「楊柳」最強可達颱風級 將於13日白天在臺灣東部沿海登陸
2026-01-10 21:10 1,214次浏览進入夏季以來，防曬衣、防曬帽、冰袖、口罩等各類防曬產品在線上線下熱銷。 01 防曬產品選購 謹防宣傳誤導 這些產品防曬性能怎麼樣？與商家宣傳的性能是否一致？近期，上海市場監管部門對一批防曬服飾和配飾進行了檢測。 根據國家的相關規定，所有宣稱具備防曬功能的產品必須通過專業檢測認證。其中關鍵指標包括：UPF也就是紫外線防護係數>40、日光紫外線透射比<5%，兩項核心數據須直接標註於產品顯著位置。 上海市場監管部門本次共對網絡平臺和線下門店100個批次防曬產品進行抽查，初步發現有部分產品標識不合格、纖維含量與標識不符、防紫外線性能未達標等情況。 中聯品檢(上海)技術服務有限公司工程師 張潔：像這件衣服，網頁上宣稱的是UPF40+。但實際上我們可以看，實際檢測的時候，防護係數UPF值是22到23之間，它的透射比是在10%以上。那麼根據我們國家標準GB/T 18830的標準要求，透射比是要小於5%，以及防護係數UPF是要大於40+，才是合格的產品。 檢測機構專家告訴記者，從近年來的抽檢結果來看，防曬產品本身性能或質量不合格的情況呈現下降趨勢，現在更多需關注商家是否存在宣傳誤導的情況。比如產品網頁宣稱的紫外線防護係數與商品使用說明上標註的不一致、使用UPFAV值來代替UPF值進行防曬性能的宣傳等。 中聯品檢(北京)技術集團有限公司總工程師 王玲：你看這件產品的這個網頁上的說明是UPFAV值大於2000，實際上消費者更應該關注的是UPF值。因為UPFAV值是代表這個衣服的紫外線防護係數的一個平均值，但是UPF值是代表這件衣服最低的一個防紫外係數，所以我們純粹地看UPFAV值是看不見這個衣服防紫外線的短板的。 02 UPF值越高越好？ 專家建議不必盲目追高 記者注意到，這批抽檢的防曬產品中，很多防曬衣的UPF值標註了40+到100+、500+乃至1000+不同等級，雖然UPF值越高代表防曬效果越好。但是我們真的需要如此高UPF值的防曬衣？如何選購合適自身的防曬用品呢？聽聽專家的觀點。 專家表示，依照現有標準，防曬衣合規的標註方法其實只有UPF40+和UPF50+兩種。UPF50，可以簡單地理解為有五十分之一的紫外線可以透過織物達到人體皮膚，那也就是有98%的紫外線被阻擋了。 研究顯示，當UPF值超過40時，紫外線對人體造成的傷害已極為有限。隨著UPF值的進一步提升，如UPF500與UPF1000之間的紫外線阻擋率差異僅為0.1%，但其生產成本相應增加，這種成本的上升最終會反映在產品售價上。 中聯品檢(北京)技術集團有限公司總工程師 王玲：嬰幼兒和青少年的皮膚比較敏感，這種情況下，我們可能需要UPF值稍微高一點的防護產品，比如說UPF50。UPF達到40，對於一般的人群來說，這個防護指數已經是足夠的，所以沒有必要盲目地去追求UPF值越高越好。 專家建議，在防曬產品滿足了相關標準規定之後，消費者更應根據自身使用場景，關注其款式設計、透氣性能、涼感特性以及吸溼快乾等舒適性指標。還需注意的是，防曬服裝或配飾隨穿戴時間、環境，其防曬功能性會減弱。 王玲介紹，防曬產品的防紫外線性能是跟它的使用場景還有洗滌的次數是相關的。因為隨著洗滌的過程，它的防紫外線的性能會下降，所以我們一定要關注它的耐久性，儘量去選擇耐多次水洗的產品。
當極端高溫席捲全球，「智慧大腦」 將如何守護城市的正常運轉？日前，由上海海納工程院主辦的 「全球高溫韌性服務（Global Heat Resilient Service，GHRS）項目研討會」上，地球觀測組織（Group on Earth Observations，GEO）、C40 城市氣候聯盟代表，以及相關科研院所、企業單位的專家學者齊聚海納小鎮，圍繞高溫治理展開深入交流，普陀區也將參與該項目的實踐探索。成立於2005年的GEO，是目前地球觀測領域規模最大的政府間多邊合作組織。作為 GEO 牽頭的新倡議，GHRS項目旨在融合GEO衛星遙感數據、城市熱力圖譜及人口流動實時信息，構建全球多維度高溫預警系統，為城市提供高溫風險評估、決策支持及行動方案。作為項目的積極參與者，普陀區將依託海納小鎮數字創新生態，強化數據要素與氣候治理的乘數效應，突出數據賦能、智慧研判、科學布局、綜合規劃，積極應對城市運行韌性挑戰、極端高溫預警、生態環境監測等。項目實施中，GEO 協調全球觀測數據，海納工程院負責本地化技術開發，阿里雲提供人工智慧與雲計算支撐，地方氣象部門整合實時氣候信息……通過整合政府、企業及研究機構資源，構建跨領域協作機制，探索可向全球其他城市推廣的「普陀經驗」。此外，項目落地將為長三角企業和機構搭建展示與合作交流平臺，助力各方打造應對全球極端高溫的典型數位化場景及產品，實現技術服務和創新成果出海。會議特別設置圓桌討論環節，與會者通過梳理現狀、描述個人決策情景、分析共性問題與需求，深入探討如何構建跨部門協作與決策支持工具，推動數據向政策行動轉化。
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