福州市中心城區4類典型通勤模式下個體顆粒物暴露水平研究*

胡海濱 錢慶榮 陳慶華 陳藝蘭 金思祺

(1.福建工程學院建筑與城鄉規劃學院,福建 福州 350118;2.福建省污染控制與資源循環利用重點實驗室,福建 福州 350117;3.福建師范大學環境與資源學院,福建 福州 350117;4.福建工程學院生態環境與城市建設學院,福建 福州 350118)

長期或短期暴露于大氣顆粒物(PM)中會對人體健康造成危害[1-2],導致呼吸系統、心血管及腫瘤等各類疾病[3-4]。在城市交通環境下,由機動車尾氣、路面揚塵、輪胎及剎車片磨損等產生的PM往往會在近地面的道路環境中積累,通勤者存在暴露于PM污染的風險[5-6]。研究發現,市區道路環境中的細顆粒物(PM2.5)、可吸入顆粒物(PM10)濃度顯著高于大氣質量監測站以及辦公、居家等室內環境[7],導致較短的通勤暴露時間可貢獻較大比例的暴露劑量。由城市通勤環境中PM污染引起的公共健康問題正日益得到重視,針對個體暴露污染防治的研究已成為近期的研究熱點[8-9]。

由于PM濃度分布存在空間異質性,與固定的監測方法相比,采用便攜式儀器開展移動監測可以提升濃度監測的時空分辨率,在個體暴露污染研究中得到廣泛應用[10-11]。為真實反映通勤個體暴露于PM的情況,本研究選取福州市主城區熱門通勤線路,采取個體跟蹤暴露監測的方式,在2018年7月至2021年2月調查了通行高峰時段小汽車、公交車、地鐵和騎行4類典型通勤模式的個體PM暴露濃度、暴露劑量及PM濃度時空分布特征等,分析了PM背景濃度與通勤暴露濃度之間的相關性,提出了相對暴露濃度的背景校正方法,對各類通勤模式下的相對暴露濃度進行了對比,以期為城市道路環境大氣污染的防治提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 路線選擇與監測方法

在福州市中心城區選擇了兩條典型的連接商業區和居住區的通勤干線(線路A、線路B),兩條線路長度相似(約5 km),除地鐵線路稍有差異外,公交、小汽車和騎行的線路大致相同,具體見圖1。

圖1 研究區域與通勤線路 Fig.1 Study area and commuting routes

監測活動在通勤高峰期間(工作日7：00—9：00、17：00—19：00)進行。4名技術人員各自攜帶DustTrak 8532手持式氣溶膠監測儀(美國TSI公司),在設定線路上對4類通勤模式下的PM暴露進行跟蹤式移動監測。其中,騎行線路在非機動車道上,跟隨騎行通勤群體監測;乘坐公交車監測時夏季車窗關閉且開啟空調,冬季為半開窗且關閉空調;地鐵為地下行駛,車廂封閉且開啟空調;乘坐小汽車監測時夏季車窗關閉且開啟空調,冬季為半開窗且關閉空調,車內通風均為內循環模式。為真實反映個體暴露情況,技術人員將氣溶膠監測儀進氣口固定在呼吸高度,行駛速度、路線軌跡均與同類型通勤者保持一致。

1.2 儀器校正與質量控制

氣溶膠監測儀均經廠家校準,并且在監測前進行了技術調零,數據記錄間隔設置為1 s。考慮到與廠家校準環境的差異性以及儀器之間的細微誤差,為使監測結果與當地監測站公布的數據更具可比性,本研究參考文獻[12]中的做法對儀器進行了自定義校正。

為比較PM的個體暴露濃度與大氣背景濃度的關系,在2條線路附近的金山公園與溫泉公園的中心區域選取背景點(見圖1)進行清潔對照,背景點遠離交通污染源(>300 m),可代表線路所在區域的大氣背景濃度,技術人員于每次通勤監測前后,均在背景點進行10 min的監測,取其均值作為通勤期間的背景濃度。

1.3 數據統計

通勤的PM暴露劑量按通勤時間、通勤過程中PM的平均暴露濃度和技術人員呼吸速率按式(1)進行計算。其中,公交車和地鐵通勤分成站臺與車廂兩個階段,呼吸速率參考《中國人口暴露參數手冊(成人卷)》。

D=IR×T×C

(1)

式中：D為個體通勤暴露劑量,μg;IR為個體平均呼吸速率,m3/h;T為個體通勤時間,h;C為個體暴露質量濃度,μg/m3。

為更好地比較不同通勤模式下的個體暴露水平,通過背景校正的方法削弱背景濃度差異帶來的影響,采用相對暴露濃度反映微觀尺度下個體PM暴露濃度的變化特征,相對暴露濃度計算見式(2)：

REC=C-Camb

(2)

式中：REC為PM相對暴露質量濃度,μg/m3;Camb為同時空條件下PM的背景質量濃度,μg/m3。

2 結果與討論

2.1 各類通勤模式的PM暴露濃度

監測期間,不同通勤模式下的個體PM暴露質量濃度與大氣PM背景質量濃度見圖2。騎行通勤的PM暴露水平最高(PM2.5、PM10平均暴露質量濃度分別為30.0、45.1 μg/m3),明顯高于同時期大氣背景濃度;其次是公交車通勤(PM2.5、PM10平均暴露質量濃度分別為28.3、43.7 μg/m3)和小汽車通勤(PM2.5、PM10平均暴露質量濃度分別為24.6、38.1 μg/m3),略高于大氣背景濃度;地鐵通勤的PM暴露水平最低(PM2.5、PM10平均暴露質量濃度分別為19.8、27.2 μg/m3),并明顯低于大氣背景濃度。

圖2 不同通勤模式下PM2.5和PM10平均暴露質量濃度比較Fig.2 Comparison of the average exposure mass concentration of PM2.5 and PM10 under different commuting modes

與MORENO等[13]在巴塞羅那和GRANA等[14]在羅馬的監測結果相似,地鐵通勤PM暴露濃度接近或低于大氣背景濃度,在所有通勤模式中暴露水平最低。本研究中地鐵為全程地下的封閉式車廂,站臺與車廂均開啟了空調及新風系統,部分PM會被濾除,而倫敦[15]、加拿大[16]等地的老舊地鐵開窗且無空調設備,由于車輪及剎車磨損、地面揚塵等產生的PM遷入,造成車廂內PM濃度增高;另外,公交車與小汽車車廂內夏季PM濃度明顯低于冬季,并低于大氣PM背景濃度,進一步說明封閉車廂內的空調系統可明顯削減PM濃度。

表1統計了各類通勤微環境下PM2.5和PM10暴露質量濃度及通勤時間?？梢钥闯?騎行與公交車站臺的個體PM暴露濃度較為接近且處于較高水平,比其他通勤環境高出10～15 μg/m3,與中國臺北[17]、中國香港[18]437等地的研究結果相似。公交車站臺和車廂之間PM暴露濃度差距較大,而地鐵站臺與車廂之間的差別相對較小。西安市的一項研究也發現,路邊行人的PM暴露質量濃度約為其他通勤模式的2倍[19]。與郊外或開闊型的道路騎行相比[20]186,本研究中的監測路線均位于高密度建成區的主干街道,車流量大,街道空間內通風不良,易導致較高的個體PM暴露水平。

從表1還可看出,線路A各通勤模式的PM暴露濃度及相應的大氣背景濃度普遍高于線路B,其中PM10的差距更為明顯。線路A騎行和公交車站臺的PM10個體暴露質量濃度比線路B分別高出13.2、18.8 μg/m3,這可能是由于線路A所在的區域建筑活動較多(如地鐵施工、住宅建設等),較多的路面揚塵導致粗顆粒增多。也有研究指出,當風向與街道朝向較為一致時,更有利于道路環境的通風與污染物的消散[21]。福州市以夏季東南風和冬季偏北風為主導風向,線路B總體呈南北走向,更有利于污染物的消散,從而導致PM暴露濃度低于東西走向的線路A。

2.2 各類通勤模式的暴露劑量

基于表1中的統計數據,采用式(1)計算各類通勤模式下PM日均暴露劑量,結果見表2。騎行通勤的日均暴露劑量明顯高于其他通勤模式,線路A、線路B上PM2.5日均暴露劑量分別達到38.7、32.2 μg,PM10日暴露劑量分別達到59.5、46.2 μg;PM2.5、PM10日均暴露劑量分別為35.5、52.9 μg,約為小汽車和地鐵通勤的3、5倍,稍高于歐洲部分城市的研究結果[20]187。較長的通勤時間、較大的呼吸速率及較高的暴露濃度導致騎行通勤者PM暴露劑量相對較高。相比之下,較短的通勤時間及較低的暴露濃度使得小汽車及地鐵通勤的暴露劑量相對較低。

表1 通勤微環境中的平均通勤時間及PM2.5和PM10暴露質量濃度Table 1 Averaged times and exposure mass concentration of PM2.5 and PM10 under commuting microenvironment

表2 不同通勤模式下的PM日均暴露劑量Table 2 Daily exposure dose under different commuting modes μg

2.3 PM暴露濃度在通勤線路中的分布

以2020年12月12日沿線路A和2018年7月25日沿線路B早高峰期間的監測結果為例,展示了PM2.5暴露質量濃度在通勤過程中的時間序列變化,結果見圖3?？傮w上看,兩次監測結果均顯示騎行通勤的PM2.5實時暴露濃度高于其他通勤模式,尤其是在污染型天氣情況時(2020年12月12日早高峰,PM2.5大氣背景質量濃度超出50 μg/m3)更為明顯,且騎行通勤遭遇瞬時高濃度暴露的機會更多,多是在靠近紅綠燈、重型車輛及擁堵路段時出現,由柴油車尾氣、機動車加減速過程及其引起的路面揚塵所導致[22]。在線路A中,騎行經過金山大橋時(8：01—8：07),由于通風條件轉好,騎行通勤PM2.5暴露濃度明顯降低且變化平緩;在線路B中,由于重型車輛較多、道路更加擁堵,騎行通勤PM2.5暴露濃度的變化更加波動,進入五四路商業區后(約8：00后),由于對重型車輛的管制,PM2.5暴露濃度有緩慢下降趨勢,但仍會因臨近公交車的加速遭遇峰值(8：13左右)。兩條線路中,小汽車通勤PM2.5暴露濃度變化都較為平緩;公交車、地鐵通勤的PM2.5暴露濃度均存在“跳躍”式變化的現象,如線路A中7：55和線路B中7：42左右的地鐵通勤、線路B中8：05左右的公交車通勤,均出現在個體在站臺和車廂之間的轉換期間,反映了車廂空調及新風系統對濾除PM2.5的突出作用。

圖3 線路A和線路B各通勤模式下PM2.5暴露質量濃度時間序列變化 Fig.3 Time series of PM2.5 exposure mass concentration of different commuting modes measured along Route A and Route B

2.4 個體PM暴露濃度與大氣背景濃度的相關性

不同通勤模式下,個體PM暴露濃度及同時期大氣背景濃度間的Pearson相關性檢驗結果見表3。除地鐵通勤的PM10暴露濃度與大氣背景濃度相關性稍弱外(相關系數0.69),其他情況下的PM暴露濃度均與大氣背景濃度高度相關(相關系數>0.8),其中騎行通勤PM暴露濃度與大氣背景濃度的相關性最強,這與中國香港[18]440的一項研究結果相似。大氣PM背景濃度對路面交通個體PM暴露濃度的影響及貢獻非常明顯,而對于其他3類通勤模式,由于關窗開啟空調,導致車廂內受外界大氣濃度的影響降低,與大氣背景濃度的相關性會減弱。

表3 各類通勤模式PM暴露濃度與大氣背景濃度的相關系數Table 3 Correlation coefficient of PM exposure concentrations under different commuting modes with ambient reference concentrations

大氣PM背景濃度的影響會導致不同時空條件下個體PM暴露水平不具可比性,PM背景濃度的波動會掩飾不同微環境之間的個體暴露差異。由于實地的監測研究很難做到所有監測均嚴格在同一大氣環境下進行,因此,在不同時空條件下,需要對個體暴露濃度進行背景校正,以此克服大氣背景的“掩飾效應”。

2.5 各類通勤模式的相對暴露濃度比較

按照式(2)的方法,對個體PM暴露濃度進行背景校正,得到校正后各類通勤模式的PM相對暴露質量濃度,結果見表4。在消除PM背景濃度的影響后,不同通勤模式的PM相對暴露濃度依次為騎行>公交車>小汽車>地鐵,騎行通勤的PM2.5、PM10相對暴露質量濃度(7.0、8.4 μg/m3)明顯高于其他通勤模式,地鐵通勤的PM2.5、PM10相對暴露濃度均為負值。

表4 各類通勤模式的PM2.5和PM10相對暴露質量濃度Table 4 Relative exposure mass concentration of PM2.5 and PM10 under different commuting modes μg/m3

2.6 騎行通勤PM暴露濃度的季節及日變化

鑒于騎行通勤PM暴露濃度相對突出,統計了夏冬兩季和早晚高峰期間騎行通勤PM的平均暴露質量濃度,結果見圖4。結果顯示,冬季騎行通勤PM2.5、PM10平均暴露質量濃度分別為37.5、51.6 μg/m3,明顯高于夏季的21.9、35.0 μg/m3。這是因為福州市冬季空氣質量出現輕度污染的概率較多,尤其是在冬季早高峰期間,由于低溫高濕、風速小,有利于PM的成核、吸濕增長和集聚過程,促進了PM濃度的提升[23],同時由于冬季大氣邊界層較低,大氣層結構穩定,PM的消散受到抑制;此外,冬季盛行偏北風,也會帶來上風向地區的PM輸入,大氣PM背景濃度的增高使得個體PM暴露濃度亦有較大提升。相反,夏季騎行通勤PM暴露濃度比冬季明顯偏低,是由于福州市夏季多雨且風速偏高,道路環境中的PM較易得到消散和濾除[24]。

圖4 夏冬季及早晚高峰騎行通勤的PM暴露質量濃度Fig.4 PM exposure concentration of cycling between summer and winter,peak hours in morning and evening

統計中發現,個體PM暴露濃度與相對暴露濃度之間具有明顯的正相關關系。當大氣PM2.5背景質量濃度低于25 μg/m3時,騎行通勤PM2.5相對暴露質量濃度為5.4 μg/m3;當大氣PM2.5背景質量濃度高于25 μg/m3時,騎行通勤PM2.5相對暴露質量濃度增長近1倍,達10.1 μg/m3,PM10也有類似的情況。有研究指出,較高的PM背景濃度下,道路環境中的污染物更易發生非均相反應，促使PM的成核、集聚等過程,從而產生較多的PM[18]438。

通過對早晚高峰期間的比較發現,早高峰的PM暴露濃度總體高于晚高峰,這是因為福州市為海洋性氣候,風速往往在午后及傍晚期間升高,促進了晚高峰期間顆粒物的消散,使得個體PM暴露濃度降低。

3 結論與展望

(1) 4類通勤模式的PM暴露水平為騎行>公交車>小汽車>地鐵;其中,騎行通勤PM2.5、PM10平均暴露質量濃度(30.0、45.1 μg/m3)與日均暴露劑量(35.5、52.9 μg)均為最高,日均暴露劑量約為小汽車、地鐵通勤模式的3、5倍。

(2) 騎行通勤遭遇瞬時高濃度暴露的機會更多,主要由機動車加減速活動、重型車輛及其引起的路面揚塵易引起。開啟空調系統會明顯降低公交車及地鐵車廂內的個體PM暴露濃度,地下空間的地鐵通勤PM暴露濃度最低,明顯低于大氣PM背景濃度。

(3) 除地鐵通勤的PM10暴露濃度與大氣背景濃度相關性稍弱外(相關系數0.69),其他情況下的PM暴露濃度均與大氣背景濃度高度相關(相關系數>0.8),其中騎行通勤PM暴露濃度與大氣背景濃度的相關性最強。

(4) 經背景濃度校正后,騎行通勤PM2.5、PM10的相對暴露質量濃度分別為7.0、8.4 μg/m3,明顯高于其他通勤模式,地鐵通勤的PM2.5、PM10相對暴露濃度均為負值。

(5) 騎行通勤PM暴露濃度冬季高于夏季,早高峰略高于晚高峰,較高的PM背景濃度易導致PM的暴露濃度增高。

(6) 與其他通勤模式相比,騎行通勤的PM暴露濃度與暴露劑量相對突出,應得到更多關注。除此之外,越來越多的研究表明,PM的健康效應不僅跟其質量濃度有關,還與粒徑及其組分特征有關,未來的研究應增加通勤環境中的PM組分及粒徑分布研究,以更加深入地了解個體PM暴露污染特征,為城市大氣污染防治提供更多參考依據。