王麗君，曹蕾，王志偉，王婷，毛洪鈞

1.天津市城市交通污染防治研究重點實驗室，國家環(huán)境保護城市顆粒物污染防治重點實驗室，天津300071

2.南開大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，天津 300071

3.唐山市環(huán)境監(jiān)控中心，河北 唐山 063000

交通相關(guān)空氣污染（traffic-related air pollution，TRAP）主要指機動車通過燃燒和非燃燒的方式產(chǎn)生的尾氣和非尾氣所造成的空氣污染［1］。尾氣排放主要包括燃燒產(chǎn)生的一氧化碳、細顆粒物、碳氫化合物、炭黑、氮氧化物、揮發(fā)性有機物等；非尾氣排放主要包括輪胎、剎車、離合器、路面磨損等產(chǎn)生的粗顆粒物、有機污染物（多環(huán)芳烴、苯并噻唑及衍生物）、無機污染物（銅、鋅、鋇、銻和錳等元素），以及由氮氧化物和揮發(fā)性有機物參與化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生的臭氧等二次污染物［2］。車輛排放污染物的類型和濃度與車輛類型（輕型車、重型車）、行駛里程、行駛工況、維護條件、尾氣后處理技術(shù)等有關(guān)；其在環(huán)境中的濃度也受到氣象條件、交通特征、道路粉塵、地形等多種因素的影響。眾所周知，暴露于交通相關(guān)空氣污染物會導(dǎo)致人類一系列不良健康結(jié)局，如不良妊娠結(jié)局［3］、心腦血管疾病［4］、呼吸系統(tǒng)疾?。?］等，TRAP 暴露評估的準確性直接影響其健康影響評估的準確性。

1 TRAP的外暴露評估方法

在目前環(huán)境流行病學(xué)的研究中，對TRAP 的評估方式存在爭議［1］。大氣污染源可以分為點源、線源、面源、體源、網(wǎng)格源等。一部分研究者基于模型，把交通源當(dāng)作線源，輸入交通源排放清單、交通特征數(shù)據(jù)等參數(shù)，以此對污染物濃度進行預(yù)測，作為TRAP 的替代［6-7］；另一部分研究者直接使用一些暴露個體所對應(yīng)的交通相關(guān)指標（如交通活動水平、距離道路遠近、交通強度等）對TRAP 進行量化［7-8］。關(guān)于TRAP 的外暴露估計方法主要有以下四種。

1.1 交通相關(guān)指標

交通相關(guān)指標可以量化個體暴露強度，如距離道路遠近、交通強度、交通負載、交通噪音等。距離道路遠近指暴露個體與其最近的主要公路、快速路或高速路的直線距離，部分研究將該指標當(dāng)作連續(xù)性變量，而部分研究選擇200、500 m 作為臨界值，把該指標當(dāng)作二分類變量［9］。交通強度的定義更加多樣化，可以是暴露個體最近道路的日均車流量，也可以是暴露個體周圍一定半徑范圍內(nèi)所有道路的日均車流量之和，既可作為二分類變量，也可作為連續(xù)性變量［7，10］。交通負載是指一定半徑范圍內(nèi)道路路段的長度和交通強度的乘積［10］。一些學(xué)者認為這些指標在某種程度上可以作為TRAP 長期效應(yīng)的一種可替代指標，能夠在較小的空間尺度范圍內(nèi)捕捉交通排放的長期變化，且是考慮了除交通相關(guān)空氣污染物以外其他環(huán)境風(fēng)險的綜合性指標。但這些方法往往會忽視受到眾多不同交通水平的道路復(fù)合影響的住宅及個體，并且無法考慮氣象等條件的影響［9］。

1.2 土地利用回歸模型

土地利用回歸模型基于監(jiān)測數(shù)據(jù)，以各觀測點為中心，在給定的半徑范圍內(nèi)，根據(jù)土地利用類型和交通特點等信息來預(yù)測區(qū)域環(huán)境污染物濃度，以此作為研究對象個體暴露濃度的替代［11］。計算方法如公式（1）所示。

其中：ρs表示在某監(jiān)測點s的污染物濃度；βn表示每個自變量的回歸系數(shù)；Wns分別表示在s點位一定范圍內(nèi)的土地利用類型（居民區(qū)、政府機構(gòu)、商業(yè)區(qū)、公園等）、道路類型（主干道、次干道、高速公路）、交通特征（流量）、海拔高度、人口密度、工業(yè)用地面積、風(fēng)向等。

與其他方法相比，該模型的使用成本較低，在估計污染物濃度方面提供了較高的空間和時間分辨率，是評價TRAP 暴露的有效方法。但該模型對短期暴露的評估效力很低，僅能在擁有相似變量的附近區(qū)域進行應(yīng)用，且無法有效分離出主要污染物的影響，這樣有可能錯誤估計某種污染物對人體的影響［12-13］。

1.3 大氣擴散模型

大氣擴散模型是非反應(yīng)性的穩(wěn)態(tài)高斯線源擴散模型，基于空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)（監(jiān)測站數(shù)據(jù)）、地球物理數(shù)據(jù)（地形高度、地表粗糙度）、氣象條件數(shù)據(jù)（風(fēng)向、風(fēng)速、環(huán)境溫度、太陽輻射、大氣穩(wěn)定性）和交通排放數(shù)據(jù)（交通活動水平、排放因子、速度）等信息對污染物濃度進行時間和空間的暴露評估［1，14］。該模型可以較好地描述污染物的時空變異性且不需要建立密集的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。同時，高斯擴散模型與地理信息系統(tǒng)能夠結(jié)合監(jiān)測系統(tǒng)資料和研究地區(qū)人口分布數(shù)據(jù)進行分析。新型的混合建模框架結(jié)合區(qū)域模型（如Comprehensive Air Quality Model with Extensions，CAMx）和區(qū)域尺度分散模型（如Research LINE source model for near-surface releases，R-LINE）實現(xiàn)同時從區(qū)域和局部兩個尺度對路域環(huán)境下污染物濃度進行有效的估計［15］。但該模型也有不足之處：第一，需要相對昂貴的硬件軟件設(shè)備和專業(yè)的操作人員；第二，需要有歷史交通和排放數(shù)據(jù)支撐；第三，需要較多的檢測數(shù)據(jù)進行交叉驗證；第四，數(shù)據(jù)不匹配或誤分類可能造成估計結(jié)果的偏倚［16］。

1.4 混合個體模型

混合個體模型是指結(jié)合個體采樣和區(qū)域采樣計算個體暴露濃度的暴露評估方法［1，14，17］?；谝陨先N方法中的一種或多種，結(jié)合活動時間和不同微環(huán)境中污染物監(jiān)測濃度來計算個體時間加權(quán)平均暴露程度（TWEi），如公式（2）所示。

其中：ρi表示個體i的暴露濃度，Ti表示個體i暴露時間的總和，ρim表示個體i在微環(huán)境m中的暴露濃度，?tim表示個體i在微環(huán)境m中的活動時間。這種模型量化個體暴露，而不是環(huán)境暴露，從而有效避免小樣本研究的代表性問題。同樣，數(shù)據(jù)質(zhì)量和精度是限制模型輸出精度的主要條件。

1.5 TRAP外暴露評估方法的驗證

相關(guān)研究對交通相關(guān)指標（如距離道路遠近、交通強度等）和實測污染物濃度進行了交叉驗證，結(jié)果表明無論是成年人還是兒童，其暴露特點（是否住在交通繁忙區(qū)、距離道路遠近）與污染物的暴露濃度之間存在一定的相關(guān)性，而交通密度與其相關(guān)性較差［18］。但大部分研究的道路指標分類以及計算方法不完全一致，一部分研究計算暴露個體至高速公路的距離［19-20］，另外一部分研究計算至主干道或次干道等的距離［8，21］，另外對道路的污染現(xiàn)狀、交通流量等指標均沒有細致的描述，這使得各研究間的可比性較差［22］。

也有研究對預(yù)測交通相關(guān)空氣污染物濃度的模型結(jié)果和空氣中的實測值進行了交叉驗證，結(jié)果表明對于一般污染物（如一氧化碳、一氧化氮等），當(dāng)模型有足夠的數(shù)據(jù)支持時，模型的結(jié)果能較好地預(yù)測污染物濃度［23-24］。而個體暴露模型，由于個體活動時間、住宅特點、污染物室內(nèi)室外滲透率以及交通源對污染物貢獻等多種指標的復(fù)雜性，有關(guān)其結(jié)果和暴露的真實值之間交叉驗證的研究較少，而且模型結(jié)果的準確性往往依賴于數(shù)據(jù)的準確性和可靠性，模型輸入數(shù)據(jù)受道路網(wǎng)絡(luò)精準度、土地利用錯分和空間邊界模糊、監(jiān)測站位置準確性、本地化排放清單多樣化、高時空分辨率的空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)難以獲得等眾多因素的限制［25］。

2 TRAP的內(nèi)暴露評價方法

生物標志物是指在致病因素作用到生物體出現(xiàn)各種效應(yīng)的過程中，發(fā)生改變的一些特異性分子或生理化學(xué)指標。主要分為接觸（暴露）生物標志物、效應(yīng)標志物和敏感性生物標志物3 種類型。一些研究者嘗試尋找生物標志物作為TRAP 的替代指標，來解釋流行病學(xué)的研究結(jié)果，深入探尋相關(guān)機制問題。但考慮到TRAP 人體實驗研究涉及的倫理道德問題，迄今為止有關(guān)TRAP的特異性生物標志物研究較少。

有研究者基于小樣本數(shù)據(jù)以苯和多環(huán)芳烴的代謝標志物作為TRAP 特異性標志物，如尿液中的苯巰基尿酸［26］、反式，反式-戊酸（trans，trans-muconic acid，t，t-MA）［27-30］、1-羥基芘［31］等。在20世紀末的一項研究中發(fā)現(xiàn)，與幾乎沒有交通污染的區(qū)域相比，居住在交通繁忙區(qū)域內(nèi)（高速公路橫跨該區(qū)域且交通強度＞80 000輛·d-1）的青少年尿液中t，t-MA含量更高［27］。泰國曼谷市中心的兩項研究分別揭露了交通警察的苯暴露水平高于內(nèi)勤民警和道路工作者（布攤販、烤肉攤販），加油站工作者苯暴露水平高于道路附近500 m內(nèi)的寺廟中的和尚和尼姑，市區(qū)主要道路附近500 m內(nèi)的學(xué)校學(xué)生苯暴露水平高于距離市區(qū)110 km 的省級行政區(qū)的學(xué)生，且隨著苯暴露水平的增加，各暴露組尿液中的t，t-MA水平均增加［28-29］。2008―2014年在比利時基于895名初中學(xué)生的一項研究表明，暴露組青少年尿液中t，t-MA濃度較非暴露組增加了10倍［30］。也有研究以尿液中1-羥基芘水平作為多環(huán)芳烴暴露的近似替代指標，結(jié)果表明出租車司機尿中1-羥基芘的水平高于辦公室員工，且抽煙對尿中1-羥基芘的水平也有不良影響［31］。

此外，有研究指出微核率的增加與高水平的TRAP有關(guān)，與癌癥的發(fā)展也有密切關(guān)系［32-33］。微核是小的核外體，可能是由于染色體斷裂或整個染色體在后期落后而不能合并到新的細胞核中，是早期遺傳效應(yīng)的生物標志物［34］。丹麥一項研究表明，生活在繁忙道路50 m 范圍內(nèi)的兒童單核T 淋巴細胞微核率比對照組高2.5 倍，但沒有發(fā)現(xiàn)TRAP 與雙核T 淋巴細胞的微核水平之間的相關(guān)性［35］。此外，中國2017年的一項研究發(fā)現(xiàn)，全年累計路口執(zhí)勤時間每增加1 h，交通警察的微核率較內(nèi)勤警察上升0.036‰（95%CI：0.03‰～0.043‰）［36］，基于意大利82 名交警的病例對照研究沒有發(fā)現(xiàn)TRAP 與外周血白細胞中微核率增加之間的相關(guān)性［37］。中國2016年一項基于柴油機暴露人群的研究也發(fā)現(xiàn)，柴油機排放提高了細胞壞死率，而細胞壞死率與微核發(fā)生率之間呈現(xiàn)正相關(guān)［38］。

此外，還有研究以t，t-MA 水平作為TRAP 的內(nèi)暴露替代指標，發(fā)現(xiàn)TRAP 對神經(jīng)行為功能（如持續(xù)注意力、短期記憶能力）存在負面影響［30，39］。這些研究為TRAP 特異性生物標志物的選擇提供了參考依據(jù)，也為未來TRAP 的健康風(fēng)險評估奠定了基礎(chǔ)。未來可借助生物標志物的變化情況揭示TRAP對健康影響。

3 存在的問題及展望

TRAP 暴露評估的相關(guān)研究目前主要集中在外暴露和內(nèi)暴露兩種評估手段。TRAP 外暴露的評估方法（如大氣擴散模型和土地回歸利用模型等）一直以來受到各種來源數(shù)據(jù)精度的限制，尤其是個體暴露模型方面的交叉驗證研究較少，難以判斷該模型對個體暴露強度的評估是否準確。因此，提高污染源排放清單的準確性，提高監(jiān)測點位、道路位置的精確性，以及避免道路類型錯分等是模型準確性提升的關(guān)鍵所在。另外，基于交通數(shù)據(jù)本身來評估個體暴露程度的研究較多，但不同的研究在道路類型的選擇、交通強度的計算方法等方面參差不齊，導(dǎo)致研究之間的可比性較差，未來相關(guān)研究在交通相關(guān)指標的定義和計算方法的標準化、統(tǒng)一化方面有待進一步加強。

由于TRAP 復(fù)雜的組成和結(jié)構(gòu)特性，其對人體健康影響的潛在分子機制研究也是一大科學(xué)研究難題。一些研究者致力于尋找早期診斷的標志物來探索TRAP 相關(guān)疾病的發(fā)病機理，但相關(guān)研究較少，主要集中在苯和多環(huán)芳烴的代謝物等指標的變化。目前與TRAP相關(guān)的特異性生物標志物的研究尚存在不足，未來如何探索特異、簡易、靈敏的內(nèi)暴露標志物及其精準可靠的評估方法成為亟待解決的課題，且對于這些指標如何引起不良健康結(jié)局的機制也存在較大研究空間。