北京市地表灰尘中Cu的分布及健康风险评价

于 洋，马俊花，宋宁宁，王 晰，沈珍瑶，杨志峰，李迎霞，*

1. 北京师范大学环境学院，水环境模拟国家重点实验室，北京，1008752. 宁夏交通科学研究所，银川，750001

北京市地表灰尘中Cu的分布及健康风险评价

于 洋1，马俊花2，宋宁宁1，王 晰1，沈珍瑶1，杨志峰1，李迎霞1，*

1. 北京师范大学环境学院，水环境模拟国家重点实验室，北京，1008752. 宁夏交通科学研究所，银川，750001

为了解典型重金属污染物铜(Cu)在城市环境中的污染特征及其可能带来的健康风险，在北京市四环以内的典型功能区采集了30个地表灰尘样品并测定了Cu的浓度。结果表明，地表灰尘样品中Cu的平均浓度为102.53 μg·g-1，远高于北京市土壤背景值。商业区Cu浓度的均值更达到了169 μg·g-1。居住区、街道和商业区单位面积上Cu的负荷较高，对人类的健康威胁较大。健康风险评价结果显示，地表灰尘中Cu引起的非致癌风险对儿童的威胁程度高于成人，手-口摄入的方式是非致癌风险最主要的途径。

北京；地表灰尘；铜；健康风险评价

在高强度人类活动聚集的城市区域，城市地表灰尘作为城市各种污染物的载体和指示物[1-2]，能反映该区域短时间内颗粒污染物排放和累积情况[3]，同时在一定程度上也能够体现远距离输送过来的大气颗粒污染物的部分特征。因此在生态环境普遍恶化、人类生产活动愈来愈强烈的城市区域，对城市地表灰尘污染特征的研究显得尤为重要，其被降雨冲刷进入周边水体的最终归宿也使其成为城市水体污染来源研究的重要组成部分。

受人类活动的影响，地表灰尘中往往富集大量的污染物，尤其是重金属[4-6]，这些重金属污染主要来自交通、工业、城市建设以及化肥农药的使用，其中交通污染是城市地表灰尘中重金属的主要来源[7]。重金属在环境中具有长期性、隐蔽性、不可逆性以及不可降解性，它们在各种环境介质中不断累积和迁移，在高浓度区域对生态环境以及人类健康构成严重威胁，已经引起了人们的广泛关注[8-11]。

重金属铜是人体所必需的微量元素，但是过量的铜进入人体后极易对内脏造成负担，特别是肝和胆。自1930年代开始，铜广泛用于汽车的刹车系统[12]，刹车系统的磨损会带来城市环境中铜污染的增加。此外，车体磨损、轮胎磨损、城市建设以及工业生产等都会排放不同量的铜[13]。随着快速的工业化和城市化，大量的铜被使用和排放，地表灰尘中富集的Cu所带来的污染也越来越不可忽视。

北京作为全国典型的超级大都市，经历了快速的工业化和城市化发展。2012年北京市的年生产总值为17 879.4亿元，常驻人口达到2 069.3万人，汽车保有量达到520万辆[14]。密集的人口及高强度的人类活动带来了大量污染物的排放，巨大的汽车保有量也带来了大量的交通污染，同时高度聚集的人群以及居住区与道路之间较近的距离[15]等因素加大了交通污染对人群健康的影响。本研究选取北京市四环以内区域典型功能区的地表灰尘作为研究对象，分析Cu的污染分布以及对居民潜在的健康风险。

1 材料和方法(Materials and methods)

1.1 采样点介绍

研究表明北京市地表灰尘中污染物含量在距城市中心点故宫区域15～20 km左右开始下降较为显著[16]。本研究选取城市中心点四周约15 km距离的四环以内区域作为研究区，该区域人口密集，交通繁忙，基本没有工业活动。在研究区大致均匀布点，选取了30个采样点，包括了市区内五种主要的功能区，居住区、公园、街道、主干路、商业区。本研究中将街道定义为行车道数量小于等于双向四车道的道路，主干路定义为车流量较大、行车道数量大于双向四车道的道路。

具体采样点的位置及类型如表 1所示，共计包括9个商业区，6个主干路，8个街道，3个公园以及4个居住区。

表1 采样点位置及类型Table 1 Sampling site locations and types

续表1

12东三环中路主干路116°26′52.16″39°54′07.96″East3rdringMiddleRoadMain-road13建国门桥下道路街道116°26′06.00″39°54′34.00″StreetunderJianguomenbridgeStreet14前门东大街商业区116°24′32.66″39°53′58.25″EastQianmenstreetCommercialarea15西单商业区116°22′04.50″39°54′35.65″XidanCommercialarea16五四大街商业区116°24′13.50″39°55′22.69″WusistreetCommercialarea17西直门外大街商业区116°20′23.00″39°56′19.00″XizhimenwaistreetCommercialarea18阜成门外大街主干路116°20′54.84″39°55′20.37″FuchengmenwaistreetMain-road19安定门西大街主干路116°24′43.00″39°56′52.94″WestAndingmenstreetMain-road20北京师范大学校园内居住区116°21′30.61″39°57′32.11″BeijingNormalUniversitycampusResidentialarea21北京航空大学校园内居住区116°20′31.78″39°58′47.69″BeihangUniversitycampusResidentialarea22阜成路出租车停车点街道116°16′27.36″39°55′23.22″TaxistopspotonFuchengroadStreet23岳各庄北路街道116°16′15.57″39°52′40.02″NorthYuegezhuangroadStreet24华林家园居住区116°17′38.70″39°50′30.41″HualinhomesteadResidentialarea25草桥东路街道116°21′31.93″39°50′15.19EastCaoqiaoroadStreet26方庄南路街道116°25′58.50″39°50′49.55″SouthFangzhuangroadStreet27分钟寺路商业区116°28′06.61″39°51′25.86″FenzhongsiroadCommercialarea28惠新里社区居住区116°25′17.01″39°58′39.96″HuixinlicommunityResidentialarea29东四环中路主干路116°29′02.00″39°53′57.32″East4thringmiddleroadMain-road30朝阳公园公园116°28′41.35″39°56′27.67″ChaoyangparkPark

1.2样品采集与铜的测定

地表灰尘采样在2012年9月和10月连续干燥7天以上没有降雨时进行，在每个采样点选取典型硬化地面，在距离硬化地面边缘0.5m、纵向5～20m的范围内用事先准备好的干净的毛刷仔细清扫，来回反复清扫3次，尽可能采集更多的小颗粒物，然后用塑料铲收取并装入写好标签的聚乙烯自封袋，每个采样点收集不少于300g的颗粒物。记录采样面积，用手持GPS记录每个采样点的经纬度。样品采集后当天送至实验室，在通风、避光、室温条件下自然风干1～2周至恒重。风干后的样品过500μm的筛子，去除树叶、石块、烟头、玻璃等碎屑。

取大约1g过筛后的样品进行消解，用ICP-MS (Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry)测定重金属Cu的浓度。

1.3健康风险评价

1.3.1暴露量的计算及暴露参数的选取

本研究运用美国环境保护署(USEPA)的土壤健康风险模型，对地表灰尘中Cu对居民产生的健康风险进行评价。人体暴露于地表灰尘主要有手-口直接摄入、呼吸吸入、皮肤接触三种途径，灰尘排放以及吸收特征等参数参考土壤的相关参数。

Cu具有慢性非致癌风险，三种暴露途径下地表灰尘中Cu的长期日均暴露量计算公式如公式(1)-(3)[17-19]所示，

(1)

(2)

(3)

各参数的含义以及取值如表2所示，计算参数主要参考北京市环境保护科学研究院编写的《场地环境评价指南》[20]、2013年出版的《中国人群暴露参数手册(成人卷)》[21]以及USEPA的参考值[17-19]。计算参数中的成人体重取《中国人群暴露参数手册(成人卷)》中的60.6kg，儿童体重没有权威的参考标准，而且根据王宗爽等的研究[22]，中国成人与美国成人体重相差较大，而中国儿童与美国儿童之间，体重差别不是很明显，因此BW中的儿童体重参考USEPA的建议值15kg。此外，IngR、ED、ATnoncan、PEF的参数值由于国内没有比较权威的研究结果，而文献中多数学者都参考USEPA建议值，因此本研究中也采用USEPA的建议值。EF、InhR、SA、SL、ABS值参考北京市环境保护科学研究院编写的《场地环境评价指南》[20]的建议值。公式(1)～(3)中浓度C采用地表灰尘中Cu的平均浓度而没有采用USEPA推荐的Cu浓度的95%置信上限，因为有研究显示采用浓度的95%置信上限可能会过高地估计风险发生的水平[23-24]。

1.3.2健康风险计算

非致癌风险计算的具体方法如公式(4)-(5)所示:

(4)

HI=∑HQi

(5)

其中，HQ为非致癌风险熵，表征污染物的非致癌风险；ADD为污染物通过某一种暴露途径的非致癌风险量；RfD表示某一种暴露途径的参考剂量(mg·(kg·d)-1)，表示在单位时间单位体重摄入的不会引起人类不良反应的污染物最大量，其取值RfDing，RfDinh，RfDdermal分别为4.00×10-2，4.02×10-2，1.20×10-2mg·(kg·d)-1[25]，通过皮肤接触的RfDdermal值最低，为1.20×10-2mg·(kg·d)-1。HI 为多暴露途径下的非致癌风险总和。研究认为，HI>1时，存在非致癌风险，HI<1时，非致癌风险较小或可以忽略[18]。

表2 地表灰尘中Cu日均暴露量计算参数的含义及其取值Table 2 The meanings and values of parameters in the average daily dose calculation equations of Cu in urban dust

注：#参考本研究地表灰尘中Cu浓度的平均值。

Note: # Refer to the mean value of Cu concentration in this study.

2 结果与讨论(Results and Discussion)

2.1 地表灰尘中铜的分布

地表灰尘样品中Cu浓度的统计分析结果如表 3所示，其平均值为102.53 μg·g-1，高于唐荣莉等[16]2009年采集的北京市地表灰尘中Cu浓度的均值64. 23 μg·g-1，为北京市土壤背景值[26]的5倍，表明2012年北京市地表灰尘中Cu的污染受人类活动影响更大，部分地区污染较严重。Cu分布的方差较高，为94.05 μg·g-1，表明Cu分布的差异性很大，说明Cu的浓度受周围环境和人类活动影响较大。

功能区与污染物分布的关系可以为城市污染排放的控制提供科学依据。本研究中地表灰尘中不同功能区上地表灰尘中Cu浓度的分布如图1所示，公园中Cu的浓度最低，其次是居住区，表明公园和居住区中Cu的污染排放可能比其他功能区类型少。主干路、街道、商业区的地表灰尘中Cu的浓度较高，表明这些区域Cu的污染排放较多，可能受交通影响较大。在商业区可能由于人流较大，汽车行驶缓慢，停车较多等原因，造成刹车系统的频繁使用，引起较重的Cu污染。另外商业区较高的Cu浓度也可能受到周边环境的影响。Cu浓度的最高值为475.1 μg·g-1，发生在采样点4，其次是320.0μg·g-1，发生在采样点2，其余Cu的浓度均低于300 μg·g-1。点4与点2均为商业区，点4临近北京火车站南站，点2临近火车站西站，在点2与4较高的Cu污染可能受商业区和火车站的共同影响。火车站附近的汽车流量较大，有较多的公交站以及停车点，这些都导致刹车系统以及汽车其他零件的较多磨损。另外火车刹车系统的磨损也会造成一定的Cu污染。

表3 北京市地表灰尘中Cu的含量特征Table 3 Cu concentration characteristics of urban dust of Beijing

图1 不同功能区中Cu的浓度Fig. 1 Concentration of Cu in different functional areas

2.2 功能区对铜负荷的影响

地表灰尘中重金属Cu对人体的健康风险不仅受地表灰尘中Cu浓度的影响，还与其在单位面积上的灰尘负荷相关，单位面积上Cu的负荷越大，人类接触到Cu的机率越多，对人体产生危害的可能性也就越大。本研究不同功能区单位面积上Cu的负荷如图2所示。

图2 不同功能区单位面积上Cu的负荷Fig. 2 Load of Cu per unit area in different functional areas

图2显示公园中单位面积上Cu的负荷远低于其他几种功能区，一方面是由于公园中地表灰尘上Cu的浓度较低，另一方面，公园中没有直接在路面行驶的机动车从而减少了排放源，同时树木葱郁的树叶阻挡了大量灰尘在地面累积。主干路上地表灰尘中Cu的浓度较高，但是单位采样面积上Cu的负荷却较低，说明主干路上灰尘的累积量较少，这可能与主干路上较高的清扫频率有关，清洁车每天至少清扫两次北京市主干路。居住区较低的清扫频率以及低效率的人工清扫共同导致了单位面积上较高的Cu负荷，居住区聚集了大量的人群，较高的Cu负荷容易给人类带来较大的健康风险。街道和商业区较高的Cu负荷可能受地表灰尘中较高的Cu浓度影响较大。

2.3 地表灰尘中Cu的健康风险评价

2.3.1 暴露量的计算

根据公式(1)～(3)分别计算得到三种不同途径下Cu的暴露量如表4所示。在同一种暴露途径中，儿童的暴露量均高于成人。在手-口摄入方式中，儿童的暴露量是成人的6倍左右。在三种暴露途径中，手-口摄入方式是暴露量的最主要来源，暴露量远高于呼吸吸入和皮肤接触的暴露量。

表4 三种不同途径下Cu的暴露量(mg·(kg·d)-1)Table 4 Exposure dose of Cu through three different exposure ways (mg·(kg·d)-1)

2.3.2 非致癌风险

不同暴露途径下Cu的非致癌风险计算结果如表 5所示，三种暴露途径中，手-口摄入的方式是风险最高的，比呼吸吸入和皮肤接触的风险高1-5个数量级。对于儿童和成人，三种途径暴露风险总和HI分别是1.149×10-2和2.265×10-3，均低于1，表明北京市地表灰尘中Cu对人类造成的非致癌风险在可接受的范围内，不会对人类健康造成影响。但是儿童的非致癌风险明显高于成人，需要引起足够的关注。

表5 地表灰尘中Cu对人类的非致癌风险Table 5 Non-carcinogenic risk from Cu in urban dust

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◆

DistributionofCuinUrbanDustofBeijingandtheHealthRiskAssessment

YuYang1, Ma Junhua2, Song Ningning1, Wang Xi1, Shen Zhenyao1, Yang Zhifeng1, Li Yingxia1, *

1. State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China2. Traffic Scientific Research Institute of Ningxia, Yinchuan 750001, China

15 May 2014accepted20 August 2014

In order to understand the characteristics of copper (Cu) pollution in the urban environment and the related health risk, thirty urban dust samples were collected from typical functional areas within the 4th ring of Beijing. The concentration of Cu was determined. The results showed that the mean concentration of Cu in urban dust was 102.53 μg·g-1, which was much higher than the soil background value of Beijing. The mean concentration of Cu in commercial area was as much as 169 μg·g-1. Higher Cu load per unit area was found in residential area, streets and commercial area, which might bring more threats to the human beings. The results of health risk assessments showed that children face higher non-carcinogenic risk from Cu than adults and direct ingestion of urban dust is the main way of non-carcinogenic risk.

Beijing; urban dust; Cu; health risk assessment

2014-05-15录用日期：2014-08-20

1673-5897(2014)4-744-07

： X171.5

： A

李迎霞(1973—),女,博士, 副教授,主要研究方向为城市非点源污染监测与控制，城市水资源的分配及可持续利用等方面。

国家自然科学基金面上项目(51278054)；国家基金委创新研究群体科学基金(51121003)

于洋，女，硕士研究生，研究方向为非点源污染，E-mail: yuyang8903@126.com；

*通讯作者(Corresponding author)，E-mail: yingxia@bnu.edu.cn

10.7524/AJE.1673-5897.20140515012

于 洋，马俊花，宋宁宁, 等. 北京市地表灰尘中Cu的分布及健康风险评价[J]. 生态毒理学报, 2014, 9(4): 744-750

Yu Y, Ma J H, Song N N, et al. Distribution of Cu in urban dust of Beijing and the health risk assessment [J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2014, 9(4): 744-750 (in Chinese)