2016, Vol. 37
近年来，随着城市经济的迅猛发展，以PM2.5和PM10为主要污染物的区域性大气重污染事件频发，并且污染范围日益扩大.由于大气颗粒物会对人体健康[1~3]、能见度[4]和气候[5]产生影响，因而颗粒物污染引发的健康问题受到公众的广泛关注[6~9].目前，国内外对大气颗粒物的关注重点集中在其来源[10]、转化[11]、理化性质[12~14]、健康效应[7, 15~20]等方面.谢元博等[21]基于能源环境情景模拟的北京市大气污染对居民健康风险评价研究发现，在不同情景下PM10引起的急性死亡率也远大于PM2.5.因此，本研究的对象为PM2.5和PM10，重点分析PM10对于分子级别的物质的氧化特性.
特殊时期特殊事件导致大气颗粒物种类及含量出现明显变化时，颗粒物理化特性及其产生的效应可能会和常规时期有所不同.因此，很多专家学者针对不同季节、特殊事件的大气颗粒物浓度、理化性质、单颗粒形貌等进行了深入的研究[22].如邵龙义等[23]使用质粒DNA评价法对北京2008奥运期间PM10的生物活性研究后认为, 北京2008奥运期间PM10生物活性明显降低.蒋德海等[24]通过对2010年广州亚运会期间的广东、东莞、佛山这3个城市的监测到的污染物浓度进行分析后认为，限行减排措施会导致佛山PM2.5浓度峰值时间相对广东东莞出现1 h左右时间“滞后”.
2014年11月6~12日，亚太经济合作组织(APEC)会议在北京市召开，--*自11月1日起，北京、天津、河北、山东、山西、内蒙古六省(区)市环境保护监测部门参照“奥运模式”开展联防联控[25~27].本研究采集APEC会议期间大气PM2.5和PM10样品，分析不同剂量浓度颗粒物对质粒DNA的损伤率，与同年其他月份数据进行对比，进一步评价颗粒物氧化性损伤能力变化规律.另外将此次样品与奥运期间的历史数据和没有采取特殊管控措施的正常年进行对比，从暴露参数的角度来评价三者差异.
1 材料与方法 1.1 样品采集采样时间为2014年10~12月，地点位于中国矿业大学(北京)综合楼5层平台.经纬度为E116°20′45.6″，N39°59′37.1″, 该采样点距地面高度大约17.8 m，位于西北城区的中关村高新科技园区，东面紧临学院路，距北四环大约600 m，周围没有发现大型局地工业污染源.
采集PM10样品的采样仪器由Negeretti采样头、转子流量计、真空泵组成，采样滤膜为聚碳酸酯膜(直径为47 mm；孔径为0.6 mm)，采样器的流量设为30 L·min-1，采样时间为24 h；利用AIRMETRIC公司的Minivol便携式采样仪同步采集PM2.5样品，每次采样时将采样器的流量设为5 L·min-1，采样时间为4 h，每天采集2次，APEC会议期间加强采样，每日样品采集3次.用Kestral NK4500型气象测量仪测量记录采样过程的气象要素.滤膜放入恒温恒湿箱中平衡24 h.用十万分之一的精密电子天平(Sartorious CPA225D德国产)称重.采样后的滤膜恒温恒湿48 h, 再次称重.通过差减法(采样后的滤膜质量减去采样前的滤膜质量)计算出颗粒物的质量浓度, 具体采样信息如表 1所示.
|
表 1 样品信息1) Table 1 Sampling information |
1.2 质粒DNA损伤评价实验
质粒DNA评价法是一种定量测量活性氧对质粒DNA的氧化性损伤能力的体外方法.其基本原理是颗粒物表面携带的自由基会对超螺旋DNA产生氧化性损伤，最初引起超螺旋DNA松弛，进一步损伤会导致DNA线化[28].超螺旋、松弛、线化等3种形态的DNA在电泳仪中的电泳淌度不同，可在电泳仪中将3种DNA在琼脂糖凝胶中分离开来进行定量.详细实验步骤见文献[20].本文对每个样品进行全样与水溶样品的DNA损伤率数据比较，并按不同剂量水平进行分析.使用紫外凝胶成像系统对凝胶成像, 成像图如图 1所示.其中W表示该样品的全样，S表示该样品的水溶样，H2O表示空白对照.使用Syngene Genetools软件对凝胶中不同形态DNA的光密度进行定量分析和统计，从而得到不同剂量浓度颗粒物对DNA的损伤率.每组剂量水平的样品均设置平行样，以便对照检验实验的准确性；另外，为排除客观因素的影响，每个样品均设置一个不加样品的空白滤膜对照.实验结果取两个平行样品的平均值，再扣除空白对照的影响[13, 20, 29].
|
图 1 2014年APEC会议期间PM10样品对质粒DNA的氧化性损伤凝胶图 Fig. 1 Gel images showing oxidative damages on supercoiled DNA induced by PM10 samples collected during the 2014 APEC |
在采取联防联控措施后，APEC期间北京周边地区工地停工，机动车限行(从11月3日起实施)[25]，连续数天的3～4级风使得北京空气质量优良.本次研究中，对采集的样品称重后算出PM2.5和PM10质量浓度(表 1)，对比APEC之前(10月)、期间(11月)、之后(12月)的数据可以看出，APEC限行期间，PM2.5和PM10的质量浓度整体呈下降趋势，说明限行后北京市空气质量明显有好转.再将这一阶段的质量浓度均值与同期数据比较，发现可吸入颗粒物的质量浓度明显低于12月重污染事件时期, 即APEC会议期间空气质量得到明显改善.
2.2 APEC会议期间PM2.5和PM10的氧化性损伤能力选取APEC会议期间的大气PM2.5及PM10样品(编号11-4、 11-5、 11-7、 11-8), 分别按25、 50、 100、 150、 250 μg·mL-1的剂量水平进行质粒DNA损伤评价实验，再选取2014年10~12月的大气PM10样品(包括正常天气和污染天), 按25、 50、 100、 150、 250 μg·mL-1的剂量水平进行质粒DNA损伤评价实验，将结果汇总成表 2.对所得结果运用SPSS 17.0软件对实验结果进行检验[30~32].结果显示，信度系数为0.931，大于0.9说明结果信度很好，即本实验结果稳定可靠.
但是只比较其中一个剂量水平是不够严谨的，如编号11-8的PM10全样品的损伤高达85.15%，远高于其他样品的损伤，但编号11-8的水溶成分的损伤又与其他样品差别不大，由此可根据五点作图法，由已有浓度的损伤率作出拟合曲线，计算出导致30% DNA损伤所需要的剂量, 即TD30值.在表 2尾部添加一栏各样品对应的TD30值，通过对比不同样品的TD30值，说明样品氧化性.当TD30值越高，说明造成同水平损伤所需要的样品越多，即样品氧化性越小即毒性越小.
|
|
表 2 APEC会议期间不同剂量水平PM2.5样品/PM10样品的氧化性损伤 Table 2 Percentages of DNA damage induced by the PM2.5/PM10 emitted from different samples during APEC conference |
由表 2的数据可以看出，2014年11月的PM2.5样品量的整体损伤较小，最大剂量水平的损伤率也不到35%，而PM10样品中的损伤最大剂量水平下均大于40%，可能是样品中颗粒物粒径介于2.5～10 μm之间的颗粒物造成了差额损伤.因此本研究的重点放在此次采集到的PM10样品上.
2.2.1 APEC会议前后PM10全样品和水溶部分不同剂量水平下DNA损伤率的比较对比表 2中的不同PM10样品造成的损伤，即各组全样品和水溶样, 发现样品全样品和自身同剂量水平水溶样的DNA损伤率的数据接近，而水溶样损伤率总是等于或略小于全样品损伤率，其中的PM10总样本量为45，全样品损伤大于水溶样损伤次数为37，使用SPSS 17.0对命题“全样品损伤明显大于或等于水溶样损伤”进行卡方检验，结果其中Sig.值小于0.000 1说明该命题成立，即全样品的损伤大于或近乎等于水溶样的损伤.得出此次样品中大气颗粒物全样品部分的氧化性损伤成分均大于或近乎等于水溶部分的, 进而说明颗粒物氧化性损伤成分多来自于水溶组分.
由表 2可见, 无论是正常天气还是轻度污染天气, 此次研究期间PM10对质粒DNA的氧化性损伤均具有随剂量水平依次递增的规律, 在150 μg·mL-1或者250 μg·mL-1剂量下达到最大值.在本课题组之前的研究中, 当最大剂量设置为250 μg·mL-1时, 损伤率达到最大值.
2.2.2 APEC会议期间不同时间段PM10氧化性损伤能力的对比本研究将2014年10~12月的大气PM10样品, 按月份分为APEC会议前中后3个阶段，即10月样品代表APEC前的清洁天气，11月代表采取了联防联控措施的APEC期间代表天气，12月代表政策解除后的一次污染天气.将数据汇总制成图 2.
|
图 2 北京市2014年APEC会议前中后PM10水溶性样品的DNA损伤率 Fig. 2 DNA damage rate of PM10 samples before, during and after 2014 APEC conference in Beijing City |
从整体上看，APEC中的样品对质粒DNA的损伤率明显高于前后两个月，TD30阶段均值对比, APEC中的值最大为263.4 μg·mL-1，而与同年上下两个月数据对比，TD30均值高于10月和12月的值；即APEC会议期间颗粒物的氧化性最小，有害程度最低.从APEC会议期间看，由于会议期间的气候原因，11月4日有轻微污染情况出现，随后11月6日起北京开始大幅降温，11月5日上午，偏北风将逐渐加大到4级左右，有利于污染物的扩散，能见度转好.到了11月6日，气温会出现较大幅度的下降，风力加大，有利于污染物的扩散，同时，环保部门也加大了控制力度.因此将11月样品分为两个阶段：联防联控前期和联防联控后期.挑出这3个阶段具有代表性的样品的水溶样进行实验，第一阶段中11月5日到达损伤最低值，然后第二阶段开始的11月7日损伤率有所反弹，而限制措施结束后，样品的损伤率没有马上反弹，而是维持了一段较低值，说明限行令对大气污染控制起到了良好的作用，大气中有毒有害物质的含量在明显减少.
2.2.3 APEC会议期间PM10暴露毒性指数特征本研究发现，就PM10的质量浓度而言，APEC会议期间的值低于往年样品以及奥运会期间样品值[23]，但比较样品对DNA的氧化性损伤率时，APEC会议期间样品明显低于2004年7月样品，略高于奥运期间2008年8月的数值.因而生物活性不仅与采集到的样品质量浓度有关，也与实验中显示出来的对DNA的氧化损伤有明显关系.在此引入一个PM10暴露毒性指数TI(toxicity index)的概念，PM10的暴露毒性是指其单位体积气体所含颗粒物表现出来的对DNA的氧化性损伤程度.即暴露毒性指数越大，人们暴露健康风险越高，即：
|
式中，TI为PM10暴露毒性指数(toxicity index)；ρ为PM10的质量浓度(μg·m-3)；PDNA为PM10全样品在250 μg·mL-1剂量水平对DNA的损伤率(%).
取表 2中不同样品质量浓度数据和对质粒DNA氧化性损伤最大损伤率作为样品损伤率的代表值，即250 μg·mL-1, 运用毒性指标公式进行换算，将结果绘制成表 3.从毒性指数这一角度来讲，APEC会议所在的11月中，毒性指数均值为2 708.25.同年10月清洁天气毒性指数均值为1 912.99，与11月相近.而12月污染天的毒性指数均值超过10 000，严重超过清洁天气的值.与往年数据对比，APEC会议期间，毒性指数高于1 000，而奥运期间的毒性指数在1 000以下，2004年样品的毒性指数高于5 000，2004年的毒性指数最高.即TI(2008年) < TI(2014年) < TI(2004年). APEC限行措施实施天数约10 d，中国环境保护部派出16个督导小组督导治理行动，2014年APEC会议期间北京放假调休6 d.北京市市政府10月9日还同时发布了《关于2014年亚太经济合作组织会议期间对本市机动车和外省区市进京机动车采取临时交通管理措施的通告》. 11月3~12日期间每天03:00~24:00，本市核发号牌机动车和进京的外省、区、市机动车按车牌尾号实行单号单日、双号双日行驶.河北省APEC空气质量保障工作指挥部发出《关于实施最高一级重污染天气应急减排措施的紧急通知》(冀气领办〔2014〕99号).山东省也制订《山东省2014年亚太经合组织会议空气质量保障措施》，确保会议期间山东主要大气污染物至少减排30%[27].但此次污染联防的效果可能不如奥运期间好，由于2008年奥运会处于夏季，正值北京雨季，扩散条件好，污染物排放总量处于低谷；APEC期间是秋冬交替期，属于北京雾霾频发期，不利的气象扩散条件、季节性裸露地表，加上采暖季排放，无论是本地污染源还是区域传输，污染控制难度整体上远大于奥运会期间.
|
|
表 3 全样品与水溶样品不同浓度下的DNA损伤率及毒性指标(TI) Table 3 DNA damage rate in different concentrations and TI of the whole and the water soluble samples |
奥运会限行措施实施天数从7~9月，共计两个月[33].限行周期远大于APEC会议期间，因此奥运期间PM2.5生物活性要比APEC期间的要低.说明由于采取了限行措施，大气中PM10的毒性明显降低，而限制措施越严格，限制时间越长，毒性降低程度越明显.
3 结论(1)APEC会议期间PM2.5总体上氧化性损伤能力小于PM10，PM2.5在最高剂量水平(250 μg·mL-1)的损伤率小于35%，而PM10在该剂量水平下对DNA损伤率均大于40%. PM10全样和PM2.5全样的氧化性损伤能力均大于或近似于水溶部分的值，说明颗粒物的氧化性损伤能力主要来自于其水溶组分.
(2)APEC会议期间PM10的TD30值与前后两个月比较，大小顺序为: TD30(APEC期间)＞TD30(APEC前)＞TD30(APEC后)，即氧化性损伤能力顺序为： APEC后＞APEC前＞APEC期间.此外，APEC会议期间采取联防联控措施后的两个阶段各样品对质粒DNA造成的损伤率整体呈下降趋势，但两个阶段之间有的样品损伤率有略微反弹.
(3)与2008年夏季奥运会数据和没有采取特殊管控措施的2004年数据比较，APEC会议期间污染物浓度有明显降低，但是比较暴露毒性指数发现： TI(2008年) < TI(2014年) < TI(2004年)，即政策干预时间越长，力度越大，大气颗粒物的毒性越低；限制周期越长、力度越大，效果越明显.
| [1] | 郭新彪, 魏红英. 大气PM2.5对健康影响的研究进展[J]. 科学通报 , 2013, 58 (13) : 1171–1177. |
| [2] | 张小曳, 孙俊英, 王亚强, 等. 我国雾-霾成因及其治理的思考[J]. 科学通报 , 2013, 58 (13) : 1178–1187. |
| [3] | 王文朋, 沈惠平, 黄云彪, 等. 大气PM2.5细颗粒物污染状况及对人体健康的影响[J]. 上海预防医学 , 2015, 27 (5) : 290–294, 297. |
| [4] | 邵龙义, 时宗波, 黄勤. 都市大气环境中可吸入颗粒物的研究[J]. 环境保护 , 2000 (1) : 24–26, 29. |
| [5] | 殷永文, 程金平, 段玉森, 等. 上海市霾期间PM2.5、PM10污染与呼吸科、儿呼吸科门诊人数的相关分析[J]. 环境科学 , 2011, 32 (7) : 1894–1898. |
| [6] | 白志鹏, 蔡斌彬, 董海燕, 等. 灰霾的健康效应[J]. 环境污染与防治 , 2006, 28 (3) : 198–201. |
| [7] | 郭辰, 刘涛, 赵晓红. 大气细颗粒物的健康危害机制及拮抗作用研究进展[J]. 环境与健康杂志 , 2014, 31 (2) : 185–188. |
| [8] | 游燕, 白志鹏. 大气颗粒物暴露与健康效应研究进展[J]. 生态毒理学报 , 2012, 7 (2) : 123–132. |
| [9] | 周林, 邵龙义, 刘君霞, 等. 宣威肺癌高发区室内PM10对肺泡上皮细胞凋亡的影响[J]. 中国环境科学 , 2010, 30 (7) : 1004–1008. |
| [10] | 宋宇, 唐孝炎, 方晨, 等. 北京市大气细粒子的来源分析[J]. 环境科学 , 2002, 23 (6) : 11–16. |
| [11] | 马锋敏, 高庆先, 周锁铨, 等. 北京及周边地区一次典型大气污染过程的模拟分析[J]. 环境科学研究 , 2008, 21 (1) : 30–36. |
| [12] | 陈多宏, 何俊杰, 张国华, 等. 不同气团对广东鹤山大气超级监测站单颗粒气溶胶理化特征的影响[J]. 生态环境学报 , 2015, 24 (1) : 63–69. |
| [13] | Shao L Y, Hou C, Geng C M, et al. The oxidative potential of PM10 from coal, briquettes and wood charcoal burnt in an experimental domestic stove[J]. Atmospheric Environment , 2016, 127 : 372–381. DOI:10.1016/j.atmosenv.2015.12.007 |
| [14] | Li W J, Shao L Y, Zhang D Z, et al. A review of single aerosol particle studies in the atmosphere of East Asia: morphology, mixing state, source, and heterogeneous reactions[J]. Journal of Cleaner Production , 2016, 112 (Part 2) : 1330–1349. |
| [15] | 向华丽, 杨俊, 仇珍珍, 等. 隧道工人的PM10职业暴露特征调查分析及其健康风险评价[J]. 环境科学 , 2015, 36 (8) : 2768–2774. |
| [16] | 于云江, 杨林, 李良忠, 等. 兰州市大气PM10中重金属和多环芳烃的健康风险评价[J]. 环境科学学报 , 2013, 33 (11) : 2920–2927. |
| [17] | Huang W, Zhu T, Pan X C, et al. Air Pollution and autonomic and vascular dysfunction in patients with cardiovascular disease: interactions of systemic inflammation, overweight, and gender[J]. American Journal of Epidemiology , 2012, 176 (2) : 117–126. DOI:10.1093/aje/kwr511 |
| [18] | 张琳, 牛静萍, 徐佳, 等. 大气细颗粒物PM2.5对大鼠睾丸组织细胞周期的影响[J]. 生态毒理学报 , 2009, 4 (2) : 271–275. |
| [19] | 刘芳盈, 王菲菲, 丁明玉, 等. 燃煤细颗粒物对血管内皮细胞EA.hy926的细胞毒性[J]. 中国环境科学 , 2012, 32 (1) : 156–161. |
| [20] | 胡颖, 邵龙义, 沈蓉蓉, 等. 北京市PM2.5对DNA的氧化性损伤规律分析[J]. 中国环境科学 , 2013, 33 (10) : 1863–1868. |
| [21] | 谢元博, 李巍. 基于能源-环境情景模拟的北京市大气污染对居民健康风险评价研究[J]. 环境科学学报 , 2013, 33 (6) : 1763–1770. |
| [22] | Sun Y L, Wang Z F, Wild O, et al. "APEC Blue" secondary aerosol reductions from emission controls in Beijing[J]. Scientific Reports , 2016, 6 : 20668. DOI:10.1038/srep20668 |
| [23] | 邵龙义, 宋晓焱, 刘君霞, 等. 北京2008奥运期间PM10的单颗粒形貌类型及生物活性研究[J]. 环境科学 , 2009, 30 (12) : 3448–3454. |
| [24] | 蒋德海, 吴兑, 邓雪娇, 等. 2010年广州亚运限行减排对大气环境的影响[J]. 热带气象学报 , 2012, 28 (4) : 527–532. |
| [25] | 何晓朗, 谭吉华, 郭送军, 等. 2014年北京APEC期间大气醛酮污染物的污染特征与来源分析[J]. 环境科学 , 2016, 37 (3) : 801–806. |
| [26] | Zhang J k, Wang L L, Wang Y H, et al. Submicron aerosols during the Beijing Asia-Pacific economic cooperation conference in 2014[J]. Atmospheric Environment , 2016, 124 (Part B) : 224–231. |
| [27] | 刀谞, 朱红霞, 谭丽, 等. 2014年APEC期间北京及周边重点城市PM2.5中水溶性离子变化特征[J]. 环境化学 , 2015, 34 (8) : 1389–1395. |
| [28] | 李金娟, 邵龙义, 李慧, 等. 阴霾天气PM10的微观特征及生物活性研究[J]. 地球与环境 , 2010, 38 (2) : 165–169. |
| [29] | 邵龙义, 沈蓉蓉, 王静, 等. 澳门可吸入颗粒物的氧化性损伤能力及原因探讨[J]. 中国科学:地球科学 , 2013, 43 (5) : 824–830. |
| [30] | 杜鸿善, 贾璋. 实验数据的统计检验及其处理[J]. 原子能科学技术 , 1987, 21 (4) : 397–403. |
| [31] | 刘庆武, 胡志艳. 如何用SPSS_SAS统计软件进行正态性检验[J]. 湘南学院报(自然科学版) , 2005, 7 (3) : 56–58. |
| [32] | 孙逸敏. 利用SPSS软件分析变量间的相关性[J]. 新疆教育学院学报 , 2007, 23 (2) : 120–123. |
| [33] | 孔茜, 吴烨, 杨柳, 等. 奥运期间北京典型交通环境气态污染物特征及人体吸入剂量[J]. 环境科学学报 , 2010, 30 (2) : 281–286. |