大气PM2.5载带重金属的区域污染特征研究

PM_2.5载带的重金属元素对人体健康具有重要影响,为了明确PM_2.5中重金属的污染水平以及区域性污染特征,收集并总结近30年中国不同地区大气重金属污染的研究成果,对PM_2.5载带的As、Zn、Cr（Ⅵ）、Pb、Cd、Mn以及Ni等7种重金属元素的区域污染特征进行分析.研究显示:①我国对部分重金属〔Pb、Cd、Hg、As、Cr（Ⅵ）〕的质量浓度增设限值规定,但未涉及Ni和Mn等有毒重金属.②全国范围来看,不同背景点PM_2.5中重金属质量浓度相差较大,自然背景点重金属质量浓度低于乡村背景点和近城市背景点的40.7%~97.6%.大气PM_2.5重金属区域污染高值区主要集中在华北、华东、华南等经济发达地区.《大气污染防治行动计划》等政策的实施使PM_2.5中重金属质量浓度明显下降,2013年前（1980—2013年）与2013年后（2013—2018年）相比,全国大气PM_2.5中ρ〔Cr（Ⅵ）〕、ρ（Ni）、ρ（Pb）、ρ（Mn）和ρ（As）均有所下降,但ρ（Zn）、ρ（Cd）略有上升.③典型城市PM_2.5中重金属污染特征各不相同.北京市需考虑Cd、As排放情况,强化对燃煤源的管控;上海市和广州市应关注Cr（Ⅵ）和Ni的排放,加严工业污染治理,加强对港口的排放管控.研究显示,对于大气颗粒物中重金属的治理,建议进一步关注对As、Cr（Ⅵ）排放的控制,同时对不同区域的大气重金属污染需要选择差异化的污染控制措施.      

乌鲁木齐市大气颗粒物中重金属的污染特征及风险水平评价

为了解乌鲁木齐市新疆农业大学大气颗粒物（TSP、PM₁₀、PM₅、PM_2.5）中Cu、Mn、Zn、Pb、Cr、Cd 6种重金属元素的分布特征及其经呼吸摄入方式带来的健康风险,采用崂应2050型大气综合采样器于2018年春季、夏季、秋季、冬季分别进行样品采集,使用TAS-990原子吸收分光光度计测定颗粒物中的重金属元素.结果表明:①新疆农业大学2018年四季ρ（TSP）、ρ（PM₁₀）、ρ（PM₅）、ρ（PM_2.5）范围分别为93.17~257.14、70.57~202.29、57.58~147.96、48.71~147.46 μg/m3.②各季节重金属平均质量浓度在不同大气颗粒物中均呈ρ（Zn）> ρ（Cu）> ρ（Pb）> ρ（Cr）> ρ（Mn）> ρ（Cd）的趋势.③不同大气颗粒物中重金属非致癌总风险均呈儿童高于成人的特点,HI（非致癌风险总值）均小于限值（1）,Cd、Cr经呼吸途径产生的ILCR（终身增量致癌风险）为3.07×10-6~2.36×10-5.④I_geo（地累积指数）结果表明,大气颗粒物中Mn的I_geo平均值为-2.43,表现为无污染;Cr的I_geo平均值为0.78,表现为无-中污染;Cu和Pb的I_geo平均值分别为4.53、4.33,表现为重-极重污染;Zn和Cd的I_geo平均值分别为5.68、7.18,表现为极重污染.研究显示,新疆农业大学大气颗粒物中Cd、Cr对人体无致癌风险,但Zn与Cd的污染较重,应及时对乌鲁木齐市实施相应管控措施.      

天津市春季道路降尘PM2.5中重金属污染特征及健康风险评价

为研究天津市春季道路降尘PM_2.5中重金属污染特征及健康风险,于2015年3月22日-5月23日用降尘缸采集天津市主干道、次干道、支路、快速路道路两侧道路降尘样品,利用再悬浮系统将道路降尘中PM_2.5悬浮至滤膜上,并用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）测定了PM_2.5中7种重金属（Ni、Pb、Cd、As、Mn、Cu和Zn）的质量分数.结果表明:道路降尘PM_2.5中Ni、Pb、Cd、As、Mn、Cu和Zn质量分数平均值分别为37.05、82.50、1.73、25.65、380.18、201.08和736.43 mg/kg;I_geo（地累积指数）显示,Cd属于强污染,Zn和Cu属于中到强污染,Pb属于中度污染,As属于轻度污染,Ni和Mn属于无污染;健康风险评价显示,手-口摄入是道路降尘PM_2.5中重金属进入人体的主要途径,儿童的暴露剂量和非致癌风险均高于成人,总非致癌风险次序为As > Pb > Mn > Cu > Zn > Cd > Ni,其中儿童手-口途径As的暴露风险商（HQ_ing）及非致癌总风险（HI）均为1.23,大于限值（1）,对儿童存在非致癌风险;其他重金属非致癌总风险均低于限值,对人体无非致癌风险;道路降尘PM_2.5中Ni、As和Cd通过呼吸途径对人体均无致癌风险.      

石家庄市冬季道路积尘PM2.5中金属元素污染特征及来源

为研究石家庄市冬季道路积尘PM_2.5中金属元素污染特征及来源,利用移动式采样法收集石家庄市不同类型铺装道路积尘,使用ICP-MS和ICP-OES分析测定PM_2.5中Cr、Zn、Mn、Cu、Pb、Ni、Sn、As、Sb、Co、Mo、Cd、Al、Mg、Ca、Fe共16种元素的质量分数.结果表明:石家庄市冬季道路积尘PM_2.5中金属元素质量分数之和依次为支路>快速路>主干道>次干道,与车流量、车辆类型、道路类型等影响因素有关,w（Mg）、w（Ca）、w（Cr）、w（Cu）、w（Ni）、w（Zn）、w（Pb）、w（Sn）、w（Sb）、w（Mo）、w（Cd）的平均值均高于当地土壤背景值,是背景值的1.2~40.5倍,其中Cr、Zn、Cu、Pb、Sn、Sb、Mo、Cd等元素中,除Pb的富集因子（9.38）接近10外,其他均高于10,来源于人为污染.I_geo（地累积指数）评价结果显示,Cr、Sn（I_geo为4~5）达到强-极强污染水平;Cd、Cu（I_geo为3~4）达到强污染水平;Sb、Mo、Zn（I_geo为2~3）为中-强污染水平,Pb（I_geo为1~2）为中污染水平.多元统计分析结果表明,石家庄市冬季道路积尘中金属元素来源可分为四大类:As、Mo、Zn、Cd、Ni、Pb主要来自机动车和大气中的燃煤沉降;Mn、Co、Sb来自于自然来源、机动车尾气的排放和焊接材料及轴承的磨损;Cr、Cu、Sn主要来自于工业排放的沉降和机动车刹车片磨损;Al、Ca、Mg、Fe主要来自绿化带或机动车携带的土壤尘.研究显示,石家庄市冬季道路积尘PM_2.5中金属元素污染严重,主要来源于交通排放.      

包头市大气污染特征及其影响因素

为了解包头市大气污染特征,利用包头市2014年ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）和ρ（O₃）环境空气自动监测数据,结合气象参数,分析了包头市大气污染特征及其影响因素.结果表明:① 包头市春季大气污染以PM₁₀为主,夏季以O₃为主,秋冬两季PM₁₀和PM_2.5均有不同程度污染. ② ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）的24 h平均值和ρ（O₃）日最大8 h平均值分别有153、76、10、6和3 d超出GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（CO）24 h平均值全年达标. ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（NO₂）年均值分别为GB 3095-2012二级标准限值的2.2、1.6和1.2倍,ρ（SO₂）年均值达标. ③ PM_2.5/PM₁₀（质量浓度比）四季分布为冬季（0.45）>秋季（0.39）>夏季（0.36）>春季（0.27）,年均值为0.37,粗颗粒污染特征明显. ④ SO₂/NO₂（质量浓度比）四季分布为冬季（1.76）>春季（1.15）>秋季（0.82）>夏季（0.75）,年均值为1.12,并且取暖季明显高于非取暖季,说明冬季燃煤取暖对包头市空气质量有重要影响. ⑤ 包头市的严重污染主要有沙尘型和煤烟型2种. ⑥ 系统聚类分析表明,扬尘引起的PM₁₀对包头市环境空气质量有重要的影响,以SO₂和CO为排放特征的燃煤对PM_2.5有较大的贡献.      

贵州高原普定水库水环境重金属的时空分布特征及风险评价

为了解乌江上游普定水库水环境中重金属污染水平及其污染程度,于2018年对普定水库表层水体以及表层沉积物6种重金属（Hg、As、Cu、Ni、Cd、Pb）含量及其时空分布进行了研究,并分别采用综合污染指数评价法、地积累指数评价法和潜在生态风险指数法对表层水体和表层沉积物的污染程度和生态风险进行了评价.结果表明:①普定水库表层水体ρ（Hg）、ρ（As）、ρ（Cu）、ρ（Ni）、ρ（Cd）、ρ（Pb）的范围分别为（0.004±0.003）（0.050±0.044）（4.225±3.117）（18.343±17.093）（0.845±0.739）（6.155±5.747）μg/L,其中ρ（Hg）、ρ（As）、ρ（Ni）、ρ（Cd）、ρ（Pb）在季节性变化上具有相似规律,均表现为冬季>秋季>春季>夏季,ρ（DO）与ρ（Hg）、ρ（As）和ρ（Cu）均呈显著相关,说明这3种重金属含量可能受到ρ（DO）影响.②普定水库表层沉积物w（Hg）、w（As）、w（Cu）、w（Ni）、w（Cd）、w（Pb）的范围分别为（0.06±0.02）（14.75±4.88）（166.60±74.74）（87.43±51.18）（1.89±0.26）（206.34±110.33）mg/kg,其中w（Pb）、w（Cd）和w（Cu）平均值分别为贵州省土壤元素背景值的6.0、5.8和5.0倍;重金属含量沿程分布特征存在季节性差异,w（Cd）、w（Pb）、w（Hg）、w（Cu）、w（Ni）在秋冬季最高,w（Cd）、w（Pb）、w（Hg）沿程逐渐升高,在大坝口达到最高值,呈现出明显的空间分布特征,表明从上游到下游重金属污染逐渐严重.③采用综合污染指数法分析表明,普定水库水质未受到重金属污染;采用地累积指数法评价表明,普定水库表层沉积物以Cu、Ni、Pb、Cd污染为主;潜在生态风险指数法表明,Cd和Pb具有较高的风险值,是普定水库重金属生态风险的主要来源.研究显示,普定水库水环境主要受外源污染,矿山开采以及冶炼活动可能是造成重金属含量较高的主要原因之一,因此需要加强普定水库水环境重金属综合治理,尤其是对Cd和Pb污染的治理.      

临沂市冬季环境空气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源分析

为探究临沂市冬季环境空气PM_2.5中水溶性离子污染特征及来源,于2016年12月11日—2017年1月9日在临沂大学、兰山区政府、高新区翠湖嘉园、汤庄办事处、河东区政府、临沂开发区6个采样点开展样品采集.结果表明:①采样期间全市ρ（PM_2.5）日均值的平均值为144.86 μg/m3,ρ（PM_2.5）日均值在2016年12月20日和2017年1月4日出现峰值,分别为304.46和341.65 μg/m3.②水溶性离子日均质量浓度大小顺序依次为ρ（NO₃-）> ρ（SO₄2-）> ρ（NH₄+）> ρ（Cl-）> ρ（K+）> ρ（Ca2+）> ρ（Na+）> ρ（F-）> ρ（Mg2+）> ρ（NO₂-）,其中,在PM_2.5中w（NO₃-）、w（SO₄2-）、w（NH₄+）分别为22.33%、16.57%、13.62%,说明NO₃-、SO₄2-和NH₄+是临沂市PM_2.5的主要组成部分.③临沂市污染天和非污染天ρ（PM_2.5）日均值分别为164.00和56.86 μg/m3.随污染水平增加,PM_2.5中w（NO₃-）明显增高,w（SO₄2-）和w（NH₄+）基本不变,说明w（NO₃-）的增加导致ρ（PM_2.5）的升高.污染天和非污染天的NOR（氮氧化率）分别为0.28和0.11,SOR（硫氧化率）分别为0.34和0.28,说明污染越重,NOR和SOR越高,并且NO_x的气-粒转化速率较SO₂慢.污染天ρ（Cl-）和ρ（K+）分别为7.22和1.77 μg/m3,分别是非污染天的2.5和3.0倍.④采样期间非污染天和污染天的N/S〔ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）〕分别为0.85和1.39,说明非污染天时固定源对PM_2.5的贡献相对较大,而污染天时移动源对PM_2.5的贡献相对较大.⑤通过PMF模型法解析出3个因子.因子1对PM_2.5中水溶性离子的贡献率为56.13%,代表二次源和生物质燃烧源;因子2的贡献率为25.22%,代表工业源和垃圾焚烧源;因子3的贡献率为18.65%,代表扬尘源.研究显示,临沂市冬季PM_2.5污染严重,水溶性离子来源复杂,应采取多源控制的污染防治对策.      

银川市冬季PM2.5重污染特征、来源与成因分析

近年来银川市冬季重污染过程频发,为明确银川市冬季PM_2.5重污染的特征,分析其主要来源及成因,于2016年12月-2017年1月在银川市选取3个采样点开展PM_2.5的样品采集与化学组分分析,利用CMB（化学质量平衡）模型对银川市冬季PM_2.5进行来源解析,对比分析了重污染日与非重污染日污染特征的差异.结果表明:①银川市冬季重污染日ρ（PM_2.5）[（181±33.6）μg/m3]是非重污染日的2.1倍;重污染日和非重污染日的ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）均小于1,表明燃煤仍是银川市冬季PM_2.5的重要来源.银川市冬季PM_2.5中ρ（SOC）为（14.4±7.34）μg/m3,约占ρ（OC）的65.2%.②与非重污染日相比,重污染日人为源无机元素As、Pb、Cd和Zn质量浓度在ρ（PM_2.5）中的占比分别升高33.2%、18.4%、9.8%和2.9%,表明银川市冬季重污染主要受人为源贡献影响.③源解析结果表明,燃煤源、机动车尾气源、二次离子源和扬尘源是银川市PM_2.5的主要污染源,与非重污染日相比,重污染日机动车尾气源的贡献率明显降低.研究显示,银川市冬季重污染受人为源污染物排放的影响较大,燃煤源是银川市冬季PM_2.5的重要来源.      

南昌市大气颗粒物污染特征及PM2.5来源解析

为探讨2013年南昌市大气颗粒物的污染特征及分布状况,收集南昌市9个大气监测站点实时发布的PM₁₀和PM_2.5数据,分析了ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）的变化规律及其与气态污染物的相关性,并结合污染严重的秋季时段,采用PCA-MLR（主成分分析-多元线性回归）模型对大气PM_2.5中化学组分来源进行解析.结果表明:①ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的年均值分别为（115.4±39.1）（69.1±26.8）μg/m3,均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的最高值分别出现在石化、省外办监测站点,最低值出现在林科所监测站点.ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）季节性变化特征明显,呈冬季>春、秋两季>夏季的趋势,全年ρ（PM₁₀）超标天数占比为25.48%,ρ（PM_2.5）超标天数占比为36.71%,各季度ρ（PM_2.5）超标天数占比均高于ρ（PM₁₀）.②受人为活动和边界层高度的影响,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化呈双峰双谷形态,一个波峰出现在08:00-10:00,另一个波峰出现在20:00-22:00,并且晚间小时峰值高于早间,最低值出现在15:00.③ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）年均值为60.3%,在冬季最高达65.1%,相关性分析发现ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）存在较显著的线性关系,表明二者具有同源性.④ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）呈显著正相关,并且冬季相关性高于夏、秋两季;而ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（O₃）全年呈显著负相关,并且夏、秋两季相关性高于冬季,说明气态污染物的二次转化对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有较大影响.⑤南昌市秋季PM_2.5的最大污染源为道路扬尘/机动车尾气混合污染源,其次分别为施工扬尘源、燃煤源、冶炼尘/生物质燃烧混合污染源,各污染源对PM_2.5的贡献率分别为40.9%、35.8%、12.4%、10.9%.研究显示,南昌市PM_2.5的污染程度较PM₁₀严重,PM_2.5已成为南昌市大气颗粒物污染的主要组分,PM_2.5主要来源为城市扬尘和机动车尾气.      

2015年福州市大气颗粒物污染特征

为了解福州市大气颗粒物污染状况,利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,结合气象资料和HYSPLIT4轨迹模式,分析了2015年福州市大气颗粒物污染特征和典型污染过程.结果表明:2015年福州市ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）年均值分别为55.8和29.2μg/m3,均低于GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值.颗粒物浓度季节性变化特征明显,表现为冬春季高、夏秋季低的变化特征. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）为52%,普遍低于我国东部其他大中城市;日际变化明显,受混合层高度日变化和机动车排放的影响,呈双峰形态. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）日变化趋势与ρ（PM₁₀）日变化特征相反,即ρ（PM₁₀）高时ρ（PM_2.5）所占比例低,ρ（PM₁₀）低时ρ（PM_2.5）所占比例高,表明早晚高峰机动车排放所造成的颗粒物污染以粗颗粒物贡献为主.福州市颗粒物污染天气成因主要有"积累型"和"输送型"污染. 2015年1月5-6日发生的污染过程,是在一次静稳、高湿天气形势下,本地排放的污染物在不利于扩散的气象条件下聚集、二次转化,导致颗粒物浓度升高、能见度降低. 2015年1月17-19日的污染过程主要是北方污染物随冷空气输送南下,导致本地颗粒物浓度迅速升高、能见度迅速降低.研究显示,福州市PM₁₀和PM_2.5优良率较高,颗粒物污染主要发生于冬季,污染成因包括局地累积和区域输送.      

山西省2015年细颗粒物的污染状况和空间分布

大气污染因其对人体健康、生态环境和气候变化的影响而成为全球关注的环境问题,细颗粒物（PM_2.5）是雾霾产生的主要原因之一。为全面掌握山西省细颗粒物的污染状况与空间分布格局,本文运用统计学方法和Arc GIS技术,根据环境空气质量评价技术规范,对2015年山西省57个空气质量指数监测站提供的PM_2.5实时数据进行处理分析。结果表明：山西省PM_2.5的浓度有明显的季节性变化特征,由高到低依次为冬、春、秋、夏;PM_2.5月平均浓度最高值分别出现在1月和12月,且高值中心都位于运城;在空间分布上则表现为南部高于北部。全省11个地市级城市有9个超过国家二级标准,超标指数达到72%。聚类分析结果表明：山西省城市可以分为两大类,一类为产业结构转型良好的城市,如阳泉、朔州、吕梁、大同;另一类为第二产业发展粗放,工业污染严重的区域。     

设施叶菜类蔬菜重金属镉、铅和砷累积特征及健康风险评价

近年来京津冀地区春季扬沙、秋冬季节雾或霾频发,大气可吸入颗粒物尤其是PM2.5可负载镉铅砷等重金属,易被叶菜类蔬菜(叶菜)吸收并在可食部位累积,设施叶菜类蔬菜可食部位重金属的累积是否同样受大气沉降的影响.对此,以京津冀地区常见6种叶菜类蔬菜——菠菜、油麦菜、生菜、小白菜、茼蒿和茴香为主要对象,采用田间试验,探索了大棚叶...     

山西省武乡县城大气PM2.5痕量重金属的生态和健康风险分析

为了解山西省武乡县城大气PM_(2.5)污染特征及PM_(2.5)中痕量重金属的生态和健康风险,在分析县城环境空气质量状况的基础上,分别于秋季(2014-10-22~2014-11-19)和冬季(2015-01-12~2015-02-13)在武乡县环境保护局楼顶用中流量采样器采集大气PM_(2.5)样品,每天换膜一次,利用称重法计算PM_(2.5)浓度,运用电感耦合等离子体原子发射光谱仪(ICP-AES)测定样品中As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn 7种元素含量,运用地累积指数法、生态风险指数法、相关性分析和主成分分析、美国环保署暴露模型等表征痕量重金属的污染程度、来源、潜在的生态和健康风险等.结果表明,冬季大气PM_(2.5)浓度是秋季的3倍左右,有65%的天数超过国家环境空气质量二级标准(GB 3095-2012);PM_(2.5)中痕量重金属来源主要包括燃煤和交通等人为源,贡献率分别为58.38%和18.73%,所测重金属浓度顺序为CuZnPbCrAsNiCd,其中Cd、Cu的生态风险指数、Cr的非致癌和致癌暴露风险大于其它金属.冬季燃煤增加和大气扩散条件差是武乡县城大气PM_(2.5)浓度超标以及造成痕量重金属生态和健康风险增大的主要原因.     

载人汽车室内空气VOCs污染的指标评价

载人汽车是最常用的交通工具,车内空气VOCs危害健康,为分析车内苯、甲苯、乙苯、二甲苯、苯乙烯与TVOC的污染程度,依据国内外室内与车内空气品质标准,采用指标评价法进行了客观分析.结果表明,就我国GB/T 18883-2002《室内空气质量标准》、GB/T 17729-2009《长途客车内空气质量》、GB/T 27630-2011《乘用车内空气质量评价指南》、韩国、挪威、日本与德国的标准而言,载人汽车室内空气中最主要的VOCs污染物分别是TVOC、TVOC、苯、苯、TVOC、甲苯与TVOC及其车内空气污染的平均级别依次为中污染、中污染、清洁、轻污染、中污染、清洁与重污染;指标评价法能够有效分析车内空气品质,不同标准的选取对评价结果差异显著;德国标准最严格,而我国GB/T 18883-2002标准相对比较严格,GB/T 27630-2011标准最宽松.     

厦门市大气PM_(2.5)中重金属污染特征及健康风险评价

用ICP-MS对厦门市夏冬两季城区和郊区PM_(2.5)(当量直径≤2.5 μm的颗粒物)及其中10种重金属(V、Cr、Mn、Co、Ni、Zn、As、Cd、Pb和Cu)含量进行测定,分析其污染特征,并对重金属的健康风险进行评价。结果表明,采样期间厦门市PM_(2.5)中重金属含量水平表现为ZnPbCuMnVAsNiCrCdCo,其中Zn、Pb、As、Cd和Cu富集因子远远大于10,受人为影响较严重。健康风险评价结果表明,PM_(2.5)中重金属的非致癌健康风险可以忽略;几乎所有重金属的致癌健康风险都高于最大可接受风险值10~(-6)。     

曹妃甸采暖期和非采暖期PM2.5中不同重金属元素污染特征及健康风险评价

为探讨曹妃甸采暖期和非采暖期PM_2.5中Cr、Pb、As和Cd元素的污染特征、来源及健康风险,以华北理工大学曹妃甸校区为研究地点,于2017年12月—2018年10月采集98份PM_2.5样品.利用重量法测定空气中PM_2.5浓度,使用电感耦合等离子体质谱仪分析PM_2.5中4种重金属元素(Cr、Pb、As和Cd)的浓度;采用Wilcoxon Mann-Whitney U检验比较采暖期与非采暖期,以及PM_2.5超标日与非超标日各元素含量的差异,利用Kruskal-Wallis H检验法比较不同PM_2.5浓度分级下4种金属元素浓度差异,用PMF(正定矩阵因子分解)模型对4种重金属元素的来源及贡献率进行解析,并用美国环境保护局推荐的人体暴露健康风险评价模型进行健康风险评估.结果表明:①曹妃甸采暖期PM_2.5及Pb、As和Cd浓度均高于非采暖期,而Cr浓度略低于非采暖期.②PM_2.5超标日Pb、As和Cd浓度均高于非超标日,不同PM_2.5浓度级别下Pb、As和Cd浓度有所差异,且Pb、As和Cd浓度随PM_2.5浓度的增加而增加.③PMF模型源解析表明,燃煤源及交通源是曹妃甸采暖期PM_2.5金属元素主要来源,二者贡献率分别为50.4%和31.7%;工业源及交通源是非采暖期PM_2.5金属元素的主要来源,二者贡献率分别为47.4%和37.0%.④健康风险评价结果表明,采暖期和非采暖期4种重金属元素的非致癌风险值均小于1.采暖期3种致癌性重金属(Cr、As和Cd)对成年男性、成年女性和儿童青少年的致癌风险均高于人类可接受风险水平(1×10-6);非采暖期Cr和As对成年男性、成年女性和儿童青少年的致癌风险均高于人类可接受风险水平;重金属非致癌风险(Cr、Pb、As和Cd)和致癌风险(Cr、As和Cd)指数高低均呈成年男性>成年女性>儿童青少年的特征.研究显示,在采暖期和非采暖期曹妃甸PM_2.5中Pb、As和Cd浓度随PM_2.5浓度的增加而增加,燃煤源和工业源是其主要来源,Cr、As和Cd对人群存在一定的致癌风险.      

细颗粒物(PM2.5)可溶性提取液对发光细菌的光抑制与组分浓度的相关性分析

为科学评估PM_(2.5)对生物体的综合生物效应,利用费氏弧菌检测了PM_(2.5)水溶性提取液的光抑制效应,统计分析了227组PM_(2.5)主要组分与发光抑制率的相关关系.实验结果表明:PM_(2.5)水溶性提取液的发光抑制率值与OC、NO-3、EC和微量元素等组分浓度显著相关,相关系数从高到低的排序为:OC微量元素ECNO-3(p0.01).PM_(2.5)中,主要来自燃煤、交通燃油、生物质燃烧及冶金工业污染源排放的组分(苯并(a)芘、Cl-、OC、Cu、K+、Mn、Zn、EC、Pb、Se、F-等)浓度与发光抑制率显著相关.此外,二次来源的NO-3、NH+4等组分浓度与发光抑制率在冬季和春季显著相关.     

Size distribution, characteristics and sources of heavy metals in haze episod in Beijing

Size segragated samples were collected during high polluted winter haze days in 2006 in Beijing, China. Twenty nine elements and 9 water soluble ions were determined. Heavy metals of Zn, Pb, Mn, Cu, As, Cr, Ni, V and Cd were deeply studied considering their toxic effect on human being. Among these heavy metals, the levels of Mn, As and Cd exceeded the reference values of National Ambient Air Quality Standard （GB3095-2012） and guidelines of World Health Organization. By estimation, high percentage of atmospheric heavy metals in PM2.5 indicates it is an effective way to control atmospheric heavy metals by PM2.5 controlling. Pb, Cd, and Zn show mostly in accumulation mode, V, Mn and Cu exist mostly in both coarse and accumulation modes, and Ni and Cr exist in all of the three modes. Considering the health effect, the breakthrough rates of atmospheric heavy metals into pulmonary alveoli are： Pb （62.1%） 〉 As （58.1%） 〉 Cd （57.9%） 〉 Zn （57.7%） 〉 Cu （55.8%） 〉 Ni （53.5%） 〉 Cr （52.2%） 〉 Mn （49.2%） 〉 V （43.5%）. Positive matrix factorization method was applied for source apportionment of studied heavy metals combined with some marker elements and ions such as K, As, SO42- etc., and four factors （dust, vehicle, aged and transportation, unknown） are identified and the size distribution contribution of them to atmospheric heavy metals are discussed.     

Moving towards ambitious climate policies: Monetised health benefits from improved air quality could offset mitigation costs in Europe

Air quality and related health effects are not only affected by policies directly addressed at air pollution but also by other environmental strategies such as climate mitigation. This study addresses how different climate policy pathways indirectly bear upon air pollution in terms of improved human health in Europe. To this end, we put in perspective mitigation costs and monetised health benefits of reducing PM_2.5 (particles less than 2.5 μm in diameter) and ozone concentrations.Air quality in Europe and related health impacts were assessed using a comprehensive modelling chain, based on global and regional climate and chemistry-transport models together with a health impact assessment tool. This allows capturing both the impact of climate policy on emissions of air pollutants and the geophysical impact of climate change on air quality.Results are presented for projections at the 2050 horizon, for a set of consistent air pollution and climate policy scenarios, combined with population data from the UN's World Population Prospects, and are expressed in terms of morbidity and mortality impacts of PM_2.5 and ozone pollution and their monetised damage equivalent.The analysis shows that enforcement of current European air quality policies would effectively reduce health impacts from PM_2.5 in Europe even in the absence of climate policies (life years lost from the exposure to PM_2.5 decrease by 78% between 2005 and 2050 in the reference scenario), while impacts for ozone depend on the ambition level of international climate policies. A move towards stringent climate policies on a global scale, in addition to limiting global warming, creates co-benefits in terms of reduced health impacts (68% decrease in life years lost from the exposure to PM_2.5 and 85% decrease in premature deaths from ozone in 2050 in the mitigation scenario relative to the reference scenario) and air pollution cost savings (77%) in Europe. These co-benefits are found to offset at least 85% of the additional cost of climate policy in this region.