工业园区及周边氮氧化物人群暴露场景分析研究*

刘鸿志 王红梅 李宇婷 王 琛 赵 慈 刘晓宇

(1.中国环境科学研究院，北京 100012；2.中国环境科学学会，北京 100082； 3.北京交通大学理学院，北京 100044)

氮氧化物(NOx)包括N2O、NO、NO2、N2O3和N2O5等，NOx的工业排放源主要有燃煤、化肥生产、冶炼等。过量NOx会造成大气污染、酸雨和健康效应，给生态环境和人体健康带来一定损害。我国政府高度重视控制NOx排放，“十二五”期间将NOx纳入控制性约束指标[1]。然而，目前环境风险评价实践中对NOx的污染空间分布判断主要以占标率(即预测浓度与标准值的比值)来衡量[2]。占标率评价的前提是将所有区域的土地利用功能视为同一类，忽视了不同土地利用类型下人群活动模式的暴露差异，无法精准识别健康风险控制区。最新《规划环境影响评价技术导则》(2018年征求意见稿)明确要求“评价指标应符合评价区域生态环境特征，体现社会公众对环境质量和生态功能不断改善的要求”。可见，开展区域NOx的暴露情景分析对完善现有规划环境影响评价的指标设计具有重要意义。暴露评价是对人群暴露于环境介质中有害因子的强度、频率、时间、暴露的途径和方式进行测量、估算或预测的过程，是进行风险评价的定量依据[3]。

传统暴露评价方法是通过暴露监测结合接触污染物频次开展的暴露计量[4]。然而，对于区域集中排放的工业园区而言，暴露监测具有一定时效性，只能反映特定时间范围内企业综合排放对环境的影响，在行业企业常规管理时并不适用。从产能、削减控制等管理目的出发，应考虑到已获排放许可企业在不同排放强度时产生的健康影响。为探索建立暴露场景下的健康风险区识别技术，本研究以西部某典型工业园区NOx的健康风险区识别为例，按现有企业以满负荷排放为暴露场景，探索基于土地利用类型的情景暴露量估算方法。

1 研究对象与方法

选取西部某典型NOx排放的工业园区为研究对象，对其大气排放源、产能负荷、项目环境风险评估情况、监测数据及周边土地利用类型等进行调研，并对园区及其周边的人群开展暴露参数调研，用于确定不同土地利用类型对应的暴露参数。

1.1 大气排放源调研

共调研含有相关大气排放源的企业28家，其中包括石油化工厂10家、油脂厂4家、机械厂3家、食品厂2家、塑业管业类企业2家、棉花厂1家、木材加工厂1家、化肥厂1家、黏合剂厂1家、混凝土厂1家、危险废物处理厂1家、货物存储场1家。统计NOx排放源共54个。通过现场访谈、现场勘察、项目环境风险评价报告、监测报告等获取大气排放源数据。

1.2 NOx空间分布预测

1.2.1 气象数据

研究对象所在地区2015、2016、2017年气象数据较为类似，因此本研究预测时仅采用2017年的气象数据，起止日期为2017年1月1日至2017年12月31日。气象站站点坐标为(82.618°E，41.575°N)。

1.2.2 预测方法

采用EIA Pro软件对NOx空间分布进行预测，为了模型简化，预测时不考虑地形高程，将研究区域视作为平坦地形；将预测点设在地面，不考虑烟囱出口下洗情况；预测不涉及NOx的沉积，面源计算不考虑干去除损耗；不考虑建筑物下洗与城市效应；不考虑NOx化学反应；对全部排放源速度优化；不考虑扩散过程的衰减，忽略夜间城市边界层到白天对流边界层的转换。按各NOx排放源满负荷生产计算NOx排放强度，以此进行NOx空间分布预测。

1.3 基于土地类型的人群暴露情景分析

对工业园区及周边不同土地利用类型的人群活动模式开展调研，调研范围为园区内及其边界外延伸5 km，假定预测年内的人群暴露方式与调研时类似。

1.3.1 人群活动模式调研

人群活动模式调研采用派驻调查员入村入户随机发放问卷、协助填写的方式进行。本调查共发放问卷800份，经最终审核，回收有效问卷779份。问卷对象包含各类社会人员，包括办公室人员、车间工人、农民、学生、教师、家庭妇女等。问卷调查的内容主要包括人群基本信息(年龄、性别、体重等)、职业类型、暴露方式、暴露时间等。对不同土地利用类型暴露参数采用平均水平基础上的风险假定最大化原则设定。

1.3.2 人群情景暴露剂量

不同土地利用类型的人群情景暴露剂量计量方法借鉴国际通用的大气暴露评价方法(见式1)。

(1)

式中：ADD为NOx日均暴露剂量，mg/(kg·d)；c为大气中NOx质量浓度，mg/m3；IR为日呼吸量，m3/d；ET为每天暴露的持续时间占比；EF为暴露频次，d/a；ED为暴露持续时间，a；BW为暴露人群平均体重，kg；AT为预期暴露总时间，d。

2 结果与分析

2.1 人群暴露信息调研结果

经分析，园区周边村庄的居民主要从事家庭式个体经营、种植、养殖等活动。参与问卷的男性占比53.6%，女性占比46.4%。问卷对固定职业人员的工作年限进行调研，其中工作年限在1年以内的占14.9%，工作1～3年的占23.5%，工作3～5年的占7.1%，工作5年以上的占54.5%。调研结果显示，该地大部分人员职业比较固定，本研究对工业企业场地暴露评价时以工人最大工作年限计算。

体重信息为评价日均暴露剂量的一个重要参数，进行问卷调查时现场记录受访者体重。经统计，男性平均体重为70.44 kg，女性平均体重为56.73 kg。其中，年龄小于20岁的受访者平均体重为58.20 kg，年龄在20～60岁的受访者平均体重为63.93 kg，年龄大于60岁的受访者平均体重为62.44 kg。

对不同土地利用类型的人群活动模式进行调研。对工业企业类土地活动人群假定为上班时间的室外暴露情景为主，考虑到其可能存在的加班因素，从最大暴露情景出发，将每天暴露时间设定为12 h。对周边农用类土地的人群活动模式调研，获取农业生产者农耕时间(见表1)。

表1 农业生产者年均暴露时间

由表1分析可知，该地农业生产者年农耕时间在5个月及以上者达60.3%，占绝大多数，年农耕时间在3～<5个月者占23.1%，在1～<3个月者占10.1%，小于1个月者占6.4%。经现场问询，农耕时间小于1个月者属于临时采摘人员，此类人员占比较少。调查显示，农耕时间内，农业生产者在农业区地里停留时间在3～5 h/d的占43.4%；停留时间在5 h/d以上的占29.9%；停留时间在1～3 h/d的占20.5%。本研究采用情景风险最大化设定原则，将农耕时间的暴露时间设定为5 h/d。

本研究同时对其他大气暴露源进行了调查，研究区域内超过94%的受访者表示经常打扫家中卫生，家中不存在过多积尘。因此，室内空气污染源不作为考虑对象。据调查，研究区域的主要采暖方式有煤炉、集中供暖和生物质(木柴等)燃烧供暖，平均采暖期为4个月。市区以集中供暖为主流，周边农村则以煤炉、生物质燃烧为主。本研究在计算NOx空间分布时将园区内供热类锅炉均纳入其中，因农村人口稀疏，其家庭供暖产生的废气源可忽略不计。

据地方疾病统计信息调查，该地目前不属于肿瘤高发地，不属于有特殊地方病地区。

2.2 基于土地利用类型的人群暴露参数

园区及其周边的地块根据土地利用类型分为学校区、工业区、办公区、商业区、居住区、农用区、空白用地等。现场调研确定不同地块的土地利用类型及人群活动模式，成人及儿童的日呼吸量取值参考文献[5]，居住区人群的暴露年限按70年计，日暴露时间按最大量24 h计算，学校区在校学生平均年龄为12岁，按在校时间为6年，日暴露时间按8 h计算，工业企业土地一般使用年限为40年，则假定工业区、办公区及商业区工作人群暴露年限为40年，农业生产者按20岁开始从事农业生产，生产暴露年限按40年计，本研究对空白用地暂时按农用区的暴露情景设定，不同土地利用类型的人群暴露参数汇总见表2。

2.3 NOx空间分布预测

将调研获取的大气排放源相关数据与气象数据等输入EIA Pro软件，对研究区NOx空间分布进行预测，得到研究区内大气NOx预测值超出0.2 mg/m3的高污染区域，结果见表3。

从表3可以看出，如果仅考虑NOx空间叠加分布浓度，WZ镇、SY驾校、WZ财政所是工业园区NOx排放的高污染区。

2.4 基于土地利用类型的人群暴露水平预测

将不同土地利用类型的人群活动模式暴露参数输入EIA Pro软件，得到了基于不同土地利用类型的人群暴露水平预测，在毒性因子固定的情况下，该结果直接反映了人群健康风险程度。人群NOx日均暴露剂量≥0.05 mg/(kg·d)的高暴露区预测结果见表4。

表2 不同土地利用类型的人群暴露参数

表3 NOx高污染区信息1)

表4 基于土地利用类型的NOx高暴露区信息

由表4可见，在考虑土地利用类型的暴露水平预测下，NOx高暴露区与NOx高污染区存在一定差异，更多的居住区(GKARG村、SGSG一村、SGSG二村、YQKL村和KMQRG村)成为情景暴露潜在的健康风险区。

3 讨 论

长期过量的NOx暴露易引起支气管炎和肺气肿等病变，诱导早衰、支气管上皮细胞发生淋巴组织增生，甚至肺癌等病变[6]。因此，对于NOx排放集中的工业园区，开展NOx高暴露区预测对源头污染控制具有重要意义。

目前，对于识别NOx排放影响区域而言，环境监测法[7]或大气排放预测法[8]是比较成熟的方法。环境监测法由于时效性以及设备、人工等的花费的局限，只能在有限的范围内应用。对于环境管理手段，更多要考虑到不同产业、行业的产能控制、基于情景-费效的健康风险削减管理。大气排放预测法在区域多排放源空间叠加预测时具有一定的优势，已被广泛地应用于区域环境风险评价中[9]。然而，现有环境影响评价实践与土地利用类型脱节，仅以占标率来评估污染物扩散时对环境空气质量的影响，忽视了不同土地利用类型下人群暴露模式的差异，导致在识别健康风险区时显得不足。为弥补以上缺陷，本研究发展了基于土地利用类型的NOx情景暴露区识别技术，其核心为基于现有企业排放预测基础上，将每块土地的人群活动模式可能接触并吸入的污染物量进行估算，以其暴露量作为衡量风险大小的依据，该技术在国际上已有一定应用[10]，但在工业园区的应用实践较少。

本研究选取我国西部某工业园区开展研究，园区内有多种类型的企业，包括石油化工、精细化工、化肥生产等。根据排放源信息，EIA Pro软件预测NOx高污染区在WZ镇、SY驾校、WZ财政所等居住、驾校、办公区域。对研究区域人群活动模式进行调研，发现不同土地利用类型的人群暴露参数差异较大，因此在考虑人群暴露参数的情况下，NOx高暴露区与NOx高污染区有一定差异。基于土地利用类型的NOx情景暴露量预测显示，NOx最高暴露区在WZ镇，与NOx最高污染区相同，但更多的居住区被列入NOx高暴露区，如GKARG村、SGSG一村和SGSG二村等，成为NOx健康风险控制的重点区域。相比于忽视土地利用类型的占标率评价，本研究提出的暴露场景可以更加准确地描述暴露导致的区域人群健康风险。由于人群是大气污染物的损害对象，为真正体现人体健康风险防范，建议在对工业园区现状环境风险进行评价时引入与土地利用类型相关的人群情景暴露评价指标。

4 结论与展望

以某工业园区的NOx污染排放为例，将土地利用类型与其对应的人群暴露参数相结合，建立了更为科学的NOx健康风险区识别技术。该技术对于调整土地利用类型，合理安排“生产、生活、生态”的空间分布具有重要意义。未来，可以尝试利用该技术提升工业园区情景-费效的环境管理水平，推动大气资源的精准定价，为大气环境管理的经济手段提供科学的依据。