卜興兵 俸 強 廖 翀 馮元超 潘 敦
(1.四川省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測總站, 成都 610041;2.成都市第三人民醫(yī)院, 成都 610000)
“十二五”期間,國民經濟迅猛發(fā)展和城市化進程的快速推進,工業(yè)耗煤量、機動車擁有量以及農作物秸稈燃燒量不斷增加,城市霾天氣急劇增多,對人體健康、城市大氣環(huán)境、交通運輸?shù)仍斐蓢乐氐挠绊慬1-2],環(huán)境空氣質量問題已成為全球關注的焦點,成都平原地區(qū)尤為突出,大氣污染已是中國日益突出的重要環(huán)境問題之一[3-6]。 “十三五”期間,各級政府采取一系列大氣污染防治措施,取得優(yōu)異成績。大氣污染物與排放、地理特征和氣候特點關系密切,空氣質量改善一方面取決于本地排放源的強度,另一方面也取決于當?shù)卮髿獾妮斔秃蛿U散條件[6]。近年來,不少學者從氣候特征、數(shù)值模擬、預測研究、源解析、健康風險評價等方面做了大量的研究,并取得了一系列成果[6-10]。孫丹丹等[7]依據(jù)2016年33個城市大氣環(huán)境監(jiān)測站6項污染物的小時濃度及4個省會城市的氣象數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,研究了該地區(qū)O3和PM2.5濃度的時空分布特征及其影響因素。陳優(yōu)良等[8]提出一種用最大相關最小冗余算法(MRMR)篩選最優(yōu)特征值,高斯多項核函數(shù)(RPK)優(yōu)化極限學習機(ELM)的PM2.5質量濃度預測模型。汪兵等[9]基于多源數(shù)據(jù)和理想模型,研究了長三角地區(qū)O3和PM2.5的復合污染機理。結果表明,PM2.5污染比O3污染更嚴重,且2種污染物呈現(xiàn)出不同的時空分布特征。張城瑜等[10]通過采集測定邯鄲市2015年的PM2.5環(huán)境樣品,分析了邯鄲市PM2.5中重金屬濃度的季節(jié)變化特征,并對重金屬元素進行健康風險評價。大氣污染物PM2.5、PM10中重金屬通過手口攝食、呼吸吸入、皮膚接觸等暴露途徑進入人體,SO2、NO2主要通過呼吸吸入途徑進入人體,超過人體可接受風險值,對人體健康危害很大[10],長期暴露于空氣污染物中,最終壽命會減短,也會引起呼吸道與心血管疾病。
本文基于成都市2016—2020年PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3濃度監(jiān)測數(shù)據(jù),運用主成分分析(PCA)和復合污染特征分析了污染物特征及來源,并采用美國環(huán)境保護署(USEPA)推薦的健康風險評價模型評估了PM2.5、PM10、SO2、NO2的健康風險,為有效控制成都市大氣污染和開展區(qū)域聯(lián)防治理提供參考。
成都位于四川盆地西部的岷江中游地段, 地處成都平原,平均海拔約500米,東界龍泉山脈,西靠邛崍山。西部為縱貫南北的龍門山脈。平原地區(qū)西北高、東南低。平原面積占36.4%,丘陵面積占30.4%,山區(qū)面積占33.2%。屬亞熱帶濕潤季風氣候,四季分明,夏無酷暑,冬無嚴寒,年平均氣溫16.7℃。從氣象特征看,成都市冬季少雨多霧,靜風和逆溫天氣頻繁,而且光照較弱,日照時間短,該季節(jié)不利于大氣污染物擴散和稀釋,這是造成冬季污染較重的主要原因。夏季逆溫天氣較弱,太陽輻射強,溫度高,大氣對流活動旺盛,而且降水充足,對空氣中的污染物起到清除和沖刷作用,故而夏季污染較輕。
PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3質量濃度數(shù)據(jù)均來自生態(tài)環(huán)境部全國城市空氣質量實時發(fā)布平臺和《2015-2020成都市環(huán)境統(tǒng)計公報》,時間范圍自2016年1月至2020年12月,污染物年均質量濃度數(shù)據(jù)中PM2.5、PM10、SO2、NO2均為年均值,CO為日均值第95百分位數(shù),O3為日最大8 h滑動平均值的第90百分位數(shù)。PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3單位為μg/m3,CO單位為mg/m3。成都市國家空氣監(jiān)測站點分布如圖1所示,未包含對照點靈巖寺。
2020年成都市機動車保有量及增長率來源于《2020成都市統(tǒng)計年鑒》。用統(tǒng)計軟件 Excel和SPSS 20.0對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計及處理。
1.3.1 主成分分析法
參考文獻[11],采用SPSS 20.0軟件對數(shù)據(jù)進行主成分分析,具體步驟如下:
(1)選取大氣評價指標,包括:PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3。
(2)對相關數(shù)據(jù)進行標準化,以消除不同指標間的量綱和數(shù)量級影響。
(3)采用Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)檢驗統(tǒng)計量和Bartlett球形度檢驗判斷指標間的相關性,以確定原始變量是否適合進行因子分析。當KMO值>0.5時,可進行因子分析。Bartlett球形度檢驗對應的顯著性<0.05時 , 原始變量間存在相關性,可進行主成分分析。
(4)確定主成分個數(shù)。一般選取累計方差貢獻率>70%,特征值>1的主成分。
1.3.2 暴露劑量計算方法
大氣污染物 PM2. 5、PM10、SO2和 NO2主要經呼吸途徑暴露且不同年齡和性別人群的日均攝入量不同,因此用公式(1)來計算SO2和NO2經呼吸途徑的暴露劑量。
(1)
公式中:ADD為非致癌物經呼吸道的日均暴露劑量[mg·(kg·d)-1];C為環(huán)境中該污染物的質量濃度(mg·m-3);BW為人體質量(kg);IR為呼吸速率(m3·d-1);AT為平均暴露時間(d);ED為暴露持續(xù)時間(d)??紤]到中西方和國內人群差異,參考文獻[12]的模型的暴露參數(shù)值,見表1。
表1 經呼吸途徑進入人體的暴露參數(shù)
1.3.3 健康風險評價模型及評價
由于成都市CO的污染水平較低,且USEPA等機構也還未公布O3和CO的健康風險參考劑量,因此 O3和CO的健康風險在本文中不進行評價。本文側重于評估人群暴露于空氣污染物(SO2、NO2、PM2. 5和PM10)的健康風險,SO2、NO2、PM2. 5及PM10為非致癌物質,研究采用 USEPA 推薦的非致癌物通過呼吸途徑最終進入人體的非致癌風險評價模型[12]。
非致癌污染物即軀體毒物質(NO2、SO2)所致的健康危害按式(2)來計算:
(2)
式中:Ri為非致癌性污染物i經呼吸途徑所引起的健康風險,無量綱;ADD為非致癌物質i經呼吸途徑的日均暴露劑量[mg·(kg·d)-1];10-6指非致癌性污染物i的可接受風險水平;RfDi為呼吸途徑下非致癌性污染物i的參考劑量[mg·(kg·d)-1];70 為平均壽命(年)。SO2的 RfD(呼吸途徑)為 0. 023 mg·(kg·d)-1,NO2的RfD(呼吸途徑)為 0. 029 mg·(kg·d)-1。
采用非致癌效應污染物健康風險評估模型對城市大氣環(huán)境細顆粒物(PM2. 5、PM10)進行健康風險評價,其計算公式如下:
(3)
式中:R表示污染物產生的健康風險,無量綱;C為終生日均暴露劑量(濃度單位:μg·m-3);RfC為待評價污染物的參考濃度(單位:μg·m-3)。PM2. 5和PM10的RfC值分別為25 μg·m-3和50 μg·m-3。
本文采用USEPA和英國皇家學會推薦的可接受風險值1×10-6~1×10-4/a,作為評判健康風險能否接受的依據(jù)。
2016-2020年成都市空氣質量改善明顯,除O3外其余5種大氣污染物濃度逐年降低,O3濃度總體呈上升趨勢。如圖2所示。PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO平均質量濃度均逐年降低, O3平均質量濃度2017年略高于2016年,2018年略低于2017年,但自2019年開始持續(xù)上升。相比2016年,2020年PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO平均質量濃度降低幅度為26.79%,30.44 %,50.00%,24.49 %,41.18%;O3平均質量濃度上升9.03%。PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3標準偏差分別為5.34%,9.87%,2.33%,4.34%,5.60%,0.26%。2016—2020年成都市大氣質量AQI分級(按月統(tǒng)計)及優(yōu)良率統(tǒng)計如表2所示,2016—2020年成都市大氣質量AQI平均值分別為101、99、79、77、76,AQI等級逐年降低,2016—2019年空氣質量達標天數(shù)比例持續(xù)上升,2020達標天數(shù)比例略有下降。
圖2 2016-2020年成都市六種大氣污染物濃度變化特征
表2 成都市大氣質量分級及優(yōu)良率統(tǒng)計
2.2.1 變量相關系數(shù)及相關性檢驗
采用SPSS軟件對2016—2020年月均質量濃度數(shù)據(jù)進行預處理,KMO 和巴特利特檢驗見表 3, KMO統(tǒng)計量取值KMO=0.755>0. 5;巴特利特球檢驗值為 0. 000,檢驗值小于0. 001,拒絕單位相關陣的原假設。這說明變量間存在相互關系,不相互獨立,符合主成分分析的要求。
表3 KMO 和Bartlett檢驗
2.2.2 初始因子載荷矩陣
由于2016—2020年成都市CO年均濃度變化不大,因此對其余5種大氣污染物標準化數(shù)據(jù)進行相關性分析,解相關系數(shù)矩陣R的特征方程,結果見表4、5。發(fā)現(xiàn)6種污染物所代表的的全部信息可用1個主成分解釋,累計貢獻率73.321%來體現(xiàn)。因此,通過上述1個主成分分析,基本可實現(xiàn)對樣本數(shù)據(jù)所代表的大部分信息分析。如表4所示,PM2.5、PM10、SO2、NO2與CO之間具有較好的正相關關系,這說明這5種污染物可能有共同的排放來源。O3與PM2.5、PM10有極強負相關關系,可能與孫丹丹等[7]和汪兵等[9]報道的長三角地區(qū)O3與PM2.5污染特征研究及復合污染機制研究類似,說明PM2.5、PM10參與轉化了O3,消耗了部分污染物。同時O3與NO2之間的弱負相關關系表明臭氧的生成為VOC前驅物所控制。O3與SO2、CO無顯著相關性。因此,成都市大氣污染物主要來自以顆粒物為主貢獻73.321%的第一主成分。
表4 6種大氣污染物之間的相關性
表5 總方差解釋
2.2.3 污染物來源分析
為了進一步分析相關的污染特征并識別污染物來源,利用復合污染特征[13]分析了2016—2020年成都市PM2.5和PM10、SO2和NO2質量濃度的比值,即ρ(PM2.5)/ρ(PM10)和ρ(NO2)/ρ(SO2),復合污染特征ρ(PM2.5)/ρ(PM10)可反映一次污染源和二次污染源對污染貢獻的變化,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)比值大說明二次污染源的貢獻大,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)比值小說明一次污染源的貢獻大。ρ(NO2)/ρ(SO2)來反映燃煤源和移動源對污染貢獻的變化,ρ(NO2)/ρ(SO2)比值大說明燃煤源的貢獻大,ρ(NO2)/ρ(SO2)比值小說明移動源的貢獻大。結果如圖3所示,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)在0.60~0.64波動,PM2.5作為PM10的組成部分,其占PM10的比值可以判斷大氣中細顆粒物污染對顆粒物污染的貢獻程度,近5年成都市ρ(PM2.5)/ρ(PM10)均大于0.6,因此可初步推斷顆粒物污染主要以二次污染的細顆粒物污染為主。根據(jù)《環(huán)境空氣質量標準》(GB3095-2012),PM2.5和PM10年均二級濃度限值分別為35 μg/m3和70 μg/m3,成都市近5年PM2.5最小濃度為41 μg/m3,高于年均二級濃度限值,2019年PM10濃度為68 μg/m3首次達到二級標準,因此控制細顆粒物PM2.5污染是成都市大氣污染整治的主要目標。ρ(NO2)/ρ(SO2)在3.79 ~6.99波動,NO2主要來源于汽車尾氣排放等移動源,而SO2主要來源于煤炭燃燒和工業(yè)生產等固定源。ρ(NO2)/ρ( SO2) 比值越高,表明污染物主要來自于移動源,因此可初步推斷成都市的移動污染源占主導地位。據(jù)《2020成都市統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù),截至2020年,成都市機動車保有量達到577.24萬輛,與2015相比增加148.63萬輛,增長34.7%,汽車尾氣污染對NO2的貢獻在逐漸增加。依據(jù)源解析結果[14-15],NO2、SO2是硝酸鹽和硫酸鹽的氣態(tài)前體物,而 PM2.5中含有的主要水溶性離子為硝酸鹽和硫酸鹽,因此 NO2、SO2對 PM2.5污染也有一定的貢獻??刂茩C動車尾氣污染是改善成都市空氣質量的重要環(huán)節(jié)。
圖3 SO2/NO2和PM2.5/PM10比值分析圖
為了進一步評價6種污染物間相似性,以此來反映6種污染物分布特點,由于O3負相關性不服從其他污染物聚類,由圖4可知,其他5種污染物因子相似程度聚類比較明顯,可初步分為3大類。其中1代表PM2.5、2代表PM10、3代表SO2、4代表NO2、5代表CO,自上往下,1(PM2.5)和2(PM10)是第一類,3(SO2)和4 (NO2)代表第二類,4(NO2)和5(CO)是第三類,屬于同一類的各污染物污染情況相近,不同類之間污染強度不同,類間距離相差越大,表明大氣中污染物程度也相差越大。根據(jù)以上分析,可知2016—2020年間成都大氣污染物來源具有同一性。
圖4 6種大氣污染物最短距離聚類圖
2016—2020年成都市PM2.5和PM10非致癌風險評價如圖5所示。2016-2020年成都市PM2.5非致癌風險指數(shù)均大于PM10非致癌風險指數(shù)。PM2.5的健康風險指數(shù)分別為 2.52 ×10-6、2.21×10-6、1.78×10-6、1.7×10-6和1.63×10-6。成都市2016年PM2.5健康風險值最高,是2020年的1.55倍。PM10健康風險指數(shù)分別為 2.10 ×10-6、1.75×10-6、1.42×10-6、1.36×10-6和1.28×10-6。成都市2016年PM10健康風險值最高,是2020年的1.54倍。PM2.5和PM10非致癌風險指數(shù)均未超過 USEPA 規(guī)定的 1×10-6~1×10-4可接受風險范圍。
圖5 2016-2020年成都市PM2.5和PM10非致癌風險
2016—2020年成都市NO2和SO2非致癌風險評價分別如圖6和圖7所示。SO2和NO2的健康風險存在年齡差異,大氣污染物的健康風險隨年齡的增加而降低,大氣污染物 SO2和 NO2對老人造成的健康風險最小,兒童最大。NO2的健康風險為 5.16 ×10-9~9.49×10-9,SO2的健康風險為 1.80×10-9~3.32×10-9。6~17歲和60歲以上人群,男性健康風險小于女性,其余年齡段男性健康風險均大于女性。男童(<6歲)SO2/NO2的2016年健康風險約是男性成人(18~60歲)的1.17倍,是60歲以上人群的1.84倍。女童(<6歲)SO2/NO2的2016年健康風險約是女性成人(18~60歲)的1.33倍,是 60 歲以上人群的1.73倍。成都市2016年男童和女童(<6歲)SO2/NO2健康風險值最高,是2020年的2.50/1.46倍。NO2和SO2非致癌風險指數(shù)均未超過 USEPA規(guī)定的 1×10-6~1×10-4可接受風險范圍。
圖6 2016—2020年成都市二氧化氮非致癌風險
圖7 2016—2020年成都市二氧化硫非致癌風險
(1)2016—2020年成都市除O3外其余5種大氣污染物濃度逐年降低,O3濃度總體呈上升趨勢。相比2016年,2020年PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO平均質量濃度降低幅度為26.79%,30.44 %,50.00%,24.49 %,41.18%;O3平均質量濃度上升9.03%。大氣污染物來源具有同一性。
(2)2016—2020年成都市PM2.5非致癌風險指數(shù)均大于PM10非致癌風險指數(shù)。與其它年份相比,成都市2016年PM2.5和PM10的健康風險值均最高,分別為2020年的1.55倍和1.54倍。PM2.5和PM10非致癌風險指數(shù)均未超過 USEPA 規(guī)定的 1×10-6~1×10-4可接受風險范圍。
(3)2016—2020年成都市SO2和 NO2的健康風險存在年齡差異,大氣污染物的健康風險隨年齡的增加而降低,大氣污染物 SO2和 NO2對老人造成的健康風險最小,兒童最大。2016年男童和女童(<6歲)SO2/NO2健康風險值最高,是2020年的2.50/1.46倍。6~17歲和60歲以上人群,男性健康風險小于女性,其余年齡段男性健康風險均大于女性。NO2和SO2非致癌風險指數(shù)均未超過USEPA規(guī)定的 1×10-6~1×10-4可接受風險范圍。