机动车毒物排放情景和健康风险
2014-03-22葛卫华金陶胜
葛卫华 金陶胜
(1防化学院履约事务部 北京 102205 2南开大学环境科学与工程学院 天津 300071)
1 机动车排放污染物
空气毒物,又叫有害空气污染物(HAPs),指那些已知或怀疑能引起癌症或其他严重健康风险或环境影响的污染物。多数HAPs来自人为源,包括点源、面源、移动源。1999年,全美约50%的城市HAPs来自移动源。从1987年开始,美国环保局开展了城市空气毒物监测计划(UATMP),分析城市污染物的种类和水平。2003年37个城市的59个监测点正常运转,然而,要监测各地的污染物是一项非常昂贵的工作。
空气质量模型是空气质量管理的重要工具。模型集成方法和风险评估技术在空气质量管理和政策标准制定,特别是在大范围情景预测、新策略分析方面能发挥大的作用。目前,美国环保局采用高斯模式和暴露模型来估算毒物年平均浓度,在国家尺度上评估健康风险。
大气中HAPs的模拟是困难的,其半衰期短的只有几分钟,长的高达几年。在大气中,他们有的还能由其他HAPs与非HAPs反应而来。和二次HAPs一样,他们具有很大的日变化,一些HAPs在VOCs、OH、NO3、O3和日光的作用下循环产生和消失。最后,他们存在形态也多样:气态、颗粒态、或兼有气态和颗粒态、液态。
多尺度空气质量模型能(Models-3/CMAQ)能改善HAPs的模拟。本研究的目的在于开发一种模型方法评估移动源空气毒物慢性暴露条件下的公众健康风险。
2 概念模型开发
Models-3/CMAQ是暴露吸入模型,不考虑室内影响,并且将人的暴露寿命定为70a。移动源排放使用排放因子模型(NMIM),排放清单模型(NEI)用于非道路机械和点源排放,气象参数采用MM5。排放情景包括:基准情景(包含道路轻型车LDVs、重型卡车HDVs、柴油燃料源DFS、道路柴油燃料源、生物源)、无道路源、无柴油燃料源、无道路柴油源、无轻型车源、无重型卡车源、无生物源、2020年采取排放措施下毒物排放。
致癌风险可以用下式计算:
式中,IUR 为吸入单位风险(m3/μg),Ci为毒物年平均浓度。
3 结果和讨论
根据不同情景模型计算,大气中乙醛和甲醛主要来自轻型机动车和生物源,乙醛分别占到52.2%和47.8,而甲醛分别占46.1%和53.9%。苯和1,3丁二烯主要来自轻型机动车,分别占到70.2%和72.3%。柴油颗粒物主要来自重型卡车,占到49.2%。2020年采取更严的标准和更好的技术能有效减低公众对这些毒物的暴露水平。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产生二次毒物,甲醛和乙醛不会有明显的下降。这些结果和其他研究者的结果是一致的(Lueckenetal.,2006;Cooketal.,2007;Isakovetal.,2007,2009)。柴油颗粒物的致癌风险是其他四种毒物的4倍以上,而非道路源的贡献最大。到2020年,柴油颗粒物的致癌风险下降32.7%。
甲醛和乙醛在夏季出现较高的暴露水平,苯和1,3丁二烯在冬季出现较高的暴露水平,柴油颗粒物没有呈现明显的季节变化。
Models-3/CMAQ可用于减低健康风险新政策效果评估,采用更好的IUR数据可以改善其不确定性。
[1]Apelberg, B.J., Buckley, T.J. and White, R.H. (2005).Socioeconomicand 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 theEPA MODELS-3 Community Multiscale Air Quality (CMAQ) M odelingSystem. Office of Research and Development, U.S. Environmental ProtectionAgency,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 MobileSource Air Toxics in Future Years. J. Exposure Sci. Environ. Epidemiol.17: 95-105.
[4]Diaz-Robles, L.A., Fu, J.S., Reed, D.G. (2008). Modeling andSource Apportionment of Diesel Particulate Matter.Environ. Int. 34: 1-11.
[5]Diaz-Robles, L.A., Fu, J.S. and Reed, G.D. (2009). Seasonal Distributionand Modeling of Diesel Particulate Matter in the Southeast US.Environ. Int. 35: 956-964.