热量变化

北京空气质量变好了，还是变差了?这是问题吗?这当然是问题，尤其经过经济学家严谨的观察和数据分析，一切并非那么“显而易见”。　　在本文中，北大国家发展研究院胡大源教授以详实的数据描绘了“PM2.5遭遇战”，并分析了PM2.5的变化趋势。　　胡大源教授认为，既然目前北京空气污染物的清除主要靠“等风来”，那么对未来几年风速风向变化的不确定性就应当有充分的预期。一旦遇到2011年和2012年冬季那样的持续静稳天气，PM2.5年均浓度很可能还会出现反弹。　　PM2.5遭遇战与信息公开　　在北京市各项空气污染治理措施中，耗资巨大的“煤改气”作用最为显著，空气质量监测指标二氧化硫持续改善。1994年为83每立方米微克，1998年曾上升到120微克，此后持续下降，平均每年降幅为11.5%，2015年北京年平均二氧化硫浓度仅每立方米15微克，低于我国环境空气污染物浓度限值20微克的一级标准。　　但对公众感受影响更大的是能见度的变化。然而，在环保部门发布的各项监测指标中，大多是气态污染物，并不直接影响能见度。自上世纪90年代以来，国内外学术研究结果不断得到验证：悬浮在空气中更为细小的颗粒物(如PM2.5)对能见度的影响更大。　　北京冬天通常的气候特征是干冷多风，然而2011年10月中旬至2012年2月中旬，北京却经历了一个多雪的冬天，先后下了10场中雪或雨夹雪。平均风速低于常年，空气相对湿度高，这些气象条件都不利于空气中污染物的扩散。平均能见度只有往年的50%至60%。　　2011年10月，美国驻华大使馆公布的空气质量监测数据，让PM2.5(细颗粒物)质量浓度走进了公众视野。“北京空气质量指数439，PM2.5细颗粒浓度408，空气有害̷”。　　对此，我国有关部门负责同志的回应为：“PM2.5是老问题，不是新问题，更不是新发现”。2012年1月，“环保部门整理文献资料后得出的结论是，北京市PM2.5年均浓度已由2000年的每立方米100到110微克降至2010年的每立方米70到80微克”。　　2012年2月，中国国务院同意发布新修订的《环境空气质量标准》，该标准增加了PM2.5监测指标。与此同时，北京开始实验性的监测并实时发布每日PM2.5监测数据。在“2013北京市环境状况公报”中首次公布了PM2.5质量浓度年日均值为每立方米90微克，美国大使馆监测的2013年北京PM2.5质量浓度年日均值为每立方米102微克。围绕北京PM2.5数据，“中美监测结果比较”在实时检测结果公布之初曾经引发媒体的热议和公众的广泛关注。　　下图是我们收集到的、公开发表的有关北京年均PM2.5浓度的研究与监测结果，其中右侧2013至2015年PM2.5浓度监测数据是2014年以后北京市环境状况公报中正式发布的。如果我们将时间到推至2010年，不难看出“北京10年来PM2.5呈下降趋势”并不明显。无论是美国大使馆的每立方米102微克，还是1993年北京环境状况公报中的每立方米90微克，均明显高于 “2010年的每立方米70到80微克”的结论。　　数据造假是公众深恶痛绝的弊端，也是造成政府有关部门失信于民的重要原因。美国大使馆的PM2.5年均浓度由于监测数据信息公开，便于核对，因而容易被公众认为可信。而北京环保部门并未公布PM2.5年均值的具体计算方法和监测数据，无法核对，因此被认为容易受行政干预而降低可信度。尽管有关部门正式发布了PM2.5的实时监测数据，但实时数据通常需要进行必要的审核及补充修正后生成正式记录，年均值应该是在正式记录的日均值基础上计算出来的。此外，北京35个监测点的记录如何平均?是否加权?均应该明确说明。可核对是公众监督的基础，不可核对又怎样保证数据的准确?更谈不上获得公众的信任。　　对于这场由特殊天气条件引发的北京PM2.5遭遇战，尽管美国大使馆公布其在北京、上海等城市的PM2.5监测数据“不合法”、“空气有害”或许夸大其词，但却在客观上推动了我国空气质量监测数据的信息公开，体现了我国与发达国家在空气质量上存在的巨大差距。　　北京PM2.5的变化趋势　　与TSP和PM10相比，PM2.5(空气中的细颗粒物)对能见度影响最大。然而北京有关部门发布的PM2.5年均浓度监测数据只有短短的三年。因此，推断和探讨过去10余年间北京的PM2.5浓度状况，就成为分析判断北京空气质量变化趋势的关键。国内外研究成果均表明，PM2.5在PM10的占比的变化有一定的规律可循。我们收集了过去十余年年全国304个PM2.5和PM10的年均浓度数据，通过建立计量经济模型，推算出北京在2000年之前PM2.5浓度约在125微克左右，与最近三年平均浓度86微克相比，总的来看，呈现出持续波动下降的趋势。　　下图为北京PM10监测值与PM2.5模型推测值的变化趋势　　事实上，北京的各项空气污染治理确实取得了显著的成效。我们收集了北京1999-2015期间140个PM2.5浓度月度数据，在控制主要天气因素(如风速)和季节变化等解释变量的基础上，分析能源结构调整和烟尘粉尘减排等治理措施与PM2.5浓度变化之间的关联关系。计量经济模型结果表明，北京市日均天然气消费每增加100万立方米，PM2.5浓度就平均下降1微克/立方米。2000年北京市日均天然气消费量为353万立方米，2015年涨到了3983万立方米，15年间增长了3600万立方米。从理论上看，在其它解释变量不变的情况下，“煤改气”对北京PM2.5下降做出的贡献高达36微克/立方米。为此，北京居民也付出了很大的代价，单就供暖一项来粗略估算，成本就增加了3倍左右。　　与TSP相比，在北京对于可吸入颗粒物PM10的治理难度通常会更大一些，根据我们收集到的北京年均监测记录估算的PM10平均每年降幅约在每立方米4至5微克之间。根据监测记录建立模型估算的结果为：北京PM2.5浓度平均每年下降2至3微克。　　从理论上讲，PM2.5的下降幅度不大可能超过PM10。这不仅由于PM2.5是PM10的组成部分，而且由于PM2.5组成成分更为复杂，治理过程不仅事关工业排放，还会涉及居民出行与日常生活习惯，因而持续下降的难度也会越来越大。三年来北京PM2.5的持续下降既是人努力的结果，也有天帮忙的成分。既然目前北京空气污染物的清除主要靠“等风来”，那么对未来几年风速风向变化的不确定性就应当有充分的预期。一旦遇到2011年和2012年冬季那样的持续静稳天气，PM2.5年均浓度很可能还会出现反弹。　　长期以来，政府有关部门对于环境治理只注意到其自然科学和工程技术的一面，而忽视了涉及社会经济与传媒沟通方面的规律。从社会心理学的角度来看，多年来环境信息不公开的一个后果就是导致判断评价事物时的参照系错位。　　2002年诺贝尔经济学奖获得者卡尼曼在《思考，快与慢》一书中讲述前景理论时谈到：“评估与中性参照点(如现状)有关，高于参照点的结果就是所得，低于参照点的结果就是损失”。尽管北京十多年前的空气质量更糟糕，然而由于环境质量信息公开程度低，公众与传媒不了解实际情况，一遇突发情况，政府有关部门的回应又难以服众，致使媒体和公众在批判北京空气质量变化趋势时，单凭感觉和记忆，或以发达国家的现状作为参照系，代替了北京以往的空气质量变化实情，从而得出结论：北京的空气质量变差了。　　这种参照系错位，不但不利于公众对已有成就的认同，而且增大了未来空气污染治理取得成效的难度。暂且不论北京PM2.5下降到每立方米60微克需要付出的何等代价及其不确定性，即便几年后达到了上述目标，仍与主要发达国家十几微克的现状相距甚远。

英国哈德斯菲尔德大学的Gareth Parkes博士和英国Linkam Scientific Instruments的Duncan Stacey将差示扫描量热法与热显微镜相结合，用于分析材料的能量变化和光学特征。用于本研究的设备的标记照片。 A) 光学 DSC450,b) Linkam 成像站（立体显微镜），c) 高分辨率数码相机，d) 运行 LINK 的 PC，e) 控制器单元，f) 液氮泵单元，g) 触摸屏控制和 h) 液氮储罐© Ashton, G.P., Charsley E.L., Harding, L.P., and Parkes, G.M.B. Applications of a simultaneous differential scanning calorimetry — thermomicroscopy system. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, 2022 147: 1345-1353了解材料在不同条件下的行为方式对于优化它们在几乎所有应用中的使用至关重要，从工业聚合物到药物研发。热显微镜等热分析方法使研究人员能够观察材料在反应过程中的光学和物理转变。通过集成其他技术，例如差示扫描量热法(DSC)，还可以测量能量变化（焓）。DSC是最广泛使用的热分析技术之一，用于测量与材料热转变相关的温度和热流。虽然它可以用来测量几乎任何随着能量变化而发生的反应，但DSC是非特异性的。因此，它必须与其他方法（如热显微镜）结合使用，以直接观察相变，如固-固转变以及聚变反应和分解。尽管结合DSC和热显微镜具有明显的优势，并且可以使用集成这两种方法的系统，但令人惊讶的是，使用同步DSC热显微镜分析各种材料的研究很少。数码显微镜质量的提高和实验室可用计算能力的提高可能会在未来几年引起人们对这项技术的更大兴趣。由Gareth Parkes博士领导的英国哈德斯菲尔德大学热方法研究中心(TMRU)的研究人员研究了将热通量 DSC板结合到热台中以允许对同一样品进行DSC-热显微镜测量的使用，同时。在本文中，我们探讨了这项技术在获取有关各种材料的光学和焓性质信息方面的优势——这些材料的选择是基于它们显示出光学跃迁和/或能量变化并涵盖广泛的系统这一事实。新型热系统在本研究中，最近引入的DSC-热显微系统用于研究硝酸铷的相变和聚乙烯的氧化。这是第一次在同一仪器上使用DSC和热显微镜分析这些材料。光学DSC450系统包括一个集成到热台中的热通量DSC板、一个T96-S温度控制器单元和LINK软件（如上图所示）。该系统在-150至450°C的温度范围内运行。热显微成像是通过与立体显微镜耦合的高分辨率数码相机获得的。聚合物的热稳定性聚乙烯为了更好地了解聚合物材料的氧化降解及其对高温稳定性的影响，TMRU小组对超高分子量聚乙烯 (UHMWPE)进行了氧化诱导时间(OIT)实验。采用光学DSC450系统将样品温度控制在30-205°C之间，并在惰性氮气气氛下分析OIT效应，然后在等温期间切换到干燥空气。在起始温度Tonset 109.9°C时观察到UHMWPE的熔化（如下图左所示），DSC曲线表明放热氧化的开始。同时使用热显微镜，光学显微照片能够以光学方式观察这些过程并与DSC曲线相关联。随着氧化降解的开始，研究人员可以看到液态聚合物熔化后表面质地的变化。OIT测试显示了预期的DSC曲线，但在氧化开始时发生的表面形态细微变化的其他信息通过光学方式揭示。正在对超高分子量聚乙烯(UHMWPE)样品进行氧化诱导试验。DSC曲线（蓝色实线）和温度程序（红色虚线）已绘制为时间的函数。垂直线表示气体何时从N2切换到空气。选定的显微照片（标记为t0和 a-c）链接到 DSC配置文件© Ashton, G.P., Charsley E.L., Harding, L.P., and Parkes, G.M.B. Applications of a simultaneous differential scanning calorimetry — thermomicroscopy system. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, 2022 147: 1345-1353使用DSC450(Linkam Scientific)分析硝酸铷。差示扫描量热法(DSC)（下）和感兴趣区域 (ROI)强度（上）曲线绘制为温度的函数。选定的显微照片（标记为a、b）链接到DSC和ROI配置文件© Ashton, G.P., Charsley E.L., Harding, L.P., and Parkes, G.M.B. Applications of a simultaneous differential scanning calorimetry — thermomicroscopy system. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, 2022 147: 1345-1353可视化相变硝酸铷显示出多种多晶型转变的材料通常是有用的温度校准标准，因为它们能够覆盖很宽的温度范围。在这项研究中，该小组评估了硝酸铷的多晶型转变，这是一种在150-280°C温度范围内具有三种不同固态转变的材料。 DSC曲线显示三个峰对应于固-固转变，最终峰对应于样品熔化（如上图左所示）。来自热显微镜的相应感兴趣区域(ROI)轮廓显示与由样品反射光强度(RLI)变化引起的一系列步骤相同的转变。这些结果表明，当样品保持无色时，在辨别相变时，将热显微术中的RLI与DSC结合使用的好处。TMRU的小组还使用DSC450研究了低温校准标准，阐明了温度循环对材料的影响。未来的应用本研究中的实验证明了DSC和热显微镜的互补性，以及同时热分析在揭示某些材料的复杂热过程方面的好处。DSC-热显微术可以在材料研究中提供更丰富的信息，因为光学图像有助于解释通常复杂和重叠的DSC曲线。预计该技术将在聚合物和制药领域变得越来越流行。TMRU的研究小组目前正在探索DSC450的独特设计是否有助于通过光学手段研究材料的导热性。

除了传统的一日三餐外，喝个下午茶、来点夜宵也逐渐成为生活的时尚，每天我们都会摄入大量而种类丰富的食物，而我们到底吃了多少热量呢，这就不得而知了。如果不合理控制会对人体造成很多危害，主要包括两种情况——不足或者过剩。能量不足主要体现在老人、儿童及孕妇或哺乳期的妇女，他们的生命机体较为特殊，能量供应不足，就会使老人的肌肉力量变弱、免疫力下降，甚至生活无法自理，小孩生长发育迟缓，孕妇有可能导致胎儿畸形甚至流产，脑细胞发育不完全，使生命质量下降；能量过剩主要危害是引发肥胖、脑梗塞、糖尿病等。如果平时饮食习惯不好，暴饮暴食、过度饮酒、过多的吃宵夜等等，不关心食品能量也都可能导致身体素质下降。 现在常用的热量分析方法有化学分析法、食品成分表法。化学分析法是对样品进行成分检测，测得样品各营养成分的含量，根据各营养素能量转化系数计算总热量，缺点是检测周期长，检测人员专业要求高，检测成本高。食品成分表法是根据样品的配方，查阅营养成分表，计算总能量，缺点是地域性强，原料量不准确，准确度无保障。 卡路里分析仪，也叫热量测试仪是测定卡路里的新技术。该仪器是日本公司花费7 年时间，斥资约2 亿人民币全力打造的直接测试食品能量的全新仪器。样品不需要复杂的前处理，不需要对身体有害的有机溶剂，不需要漫长的测试周期，仅需5min，就能测出样品的能量。该仪器不仅可以测单纯的饼干、蛋糕等加工食品，还可以测烹饪菜肴、混合食品等各种类型食品。操作简单，测试周期短，结果准确可靠，该仪器能够解决科研、产品创新、宣传过程中的很多热量问题。该仪器采用近红外分光分析法。以卤素灯为光源，通过专门设计的光源镜筒高效提取近红外波长区域的光线，并使其入射到AOTF（Acousto-Optic Tunable Filter 音响滤器），可以获得任意波长的近红外光。输出的近红外光照射样品，测定反射光（透过光）。通过分光度值的组合计算样品卡路里。核心技术在于建立的几十万个数据库，采用了zhuan利算法，这在世界多个国家包括中国都申请了zhuan利。庞大的数据库确保测试准确度高、重复性好。 可检测指标：热量/卡路里、蛋白质、脂肪、碳水化合物、水分、酒精等。