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岭南农宅围护结构表面优势霉菌的生长特性实验研究  PDF

  • 金玲 1
  • 张洪玲 1
  • 刘胜宇 1
  • ZHANG Hui 2
  • EDWARD Arens 2
  • 丛沛桐 1
  • 刘高源 3
  • 高伟 3
1. 华南农业大学 水利与土木工程学院,广州 510642; 2. 加州大学伯克利分校 建筑环境中心, 伯克利 94720; 3. 广东美的环境电器制造有限公司,广州 528311

中图分类号: X502

最近更新:2025-05-13

DOI:10.11835/j.issn.2096-6717.2024.028

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摘要

为降低岭南地区农宅因围护结构霉变带来的安全和健康危害,在实地取样和正交实验的基础上研究温度和湿度对该地区优势菌生长的影响,并对培养基上霉菌的生长特性进行拟合优选分析,以期扩充建筑中优势霉菌生长特性数据库,为预测霉菌在波动温湿度条件下的生长风险提供理论支持。用刮擦法在岭南典型农宅获取霉斑样品,采用高通量测序法鉴定优势菌种类;在恒温培养箱中设置22、26、30 ℃和60%、70%、85%的温湿度组合,研究优势菌在马铃薯葡萄糖琼脂(Potato Dextrose Agar,简称PDA)培养基上的生长特性,并建立其随时间和温湿度变化的动力学模型;在人工气候室中设置26、30、34 ℃和50%、90%的环境温湿度组合,研究优势菌在常用建材上的生长特性。结果表明:岭南地区以大白灰为内饰面材料的农村住宅围护结构表面的优势菌属为枝孢霉CladosporiumNeoderiesia和枝顶孢霉Acremonium;26 ℃是枝孢霉最容易生长繁殖的环境温度;木材和PDA上环境相对湿度越高,枝孢霉生长越快;Gompertz模型和响应面模型能较好地表征枝孢霉在培养基上的生长特性。

高温高湿是岭南地区显著的气候特点,春季“回南天”和夏季高温多雨均易引起围护结构表面结露,进而引起霉菌等有害微生物的滋生。霉菌在生长繁殖过程中会主动或被动向空气中释放过敏原、霉菌毒[

1-2]。近年来,诸多研究表明长期居住于有霉菌滋生的室内环境的人易出现呼吸和心血管疾病、过敏和哮[3-8],尤其以儿童、孕妇和老年人为中高风险感染人[9]。围护结构滋生霉菌带来健康隐患的同时,也会破坏建筑本身的美观和安全性[10-11]

围护结构表面和室内空气中的真菌种类繁多,已被检测出的有青霉属、曲霉属、枝孢霉属、链球菌属以及葡萄球菌属等。其中,曲霉属、青霉属和枝孢[

12-15]是临床常见致病真菌,可引起皮肤过敏、过敏性肺真菌病等疾[16-17]。青霉属和曲霉属主要存在于空气中,枝孢霉在建筑表面和空气中含量均较[18]。枝孢霉被报道与各类建筑材料(石头、砂浆、玻璃、大理石等)的生物降解有[19-20]。枝孢霉菌体定植在墙体后,其菌丝体在孔内产生的机械力引起的物理生物劣化易导致材料分解,同时它的代谢产物会直接导致墙体化学生物劣化。然而,由于曲霉属的强致病性,已有与建筑物围护结构霉变相关的研究常选用曲霉属为实验菌种进行相关霉菌生长测[21-23]

霉菌的生长繁殖受温度、湿度、营养基质、光照等诸多因素的影[

24],其中温度和湿度是关键影响因素。霉菌生长的最适温度范围为22~35 ℃,实验中,利用控制变量法可以得出特定菌种的最适生长温度。如黑曲霉在28 ℃时生长速率最[25];草酸青霉最适宜的菌丝生长及产孢温度为30 [26]。不同霉菌的最低生长相对湿度也存在不同,Grant[13]评估了室内空气样本中出现的19种霉菌在不同水活度水平下的生长能力,结果显示,在麦芽糖琼脂培养基上,曲霉菌最低生长相对湿度为76%,杂色曲霉和青霉菌最低生长相对湿度为79%。Hoang[23]利用自然接种方法评估黑曲霉孢子悬液在建筑材料上的生长繁殖能力,发现有机基材料的平衡水分含量与材料样品总表面积的50%被真菌覆盖的时间之间存在很强的相关性。

为更方便地预防建筑围护结构霉变,诸多学者致力于开发霉菌滋生风险预测模型。其中,目前最常用的是Sedlbauer[

27]开发的生物热湿模型,该模型被应用于WUFI软件中,使用者可通过输入特定的时间以及环境温湿度数据得到对应的霉菌孢子含水率,以评判室内霉菌生长风险。但该模型也存在一些弊端,如没有菌丝生长的文献数据,将孢子萌发和菌丝生长时间等同;忽略了材料表面粗糙程度、霉菌产孢等情况;仅作为风险评估,不是对生长过程的现实模拟[28]。这些不足均会导致该模型的过度预测,加上室内环境微气候和霉菌种类类型的影响,霉菌的实际生长与理论存在一定差异。

现有的霉菌生长定量评估模型(Logistic模型、Gompertz模型等)是基于食品和农业中的典型霉菌,在特定培养基上描述一定温度和水分活度(Water Activity,简称Aw)内的生长特性建立起来[

2, 29-30]。但Aw与建筑环境中的相对湿度(Relative Humidity,简称RH)存在差[31],基于此,路冰洁[22]以培养基为基质探究空气相对湿度对黑曲霉生长的影响并建立了相关预测模型,在一定程度上为模型的优化提供了特定霉菌的具体生长过程数据。因此,完善室内典型霉菌在不同环境温湿度下的生长特性显得尤为重要。

相对于城市建筑霉菌生长研究而言,农村住宅中霉菌的相关性研究还十分匮乏。农村地区住宅大都以自建房为主,围护结构防潮构造和室内的通风效果不尽如人意,这使得室内微生物及其毒素通常高于城市地[

32]。Moularat[33]对94所房屋(城市和农村各47所)进行了霉菌污染调查,发现农村环境的霉菌污染水平高于城市环境,城市可见霉菌的比例为11%,而农村高达27.8%。中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《农村人居环境整治提升五年行动方案(2021—2025年)》中提出,改善农村人居环境,是实施乡村振兴战略的重点任务。针对农村地区现有住宅进行优势菌种的筛选及其生长特性的基础研究有助于加快农村人居环境整治提升,事关广大农民根本福祉,事关农民群众健康,事关美丽中国建设。

为了降低岭南农宅围护结构霉菌滋生风险,减小室内霉菌带来的健康威胁,需要确定优势菌的种类并通过实验观测描述建筑围护结构中优势菌的生长特性。笔者选择岭南地区受霉菌污染的农村住宅,实施采样并获取优势菌信息,通过对优势菌在不同的温湿度工况的培养,分析优势菌的生长特性,进而建立适合该菌生长的动力学模型,并以此为基础,提出温度和湿度相关联的二级模型,从而为相关霉菌预测模型数据库的完善和优化提供数据支持。此外,霉菌在培养基上的生长不能等同于建材上的生长,培养基有适合霉菌生长的营养条件和水分活度,而建筑材料的表面粗糙情况、毛细管特征以及营养物质等都会影响霉菌的生长繁殖,并且建材的毛细管作用会显著影响其内部含水量,因此,基于培养基试验结果进一步探究了霉菌在建材上的生长特性,以期打破建筑防霉研究壁垒。

1 研究方法

1.1 取样方法

为充分获取围护结构上的霉斑,选用刮擦[

34]行采样。完成采样后,盖好盖子并用封口膜将离心管口密封,放入冷藏箱中运回实验室,于-80 ℃保存。

取样工作于2022年5—6月进行,在粤西、粤东、粤北和珠三角等4个区域各选2户典型农宅进行取样。图1为8户取样点的平面布局,红点代表霉斑取样点的位置(多靠近窗户)。

(a)  梅州

(b)  揭阳

(c)  韶关

(d)  湛江

(e)  韶关

(f)  佛山

(g)  广州

(h)  茂名

图1  取样点平面图

Fig. 1  Sampling points plan

8户取样农宅中有2户为多层建筑(图1(a)、(d)),其余为低层住宅。取样住房均存在屋顶、窗户防水防潮措施不足的问题,取样的同时调查了8户住宅围护结构材料的使用情况,其中75%的取样点建筑使用黏土砖作为墙体填充材料,其余25%为加气混凝土砌块,内表面装饰材料均为大白灰。

1.2 高通量测序

高通量测序是通过特异性引物扩增样本中真核生物ITS rDNA的可变区,构建高通量测序文库并对ITS rDNA可变区序列进行分析,从而鉴定环境中真核微生物的组成与丰度的方法。测序步骤为:总DNA提取和PCR扩增; PCR扩增;序列测定。

在岭南4个地区共检测出真菌属200余种,其中枝孢霉(Cladosporium)、Neoderiesia属和枝顶孢属(Acremonium)占比较大(图2),为岭南地区以大白灰为内饰面材料的农村住宅围护结构表面的优势菌属。根据文献调查,枝孢霉(Cladosporium)为致病[

35-36],对人体和建筑均有严重的危害,而Neoderiesia属和枝顶孢属(Acremonium)危害相对较小,故以枝孢属为研究的试验菌。

图2  真菌属分类水平相对丰度图

Fig. 2  Taxonomic level relative abundance plots of fungal genera

1.3 优势菌提纯

根据高通量测序结果,采用平板交叉划线结合显微镜观察对优势菌进行提纯。优势菌提纯过程如图3(a)所示,获取样品的微生物组成信息后,取1 g样品于10 mL无菌水中制成菌液,逐步稀释后涂布于PDA平板,将平板倒置于28 ℃恒温培养箱中,48 h后观察菌落形态并选取菌落形成单位(Colony forming unit,简称cfu)为30~300浓度的培养基。挑取形态不同的菌落于PDA培养基,利用平板交叉划线法提纯,重复3次得到纯种,结合电子显微镜观察确定优势菌种。经分离纯化,共分离出2种数量较多的枝孢菌,两种枝孢菌的菌落形态如图3(b)所示。

(a)  菌落分离提纯过程

(b)  优势菌形态

图3  优势菌的分离纯化

Fig. 3  Isolation and purification of the dominant fungi

1.4 培养基正交试验

为了解环境温度和湿度对优势菌生长繁殖的影响程度,设计了空气温度为22、26、30 ℃和相对湿度为60%、70%、85%的正交实验,以探究优势菌在马铃薯葡萄糖琼脂(Potato Dextrose Agar,简称PDA)培养基基质上的生长特性。为营造恒温恒湿环境,温度采用恒温箱(温度范围0~50.0 ℃,精度:±1 ℃)控制,湿度采用饱和盐溶液控制,根据《饱和盐溶液标准相对湿度表》,温度在20~30 ℃时,60%、70%、85%的相对湿度分别使用NaBr、SrCl2、KCl的饱和溶液控制。实验时,将配置好的饱和盐溶液于121 ℃灭菌20 min,冷却后适量注入无菌透明塑料容器,随后将接种枝孢霉的PDA培养基置于其中,再放入恒温箱培养,实验装置如图4所示。

图4  正交实验装置

Fig. 4  Orthogonal experimental setup

1.5 建材正交试验

研究表[

37-39],当建筑围护结构因防水失效、局部水管破裂或风驱雨的压力作用导致多孔建筑材料孔隙内液态水处于饱和或半饱和状态时,围护结构霉变的风险将大大增加。为探究霉菌在水损状态下围护结构表面的生长情况,根据岭南地区高温高湿的气候特点,设计了空气温度为26、30、34 ℃(对应温度适中及室外高温)和相对湿度为50%、90%(对应湿度适中及高湿)的正交实验,实验在可控制环境温湿度的人工气候室进行(如图5所示)。实验以5种常用建材(夹板、木材、抹灰、石膏、瓷砖,尺寸均为10 cm×10 cm)为基质。实验过程:将建材(各3块)放置于盛有少量水的托盘中,令其通过毛细作用吸收水分,然后提前制备浓度为2×106 cfu/mL的菌悬液,用移液枪取1 mL涂抹于建材表面,调节气候室环境参数到设定的温度和湿度。72 h时移除托盘中的水,建材表面的湿度主要受环境参数和毛细现象共同作用,模拟建筑围护结构在雨后或地下水作用下的吸湿受潮。实验继续进行5 d,每个工况共持续8 d,每24 h拍照记录并统计试件表面霉菌生长情况。

图 5  建材实验布置

Fig. 5  Layout of building materials experiment

1.6 霉斑测量方法

培养基正交试验和建材正交试验结果采用相机拍照,然后用ImageJ软件测量菌落直径和霉斑面积。在培养基实验中,当菌落直径趋于不变或布满培养基时停止观察,每组工况重复3次,菌落直径取平均值;在建材实验中,当霉斑面积不明显扩大时停止测量,面积取3个样本平均值。

2 测试结果与分析

2.1 培养基PDA上优势菌的生长

各温湿度组合下霉菌菌落直径随时间变化如图6所示,曲线的斜率代表菌落的生长速率,由图6可知,环境温度(ta)对优势菌生长的影响显著大于环境的相对湿度(RH)。

(a)  恒定湿度下枝孢属1的生长对比

(b)  恒定温度下枝孢属1的生长对比

(c)  恒定湿度下枝孢属2的生长对比

(d)  恒定温度下枝孢属2的生长对比

图6  各工况下两种枝孢霉生长曲线

Fig. 6  Growth curves of two Cladosporiums under each condition

图6(a)、(c)可见,在相同湿度、不同温度下,枝孢霉的菌落最大生长直径存在较大差异。以枝孢霉1为例,在22、26、30 ℃时,枝孢霉1的最大菌落直径(到达生长最大值的时间)分别为44.12 mm(16 d)、62.09 mm(18 d)和34.60 mm(18 d)。26 ℃时的生长曲线斜率大于22、30 ℃,且菌斑大小显著大于另外两个温度水平。枝孢霉2也是相同的规律,说明在培养基PDA上,26 ℃最适合枝孢霉生长。

图6(b)、(d)所示为在相同环境温度ta条件下不同湿度RH对枝孢霉生长的影响规律,与环境温度相比,相对湿度对霉菌生长的影响较小,影响规律为85%>70%>60%。已有研究表明,湿度是影响霉菌生长的重要因素,实验中RH对PDA上霉菌生长影响不大的原因在于,可用水分是影响霉菌孢子萌发繁殖的重要因素,培养基PDA中含有充足的水分,足以支持孢子的萌发与生长,因此,环境中的湿度水平对霉菌的萌发生长影响不大。

2.2 优势菌在建材上的生长特性

建材实验每个工况持续8 d,结束时,木材和夹板表面大多有可视霉斑出现,石膏、抹灰和石膏表面均无肉眼可见的霉斑。不同材料的孔隙结构、营养物质和pH值也会影响霉菌的萌发与繁殖,因人工气候室运行能耗较大,不宜持续过久,因此,以木材和夹板为例,就不同温湿度组合下岭南农宅优势菌——枝孢菌在建材上的生长规律进行探究。表1所示为各温湿度组合下木材和夹板表面霉斑生长情况的对比。

表1  各工况下夹板和木材表面初始霉菌生长情况对比
Table 1  Comparison of growth of mold on the splint and wood surfaces under each condition
工况夹板木材
第1天一周第1天一周
26 ℃+50%RH
30 ℃+50%RH
34 ℃+50%RH
26 ℃+90%RH
30 ℃+90%RH
34 ℃+90%RH

2.2.1 木材

各温湿度组合下木材表面霉斑面积统计随时间的变化如图7所示。

图7  木材表面霉斑面积

Fig. 7  Mold area of wood surface

1)3种温度条件下,RH为90%时的菌斑面积均显著大于RH为50%,即在木材上,枝孢霉在高湿条件下更容易生长,岭南地区RH常年接近90%,优势菌枝孢霉令围护结构霉变的风险很高。

2)RH为90%时,出现可见霉斑的时间依次为:26 ℃(3 d)>30 ℃(5 d)>34 ℃(7 d);第8天时,26 ℃的霉斑面积超过20%,30 ℃工况下霉斑面积约占15%,34 ℃工况下霉斑面积约为5%,ta对霉斑面积与出现时间规律一致,26 ℃>30 ℃>34 ℃。

3)RH为90%时,26 ℃出现可见霉斑的时间最早,持续生长后的霉斑面积最大,26 ℃比高温(30、34 ℃)更适宜枝孢霉的萌发与繁殖,这与在培养基PDA上26 ℃最适合枝孢霉生长的规律一致。

2.2.2 夹板

各温湿度组合下夹板表面霉斑面积随时间的变化如图8所示。

图8  夹板表面霉斑面积

Fig. 8  Mold area of splint surface

1)26 ℃条件下,不论高湿(90%)还是低湿(50%),枝孢霉比高温更容易生长,ta的影响具体排序为26 ℃>30 ℃>34 ℃。

2)夹板上,34 ℃+50%、26 ℃+90%和26 ℃+ 50%三种工况在3 d时出现可见霉斑;30 ℃+50%和30℃+90%在4 d时出现霉斑,34 ℃+90%到8 d仍未出现霉斑。

3)26 ℃+50%条件下,8 d时菌斑面积超过80%,远大于其他工况;26 ℃+90%和34 ℃+50%条件下,8 d霉斑面积超过20%;30 ℃+50%和30 ℃+90%条件下,8d霉斑面积约为10%。

4)RH对霉菌在夹板表面上的生长没有明显的影响规律,霉菌生长是温湿度共同作用的结果。

5)综合2)和3)的规律可知,当夹板受潮时,对人体而言舒适的温湿度组合(26 ℃+50%)也很利于枝孢菌的萌发与生长;环境高温与高湿取其一时,夹板霉变情况受到抑制;高温与高湿同时出现时,枝孢霉在夹板上的生长与繁殖反而得到了抑制。

3 优势菌生长预测模型

由于不同菌种对于温湿度等环境因素的反应不同,不能用一个普适性模型来预测所有霉菌的生长程度。在实测的基础上,利用数学建模的方法定量评估特定霉菌的生长特性,扩充建筑中优势霉菌生长特性数据库,为预测和防范霉菌在波动的温湿度条件下的生长风险提供理论支持。

通过PDA和常用建材上的正交实验可知,温度对枝孢霉在夹板、木材和PDA上的影响规律趋于一致,采用PDA上的生长规律预测温度对枝孢霉生长的影响规律或是可行的。选用常规的霉菌初级预测模[

40],即Gompertz模型和Logistic模型对霉菌在培养基上的生长进行曲线拟合。两种拟合模型均能得到描述岭南地区农宅围护结构优势菌生长特性的拟合参数AUmVA为微生物数量达到最大时的值(本研究中指菌落直径);Um为最大比生长速率,是指特定微生物每小时每克细胞物质最多可产生的新细胞物质的克数;V为生长迟滞期,处于这个时期的微生物生长较慢。根据拟合结果进一步选优,得到枝孢霉的二级生长模型。

经参数转换后,Gompertz模型写为

Dt=Aexp-expUmeA(V-t)+1 (1)

Logistic模型写为

Dt=A1+exp4UmA(V-t)+2 (2)

式中:Dt为菌落直径,mm;A为菌落直径最大值,mm;Um为最大生长速率,mm/d;V为生长延迟期,d;e为自然对数的底数,取值2.718;t为时间,h。

模型准确性用Adj.R2(调整决定系数,反映拟合结果的好坏,越接近1,说明拟合结果越好)、RSME(均方根误差,反映预测值与真实值间的差距,RMSE越接近0,预测越准确)和Af)(准确因子,Af)值越接近1,误差百分比越低,模型越准确)3个指标来衡量。

3.1 Gompertz模型

图9为9组工况下Gompertz模型对枝孢霉的生长拟合曲线。由图9可见,Gompertz模型的拟合程度较好,所有工况的Adj.R2值均大于0.99,RMSE值均介于0~1.5之间,Af)均接近1(见表2)说明预测值和真实值之间的差异很小。根据拟合结果,将参数代入式(1)可得出各工况的初级模型。

(a)  30 ℃+85%RH

(b)  30 ℃+70%RH

(c)  30 ℃+60%RH

(d)  26 ℃+85%RH

(e)  26 ℃+70%RH

(f)  26 ℃+60%RH

(g)  22 ℃+85%RH

(h)  22 ℃+70%RH

(i)  22 ℃+60%RH

图9  各工况下霉菌的初级Gompertz模型拟合曲线

Fig. 9  Primary Gompertz model fit curves under each conditions

表2  Gompertz 模型参数与准确性指标
Table 2  Gompertz model parameters and accuracy indicators
模型参数准确性指标
温度/℃ 湿度/%RH A Um V Adj.R2 RMSE Af
22 60 51.105 54 0.114 62 59.175 35 0.998 07 0.374 0.936 5
70 51.359 54 0.147 26 60.348 85 0.996 94 0.617 0.936 7
85 52.418 77 0.155 87 66.236 53 0.996 2 0.821 0.917 1
26 60 59.702 63 0.148 69 35.139 61 0.992 12 0.665 0.925 4
70 71.920 03 0.155 96 44.026 18 0.996 33 1.003 0.915 9
85 82.098 41 0.172 73 56.275 55 0.995 95 1.346 0.906 1
30 60 50.468 11 0.105 53 109.205 6 0.997 71 0.236 0.896 0
70 57.110 4 0.108 08 110.473 9 0.998 1 0.204 0.915 2
85 40.150 23 0.114 62 80.531 5 0.997 61 0.284 0.897 8

3.2 Logistic模型

图10为9组工况下Logistic模型对枝孢霉的生长拟合曲线。由图10可见,Logistic模型的拟合程度也较好,所有工况的Adj.R2值均大于0.99,RMSE值均介于0.6~1.7之间,Af)均接近1(见表3),说明预测值和真实值之间的差异较小,根据拟合结果,将参数代入式(2)可得出各工况的初级模型。

(a)  30 ℃+85%RH

(b)  30 ℃+70%RH

(c)  30 ℃+60%RH

(d)  26 ℃+85%RH

(e)  26 ℃+70%RH

(f)  26 ℃+60%RH

(g)  22 ℃+85%RH

(h)  22 ℃+70%RH

(i)  22 ℃+60%RH

图10  各工况下Logistic模型拟合曲线

Fig. 10  Primary Logistic model fit curves under each conditions

表3  Logistic模型参数与准确性指标
Table 3  Logistic model parameters and accuracy indicators
模型参数准确性指标
温度/℃ 湿度/%RH A Um V Adj.R2 RMSE Af
22 60 44.655 36 0.013 93 219.364 7 0.994 44 1.066 1.163
70 45.143 3 0.014 15 217.711 04 0.992 93 1.226 1.165
85 46.077 62 0.014 91 218.034 0.997 07 0.818 1.123
26 60 51.779 28 0.012 38 213.499 21 0.992 23 1.376 1.394
70 59.323 17 0.011 43 237.393 04 0.991 41 1.574 1.204
85 65.686 63 0.011 53 248.809 37 0.991 69 1.707 1.220
30 60 36.848 65 0.012 63 284.013 1 0.997 71 0.686 1.090
70 39.605 24 0.011 91 193.409 13 0.995 68 0.702 1.122
85 34.550 7 0.014 51 234.389 96 0.994 42 0.837 1.114

3.3 基于温湿度耦合的霉菌生长二级模型

根据拟合结果,在Gompertz模型中,RMSE均值为0.617,Af)均值为0.916;Logistic模型中,RMSE均值为1.11,Af)均值为1.177。因此,Gompertz模型拟合准确度大于Logistic模型。

由于Gompertz模型对霉菌生长具有更好的模拟效果,因此进一步以其参数为依据,建立与温度、相对湿度相关的二级模型。目前的二级模型中,响应面模型可建立温度和相对湿度间的关联,因此,以Gompertz模型参数为基础建立响应面模型。

响应面模型写为Um×100=m0+m1×T+m2×RH+m3×T2+m4×RH2+m5×T×RH  (3)
 V=n0+n1×T+n2×RH+n3×T2+n4×RH2+n5×T×RH (4)

模拟的自变量因素有两项,分别为温度T和相对湿度RH,故m0n0为常数项;m1n1为一次回归系数;m3m4n3n4为二次回归系数;m5n5为交互回归系数。

响应面模型对UmV的拟合效果分别如图11图12所示,根据拟合结果,Um拟合准确度较高,Adj.R2为0.964 92,V的拟合度为0.790 5。代入拟合参数(见表4),得到响应面模型拟合方程。

图11  U×100响应面拟合效果

Fig. 11  The fitting effect of the response surface of U×100

图12  V值响应面拟合效果

Fig. 12  The fitting effect of the response surface of V

表4  响应面模型参数及准确性指标
Table 4  Response surface model parameters and accuracy indicators
参数下标mn
0 -101.383 2 954.246 77
1 9.418 25 -98.224 12
2 -2.793 36 857.451 41
3 -0.187 94 2.239 82
4 9.573 33 -254.503 38
5 -0.190 46 -18.809 9
Adj.R2 0.964 92 0.790 5

基于此,由初级模型的9组不同温湿度工况下获得的二级模型[m, n]数据,可推广到一定范围内任意温度和相对湿度下的霉菌生长预测。这可为霉菌在波动的温湿度环境条件、常见建材上的生长和预测软件的开发等研究提供理论支撑,从而更精准地预测霉菌在不同环境下的生长情况。

4 讨论

现代人类一天中有90%以上的时间在室内工作或生活,室内环境污染对健康的不利影响比户外更为严重。建筑墙体结露或回南天时围护结构表面泛潮会给围护结构中的霉菌孢子提供萌发、生长与繁殖的水分。有害霉菌在短时间内可以快速繁殖多个周期,对人体健康和建筑的安全、美观均有显著危害。

霉菌在建材上的生长规律和防治措施一直是建筑领域关注的话题。然而由于建筑领域和微生物领域存在专业壁垒,相关工作推进十分缓慢。在以往的研究中,由于黑曲霉的强致病性,常被用作霉菌相关研究的试验[

21-23],而笔者的取样和测序结果表明,枝孢霉CladosporiumNeoderiesia和枝顶孢霉Acremonium才是岭南地区以大白灰为内饰面材料的农村住宅围护结构表面的优势菌属。不同霉菌的生长特性不尽相同,黑曲霉在30 ℃时生长最迅速,笔者发现枝孢霉最适生长温度在26 ℃左右。因此,精准识别不同地区的优势霉菌,在了解其生长特性的基础上采取有针对性的措施方可有效抑制围护结构霉变。

在综合考量微生物领域常用方法和建筑材料特点的基础上,选择用刮擦法获取围护结构霉斑样品,采用高通量测序法鉴定优势菌种类,结合平板交叉划线法和显微镜观察分离提纯获取岭南地区农宅优势霉菌。该研究方法简便易行、准确度高,可以推广到建筑防霉领域相关工作中,获取不同地区不同类型建筑的优势菌,针对性地研究其生长特性,扩充霉菌生长特性数据库,可以更有效地预测霉菌生长风险并提出围护结构防霉措施。

对岭南农宅优势菌——枝孢菌在培养基PDA和木材、夹板上的生长特性做了初步探究,对岭南地区以大白灰为内饰面材料的农村住宅表面霉菌生长抑制研究具有推动作用。不足之处在于,因在石膏、抹灰和瓷砖上的实验周期过长,在大型气候室进行相关实验不利于节能,综合权衡后终止了上述3种建材表面的气候室实验,后续将考虑定制小型气候箱进行实验,以充实和完善枝孢菌在各类建材上的生长特性。

5 结论

建筑围护结构的霉菌污染对于室内环境、人体健康和建筑安全都有负面影响。农村建筑被霉菌污染的情况比城市更加严重,而农村地区相关优势菌菌种的鉴别及其生长特性的基础研究却十分匮乏。对中国岭南地区农村住宅进行分区取样,通过高通量测序筛选出当地主要的优势菌并对其生长规律进行探究,主要结论如下:

1)枝孢霉CladosporiumNeoderiesia和枝顶孢霉Acremonium是岭南地区以大白灰为内饰面材料的农村住宅围护结构表面的优势菌属。其中,枝孢霉Cladosporium因其对人体和建筑危害较大,是岭南地区农宅重点防范的霉菌。

2)环境温度ta对培养基PDA上枝孢霉Cladosporium生长的影响规律为26 ℃>22 ℃>30 ℃,对受潮的木材和夹板表面影响规律为26 ℃>30 ℃>34 ℃。26 ℃是枝孢霉最容易生长繁殖的环境温度。

3)环境湿度RH对于枝孢霉生长的影响规律为:培养基PDA上85%>70%>60%,木材上90%>50%,夹板上环境湿度影响规律不显著。

4)评估Gompertz模型和Logistic模型利用环境温湿度和时间数据对枝孢霉Cladosporium生长曲线的预测效果,结果显示两个预测模型均可以进行较为准确的预测,具有较高的决定系数,并且Gompertz模型对枝孢霉生长曲线的拟合度优于Logistic模型,表明Gompertz模型可在一定温湿度范围内提供准确可靠的枝孢霉生长预测。在实际应用中,可根据Gompertz模型预测值,利用家用电器如空调、除湿器等对环境温湿度进行调节,为岭南地区农宅围护结构表面枝孢霉的生长提供数据参考。

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