承德市PM2.5中多环芳烃的季节分布特征、来源解析及健康风险评价

为研究承德市PM_2.5中多环芳烃（PAHs）的季度变化特征和污染来源,于2019年的1、 4、 7和10月采集PM_2.5样品,采用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）测定了16种PAHs的浓度,并利用时序变动、特征比值和正定矩阵因子模型（PMF）的方法,分析了各季节PAHs的浓度变动、组分特征和潜在污染源.此外,为评价PAHs对健康风险的影响,采用BaP毒性当量法(BaP_Teq)及增量终生致癌风险（ILCR）模型,并结合PAHs数据和PMF结果进行分析.结果表明,采样期间承德市PM_2.5中■的变化范围为2.7～246.4 ng·m^-3,呈现（136.8±52.1）ng·m^-3（冬季）>（70.3±36.7）ng·m^-3（秋季）>（24.7±17.4）ng·m^-3（春季）>（13.7±9.4）ng·m^-3（夏季）的显著季节特征.不同环数PAHs的浓度占总浓度的占比中,5～6环的...     

淄博市供暖前后PM2.5中多环芳烃及其衍生物污染特征、来源及健康风险

大气中的多环芳烃(PAHs)及其衍生物是影响环境和威胁人类健康的全球性问题.为了研究淄博市PM_2.5中PAHs及其衍生物的污染特征、来源和健康风险,于2020年11月5日至12月26日期间采集PM_2.5样品,使用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)分析PM_2.5中的16种常规PAHs、9种NPAHs和5种OPAHs的浓度,利用特征比值法和PMF模型对其主要来源进行解析,并使用基于源解析结果的终生致癌风险模型(ILCR)评估了供暖前后PAHs及其衍生物对成年男女的健康风险.结果表明,采样期间淄博市PM_2.5中∑₁₆p PAHs、∑₉NPAHs和∑₅OPAHs浓度均值分别为：(41.61±13.40)、(6.38±5.70)和(53.20±53.47)ng·m^-3,供暖后3类PAHs浓度明显增加,分别为供暖前的1.31、2.04和5.24倍.采样期间(Chr)、苯并[a]芘(Ba P)和苯并[a]蒽(Ba A)为p P...     

哈尔滨冬季积雪中多环芳烃同大气污染物的关系及其潜在源区分析

源于燃烧释放的多环芳烃(PAHs)易于吸附在大气颗粒物上,通过降雪清除效应累积于积雪中,是区域大气污染的良好指示器.于2020年底采集哈尔滨市积雪样本,结合前期逐日大气污染物监测数据(AQI、PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO),明确哈尔滨市冬季大气污染类型与污染特征和积雪PAHs空间分布特征与来源,定量解析积雪PAHs同大气污染物的关系,揭示其对大气污染的指示意义,识别哈尔滨市冬季大气污染物的潜在源区.结果表明：研究期内存在3次以PM_2.5为主要污染物的中度污染天气,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀)比值表明区域受细颗粒物影响显著,为偏二次污染类型,ρ(NO₂)/ρ(SO₂)和ρ(CO)/ρ(SO₂)比值表明本地固定污染源和外来传输源贡献均呈加强趋势.积雪中Σ16PAHs浓度为1705～7243 ng·L^-1,中高环PAHs浓度属强变异,区...     

宁东基地大气PAHs污染特征及呼吸暴露风险

利用主动观测技术对宁东能源化工基地大气PM_2.5、PM_1.0和气相中的PAHs浓度水平、族谱特征、时空分布及来源进行研究,并基于该观测数据对居民呼吸暴露健康风险进行评估.结果表明,宁东基地大气PM_2.5、PM_1.0及气相中∑₁₆PAHs浓度范围分别为：17.95~325.12ng/m³、12.66~311.96ng/m³和26.33~97.88ng/m³,年均浓度分别为（99.42±117.48）ng/m³、（78.88±100.58）ng/m³和（57.89±47.39）ng/m³.宝丰基地冬夏季大气PM_2.5、PM_1.0和气相中∑₁₆PAHs浓度水平均明显高于英力特;宝丰和英力特基地冬季大气PM_2.5、PM_1.0中∑₁₆PAHs浓度水平均明显高于夏季浓度.宁东基地大气中∑₁₆PAHs的浓度水平要高于国内外其他城市,大气PAHs污染较为严重.源解析表明夏季宁东基地PAHs的主要排放源是工业煤燃烧和机动车尾气,冬季则主要来自工业煤燃烧和木材、薪柴等生物质燃烧排放.宁东基地人群暴露于大气PAHs可能会造成平均冬季每百万人中约有33~2628人罹患癌症,夏季每百万人中约有11~834人罹患癌症的风险.     

鞍山市大气PM10中多环芳烃(PAHs)的污染特征及其来源

2005年3月和8月在辽宁省鞍山市8个采样点采集PM₁₀样品,用液相色谱-质谱法分析了PM₁₀上负载的11种多环芳烃(PAHs),并探讨了其分布特征和来源.结果表明:鞍山市PM₁₀中ρ(PAHs)时空变化特征显著,冬季高于夏季,且工业区PAHs污染最严重;在PAHs中4环以上的组分占主导,冬季ρ(4环PAHs)较高,而在夏季ρ(5～6环PAHs)较高.运用比值法和主成分分析法对PAHs来源进行分析,发现冬季的主要污染源为燃煤排放、机动车尾气排放和炼钢工业排放;夏季主要污染源为燃煤排放、机动车尾气排放、生物质燃烧排放和炼钢工业排放等,来源较冬季复杂.机动车尾气排放对PAHs的贡献在2个季节都较为明显,冬季燃煤排放的贡献比重明显增加.      

吕梁市PM2.5中多环芳烃的来源解析及健康风险评价

为探索吕梁地区PM_2.5中多环芳烃的季节变化、健康风险和潜在来源,于2018年10月23日至2019年7月1日对离石区(市区)和孝义市(郊区)进行PM_2.5样品采集,利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)测定了14种多环芳烃浓度.总多环芳烃的浓度年均值为95.50 ng·m^-3,主要以5～6环为主(49.7%),3环占比较低(8.3%);吕梁市多环芳烃浓度呈现冬季>秋季>春季>夏季的季节性变化规律,市区浓度年均值(130.47 ng·m^-3)高于郊区(84.4 ng·m^-3);增量终身致癌风险和蒙特卡洛模拟结果均表明吕梁市多环芳烃毒性服从成人>青年>儿童的规律,除夏季外,离石区增量终身致癌风险值均在10^-6～10^-4之间,远高于孝义市,表明市区存在较高的多环芳烃潜在风险;通过采用特征比值法和正定矩阵因子分解模型表明,吕梁市多环芳烃主要来自于煤和生物质的燃烧(61.9%)和机动车尾气排放(38.1%),由后...     

遵义市秋冬季PM2.5中多环芳烃的污染特征、来源及健康风险评价

为探究遵义市秋、冬季PM_2.5中多环芳烃(PAHs)的污染特征及来源,于2020年10月～2021年1月采集了遵义市大连路、忠庄和新蒲3个采样点位PM_2.5样品,利用GC-MS对样品中16种优控PAHs进行分析,利用特征比值法和多元统计法(PCA-MLR)解析其来源,并采用BaP毒性当量浓度和终生致癌风险模型(ILCR)探讨了PAHs对人体的健康风险。结果表明,研究期间遵义市PM_2.5中16种PAHs浓度范围为9.68～108.80 ng/m³,平均值为(30.53±22.63)ng/m³,呈冬季高、秋季低的季节变化趋势。秋、冬季PM_2.5中PAHs环数分布特征一致,高环(5～6环)>中环(4环)>低环(2～3环),以中环、高环PAHs为主。PCA-MLR分析表明PAHs主要来自燃煤和生物质燃烧混合源、机动车尾气,其中,燃煤和生物质燃烧对颗粒物中PAHs的来源贡献最大,秋季为50.6%,冬季为54.8%。遵义市冬季PAHs总毒性当量浓度(TEQ...     

石家庄市采暖期大气细颗粒物中PAHs污染特征

采集2015年12月-2016年2月采暖期石家庄市文教区、交通密集区、居民区和商业交通混合区大气细颗粒物样品,依据HJ 646-2013《环境空气和废气气相和颗粒物中多环芳烃的测定气相色谱-质谱法》分析石家庄市大气细颗粒物中PAHs污染水平及分布特征、气象参数与PAHs相关性,并解析PAHs污染来源.结果表明:石家庄市冬季采暖期大气细颗粒物PM₁₀、PM_2.5和PM_1.0中ρ（PAHs）的日均值分别为397.66、349.09和272.35 ng/m3,分别是采暖期前（11月1-15日）的6.16、4.62和4.82倍,并且呈交通密集区>居民区>文教区>商业交通混合区的空间分布特点.相对湿度与细颗粒物PM₁₀、PM_2.5和PM_1.0中ρ（PAHs）均呈显著正相关,R2分别为0.30、0.37和0.33,而风速与三者呈显著负相关,R2分别为-0.39、-0.53和-0.26;PM_1.0中具有显著相关的PAHs单体数量多于PM₁₀和PM_2.5.根据PAHs环数分布特征及特征化合物比值判断,石家庄市冬季采暖期PAHs污染为燃煤与机动车尾气复合型污染特征,同时餐饮油烟也有一定的贡献.      

2019—2020年天津市津南区多环芳烃和有机磷阻燃剂气固分配特征及健康风险评价

多环芳烃(PAHs)及有机磷阻燃剂(OPEs)种类繁多且具有易挥发性,通过气固分配行为完成气态和颗粒态的转化. 为准确评估天津市津南区PAHs、OPEs和各组分气固分配行为及风险评价,选择16种PAHs及7种OPEs作为研究对象,利用色谱质谱联用技术测定2019—2020年天津市津南区大气环境中的PAHs和OPEs浓度水平,利用气固分配实测及预测模型研究PAHs及OPEs分配行为,并通过健康风险评价模型对其健康风险进行评估. 结果表明:①天津市津南区2019—2020年∑G-PAHs (气态PAHs总和)年均浓度为36.7 ng/m3,PM_2.5中∑P-PAHs (颗粒态PAHs总和)年均浓度为7.3 ng/m3;∑G-OPEs (气态OPEs总和)年均浓度为5 142.0 pg/m3,PM_2.5中∑P-OPEs (颗粒态OPEs总和)年均浓度为2 752.0 pg/m3. ②研究期间,PAHs气固分配机制受吸收和吸附机制共同影响,低分子量、高分子量PAHs分别受吸附机制、吸收机制影响,而OPEs则主要受有机物吸收机制影响. ③颗粒态的2~3环PAHs、4环PAHs和5~6环PAHs的非致癌风险值占比分别为0.01%~8%、1%~31%和62%~98%,颗粒态的2~3环PAHs、4环PAHs和5~6环PAHs的致癌风险值占比分别为0.2%~1.5%、3%~71%和70%~99%,颗粒态的TNBP (磷酸三丁酯)、TCEP〔三-(β-氯乙基)磷酸酯〕、TCPP〔三(异氯丙基)磷酸盐〕、TPHP (磷酸三苯酯)和TDCPP〔三(1,3 -二氯异丙基)磷酸盐〕的非致癌风险值占比分别为36% (范围为10%~58%)、40% (范围为11%~72%)、45% (范围为13%~67%)、51% (范围为38%~75%)和49% (范围为37%~60%). 研究显示,OPEs的健康风险远低于PAHs,气态OPEs和颗粒态PAHs对人体健康的影响较显著.      

太原市PM2.5浓度的气象特征影响分析及预报

利用2016～2020年太原市污染物浓度资料、以及国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了太原市PM_2.5浓度的变化特征以及湿度、降水、风和混合层厚度等气象条件对PM_2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因,建立基于LSTM神经网络的PM_2.5浓度预报模型.结果表明,2016～2020年太原市区冬季出现的重污染天数最多,其中2017年冬季出现天数最多为28 d, PM_2.5浓度总体呈现出秋冬季节高,春夏季节低,周末PM_2.5浓度高于工作日浓度,PM_2.5浓度日变化大致呈现双峰型分布,分别出现在09:00左右和23:00至翌日01:00.除相对湿度和冬季气温外,其余气象要素与PM_2.5浓度在四季均表现为负相关.影响太原市区PM_2.5浓度升高的污染源主要位于其NE-ENE-E方向,西北部地区的相对不明显.汛期当达到中雨(降水量≥10 mm)以上级别的降水都对PM_2.5浓度降低有明...     

德州、北京重污染过程PM2.5中PAHs污染特征及来源分析

为探讨华北地区秋冬季重污染过程PM_2.5（细颗粒物）中PAHs（多环芳烃）的污染水平、分布特征及来源,分别采集2018年11月17日—2019年1月19日德州市和北京市PM_2.5样品,利用气相色谱-质谱法测量两个站点6次重污染过程中26种PAHs浓度水平,分析PAHs污染特征、分子组成分布及其来源,并利用毒性当量因子估算了PAHs毒性.结果表明:①6次重污染过程中,德州站点∑₂₆PAHs浓度为62~191 ng/m3,北京站点为61~129 ng/m3.②单位质量PM_2.5中PAHs的浓度北京站点更高.③两个站点PAHs分子组成分布较为一致,萘、蒽、芴等低分子量的PAHs浓度较低,高分子量PAHs浓度较高,浓度最高的分别为苯并[b]荧蒽、苯并[a]芘、苯并[a]蒽和甲基荧蒽等.④特征比值结果显示,PAHs来源包括柴油车尾气、燃煤和生物质燃烧,德州站点受生物质燃烧影响更为显著.⑤毒性当量计算结果表明,德州站点毒性当量浓度（TEQ）高于北京站点,6次重污染过程中两个站点PAHs的TEQ平均值在6.5~17.2 ng/m3之间,低于国内其他一些地区,但苯并[a]芘的浓度在5.2~13.1 ng/m3之间,超过了GB 3095—2012《环境空气质量标准》日均值的标准限值（2.5 ng/m3）,对人体健康存在潜在危害.研究显示:秋冬季重污染过程中,北京站点单位质量PM_2.5中PAHs的浓度较高,两个点位PAHs分子组成分布特征及来源较为相似,且均对人体健康存在潜在危害;应进一步加强对PAHs浓度水平的控制,这不仅有利于持续改善PM_2.5污染,也有助于减轻人体潜在的健康风险.      

重庆主城区春季大气PM10及PM2.5中多环芳烃来源解析

于2012年春季采集了重庆主城区和缙云山共6个环境采样点的大气PM₁₀、PM_2.5样品,同步采集了燃煤尘、机动车尾气尘、施工机械尾气尘、船舶尾气尘、餐饮油烟尘、生物质燃烧尘及土壤尘等7类污染源,采集到有效受体样品139个、有效源样品233个,使用GC-MS分析样品中18种PAHs的质量浓度(ρ),分析了PM₁₀、PM_2.5上载带PAHs的污染特征,并分别运用比值法、主成分分析法及CMB(化学质量平衡)受体模型法对PM₁₀、PM_2.5中的PAHs进行来源解析,所得源解析结果较为一致. 结果表明:重庆主城区大气PM₁₀、PM_2.5中ρ(PAHs)较低,ρ(PAHs)分别为22.03~31.71、19.02~29.92 ng/m3,其中位于工业区新山村采样点的ρ(PAHs)最高. PM₁₀载带的PAHs有86%~99%集中在PM_2.5中,说明PAHs主要富集在PM_2.5中. 重庆主城区大气PM₁₀、PM_2.5载带的PAHs主要来自机动车尾气尘和燃煤尘的贡献,这2类源对PM₁₀的贡献率分别为25.89%、32.80%;而在PM_2.5中,机动车尾气尘的贡献率较高,可达62%左右.      

大学校园室内环境PM2.5中PAEs污染特征及暴露风险

为揭示大学校园室内环境中PM_2.5及其中PAEs（phthalate esters,邻苯二甲酸酯）的污染特征和师生暴露风险,以陕西师范大学长安校区为例,采集了校园秋冬季6个采样点52个室内PM_2.5样品,利用气相色谱质谱联用仪检测了其中22种PAEs的浓度,分析了其构成和时空分布,评估了师生暴露健康风险.结果表明:①不同采样点PM_2.5中22种PAEs的总浓度范围为237~413 μg/m3,其中6种优控PAEs的总浓度范围为4.81~7.47 μg/m3;室内PM_2.5中的PAEs主要为邻苯二甲酸二异丁酯、邻苯二甲酸二环己酯和邻苯二甲酸二异壬酯,均为非优控PAEs,且这3种单体的浓度远高于6种优控PAEs单体的浓度.②各采样点检出的6种优控PAEs单体不同,图书馆和教室中6种优控PAEs均被检出,宿舍中检出4种,家属区中检出3种.③季节变化对室内PM_2.5浓度及其中的PAEs浓度均会产生影响,冬季室内PM_2.5平均浓度（58.3 μg/m3）高于秋季（55.4 μg/m3）,12月6种优控PAEs单体浓度范围为0.250~3.86 μg/m3,明显高于其他月份.④来源解析表明,校园室内空气PM_2.5中的PAEs主要来自室内装饰材料的释放,学生油墨及化妆品和个人护肤品的使用,以及增塑剂的使用及涂层的释放.⑤6种优控PAEs对人体产生的非致癌风险均较低,邻苯二甲酸丁基苄基酯和邻苯二甲酸二（2-乙基己基）酯的致癌风险均低于标准限值（1×10-6）,二者的致癌风险均可忽略.研究显示,校园内不同室内环境中PM_2.5污染程度及其中的PAEs浓度和构成均存在一定差异,师生暴露于室内空气PM_2.5中6种优控PAEs的非致癌风险均较低,致癌风险可忽略,但环境中非优控PAEs的污染与风险应给予足够的关注.      

浙北地区PM2.5中多环芳烃特征

为了研究浙北地区PM_2.5中多环芳烃（PAHs）的季节性变化和它们的来源,于2014年11月~2015年11月收集了杭州和宁波2个城市中4个采样点的PM_2.5样品,利用气-质联用仪测定了17种PAHs浓度.结果表明,∑PAHs年平均浓度范围为24.1~51.9ng/m³,平均值为（35.5 ±12.3） ng/m³.2~3环PAHs在PM_2.5中的浓度较低（<1ng/m³）,而4~6环PAHs占总PAHs的77.0%.∑PAHs的浓度与PM_2.5呈相似的季节性变化特征,冬季浓度最高而夏季最低.惹烯作为软木燃烧的示踪物,冬季的浓度是夏季的4倍,表明在冬季软木燃烧的排放和对PM_2.5的贡献都有所增加.除了夏季的2个城区站点,其它季节和站点∑PAHs浓度和PM_2.5呈现一定的正相关性.特征PAHs比值显示,浙北地区气溶胶相关的多环芳烃主要来自燃烧和热解排放,如生物质燃烧和煤燃烧,而交通排放和石油挥发源的影响不大.     

天津市大气中多环芳烃衍生物污染特征和来源

为探究天津市大气中多环芳烃衍生物污染特征与来源,使用石英纤维滤膜(QFFs)和聚氨酯泡沫(PUFs)采集环境空气样品,并使用气相色谱-质谱法测定其浓度．结果表明,天津市大气中∑₁₈NPAHs在秋季和冬季平均浓度分别为840, 894pg/m³,∑₅OPAHs在秋季和冬季平均浓度分别为8.08, 9.36ng/m³,表现为冬季略大于秋季.大气中9N-ANT、2N-NAP、1N-NAP、2+3N-FLT、BZO和9-FO为主要的多环芳烃衍生物.PM_2.5中多环芳烃衍生物的浓度冬季大于秋季,在气相中则为秋季大于冬季.从昼夜差异来看,PM_2.5中,多环芳烃衍生物浓度的夜昼比在大部分采样天数都大于1,在秋季的气相和PM_2.5中,昼间二次形成的NPAHs较冬季高.基于特征比值法进行来源初析,发现天津秋冬季大气PM_2.5中NPAHs主要以一次排放为主,同时二次生成对NPAHs也有一定贡献,大气PM_2.5中...     

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.      

焦化厂不同污染源作用下土壤PAHs污染特征

根据生产工序的不同将焦化场地划分为堆煤区、炼焦区、化产区,共采集40组土壤样品,分析各类污染源作用下场地PAHs污染程度、分布、影响途径及组成特征等.结果表明,场地处于严重污染水平且BaP是健康风险首要关注污染物.按ΣPAHs含量中位数排序,化产区（1733.87mg/kg）>炼焦区（32.86mg/kg）>堆煤区（21.21mg/kg）.对应污染途径依次为化工副产品的泄漏及填埋、烟粉尘大气沉降、煤粉（渣）降雨淋滤.异构体比值法判定的污染源不能明显区分各工序的土壤污染特点且存在偏差,利用ω（低环PAHs）/ω（高环PAHs）比值法进行排序,化产区深层（7.39）>化产区表层（1.33）>堆煤区（1.06）>炼焦区（0.39）,PAHs组成特征受污染源自身特性及外环境作用共同所致.4~5环PAHs是该焦化场地的特征污染物,化产区、堆煤区土壤中Nap、Phe占ΣPAHs比重较高,而炼焦区以BbF、Fla、Chry为主要组分.     

焦化厂不同污染源作用下土壤PAHs污染特征

根据生产工序的不同将焦化场地划分为堆煤区、炼焦区、化产区,共采集40组土壤样品,分析各类污染源作用下场地PAHs污染程度、分布、影响途径及组成特征等.结果表明,场地处于严重污染水平且BaP是健康风险首要关注污染物.按ΣPAHs含量中位数排序,化产区（1733.87mg/kg）>炼焦区（32.86mg/kg）>堆煤区（21.21mg/kg）.对应污染途径依次为化工副产品的泄漏及填埋、烟粉尘大气沉降、煤粉（渣）降雨淋滤.异构体比值法判定的污染源不能明显区分各工序的土壤污染特点且存在偏差,利用ω（低环PAHs）/ω（高环PAHs）比值法进行排序,化产区深层（7.39）>化产区表层（1.33）>堆煤区（1.06）>炼焦区（0.39）,PAHs组成特征受污染源自身特性及外环境作用共同所致.4~5环PAHs是该焦化场地的特征污染物,化产区、堆煤区土壤中Nap、Phe占ΣPAHs比重较高,而炼焦区以BbF、Fla、Chry为主要组分.     

北京市公共交通环境多环芳烃的个体暴露特征

对北京市3种典型交通环境下PM_2.5中PAHs(多环芳烃)的污染水平、来源及其暴露健康风险进行了研究. 于2011年12月利用颗粒物个体暴露采样器采集北京市道路边、公共汽车、地铁等不同交通环境下的PM_2.5样品,采用GC-MS测定ρ(PAHs),结合PAHs组成特征以及特征化合物比值等鉴别PAHs来源,根据苯并芘等效毒性(BEQ)、等效致癌浓度(BaPE)及致癌风险等参数评估PAHs呼吸暴露的健康风险. 结果显示:①观测期间,北京市道路边、公共汽车和地铁内ρ(∑PAHs)平均值分别为(120±119)、(101±46.6)、(50.8±25.6)ng/m3;②3种交通环境下PAHs特征成分谱相似,ρ(荧蒽)/[ρ(荧蒽)+ρ(芘)]、ρ(茚并[1,2,3-cd]芘)/[ρ(茚并[1,2,3-cd]芘)+ρ(苯并[g,h,i]苝)]均大于0.5,ρ(苯并蒽)/[ρ(苯并蒽)+ρ()]大于0.35,表明机动车尾气和燃煤排放是北京冬季3种交通环境下PAHs的重要贡献源;③分别采用美国加州环境保护局(California Environment Protection Agency,CalEPA)和世界卫生组织(World Health Organization,WHO)方法计算致癌风险可知,2种方法计算的道路边PAHs的致癌风险(19.8×10-6、15.6×10-4)最高,约为公共汽车及地铁内的1.4和3.6倍;④道路边与公共汽车内的PAHs在PM_2.5中更为富集,道路边PAHs污染水平及健康风险在高ρ(PM_2.5)环境下增加显著.      

基于土壤重金属及PAHs来源的人体健康风险定量评价:以北京某工业污染场地为例

以北京某工业污染场地为研究对象,采集130个表层土壤样本,测定了As、 Be、 Cd、 Cu、 Cr、 Hg、 Ni、 Pb、 Sb、 Ti和Zn这11种重金属元素和16种多环芳香烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)元素的含量.运用正矩阵分解模型(positive matrix factorization,PMF)解析重金属及PAHs污染源,并对各个污染源致癌风险及非致癌风险贡献率进行了分析.结果表明,研究场地土壤重金属含量均在不同程度超出北京土壤环境质量背景值,其中Cd、 Hg、 Pb、 Zn和Cu这5种重金属超标率均50%,污染最为严重. 130个采样点中低环(2～3环)PAHs和高环(4～6环)PAHs含量分别占∑16PAHs含量的39.6%和60.4%, 77%的采样点PAHs含量大于1 000μg·kg~(-1),属于PAHs严重污染.污染源分析Be、 Ti、 As和Ni这4种重金属为自然来源.其余7种重金属和16种PAHs具有3种污染来源,分别为煤炭燃烧源(Hg和∑16PAHs),冶炼源(Cu、 Cr、 Pb和Zn)和交通源(Sb和Cd). 3种污染源对130个采样点内7种污染重金属和16种PAHs平均含量的贡献率依次为8.46%、 90.61%和0.94%.人体健康评价结果显示130个采样点中各污染物的致癌风险值分布在4.17×10~(-6)～39.38×10~(-4)之间,非致癌风险分布在0～32.23之间,致癌风险和非致癌风险最大值均位于焦化厂附近,其中BaP是影响土壤致癌风险的主要污染物, Zn是影响土壤非致癌风险的主要污染物.煤炭燃烧源的平均致癌风险值为2.16×10~(-4),占总平均致癌风险的50.26%.冶炼源的平均非致癌风险值为0.834,占总平均非致癌风险的56.43%,这2种污染源是影响该工业污染场地土壤重金属和PAHs人体健康风险的主要因素.本研究结果能够为相似工业污染场地土壤修复及生产工艺优化提供参考.