邢琼予,戴启立,毕晓辉,吴建会,张裕芬,田瑛泽,冯银厂



我国中西部典型城市PM2.5中痕量金属的时空分布特征和健康影响

邢琼予,戴启立,毕晓辉*,吴建会,张裕芬,田瑛泽,冯银厂

(南开大学环境科学与工程学院,国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室,天津 300350)

为研究我国中西部地区大气细颗粒物中的痕量金属区域分布、季节分布特征以及健康风险,在西安、乌鲁木齐、洛阳以及兰州四城市布点采样,利用ICP-AES(电感耦合等离子体原子发射光谱仪)测定了PM2.5中9种痕量金属(V、Cr、Cd、Mn、Ni、Cu、Zn、As、Pb)的质量分数.结果表明:在痕量金属的时空分布特征方面,各城市主导痕量金属存在差异, 西安、乌鲁木齐、洛阳以及兰州的主导痕量金属为Mn、Zn、Pb、Pb,除了主导痕量金属,对于单个金属,其空间分布及季节分布都存在差异;利用分歧系数法分析了城市间颗粒物中痕量金属的组成,洛阳与其他城市颗粒物中痕量金属的CD值在0.4左右,表明洛阳与各城市颗粒物中痕量金属的组成有很大差异, 而西安与乌鲁木齐、兰州两个城市的CD值几乎都小于0.2,则他们组成相似;健康风险评结果显示,颗粒物PM2.5中的痕量金属Cr对成年人有着显著的致癌和非致癌风险,而且Cd、As对4个城市居民的致癌风险是显著的,Ni对其致癌风险不显著.长期处于该研究环境,对人体健康存在一定健康威胁. 此外痕量金属对人体的健康风险也具有季节性,所有痕量金属ILCR值都高于10-6,尤其是As、Cd、Cr的致癌风险超过了安全水平(10-4),尤其是Cr和As春冬季的致癌风险最高.

PM2.5；痕量金属；时空分布特征；健康风险评价

大气颗粒物是影响我国城市环境空气质量的主要污染物[1].高浓度的大气颗粒物不仅对环境空气质量、能见度、气候等产生影响,对人群健康也产生一定危害[2-5].颗粒物对人群的健康风险受浓度、粒径、载带的化学组分种类、含量以及暴露时间、接触方式等的影响.近年来,中国大气PM2.5浓度水平仍然远超WHO健康标准限值,2013年全国仅有4.1%的城市达到国家年均PM2.5标准限值[6].绿色和平发布2017年中国365个城市PM2.5浓度排名,全国365个城市中有256个城市的PM2.5年均浓度超出国家二级标准,占总数的70.1%.

痕量金属是PM2.5的重要成分,如Pb、Mn、Ni、Cr、Cd、As及Hg等,具有病理学以及毒性,能够引起呼吸系统疾病[7].这些痕量金属通过呼吸等方式被摄入人体内,会引起炎症,心肺疾病或DNA损伤等严重危害[8].研究表明,砷(As)会引起心血管和中枢神经系统的严重紊乱[9];镉(Cd)中毒会引起肺癌、肝肾病变、骨骼软化以及皮肤病变[1,10];作为燃油燃烧排放痕量指标的镍(Ni)和钒(V)也与人类心血管和呼吸系统疾病呈正相关[11-13];镍的过多摄入会引起呼吸道疾病[1,14];过量摄入铅(Pb)会损害神经系统、内分泌和免疫系统、骨骼发育以及酶循环[1,15];锰(Mn)会损坏人的神经和肾脏等等,因此对环境空气中痕量金属的研究仍十分必要.大量文献报道了颗粒物中痕量金属的污染特征及人体健康风险等方面的研究[16-18].在Duan等[19]对中国4个城市大气中痕量金属浓度的研究报告中,指出As、Ni、Cr和Cd的平均浓度分别为51.0、29.0、110.9和19.7ng/m3,远高于(GB3095-2012)和世界卫生组织(WHO)的现行国家环境空气质量标准(NAAQS),然而当前对中西部城市大气颗粒物中痕量金属的污染特征研究比较少.

相比较于我国东部及沿海城市,中西部城市经济相对落后,经济社会发展程度不同,高污染高能耗的产业结构和以煤为主的能源结构在多数中西部城市占主导地位,中西部的很多城市颗粒物浓度超国家环境空气质量标准的浓度限值,重污染状况不容乐观.如西安市[20]2014年以PM2.5为首要污染物的污染天气占污染天数的59.7%,PM2.5的年均浓度为76μg/m3,超过国家环境空气质量二级标准(GB3095-2012)1.2倍;同年洛阳[21]市区PM2.5年均浓度为二级标准限值2.14倍;兰州[22]和乌鲁木齐市[23]区2013年PM2.5年浓度分别为67μg/m3和87μg/m3.此外中西部地区生活着全国55%的人口,大气污染对人体健康影响的相关研究相对较少,因此在中西部城市开展环境空气中痕量金属污染特征与健康影响的研究显得十分必要.

为揭示大气细颗粒物中痕量金属的区域分布及季节分布特征,利用EPA健康风险模型评价环境空气中痕量金属对我国中西部4个典型城市不同季节不同人群(成年人和儿童)健康的影响,通过布点采样与化学分析,梳理分析了WHO和我国环境空气质量标准重点关注的主要痕量金属的含量水平与污染特征,评估了其潜在健康风险的时空分布特征,相关结果可为提高对环境空气中痕量金属污染特征和健康影响的科学认识提供参考,并为痕量金属污染防治对策的制定提供科学依据.

1 材料与方法

1.1 样品的采集

本研究选择了洛阳、乌鲁木齐、兰州以及西安4个中西部城市为研究对象, 将大气环境受体中粒径£2.5mm的颗粒物采集到滤膜上.各城市采样点及采样时间见表2.

所有点位每天同步22h连续采样.将采集到的滤膜放于恒温恒湿环境下平衡48h,使用百万分之一天平对其称量后至于冰箱中冷藏,以备用于后续分析.

表1 各城市采样点及采样时间

1.2 痕量金属元素分析以及质量控制

利用ICP-AES (电感耦合等离子体原子发射光谱法)测定颗粒物样品中9种痕量金属元素(V、Cr、Cd、Mn、Ni、Cu、Zn、As、Pb)的质量分数[8,24-25].洛阳、乌鲁木齐、兰州以及西安分别利用的是聚丙烯、聚丙烯、Teflon、聚四氟乙烯滤膜采集的样品进行元素分析.将西安和洛阳市采来的膜剪碎分别用10mL的HNO3-HCl(1:3)混合物在密闭容器中在(140±5)℃消解4h,然后将浸出溶液转移到容量瓶中并用纯净水稀释至50mL用于测定.而Si是通过X射线荧光与基本参数(FP)量化方法相结合来确定的.将兰州和乌鲁木齐市采集的膜剪碎的滤膜分别放入锥形瓶中,经离子水润湿后加入分析纯的15mL HNO3和5mL HClO4,在电炉上加热,控制在100℃以下约1h后再提高温度,当酸剩余约3mL时,将锥形瓶取下,冷却后,加入少许去离子水,过滤残渣,定容15ml试管待测;另一份用镍或铁坩埚,在电炉上用KOH熔融,并定容100mL容量瓶,测Si含量.将标液依次导入发射光谱仪进行测量,以浓度为横坐标,元素响应强度为纵坐标进行线性回归,建立校准曲线,而样本定量后上机进行测定.

抽取5%~10%样品进行平行样测定;各元素测定值的相对误差(RE)<5%,各元素测定值的相对标准偏差(RSD,=12)<5%,满足分析方法要求.样品测定时,每测定10个样品,进行单点校准和空白测定,所有检测结果均满足质控要求.加标量一般控制在待测元素的0.5~2倍,保证加标后的样品测定值不超过工作曲线浓度范围测定上限的90%.加标回收率一般控制在85%~115%之间.

1.3 分析方法

1.3.1 分歧系数 分歧系数(CD)是通过对分析数据进行归一化处理用来比较研究对象之间相似程度的数学方法[26-27],最早应用于生物学研究,近年来被广泛应用于大气颗粒物组分/源成分谱之间相似程度的对比[28-31].通过计算不同季节城市间颗粒物中痕量金属的组分的CD值来对各城市颗粒物中痕量金属组成的相似性进行评估.

式中:分别表示两采样点位;表示采样点的颗粒物样品中痕量金属的浓度,;表示参与计算的痕量金属组分数目.

若和两点位颗粒物样品的痕量金属组成非常相似,则CD趋于0;若两点位颗粒物痕量金属组成相差极大,则CD趋于1.目前国内外研究中还未有明确划分成分谱之间相似等级的统一标准,本研究参考针对土壤风沙尘源成分谱相似性的研究[32]结论,可认为CD处于0~0.2之间的两个成分谱组成相似,处于0.2~0.5之间的两个成分谱组成可能相似,处于0.5~1之间的两个成分谱组成不相似.

1.3.2 痕量金属健康风险评价 根据美国环保署(USEPA)综合风险信息数据库(IRIS)和国际癌症研究机构(IARC)的相关研究成果,将痕量金属健康风险分为致癌风险和非致癌风险[33].为了评估通过呼吸途径进入人体(成人和儿童)的健康风险,利用USEPA推荐的健康风险评价模型对该研究中4个城市环境空气PM2.5载带的As、Cd、Cr、Ni、V、Cu、Pb、Zn、Mn等9种痕量金属进行计算,量化了PM2.5中痕量金属的致癌和非致癌风险.致癌风险通过As、Cd、Cr、Ni以及V计算得来,而非致癌风险通过评估Cu、Pb、Zn和Mn的风险商值来估计.

暴露量计算公式[34]如下:

ADD(LADD)=(C´IR´EF´ED)/(BW´AT) (2)

式中:ADD为非致癌痕量金属的日均暴露剂量,mg/ kg×d; LADD表示致癌痕量金属的终生日均暴露剂量,mg/kg×d;C为颗粒物中痕量金属浓度, mg/m3; IR为呼吸频率,m3/d; EF为暴露频率,取值为350d/a; ED为暴露年限,a;BW为平均体重,kg;AT为平均暴露时间,d.各参数取值见表2:

表2 痕量金属日平均暴露量计算参数含义及取值

非致癌健康风险以风险商值(q)衡量,风险系数定义为某元素日均摄入剂量(ADD)与日参考摄入剂量(RfD)的比值.危险指数(HI)是计算的危险商值(q)的总和[38],也是用来评估痕量金属的非致癌风险.q<0,表明该痕量金属不存在非致癌风险, 0.1£q£1(且HI£1)的值表示该痕量金属存在潜在非致癌风险,而q>1(且HI>1)的值表明痕量金属存在非致癌风险.公式如下:

表2 痕量金属经呼吸途径进入人体的剂量一反应参数

Table 2 RfD and CSF values of trace metals used in this study

此外为了评估致癌风险,将痕量金属的LADD乘以癌症斜率因子[39](CSF);(kg·d/mg)以获得终身增量致癌风险(ILCR),公式如下:

对于致癌风险,ILCR可接受的水平是10-4~10-6,当ILCR<10-6时[40],该痕量金属不存在致癌风险,如果10-6£ILCR£10-4则存在致癌风险,若ILCR>10-4那么该痕量金属一定存在致癌风险.

2 结果与讨论

2.1 痕量金属元素的时空分布特征

在观测期间,西安、乌鲁木齐、洛阳和兰州4个城市PM2.5总体浓度均值为(107.54±70.52),(157.55±135.0),(129.32±85.15),(112.88±59.115μg/m3). 是我国PM2.5国家环境空气质量二级标准限值(35μg/m3)的3倍以上.与国内其他城市相比,远高于上海[42]和广州[43],均低于成都[44],除了乌鲁木齐,略低于北京[45]. 除此之外,就PM2.5中痕量金属的浓度均值相比,本研究的4个城市都尤其高,综上与国内具有代表性城市相比较,本研究中的这4个城市大气细颗粒物污染较为严重,而且 PM2.5中痕量重金属元素也处于较高水平.

图1 4个城市四季痕量金属浓度

由4个城市的痕量金属元素(As、Cd、Cr、Ni、V、Cu、Pb、Zn、Mn)的年均浓度来看,西安市的各痕量金属平均浓度大小为Mn>Zn>As>V>Ni>Cu> Cr>Pb>Cd,可见Mn(主导痕量金属)高达0.68μg/m3, Han[46]的研究中Mn浓度高达0.69μg/m3,结果基本一致;乌鲁木齐市的平均浓度呈Zn>Ni>As>Mn> Cu>Cd>Cr, Zn为主导痕量金属浓度为0.67μg/m3,Ni污染程度也较高,可能由于乌鲁木齐是我国主要的Ni产地[47],与相关研究中对乌鲁木齐市金属的分析结果相似[48];洛阳市全年平均浓度Pb>Ni>Zn>Cd> Mn>As>Cu>Cr>V,Pb浓度最高,为0.42μg/m3;兰州市平均浓度Pb>Cd>Zn>Ni>Mn>V>Cr>Cu>As,主导痕量金属元素为Pb,这与有关研究结果相符[49],而Lin等[50]的研究结果痕量金属中Zn浓度最高,其次为Pb.综上分析可以得出,痕量金属在空间分布上存在差异.还可发现痕量金属Zn、Ni以及Mn在每个城市的含量都较高,尤其是Zn,其在西安、乌鲁木齐、洛阳、兰州的年均浓度依次为0.47,0.67,0.42,0.46μg/ m3.而Cu和V的含量都较低(洛阳市最低).此外各痕量金属在各城市含量也存在着较大差异,如西安市与其他城市相比,As、Cd、V以及Mn年均浓度最高,而Zn和Pb浓度分别在乌鲁木齐和兰州最高.总之,从全年浓度平均值来看,各城市浓度最高的痕量金属元素存在差异,单个痕量金属元素的空间分布也存在着差异.

图1是9种痕量金属元素(As、Cd 、Cr、Ni、V、Cu、Pb、Zn、Mn)春夏秋冬四季的平均浓度情况.由以上的全年平均浓度分析可知西安、乌鲁木齐、洛阳以及兰州的主导痕量金属依次为Mn、Zn、Pb、Pb.而西安市的主导痕量金属Mn在春夏秋冬4个季节的平均浓度呈现春季(0.97μg/m3)>夏季(0.67μg/m3)>冬季(0.57μg/m3)>秋季(0.52μg/m3).其次乌鲁木齐市主导痕量金属Zn浓度秋季(1.78μg/ m3)>春季(0.53μg/m3)>夏季(0.47μg/m3)>冬季(0.35μg/m3),可以看出冬季浓度特别低.洛阳市的主导痕量金属Pb的四季平均浓度高低依次为秋季(0.55μg/m3)>春季(0.49μg/m3)>夏季(0.36μg/m3)>冬季(0.30μg/m3),四季差异很小.兰州市主导痕量金属也是Pb,其平均浓度春季(0.76μg/m3)>秋季(0.54μg/m3)>冬季(0.52μg/m3)>夏季(0.48μg/m3),四季差异也不是很大.综上可以得出,每个城市的主导痕量金属在不同季节存在着一定差异尤其在乌鲁木齐市差异最大.

同时由图还可得出每种痕量金属在各城市的不同季节也有较大的差异性.整体看,痕量金属在兰州市4个季节都有明显的差异,而在乌鲁木齐市以及西安市各季节差异并不是很大.如Cd在洛阳市的四季差异不大,在兰州市明显呈现秋季>春季>冬季>夏季,而对于乌鲁木齐市的春季,Cr明显较低;对于Zn,乌鲁木齐市的秋季浓度特别高,而兰州市和洛阳市春季偏高;Mn的平均浓度在西安市的春夏冬秋季递减.

2.2 城市间颗粒物中痕量金属的组成

由表3可知,研究期间春季的结果可以看出,西安与乌鲁木齐的CD值比较低(小于0.2),可认为两座城市之间颗粒物中的痕量金属组成相似,其余的CD值也都在0.4以下,那么其组成可能相似.在夏季,西安与洛阳、乌鲁木齐与洛阳、洛阳与兰州的CD值均处于0.2~0.5之间,其余的低于0.2;秋季的CD值都高于0.2,特别是西安与洛阳、乌鲁木齐与洛阳、洛阳与兰州的CD值均高于0.4;冬季乌鲁木齐与兰州的CD值为0.0895(低于0.1),可认为它们之间冬季大气颗粒物中的痕量金属组成极可能相似,乌鲁木齐与洛阳、洛阳与兰州CD值却比较高.

表3 城市之间各季节的分歧系数

注:X、W、L1、L2分别代表西安、乌鲁木齐、洛阳、兰州.加粗的值为>0.3.

通过以上各城市间的比较发现,洛阳(L1)与其他城市颗粒物中的痕量金属的组成都有较大区别,而西安与乌鲁木齐、兰州则有较大的相似性.

2.3 健康风险评价

图2与图3代表4城市样品中部分痕量金属(As、Cd、Cr、Ni、V、Cu、Pb、Zn、Mn)对成人以及儿童的致癌和非致癌风险.

从非致癌风险方面分析,由图中可以得出9种痕量金属的q在成人中呈现出Cr>As>Cd>Pb> V>Mn>Cu>Ni>Zn的规律,在儿童中呈现出Cr>Pb> As>Cd>Mn>Cu>V>Ni>Zn(除了乌鲁木齐市和西安市中As>Cd).通过对比儿童和成人的q值,非致癌痕量金属(Zn,、Cu、Pb,、Mn)体现在儿童的q值都明显高于成人,致癌痕量金属(Ni, Cr、Cd、V和 As)则相反,体现在成人的q值明显高于儿童.除Cr外,每种痕量金属的非致癌风险都低于安全水平(q=1),Cr有着最高的q值,其成年人q分别为1.35、1.10、1.28、1.19,儿童的为0.785、0.642、0.744、0.696,说明Cr在成人中体现着显著的非致癌风险;不论是成人还是儿童,Zn的q值均最小.对于成年人,痕量金属的q总值高于安全水平(HI=1),表明这9种痕量金属对成人具有累积的非致癌作用.

图2 4个城市成人的健康风险评价

图3 4个城市儿童的健康风险评价

在致癌风险方面,ILCR值可以评价致癌痕量金属(As、Cd、Cr以及Ni)的致癌作用[36].该4个城市的致癌痕量金属的ILCR值在成年和儿童均为Cr>As>Cd>Ni.除了金属Ni, As、Cd、Cr的ILCR值不管是成人还是儿童都高于10-4(可承受风险值).而Cr的致癌风险最大,也远远大于可承受风险水平,而且成年人的ILCR值均高于儿童;而Ni的ILCR值处于10-6~10-4之间.金属Cr在兰州、洛阳、乌鲁木齐以及西安这4个城市的成人ILCR值分别为1.58×10-3,1.29×10-3,1.50×10-3,1.40×10-3,儿童的致癌风险ILCR值为9.24×10-4,7.55×10-4,8.75×10-4,8.19× 10-4.若ILCR值£10-6意味着没有致癌作用,而ILCR值在10-6~10-4之间时表明来自某种金属的致癌作用可以接受,存在着潜在的致癌作用,如果超过可承受风险值(10-4)表明该痕量金属存在明显致癌作用[40].结果表明,金属As、Cd、Cr的成年人与儿童ILCR值均高于10-4,说明As、Cd、Cr对4个城市居民具有致癌风险,而Ni致癌风险不显著.最后由所有致癌痕量金属ILCR得到的总值高于10-4,说明长期暴露于此环境,通过呼吸途径对人体的健康存在一定危害,可能会产生致癌威胁.

在对合肥市地表灰尘重金属健康风险的研究[51]中,由呼吸途径测得的非致癌风险,最高的是Cr但也远远低于安全值,而儿童的总风险值为1.26,该结果与本研究结果相近.成都市有关研究结果中[21]Mn的非致癌风险大于1,其余均小于1,但HI值为2.7~6.59之间,长期条件下非致癌风险明显;而致癌金属As和Cr对成年人的致癌风险均大于10-4.广州市[52]对大气重金属健康评价中,致癌风险由高到低依次为 As>Cr>Cd>Ni,As和Cr都高于10-6,分别是7.06× 10-6,3.46×10-6.此外在北京市、新乡市[53]以及南京市[21]的相关研究中也揭示了Cr与As的致癌作用.但以上城市的健康风险评价结果均低于本研究,通过对比各城市,说明本研究中的4个中西部典型城市大气重金属污染严重的同时对城市居民的健康也造成一定影响,尤其是金属Cr的影响较为显著.

在季节分布上,Cr的非致癌风险在各城市各季节均最高.西安市Cr的儿童q值在春夏秋冬分别是0.77、0.60、0.72、0.70,春季>秋季>冬季>夏季,而成年人的四季值均高于1;乌鲁木齐市Cr的q冬季>春季>秋季>夏季,尤其是对成年人在春冬季高于1,具有潜在的非致癌风险.洛阳市Cr的q值呈现秋季>春季>冬季>夏季,而且成人q值除了夏季,其余均高于1.兰州市Cr的q值冬季>春季>夏季>秋季,而且对于成年人春冬季的q值也都高于1,说明该城市的Cr在春冬季存在着潜在非致癌风险;As的风险商值在西安、洛阳的四季以及乌鲁木齐的春冬两季均高于0.1.

致癌水平的季节分布上,所有痕量金属的ILCR值都高于10-6,尤其是As、Cd、Cr的致癌风险超过了安全水平(10-4),说明4个城市每个季节都存在潜在的致癌风险(不论成人还是儿童).痕量金属Cr的致癌风险值在4个城市的春季和冬季较高;而As除了乌鲁木齐,四季的ILCR值差异不大;痕量金属Cd的致癌风险在各城市以及四季的差异较显著;Ni的致癌风险值最低而且四季差异并不明显.

3 结论

3.1 从痕量金属的时空分布特征来看,各城市主导痕量金属存在差异, 西安为Mn、乌鲁木齐为Zn、洛阳和兰州为Pb.除了主导痕量金属,单个痕量金属的空间分布存在差异;从四季分布方面分析,主导痕量金属在不同季节也有差异,尤其是在乌鲁木齐市差异最大;此外单个痕量金属在各城市的不同季节也具有的差异性,兰州市的金属四季差异最显著.

3.2 从城市间颗粒物中痕量金属的组成分析结果来看,洛阳与其他城市颗粒物中痕量金属的CD值在0.4左右,洛阳与各城市颗粒物中痕量金属的组成有很大差异, 而西安与乌鲁木齐、兰州两个城市的CD值几乎都小于0.2,则组成相似.

3.3 健康风险评价结果表明,Cr在兰州、洛阳、乌鲁木齐以及西安的成人q值分别为1.35、1.10、1.28、1.19,儿童的为0.785、0.642、0.744、0.696,而其余痕量金属q值均小于0.1,非致癌风险普遍较低,但q总值高于1,表明这9种痕量金属对成人具有累积的非致癌作用;在致癌风险方面,致癌痕量金属的ILCR值除了Ni,ILCR 值均大于10-4,且成人和儿童表现为Cr>As>Cd>Ni,且成人高于儿童,其中Cr最高,在这4个城市的成人ILCR值分别为1.58× 10-3,1.29×10-3,1.50×10-3,1.40×10-3,儿童为9.24×10-4, 7.55×10-4,8.75×10-4,8.19×10-4.健康风险的季节性分析结果表明,各城市Cr非致癌风险在各季节均最高;致癌痕量金属的ILCR值都高于10-6对各城市各季节均存在潜在致癌风险,其中冬春季As和Cr的致癌风险较高.

[1] 李凤英,彭 琴,杨 孟,等.南京市北郊冬季大气颗粒物中重金属污染研究[J]. 环境科学与技术, 2017,40(7):173-179. Li Feng-ying, Peng Qin, Yang Meng, et al. Research on heavy metals in particulate matters in the north suburb of Nanjing in winter [J]. Environmental Science & Technology, 2017,40(7):173-179.

[2] Deng J, Zhang Y, Hong Y, et al. Optical properties of PM2.5and the impacts of chemical compositions in the coastal city Xiamen in China [J]. Science of the Total Environment, 2016,557–558:665-675.

[3] 杨毅红,瞿 群,刘随心,等.夏季珠江三角洲地区PM2.5化学组分特征及其对大气能见度的影响[J]. 环境科学, 2015,36(8):2758-2767. Yang Yi-Hong, Qu Qun, Liu Sui-Xin, et al. Chemical compositions in PM2.5and its impact on visibility in summer in Pearl River Delta, China. [J]. Environmental Science, 2015,36(8):258.

[4] 陈衍婷,杜文娇,陈进生,等.海西城市群PM2.5中重金属元素的污染特征及健康风险评价[J]. 环境科学, 2017,38(2):429-437. Chen Yan-Ting, Du Wen-Jiao, Chen Jin-Sheng, et al. Pollution characteristics of heavy metals in PM2.5and their human health risks among the coastal city group along Western Taiwan Straits Region, China [J]. Environmental Science, 2017,38(2):429-437.

[5] 杨 婧,郭晓爽,滕 曼,等.我国大气细颗粒物中金属污染特征及来源解析研究进展[J]. 环境化学, 2014,33(9):1514-1521. Yang Jing, Guo Xiaoshuang, Teng Man, et al. A review of atmospheric fine particulate matter associated trace metal pollutants in China [J]. Environmental Chemistry, 2014,33(9):1514-1521.

[6] Wang J, Zhao B, Wang S, et al. Particulate matter pollution over China and the effects of control policies [J]. Science of the Total Environment, 2017,584-585:426.

[7] Gavett S H, Najwa H C, Copeland L B, et al. Metal composition of ambient PM2.5influences severity of allergic airways disease in mice [J]. Environmental Health Perspectives, 2003,111(12):1471-1477.

[8] Xu H, Han S, Bi X, et al. Atmospheric metallic and arsenic pollution at an offshore drilling platform in the Bo Sea: A health risk assessment for the workers [J]. Journal of Hazardous Materials, 2016,304:93-102.

[9] Joseph T, Dubey B, Mcbean E A. Human health risk assessment from arsenic exposures in Bangladesh [J]. Science of the Total Environment, 2015,527–528:552-560.

[10] Zukowska J, Biziuk M. Methodological evaluation of method for dietary heavy metal intake [J]. Journal of Food Science, 2008,73(2): R21–R29.

[11] Zhao M, Zhang Y, Ma W, et al. Characteristics and ship traffic source identification of air pollutants in China's largest port [J]. Atmospheric Environment, 2013,64:277-286.

[12] Lippmann M, Ito K, Hwang J S, et al. Lippmann M, Ito K, Hwang JS, et al. Cardiovascular effects of nickel in ambient air [J]. Environmental Health Perspectives, 2006,114(11):1662-1669.

[13] Zwolak I. Vanadium carcinogenic, immunotoxic and neurotoxic effects: a review of in vitro studies [J]. Toxicology Mechanisms & Methods, 2014,24(1):1-12.

[14] Palmer K T, Mcneilllove R, Poole J R, et al. Inflammatory responses to the occupational inhalation of metal fume [J]. European Respiratory Journal, 2006,27(2):366-373.

[15] Zhang X, Yang L, Li Y, et al. Impacts of lead/zinc mining and smelting on the environment and human health in China [J]. Environmental Monitoring & Assessment, 2012,184(4):2261-2273.

[16] Chen P, Bi X, Zhang J, et al. Assessment of heavy metal pollution characteristics and human health risk of exposure to ambient PM2.5in Tianjin, China [J]. Particuology, 2015,20(3):104-109.

[17] Tao J, Zhang R J, Duan J C, et al. Seasonal variation of carcinogenic heavy metals in PM2.5and source analysis in Beijing [J]. Huan Jing Ke Xue, 2014,35(2):411-417.

[18] 王晴晴,谭吉华,马永亮,等.佛山市冬季PM2.5中重金属元素的污染特征[J]. 中国环境科学, 2012,32(8):1384-1391. Wang Qing-Qing, Tan Ji-Hua, Ma Yong-Liang, et al. Characteristics of heavy metals in PM2.5during winter in Foshan City [J]. China Environmental Science, 2012,32(8):1384-1391.

[19] Duan J, Tan J. Atmospheric heavy metals and Arsenic in China: Situation, sources and control policies [J]. Atmospheric Environment, 2013,74(2):93-101.

[20] 西安市环境保护局.2014年西安市环境状况公报[R]. Xi’ang Environmental Protection Bureau. 2014 Xi'an Environmental Status Bulletin [R].

[21] 洛阳市环境保护局.2014年洛阳市环境质量状况公报[R]. Luoyang Environmental Protection Bureau. 2014 Luoyang Environmental Status Bulletin [R].

[22] 兰州市环境保护局.2013年兰州市环境状况公报[R]. Lanzhou Environmental Protection Bureau. 2014 Lanzhou Environmental Status Bulletin [R].

[23] 2013年新疆维吾尔自治区环境状况公报[J]. 新疆环境保护, 2014,36(2):47-47. Communique of the State of the Environment of Xinjiang Uygur Autonomous Region in 2013 [J]. Environmental Protection in Xinjiang, 2014,36(2):47-47.

[24] Xu H, Bi X H, Zheng W W, et al. Particulate matter mass and chemical component concentrations over four Chinese cities along the western Pacific coast [J]. Environmental Science & Pollution Research International, 2015,22(3):1940-1953.

[25] Dai Q, Bi X, Liu B, et al Chemical nature of PM2.5and PM10in Xi'an, China: Insights into primary emissions and secondary particle formation [J]. Environmental Pollution, 2018,240:155-166.

[26] Wongphatarakul V, Friedlander S K, Pinto J P. A comparative study of PM2.5, ambient aerosol chemical databases [J]. Journal of Aerosol Science, 1998,29(24):S115–S116.

[27] Zhiqun Zhang, Friedlander S K. A Comparative study of chemical databases for fine particle Chinese aerosols [J]. Environmental Science & Technology, 2000,34(22):4687-4694.

[28] 吴 虹,张彩艳,王 静,等.青岛环境空气PM10和PM2.5污染特征与来源比较[J]. 环境科学研究, 2013,06:583-589. Wu Hong, Zhang Cai-Yan, Wang Jing, et al. Comparative study on pollution characteristics and source apportionment of PM10and PM2.5in Qingdao [J]. Research of Environmental Sciences, 2013,26(6):583- 589.

[29] 方小珍,孙 列,毕晓辉,等.宁波城市扬尘化学组成特征及其来源解析[J]. 环境污染与防治, 2014,36(1):55-59. Fang Xiao-zhen, Sun Lie, Bi Xiaohui, et al. The chemical compositions and sources apportionment of re-suspended dust in Ningbo [J]. Environmental Pollution & Control, 2014,36(1):55-59.

[30] Dai Q L. Characterization and source identification of heavy metals in ambient PM10and PM2.5in an integrated iron and steel industry zone compared with a background site [J]. Aerosol & Air Quality Research, 2015,15(3):875-887.

[31] Dai Q, Li L, Yang J, et al. The fractionation and geochemical characteristics of rare earth elements measured in ambient size-resolved PM in an integrated iron and steelmaking industry zone [J]. Environ Sci Pollut Res Int, 2016,23(17):17191-17199.

[32] 姬亚芹,朱 坦,白志鹏,等.大气颗粒物源解析土壤风沙尘成分谱研究进展[J]. 城市环境与城市生态, 2005,18(5):3-5. Ji Ya-Qin, Zhu Tan, Bai Zhi-Peng, et al. Research progress of soil dust of source apportionment of airborne particulate matter [J]. Urban Environment & Urban Ecology, 2005,18(5):3-5.

[33] Tian H Z, Wang Y, Xue Z G, et al. Trend and characteristics of atmospheric emissions of Hg, As, and Se from coal combustion in China, 1980~2007 [J]. Atmospheric Chemistry & Physics Discussions, 2010,10(23):20729-20768.

[34] 段小丽,聂 静,王宗爽,等.健康风险评价中人体暴露参数的国内外研究概况[J]. 环境与健康杂志, 2009,26(4):370-373.Duan Xiao-Li, Nie Jing, Wang Zong-Shuang. Human exposure factors in health risk assessment [J]. Journal of Environment & Health, 2009,26(4):370-373.

[35] Singh D K, Gupta T. Source apportionment and risk assessment of PM1bound trace metals collected during foggy and non-foggy episodes at a representative site in the Indo-Gangetic plain. [J]. Science of the Total Environment, 2016,550:80.

[36] U.S. Environmental Protection Agency. Supplemental guidance for developing soil screening levels for superfound sites [M]. Washington, D.C: Office of Emergency and Remedial Response, 2002.

[37] 环境保护部.中国人群暴露参数手册(成人卷) [M]. 北京:中国环境科学出版社, 2013:90-780. Ministry of Environmental Protection of China. Chinese exposure factors handbook (Adults) [M]. Beijing: China Environmental Science Press, 2013:90-780.

[38] Xu H, Han S, Bi X, et al. Atmospheric metallic and arsenic pollution at an offshore drilling platform in the Bo Sea: A health risk assessment for the workers. [J]. Journal of Hazardous Materials, 2016,304:93- 102.

[39] 王珊珊,于瑞莲,胡恭任,等.厦门市大气PM2.5中重金属污染特征及健康风险评价[J]. 地球与环境, 2017,45(3):336-341. Wang Shan-Shan, Yu Rui-Lian, Hu Gong-Ren, et al. Pollution characteristic and health risk of heavy metals in PM2.5of Xiamen City [J]. Earth and Environment, 2017,45(3):336-341.

[40] US EPA O N I. Integrated Risk Information System [J]. 2012.

[41] Ferreira-Baptista L, Miguel E D. Geochemistry and risk assessment of street dust in Luanda, Angola:A tropical urban environment [J]. Atmospheric Environment, 2005,39(25):4501-4512.

[42] Chen J, Tan M, Li Y, et al. Characteristics of trace elements and lead isotope ratios in PM2.5from four sites in Shanghai. [J]. Journal of Hazardous Materials, 2008,156(1):36-43.

[43] Yang F, Tan J, Zhao Q, et al. Characteristics of PM2.5speciation in representative megacities and across China [J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2011,11(11):1025-1051.

[44] 李友平,刘慧芳,周 洪,等.成都市PM2.5中有毒重金属污染特征及健康风险评价[J]. 中国环境科学, 2015,35(7):2225-2232. Li You-Ping, Liu Hui-Fang, Zhou Hong, et al. Contamination characteristics and health risk assessment of toxic heavy metals in Chengdu [J]. China Environmental Sciences, 2015,35(7):2225-2232.

[45] Zhang Y F, Xu H, Liu G R, et al. Evaluation of the changes of the concentration, composition and possible sources of size-resolved particulate matter between 2010 and 2011 in a western Chinese mega city [J]. Aerosol and Air Quality Research, 2014,14(5):1500-1514.

[46] Han Yongming, Du Peixuan, Cao Junji, et al. Multivariate analysis of heavy metal contamination in urban dusts of Xi'an, Central China [J]. Science of the Total Environment, 2006,355(1):176-186.

[47] 邹天森,康文婷,张金良,等.我国主要城市大气重金属的污染水平及分布特征[J]. 环境科学研究, 2015,28(7):1053-1061. Zou Tian-Sen, Kang Wen-Ting, Zhang Jin-Liang, et al. Concentrations and distribution characteristics of atmospheric heavy metals in urban areas of China [J]. Research of Environmental Sciences, 2015,28(7):1053-1061.

[48] 孙龙仁.乌鲁木齐市大气PM10和PM2.5中重金属的污染特征研究[D]. 乌鲁木齐:新疆农业大学, 2009. Sun Long-Ren. Study on pollution characteristics of heavy metal in PM10and PM2.5in Urumqi City [D]. Urumqi: Xinjiang Agricultural University, 2009.

[49] Chu P C, Chen Y, Lu S, et al. Particulate air pollution in Lanzhou China [J]. Environment International, 2008,34(5):698-713.

[50] 林海鹏,武晓燕,战景明,等.兰州市某城区冬夏季大气颗粒物及重金属的污染特征 [J]. 中国环境科学, 2012,32(5):810-815. Lin H P, Wu X Y, Zhan J M, et al. Analysis of atmospheric particles and heavy metals character at the area of Lanzhou City in summer and winter [J]. China Environmental Science, 2012,32(5):810-815.

[51] 李如忠,周爱佳,童 芳,等.合肥市城区地表灰尘重金属分布特征及环境健康风险评价[J]. 环境科学, 2011,32(9):2661-2668. Li R Z, Zhou A J, Tong F, et al. Distribution of metals in urban dusts of Hefei and health risk assessment [J]. Environmental Science, 2011, 32(9):2661-2668.

[52] 李 敏,高燕红,郭凌川,等.广州大气PM2.5中重金属污染的健康风险评价[J]. 环境与健康杂志, 2016,33(5):421-424. Li Min, Gao Yan-Hong, Gao Ling-Chuan, et al. Primary research on health risk assessment of heavy metals in air PM2.5in Guangzhou [J]. Journal of Environment & Health, 2016,33(5):421-424.

[53] 张 鑫,赵小曼,孟雪洁,等.北京、新乡夏季大气颗粒物中重金属的粒径分布及人体健康风险评价[J]. 环境科学, 2018,39(3):997- 1003. Zhang Xin, Zhao Xiao-man, Meng Xue-Jie, et al. Particle size distribution and human health risk assessment of heavy metals in atmospheric particles from Beijing and Xinxiang during summer [J]. Environmental Science, 2018,39(3):997-1003.

Temporal-spatial variation and health effects of trace metals in PM2.5in four central-western cities of China.

XING Qiong-yu, DAI Qi-li, BI Xiao-hui*, WU Jian-hui, ZHANG Yu-fen, TIAN Ying-ze, FENG Yin-chang

(Nankai University, College of Environmental Science and Engineering, State Environmental Protection Key Laboratory of Urban Ambient Air Particulate Pollution Prevention and Control, Tianjin 300350, China)., 2019,39(2)：574~582

To investigate the regional distribution, seasonal variation and health effects of trace metals in atmospheric fine particles, PM2.5samples were collected from four central-western cities in China (Xi'an, Urumqi, Luoyang and Lanzhou). The concentrations of nine trace metals (V, Cr, Cd, Mn, Ni, Cu, Zn, As and Pb) in PM2.5was measured by ICP-AES (inductively coupled plasma atomic emission spectrometry). The predominant trace metals during sampling campaigns were Mn, Zn, Pb, and Pb in Xi'an, Urumqi, Luoyang, and Lanzhou, respectively. The spatial-temporal variations of these predominant trace metals were varied with cities. In addition, the other trace metals presented different spatial distributions and seasonal variation patterns. The spatial difference of the particulate trace metals was further explored by using the coefficient of divergence analysis. The composition of trace metals in Luoyang and various urban particles was very different. Because the CD value of trace metals in Luoyang and other urban particles was about 0.4.But the CD values of Xi'an and Urumqi and Lanzhou were almost less than 0.2. The composition was similar. Health risk assessment showed that Cr had both significant carcinogenic and non-carcinogenic risk effects to adults. The carcinogenic risks of Cd and As to residents of the four cities were more significant than other metals, while Ni had no obvious effects. There was a certain threat to human health in the research environment for a long-term. Moreover,the health risks of trace metals to the public showed seasonal variation patterns. The ILCR values of all trace metals were higher than 10-6, As, Cd and Cr had a cancer risk that exceeded the safety level (10-4), with the highest cancer risks of Cr and As occurred in the spring and winter. The results highlighted that there is a certain threat to the residents in the case of subjecting to a long-term exposure.

PM2.5；trace metals；temporal and spatial distribution variation；health risk assessment

X513

A

1000-6923(2019)02-0574-09

邢琼予(1993-),女,河南郑州人,南开大学硕士研究生,主要研究方向大气颗粒物源解析技术.发表论文1篇.

2018-07-05

中央高校基本科研业务费

* 责任作者, 副教授, bixh@nankai.edu.cn