不同出行方式大氣PM2.5個體暴露分析

2019-06-20 01:18:02羅利萍李友平郭佳靈郭俊江周恣羽

四川環境 2019年3期

羅利萍，李友平，郭佳靈，郭俊江，周恣羽

(西華師范大學環境科學與工程學院，四川南充 637009)

1 前言

大氣顆粒物特別是PM2.5是人們生活出行微環境中的主要污染物，會對人體肺部，呼吸、心血管等多個系統造成危害[1～3]，且顆粒的粒徑越小，對人體健康的危害越大[4]。交通環境1 h 的高暴露與非交通環境24 h 平均暴露水平相比，前者與健康效應更具相關性[5]，及各個出行交通微環境的PM2.5個體暴露是不同的[6-7]。在國外及國內一些特大城市，已有采用數濃度和質量濃度綜合分析不同出行方式PM2.5個體暴露水平[8～10]，但利用這種綜合分析的方式來研究大中城市不同出行方式PM2.5個體暴露水平卻很少，因此，同時采用數濃度和質量濃度綜合分析不同出行方式PM2.5個體暴露可為人體健康評價提供更科學的依據。

南充是四川省8個全國環保重點城市之一，大氣污染形勢嚴峻，以大氣PM2.5為主要污染物的大氣環境問題日益突出[11]。到目前為止，對南充市不同交通方式PM2.5個體暴露相關問題的研究較少，且都在PM2.5的質量濃度與個體暴露水平的研究上[12]。研究發現通風條件對數濃度有較大影響，對質量濃度基本無影響[13]，粒徑越小危害越大，數濃度監測可以把PM2.5中更小的顆粒物組成弄清楚，因此加入數濃度對南充不同出行方式PM2.5個體暴露開展研究，可為市民出行提供更可靠的建議。

本研究通過在南充市城區選擇一條有代表性的固定線路進行監測，連續6d分別對南充市大多數人出行選擇的步行、出租車、公交車、摩托車、私家車、自行車等6種出行方式進行 PM2.5兩種濃度(質量濃度和數濃度)監測，以開展南充市不同出行方式PM2.5質量濃度和數濃度個體暴露分析，為南充市大氣污染治理和市民出行選擇提供科學依據。

2 實驗部分

2.1 采樣方法

本實驗于2017年7月18日～23日，在四川省南充市選擇一條能代表南充市民日常出行的固定路線(如圖1)，該線路上各路段路面車道數目、車流量和建筑物密集程度等各不相同，周圍無工業污染，是連接市區和郊區的一條重要線路。在這條線路上對南充市民出行經常選用的步行、出租車、公交車、摩托車、私家車、自行車6 種方式進行PM2.5兩種暴露濃度(質量濃度，數濃度)實時監測。

圖1 采樣路線[20]Fig.1 Location of the sampling route

本實驗采用AEROTRAK9306-V2型激光粒子計數器，DUSTTRAKTSL-8532型粉塵測定儀對空氣進行監測，在高峰期和非高峰期兩個時段內，經培訓過的采樣人員，每個人同時攜帶兩種儀器對每一種出行方式進行同步監測顆粒物的質量濃度和數濃度。在南充，出租車和公交車均用壓縮天然氣作為燃料，私家車和摩托車則使用無鉛汽油。

2.2 數據處理

將監測儀中監測數據導入電腦，檢查并剔除其中的異常值。相鄰兩次監測所得數據相差大于10 倍，可認為是異常值[14]，在所得數據基礎上除以校正因子1.5 得到重量法測量結果[15]，將整理后得到的有效數據用Excel 2010、Origin 2016 及SPSS 16 進行相關分析處理。暴露量的計算公式如下

D = C × IR × Δt

式中，D 為出行暴露量(μg)/(N)；C 取出行暴露濃度(μg/m3)/(N/m3)；IR為呼吸速率(m3/h)。呼吸速率采用《中國人群暴露參數手冊(成人卷)》[16]。中成年人在休息、輕微體力活動和中等體力活動狀態下的呼吸速率值作為此次實驗中坐車(出租車、公交車、摩托車和私家車)、步行和自行車出行方式的計算值，分別為0.40、0.49、1.31 m3/h；Δt 為出行暴露時間(h)。

3 結果與討論

3.1 基于質量濃度的不同出行方式PM2.5個體暴露比較

3.1.1 不同出行方式PM2.5個體暴露

不同出行方式PM2.5質量濃度平均值見圖2，自行車的暴露濃度最高達到(68.0±32.3)μg/m3，出租車的暴露濃度最低為(34.2±21.1)μg/m3，總體平均個體暴露濃度為自行車>摩托車>公交車>步行>私家車>出租車，道路環境中的污染物濃度由于受機動車尾氣排放的影響，呈現出中間高而兩邊低的情況[17]。日常出行中，自行車和摩托車經常被機動車輛包圍而受到排氣管的影響[18]，因此二者呈現較高的暴露濃度。

在出租車與私家車的行駛過程中，監測儀均放在前排座位上，兩邊的窗戶一般處于關閉狀態，空調呈開啟狀態，受道路環境中污染物濃度橫向分布特點影響，使離污染源越近的出行方式所受的平均暴露濃度越高。出租車與私家車兩種離污染源較近的出行方式平均暴露濃度卻最低，可能有兩個原因：在南充，出租車和私家車監測過程中均保持車窗關閉狀態，封閉的窗戶使來自周圍環境的顆粒滲透可能性較小；另一方面，空調系統過濾器有助于防止顆粒進入汽車內部。

圖2 不同出行方式PM2.5個體暴露質量濃度Fig.2 The average personal exposure of PM2.5 mass concentration with different travel modes

2.1.2 不同出行時段PM2.5個體暴露

為比較不同出行時段 PM2.5個體暴露濃度特征，表1給出了每日出行高峰期和非高峰期，工作日和周末暴露濃度的監測結果。由表1可知，不同出行方式個體暴露濃度整體呈現高峰期>非高峰期，其中步行、出租車、自行車的高峰期和非高峰期濃度差異最為明顯，均超過15μg/m3，Nazelle[19]等人在研究巴塞羅那不同出行方式的個體暴露時同樣得到高峰期>非高峰期的結論。工作日和周末，不同出行方式在工作日的暴露濃度均高于周末濃度值，但整體上，不同出行方式工作日和周末相差不大。研究指出，交通微環境中的機動車尾氣是 PM2.5濃度的重要來源[14]，而交通量對道路交通環境中細顆粒物濃度影響非常顯著[20]。在南充非高峰期與高峰期相比，周末與工作日相比，車流量都有減少。也可能是由風速、降雨等多種因素引起的。

表1 不同出行時段的PM2.5質量濃度個體暴露Tab.1 Indivichual exposwre of PM2.5 mass concentration personal exposure at different travel times (μg/m3)

通過個體暴露質量濃度比較可知，選擇出行方式為出租車，避開高峰期選擇非高峰期和周末出行更為環保。

3.2 基于數濃度的不同出行方式PM2.5個體暴露比較

3.2.1 不同出行方式PM2.5個體暴露

不同出行方式各粒徑數濃度平均值見圖3，超細粒徑PM0.3的數濃度組成遠大于其他粒徑段，在西安，采用數濃度分析不同出行方式的PM個體暴露研究同樣得到相似結果[10]。步行的暴露濃度最高，私家車最低，差距超過600倍，總體平均暴露數量濃度為步行>公交車>自行車>出租車>摩托車>私家車，導致步行暴露濃度較高的原因是行人受到尾氣排放到地面以及街道附近顆粒物的影響。與本研究結果相似，阿納姆[21]、西安[13]、巴塞爾[22-23]、加利福尼亞州[24]等類似研究都得到步行在不同出行方式中有較高的數濃度個體暴露，而私家車數濃度個體暴露較低。過濾系統有助于防止顆粒進入車輛，以至于車輛與街上大部分的空氣污染絕緣[25]，這是造成封閉車內PM2.5暴露明顯低于其他方式的主要原因。此外，公交車作為封閉車型暴露濃度卻高的原因是由于其在行駛過程中公交車較其他車輛更頻繁停車。公交車門被打開時，環境空氣污染物進入客艙，并使車內沉積物發生再懸浮[26-27]，造成車內顆粒物濃度偏高。

圖3 不同出行方式各粒徑百分比Fig.3 The percentage of particle size map in different travel patterns

2.2.2 不同出行時段PM2.5個體暴露

表2給出了不同出行方式暴露于不同時段不同粒徑PM的監測結果，由表2可知，工作日與周末：不同出行方式暴露濃度整體呈現工作日大于周末，交通量對道路交通環境中細顆粒物濃度影響顯著[20]。高峰期與非高峰期：摩托車、自行車呈現高峰期暴露濃度大于非高峰期，步行、公交車、私家車、出租車呈現相反結果；不同出行方式兩種濃度在不同時段的變化趨于一致，隨著顆粒粒徑尺寸的增大，不同出行方式高峰期和非高峰期、工作日和周末的差值增幅減小。可能原因是機動車尾氣主要影響大氣顆粒物粒徑為0.03～0.4μm粒徑段的大氣顆粒粒子數濃度，且影響程度隨顆粒物粒徑的增大而減小[28]。因此相比于較大顆粒，車流量對粒徑較小的顆粒影響較大。

表2 不同出行方式不同出行時段PM2.5個體暴露(數濃度)Tab.2 Indiridual exposwre of PM2.5 number concentration of different travel modes at different travel time (N/m3)

PM0.3：表示顆粒尺寸小于0.3微米的粒子

3.3 不同出行方式的PM2.5個體暴露量

3.3.1 基于質量濃度的不同出行方式PM2.5個體暴露量

不同出行方式的呼吸速率、暴露時間和平均暴露量見表3。總體上，南充出行速度最快的為私家車，達到目的地所用時間最短為(0.39±0.03)h，而步行時間最長，到達目的地所用時間為(2.34±0.27)h，大約為私家車的6倍。不同出行方式PM2.5平均個體暴露量依次是自行車>步行>公交車>摩托車>出租車>私家車，自行車和步行的暴露量比其他4種出行方式高出一個數量級。不同出行方式暴露量與暴露濃度不同，從暴露濃度來看，公交車(57.8 μg/m3)大于步行(52.1 μg/m3)，但當考慮吸入劑量時，步行(59.7 ± 3.8 μg)大于公交車(13.9 ± 0.6μg)。這是因為公交車乘客為坐立姿勢，呼吸率比步行低；此外，步行出行速度較慢，使相同距離暴露時間更長，在室外環境中的旅行時間會顯著影響PM2.5的暴露。在北京及國外不同交通工具的研究中也得出自行車是各種交通模式中暴露量最高的。

相同出行距離下自行車和步行PM2.5平均個體暴露量要比其他方式高很多，與此研究結果類似。

表3 基于質量濃度的不同出行方式平均PM2.5暴露量Tab.3 PM2.5 porsonal exposure dose based on mass concentration

時間：表示往返總耗時

2.3.2 基于數濃度的不同出行方式PM2.5個體暴露量

如表4，與基于質量濃度的不同出行方式個體暴露量對比發現，采用數濃度計算出的個體暴露量在數值上遠遠大于后者。在不同出行方式各個粒徑(PM0.3，PM0.5，PM1，PM3)平均個體暴露量的比較結果中，步行的數濃度最高，暴露時間最長，暴露量最大。步行、自行車、公交車的暴露量比其他3種出行方式高出至少3個數量級。公交車與自行車比較，公交車數濃度整體大于自行車，而結合呼吸率、暴露時間等因素得到的暴露量則相反。