典型石化工业园区室内外环境中多环芳烃的累积机制与来源特异性风险

《Journal of Hazardous Materials》：Accumulation mechanisms and source-specific risks of PAHs across indoor and outdoor environments in a typical petrochemical industrial park

　　

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  室内和道路灰尘的PAHs浓度相对较高，高于土壤。
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  石化和交通相关燃烧是各类介质中PAHs的主要来源。
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  TOC和外部输入共同影响不同介质中PAHs的差异化积累。
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  灰尘中来源于石化的PAHs通过皮肤接触途径造成的癌症风险最高。

引言

多环芳烃（PAHs）是一类广泛存在于环境中的疏水性有机污染物[1]，主要来源于化石燃料的不完全燃烧和石油产品泄漏[2]。作为主要的人为排放源之一[3]，石化行业在原油炼制、高温裂解、储存和运输过程中不可避免地释放大量PAHs，导致周边区域严重污染[4]。PAHs具有强环境持久性和亲脂性，加之持续不断的工业排放，使其容易在工业场所附近积累[5]。这些污染物可通过饮食摄入、吸入和皮肤接触进入人体，引发健康危害，如致癌风险增加、先天性异常和神经系统损伤等[6], [7]。

石化作业排放的PAHs可通过大气沉降污染室外介质，如土壤[8]和道路灰尘[9]，也可能存在于大气颗粒物中[10]。与开放的室外空间相比，相对封闭的室内环境更有利于这些污染物的滞留[11]。由于人们约90%的时间在室内度过，室内环境构成了人体暴露的主要微环境[12], [13]。然而，目前针对工业场所的研究主要集中在单个室外介质（如土壤、道路灰尘和颗粒物）中PAHs的来源解析和风险评估上[14], [15], [16]，较少考虑室内暴露风险以及室内外介质之间的污染关联，而更少研究运用统一框架来探讨室内外介质中PAHs差异化积累的机制。先前的研究表明，工业排放携带的PAHs颗粒可通过自然通风、空调系统和其他途径进入室内环境，并在室内灰尘中沉降[17], [18]。由于其粒径细小且易于再悬浮，室内灰尘加剧了PAHs相关的人类健康风险[19]。因此，全面评估工业场所周围室内外介质中PAHs的污染特征和风险差异至关重要。

作为典型人为污染物的PAHs，其浓度主要受外源输入和环境因素共同影响[20], [21]。工业活动可显著加剧污染物排放[22]，并与气象条件及接收介质的物理化学性质共同影响PAHs的积累以及环境基质中PAHs的空间异质性[23]。虽然传统的受体模型[24]、逸度模型[25]和地统计方法[26]已被广泛用于识别和量化PAHs来源、相分配和环境归趋，但它们难以捕捉影响因素与污染物分布之间复杂的非线性关系[27]。尽管机器学习算法（如梯度提升决策树（GBDT））能够处理复杂变量之间的非线性交互并识别关键驱动因素[28], [29]，但其固有的"黑箱"特性阻碍了对环境介质中PAHs积累途径和驱动机制的定量解析[30]。结构方程模型（SEM）是一种评估变量间关系的稳健框架[31]，能够揭示各种驱动因素对污染物积累的直接影响和间接影响，从而与机器学习分析互补，用于解释潜在的PAHs积累途径[32]。因此，鉴于目前对工业场所多媒体PAHs空间变化驱动因素认知的空白，将GBDT与SEM耦合以系统分析室内外环境中PAHs积累模式和潜在途径，对于区域污染的精细管理和针对性控制具有重要意义。

为此，本研究创新性地采用统一框架，分析了典型石化工业园区室内外环境介质中PAHs的来源、积累机制和来源特异性风险。具体研究目标为：(1)阐明这三种介质中PAHs的污染特征和空间变化；(2)利用综合来源解析方法识别并量化PAHs的来源贡献；(3)采用耦合的GBDT和PLS-SEM模型研究潜在的跨介质积累途径；(4)利用蒙特卡洛模拟评估并量化这些介质中来源特异性的暴露风险。本研究旨在阐明石化排放对工业园区室内外环境PAHs积累和风险分布的影响，为针对性风险管理提供宝贵见解。

章节摘要

研究区域与样品采集

本研究选取的典型石化工业园区建于1973年，位于京津冀地区。该园区集石油炼制和化工制造于一体，是中国主要的石化生产基地，目前原油加工能力达1000万吨/年，乙烯产量超过80万吨[33]。研究区域地形以山地为主，其特征是地形

多媒体中PAHs的发生特征与空间分布

研究区域土壤、道路灰尘和室内灰尘中PAHs的统计描述见表2和表S5。土壤中PAHs总浓度（∑₁₆PAHs）范围为1.76×10²至3.30×10³ μg/kg，平均值为5.94×10² μg/kg（图2a）。与其他工业区相比，本研究区域的土壤PAHs平均浓度高于黄河三角洲（1.18×10² μg/kg）[48]和武汉某炼油厂（2.78×10² μg/kg）[49]的报道值。相反，

结论

本研究系统表征了典型石化园区周围多种室内外介质中PAHs的发生情况，采用耦合的GBDT和PLS-SEM框架阐明潜在的跨介质积累途径，并对来源特异性暴露风险进行了全面评估。研究发现PAHs浓度呈下降顺序：室内灰尘 > 道路灰尘 > 土壤，HMW-PAHs在所有介质中普遍占主导。污染

CRediT作者贡献声明

梁涛：撰写-审阅与编辑、监督、方法学、资金获取、概念化。王玲玲：撰写-审阅与编辑、可视化、方法学。毕向帅：方法学。韩笑笑：形式分析。Hans Chr. Bruun Hansen：撰写-审阅与编辑、监督。熊朱南：调查。王晶：撰写-审阅与编辑、方法学、调查、数据整理。李顺：撰写-初稿、可视化、方法学、调查、形式

利益冲突声明

作者声明他们不存在任何可能影响本研究报告工作的已知财务利益冲突或个人关系。

致谢

本研究由中国国家重点研发计划（编号：2023YFC3706405）资助。

重要性声明

石化生产持续释放的PAHs已严重污染周围环境，但其在室内外多媒体环境中的积累机制和来源特异性风险仍有待完全表征。本研究构建了耦合的GBDT和PLS-SEM分析框架，系统解读PAHs在

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