.FundingThis research was funded by Research Institute for Health Sciences (RIHES), Chiang Mai University (CMU) Grant Number 001/2566 to TS. PM2.5 sampling and PM2.5 chemical analyses essential for this research were funded by The National Research Council of Thailand (project: Determination of secondary aerosol sources of ambient PM2.5 in Chiang Mai city: A year-round campaign in 2021, project ID: 31249 to TP). Additionally, I was appreciated with Fundamental Fund 2566, Chiang Mai University are gratefully acknowledged for partially tuition fees during study in Master of Science in Health Sciences Research, School of Health Sciences Research (SHSR).Institutional Review Board StatementNot applicable.Informed Consent StatementNot applicable.Data Availability StatementThe data that support the findings of this study are available from the corresponding author on reasonable request.Conflicts of InterestThe authors declare no conflict of interest.Disclaimer/Publisher's Note: The statements, opinions and data contained in all publications are solely those of the individual author(s) and contributor(s) and not of MDPI and/or the editor(s). MDPI and/or the editor(s) disclaim responsibility for any injury to people or property resulting from any ideas, methods, instructions or products referred to in the content. © 2024 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Share and Cite MDPI and ACS Style Santijitpakdee, T.; Prapamontol, T.; Ponsawansong, P.; Kawichai, S.; Taejajai, N.; Song, W.; Cao, F.; Zhang, Y. Oxidative Potential as a Health Risk Estimation of Ambient PM2.5 in Chiang Mai City, Northern Thailand: A Study in 2021. Proceedings 2024, 102, 23. https://doi.org/10.3390/proceedings2024102023 AMA Style Santijitpakdee T, Prapamontol T, Ponsawansong P, Kawichai S, Taejajai N, Song W, Cao F, Zhang Y. Oxidative Potential as a Health Risk Estimation of Ambient PM2.5 in Chiang Mai City, Northern Thailand: A Study in 2021. Proceedings. 2024; 102(1):23. https://doi.org/10.3390/proceedings2024102023 Chicago/Turabian Style Santijitpakdee, Teetawat, Tippawan Prapamontol, Pitakchon Ponsawansong, Sawaeng Kawichai, Nichakorn Taejajai, Wenhuai Song, Fang Cao, and Yanlin Zhang. 2024. "Oxidative Potential as a Health Risk Estimation of Ambient PM2.5 in Chiang Mai City, Northern Thailand: A Study in 2021" Proceedings 102, no. 1: 23. https://doi.org/10.3390/proceedings2024102023 Article Metrics No No Article Access Statistics Multiple requests from the same IP address are counted as one view.

HONO, or gaseous nitrous acid, has a significant impact on air quality and climate. An atmospheric gaseous nitrous acid （HONO） observation study was carried out in December 2021 （winter） and July 2022 （summer） in the Jiangbei New District of Nanjing City, respectively. Using the HONO concentration observation data, combined with the atmospheric NO