葛衛(wèi)華

摘 要：空氣毒物是指那些致癌和導(dǎo)致其他嚴(yán)重健康影響的污染物。本研究預(yù)測(cè)不同排放情景下空氣毒物對(duì)健康的影響。選擇的毒物有：苯、1，3-丁二烯、甲醛、乙醛、柴油顆粒物。設(shè)計(jì)了10個(gè)排放情景，包括2020年排放標(biāo)準(zhǔn)下的情景。結(jié)果顯示，柴油顆粒物的致癌風(fēng)險(xiǎn)是其他主要毒物聯(lián)合作用風(fēng)險(xiǎn)的4.2倍，且主要來(lái)自非道路源，占到57.9%。其他四種毒物的致癌風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自生物源，占32.2%。除了柴油顆粒物，主要的道路致癌風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自輕型汽油車所排放的毒物，主要為苯和1，3丁二烯。根據(jù)2020年的排放情景，柴油顆粒物造成的健康風(fēng)險(xiǎn)降低32.8%，其他四種毒物造成的風(fēng)險(xiǎn)降低19.4%。因此，降低柴油車顆粒物排放能有效降低健康風(fēng)險(xiǎn)，采用更好的技術(shù)和更嚴(yán)的標(biāo)準(zhǔn)控制車用柴油機(jī)的排放，能取得更加明顯的效果。

關(guān)鍵詞：CMAQ模型 健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 移動(dòng)源空氣毒物

中圖分類號(hào)：X831 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2014）07（b）-0114-01

空氣毒物，又叫有害空氣污染物（HAPs），指那些已知或懷疑能引起癌癥或其他嚴(yán)重健康風(fēng)險(xiǎn)或環(huán)境影響的污染物。多數(shù)HAPs來(lái)自人為源，包括：點(diǎn)源、面源、移動(dòng)源。1999年，全美約50%的城市HAPs來(lái)自移動(dòng)源。從1987年開(kāi)始，美國(guó)環(huán)保局開(kāi)展了城市空氣毒物監(jiān)測(cè)計(jì)劃（UATMP），分析城市污染物的種類和水平。2003年37個(gè)城市的59個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)正常運(yùn)轉(zhuǎn)，然而，要監(jiān)測(cè)各地的污染物是一項(xiàng)非常昂貴的工作。

空氣質(zhì)量模型是空氣質(zhì)量管理的重要工具。模型集成方法和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)在空氣質(zhì)量管理和政策標(biāo)準(zhǔn)制定，特別是在大范圍情景預(yù)測(cè)、新策略分析方面能發(fā)揮大的作用。目前，美國(guó)環(huán)保局采用高斯模式和暴露模型來(lái)估算毒物年平均濃度，在國(guó)家尺度上評(píng)估健康風(fēng)險(xiǎn)。

大氣中HAPs的模擬是困難的，其半衰期短的只有幾分鐘，長(zhǎng)的高達(dá)幾年。在大氣中，他們有的還能由其他HAPs與非HAPs反應(yīng)而來(lái)。和二次HAPs一樣，他們具有很大的日變化，一些HAPs在VOCs、OH、NO3、O3和日光的作用下循環(huán)產(chǎn)生和消失。最后，他們存在形態(tài)也多樣：氣態(tài)、顆粒態(tài)、或兼有氣態(tài)和顆粒態(tài)、液態(tài)。

多尺度空氣質(zhì)量模型能（Models-3/CMAQ）能改善HAPs的模擬。本研究的目的在于開(kāi)發(fā)一種模型方法評(píng)估移動(dòng)源空氣毒物慢性暴露條件下的公眾健康風(fēng)險(xiǎn)。

1 概念模型開(kāi)發(fā)

Models-3/CMAQ是暴露吸入模型，不考慮室內(nèi)影響，并且將人的暴露壽命定為70年。移動(dòng)源排放使用排放因子模型（NMIM），排放清單模型（NEI）用于非道路機(jī)械和點(diǎn)源排放，氣象參數(shù)采用MM5。排放情景包括：基準(zhǔn)情景（包含：道路輕型車LDVs、重型卡車HDVs、柴油燃料源DFS、道路柴油燃料源、生物源）、無(wú)道路源、無(wú)柴油燃料源、無(wú)道路柴油源、無(wú)輕型車源、無(wú)重型卡車源、無(wú)生物源、2020年采取排放措施下毒物排放。

致癌風(fēng)險(xiǎn)可以用下式計(jì)算：

式中，IUR為吸入單位風(fēng)險(xiǎn)（m3/μg），Ci為毒物年平均濃度。

2 結(jié)果和討論

根據(jù)不同情景模型計(jì)算，大氣中乙醛和甲醛主要來(lái)自輕型機(jī)動(dòng)車和生物源，乙醛分別占到52.2%和47.8，而甲醛分別占46.1%和53.9%。苯和1，3丁二烯主要來(lái)自輕型機(jī)動(dòng)車，分別占到70.2%和72.3%。柴油顆粒物主要來(lái)自重型卡車，占到49.2%。2020年采取更嚴(yán)的標(biāo)準(zhǔn)和更好的技術(shù)能有效減低公眾對(duì)這些毒物的暴露水平。其中，苯和1，3丁二烯能降低57.0%和62.9%。但由于生物源的存在產(chǎn)生二次毒物，甲醛和乙醛不會(huì)有明顯的下降。這些結(jié)果和其他研究者的結(jié)果是一致的（Luecken et al.，2006； Cook et al.，2007； Isakov et al.，2007，2009）。柴油顆粒物的致癌風(fēng)險(xiǎn)是其他四種毒物的4倍以上，而非道路源的貢獻(xiàn)最大。到2020年，柴油顆粒物的致癌風(fēng)險(xiǎn)下降 32.7%。

甲醛和乙醛在夏季出現(xiàn)較高的暴露水平，苯和1，3丁二烯在冬季出現(xiàn)較高的暴露水平，柴油顆粒物沒(méi)有呈現(xiàn)明顯的季節(jié)變化。

Models-3/CMAQ可用于減低健康風(fēng)險(xiǎn)新政策效果評(píng)估，采用更好的IUR數(shù)據(jù)可以改善其不確定性。

參考文獻(xiàn)

[1] Apelberg，B.J.，Buckley，T.J.and White，R.H.（2005）.Socioeconomic and Racial Disparities in Cancer Riskfrom Air Toxics in Maryland.Environ.Health Perspect.113：693-699.

[2] Byun，D.W.and Ching，J.K.S.（1999）.Science Algorithms of the EPA MODELS-3 Community Multiscale AirQuality （CMAQ） M odeling System.Office of Research and Development，U.S.Environmental Protection Agency，Washington，DC.

[3] Cook，R.，Strum，M.，Touma，J.S.，Palma，T.，Thurman，J.，Ensley，D.and Smith，R.（2007）.Inhalation Exposure and Risk from Mobile Source Air Toxics in Future Years.J.Exposure Sci.Environ.Epidemiol.17：95-105.

[4] Diaz-Robles，L.A.，F(xiàn)u，J.S.，Reed，D.G.（2008）.Modeling and Source Apportionment of Diesel Particulate Matter.Environ.Int.34：1-11.

[5] Diaz-Robles，L.A.，F(xiàn)u，J.S.and Reed，G.D.（2009）.Seasonal Distribution and Modeling of Diesel Particulate Matter in the Southeast US.Environ.Int.35：956-964.endprint

摘 要：空氣毒物是指那些致癌和導(dǎo)致其他嚴(yán)重健康影響的污染物。本研究預(yù)測(cè)不同排放情景下空氣毒物對(duì)健康的影響。選擇的毒物有：苯、1，3-丁二烯、甲醛、乙醛、柴油顆粒物。設(shè)計(jì)了10個(gè)排放情景，包括2020年排放標(biāo)準(zhǔn)下的情景。結(jié)果顯示，柴油顆粒物的致癌風(fēng)險(xiǎn)是其他主要毒物聯(lián)合作用風(fēng)險(xiǎn)的4.2倍，且主要來(lái)自非道路源，占到57.9%。其他四種毒物的致癌風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自生物源，占32.2%。除了柴油顆粒物，主要的道路致癌風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自輕型汽油車所排放的毒物，主要為苯和1，3丁二烯。根據(jù)2020年的排放情景，柴油顆粒物造成的健康風(fēng)險(xiǎn)降低32.8%，其他四種毒物造成的風(fēng)險(xiǎn)降低19.4%。因此，降低柴油車顆粒物排放能有效降低健康風(fēng)險(xiǎn)，采用更好的技術(shù)和更嚴(yán)的標(biāo)準(zhǔn)控制車用柴油機(jī)的排放，能取得更加明顯的效果。

關(guān)鍵詞：CMAQ模型 健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 移動(dòng)源空氣毒物

中圖分類號(hào)：X831 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2014）07（b）-0114-01

空氣毒物，又叫有害空氣污染物（HAPs），指那些已知或懷疑能引起癌癥或其他嚴(yán)重健康風(fēng)險(xiǎn)或環(huán)境影響的污染物。多數(shù)HAPs來(lái)自人為源，包括：點(diǎn)源、面源、移動(dòng)源。1999年，全美約50%的城市HAPs來(lái)自移動(dòng)源。從1987年開(kāi)始，美國(guó)環(huán)保局開(kāi)展了城市空氣毒物監(jiān)測(cè)計(jì)劃（UATMP），分析城市污染物的種類和水平。2003年37個(gè)城市的59個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)正常運(yùn)轉(zhuǎn)，然而，要監(jiān)測(cè)各地的污染物是一項(xiàng)非常昂貴的工作。

空氣質(zhì)量模型是空氣質(zhì)量管理的重要工具。模型集成方法和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)在空氣質(zhì)量管理和政策標(biāo)準(zhǔn)制定，特別是在大范圍情景預(yù)測(cè)、新策略分析方面能發(fā)揮大的作用。目前，美國(guó)環(huán)保局采用高斯模式和暴露模型來(lái)估算毒物年平均濃度，在國(guó)家尺度上評(píng)估健康風(fēng)險(xiǎn)。

大氣中HAPs的模擬是困難的，其半衰期短的只有幾分鐘，長(zhǎng)的高達(dá)幾年。在大氣中，他們有的還能由其他HAPs與非HAPs反應(yīng)而來(lái)。和二次HAPs一樣，他們具有很大的日變化，一些HAPs在VOCs、OH、NO3、O3和日光的作用下循環(huán)產(chǎn)生和消失。最后，他們存在形態(tài)也多樣：氣態(tài)、顆粒態(tài)、或兼有氣態(tài)和顆粒態(tài)、液態(tài)。

多尺度空氣質(zhì)量模型能（Models-3/CMAQ）能改善HAPs的模擬。本研究的目的在于開(kāi)發(fā)一種模型方法評(píng)估移動(dòng)源空氣毒物慢性暴露條件下的公眾健康風(fēng)險(xiǎn)。

1 概念模型開(kāi)發(fā)

Models-3/CMAQ是暴露吸入模型，不考慮室內(nèi)影響，并且將人的暴露壽命定為70年。移動(dòng)源排放使用排放因子模型（NMIM），排放清單模型（NEI）用于非道路機(jī)械和點(diǎn)源排放，氣象參數(shù)采用MM5。排放情景包括：基準(zhǔn)情景（包含：道路輕型車LDVs、重型卡車HDVs、柴油燃料源DFS、道路柴油燃料源、生物源）、無(wú)道路源、無(wú)柴油燃料源、無(wú)道路柴油源、無(wú)輕型車源、無(wú)重型卡車源、無(wú)生物源、2020年采取排放措施下毒物排放。

致癌風(fēng)險(xiǎn)可以用下式計(jì)算：

式中，IUR為吸入單位風(fēng)險(xiǎn)（m3/μg），Ci為毒物年平均濃度。

2 結(jié)果和討論

根據(jù)不同情景模型計(jì)算，大氣中乙醛和甲醛主要來(lái)自輕型機(jī)動(dòng)車和生物源，乙醛分別占到52.2%和47.8，而甲醛分別占46.1%和53.9%。苯和1，3丁二烯主要來(lái)自輕型機(jī)動(dòng)車，分別占到70.2%和72.3%。柴油顆粒物主要來(lái)自重型卡車，占到49.2%。2020年采取更嚴(yán)的標(biāo)準(zhǔn)和更好的技術(shù)能有效減低公眾對(duì)這些毒物的暴露水平。其中，苯和1，3丁二烯能降低57.0%和62.9%。但由于生物源的存在產(chǎn)生二次毒物，甲醛和乙醛不會(huì)有明顯的下降。這些結(jié)果和其他研究者的結(jié)果是一致的（Luecken et al.，2006； Cook et al.，2007； Isakov et al.，2007，2009）。柴油顆粒物的致癌風(fēng)險(xiǎn)是其他四種毒物的4倍以上，而非道路源的貢獻(xiàn)最大。到2020年，柴油顆粒物的致癌風(fēng)險(xiǎn)下降 32.7%。

甲醛和乙醛在夏季出現(xiàn)較高的暴露水平，苯和1，3丁二烯在冬季出現(xiàn)較高的暴露水平，柴油顆粒物沒(méi)有呈現(xiàn)明顯的季節(jié)變化。

Models-3/CMAQ可用于減低健康風(fēng)險(xiǎn)新政策效果評(píng)估，采用更好的IUR數(shù)據(jù)可以改善其不確定性。

參考文獻(xiàn)

[1] Apelberg，B.J.，Buckley，T.J.and White，R.H.（2005）.Socioeconomic and Racial Disparities in Cancer Riskfrom Air Toxics in Maryland.Environ.Health Perspect.113：693-699.

[2] Byun，D.W.and Ching，J.K.S.（1999）.Science Algorithms of the EPA MODELS-3 Community Multiscale AirQuality （CMAQ） M odeling System.Office of Research and Development，U.S.Environmental Protection Agency，Washington，DC.

[3] Cook，R.，Strum，M.，Touma，J.S.，Palma，T.，Thurman，J.，Ensley，D.and Smith，R.（2007）.Inhalation Exposure and Risk from Mobile Source Air Toxics in Future Years.J.Exposure Sci.Environ.Epidemiol.17：95-105.

[4] Diaz-Robles，L.A.，F(xiàn)u，J.S.，Reed，D.G.（2008）.Modeling and Source Apportionment of Diesel Particulate Matter.Environ.Int.34：1-11.

[5] Diaz-Robles，L.A.，F(xiàn)u，J.S.and Reed，G.D.（2009）.Seasonal Distribution and Modeling of Diesel Particulate Matter in the Southeast US.Environ.Int.35：956-964.endprint

摘 要：空氣毒物是指那些致癌和導(dǎo)致其他嚴(yán)重健康影響的污染物。本研究預(yù)測(cè)不同排放情景下空氣毒物對(duì)健康的影響。選擇的毒物有：苯、1，3-丁二烯、甲醛、乙醛、柴油顆粒物。設(shè)計(jì)了10個(gè)排放情景，包括2020年排放標(biāo)準(zhǔn)下的情景。結(jié)果顯示，柴油顆粒物的致癌風(fēng)險(xiǎn)是其他主要毒物聯(lián)合作用風(fēng)險(xiǎn)的4.2倍，且主要來(lái)自非道路源，占到57.9%。其他四種毒物的致癌風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自生物源，占32.2%。除了柴油顆粒物，主要的道路致癌風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自輕型汽油車所排放的毒物，主要為苯和1，3丁二烯。根據(jù)2020年的排放情景，柴油顆粒物造成的健康風(fēng)險(xiǎn)降低32.8%，其他四種毒物造成的風(fēng)險(xiǎn)降低19.4%。因此，降低柴油車顆粒物排放能有效降低健康風(fēng)險(xiǎn)，采用更好的技術(shù)和更嚴(yán)的標(biāo)準(zhǔn)控制車用柴油機(jī)的排放，能取得更加明顯的效果。

關(guān)鍵詞：CMAQ模型 健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 移動(dòng)源空氣毒物

中圖分類號(hào)：X831 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2014）07（b）-0114-01

空氣毒物，又叫有害空氣污染物（HAPs），指那些已知或懷疑能引起癌癥或其他嚴(yán)重健康風(fēng)險(xiǎn)或環(huán)境影響的污染物。多數(shù)HAPs來(lái)自人為源，包括：點(diǎn)源、面源、移動(dòng)源。1999年，全美約50%的城市HAPs來(lái)自移動(dòng)源。從1987年開(kāi)始，美國(guó)環(huán)保局開(kāi)展了城市空氣毒物監(jiān)測(cè)計(jì)劃（UATMP），分析城市污染物的種類和水平。2003年37個(gè)城市的59個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)正常運(yùn)轉(zhuǎn)，然而，要監(jiān)測(cè)各地的污染物是一項(xiàng)非常昂貴的工作。

空氣質(zhì)量模型是空氣質(zhì)量管理的重要工具。模型集成方法和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)在空氣質(zhì)量管理和政策標(biāo)準(zhǔn)制定，特別是在大范圍情景預(yù)測(cè)、新策略分析方面能發(fā)揮大的作用。目前，美國(guó)環(huán)保局采用高斯模式和暴露模型來(lái)估算毒物年平均濃度，在國(guó)家尺度上評(píng)估健康風(fēng)險(xiǎn)。

大氣中HAPs的模擬是困難的，其半衰期短的只有幾分鐘，長(zhǎng)的高達(dá)幾年。在大氣中，他們有的還能由其他HAPs與非HAPs反應(yīng)而來(lái)。和二次HAPs一樣，他們具有很大的日變化，一些HAPs在VOCs、OH、NO3、O3和日光的作用下循環(huán)產(chǎn)生和消失。最后，他們存在形態(tài)也多樣：氣態(tài)、顆粒態(tài)、或兼有氣態(tài)和顆粒態(tài)、液態(tài)。

多尺度空氣質(zhì)量模型能（Models-3/CMAQ）能改善HAPs的模擬。本研究的目的在于開(kāi)發(fā)一種模型方法評(píng)估移動(dòng)源空氣毒物慢性暴露條件下的公眾健康風(fēng)險(xiǎn)。

1 概念模型開(kāi)發(fā)

Models-3/CMAQ是暴露吸入模型，不考慮室內(nèi)影響，并且將人的暴露壽命定為70年。移動(dòng)源排放使用排放因子模型（NMIM），排放清單模型（NEI）用于非道路機(jī)械和點(diǎn)源排放，氣象參數(shù)采用MM5。排放情景包括：基準(zhǔn)情景（包含：道路輕型車LDVs、重型卡車HDVs、柴油燃料源DFS、道路柴油燃料源、生物源）、無(wú)道路源、無(wú)柴油燃料源、無(wú)道路柴油源、無(wú)輕型車源、無(wú)重型卡車源、無(wú)生物源、2020年采取排放措施下毒物排放。

致癌風(fēng)險(xiǎn)可以用下式計(jì)算：

式中，IUR為吸入單位風(fēng)險(xiǎn)（m3/μg），Ci為毒物年平均濃度。

2 結(jié)果和討論

根據(jù)不同情景模型計(jì)算，大氣中乙醛和甲醛主要來(lái)自輕型機(jī)動(dòng)車和生物源，乙醛分別占到52.2%和47.8，而甲醛分別占46.1%和53.9%。苯和1，3丁二烯主要來(lái)自輕型機(jī)動(dòng)車，分別占到70.2%和72.3%。柴油顆粒物主要來(lái)自重型卡車，占到49.2%。2020年采取更嚴(yán)的標(biāo)準(zhǔn)和更好的技術(shù)能有效減低公眾對(duì)這些毒物的暴露水平。其中，苯和1，3丁二烯能降低57.0%和62.9%。但由于生物源的存在產(chǎn)生二次毒物，甲醛和乙醛不會(huì)有明顯的下降。這些結(jié)果和其他研究者的結(jié)果是一致的（Luecken et al.，2006； Cook et al.，2007； Isakov et al.，2007，2009）。柴油顆粒物的致癌風(fēng)險(xiǎn)是其他四種毒物的4倍以上，而非道路源的貢獻(xiàn)最大。到2020年，柴油顆粒物的致癌風(fēng)險(xiǎn)下降 32.7%。

甲醛和乙醛在夏季出現(xiàn)較高的暴露水平，苯和1，3丁二烯在冬季出現(xiàn)較高的暴露水平，柴油顆粒物沒(méi)有呈現(xiàn)明顯的季節(jié)變化。

Models-3/CMAQ可用于減低健康風(fēng)險(xiǎn)新政策效果評(píng)估，采用更好的IUR數(shù)據(jù)可以改善其不確定性。

參考文獻(xiàn)

[1] Apelberg，B.J.，Buckley，T.J.and White，R.H.（2005）.Socioeconomic and Racial Disparities in Cancer Riskfrom Air Toxics in Maryland.Environ.Health Perspect.113：693-699.

[2] Byun，D.W.and Ching，J.K.S.（1999）.Science Algorithms of the EPA MODELS-3 Community Multiscale AirQuality （CMAQ） M odeling System.Office of Research and Development，U.S.Environmental Protection Agency，Washington，DC.

[3] Cook，R.，Strum，M.，Touma，J.S.，Palma，T.，Thurman，J.，Ensley，D.and Smith，R.（2007）.Inhalation Exposure and Risk from Mobile Source Air Toxics in Future Years.J.Exposure Sci.Environ.Epidemiol.17：95-105.

[4] Diaz-Robles，L.A.，F(xiàn)u，J.S.，Reed，D.G.（2008）.Modeling and Source Apportionment of Diesel Particulate Matter.Environ.Int.34：1-11.

[5] Diaz-Robles，L.A.，F(xiàn)u，J.S.and Reed，G.D.（2009）.Seasonal Distribution and Modeling of Diesel Particulate Matter in the Southeast US.Environ.Int.35：956-964.endprint