清洁空气悖论：加剧PM2.5暴露的城乡不平等

《Science Bulletin》：Clean air paradox: exacerbating urban-rural inequality in PM 2.5 exposure

　　

摘要

细颗粒物（PM_2.5）暴露的城乡差异损害了健康公平，但长期暴露的趋势尚不清楚。本研究系统量化了中国2005年至2019年间城乡不同收入群体的PM_2.5暴露水平，将实地测量的源特异性毒性特征与模型估算的PM_2.5暴露相结合。令人矛盾的是，尽管中国在大气污染防治行动（2013–2019年）期间PM_2.5质量浓度大幅下降，城乡PM_2.5暴露差距却扩大了55.6%。2019年，中国全大陆农村地区居民的PM_2.5暴露水平是城市居民的3.2倍。在考虑源特异性毒性后，这一比率上升至15.0倍，主要原因是生活源燃烧（> 85.2%）。情景分析表明，发达地区生活源排放减少20%可实现88.9%的不平等缓解，而低收入地区减少60%的效果则较为有限。建议在清洁能源转型过程中更加关注低收入农村家庭，以推进健康公平的空气政策并实现更广泛的社会福利。

引言

PM_2.5是全球疾病负担的主要环境风险因素之一[1]。作为中国作为全球主要排放国之一，实施了大气污染防治行动（2013–2019年），PM_2.5质量浓度降幅达30%–50%[2]。然而，空气质量的整体改善往往掩盖了暴露差异，使不平等成为获取减缓效益和实现更广泛可持续发展的被忽视的障碍[3]。这一问题在中国尤为突出，因为城乡在产业结构、交通发展和清洁能源可及性方面存在显著差异[4]。此外，城市化进程使更清洁的能源基础设施集中在城市地区[5]。因此，仅基于总质量减少来评估治理效果，无法反映这一深刻的城乡暴露鸿沟及其背后的排放动态。

除质量浓度外，PM_2.5的健康风险还与不同的化学组分和特定来源有关[6]、[7]。然而，现有研究仍假设所有PM_2.5来源的毒性均匀一致[8]、[9]，这可能阻碍有效控制政策的制定。氧化应激（OS）效力作为与多条途径相关的关键早期生物学事件[10]，在衡量不良健康效应方面比PM_2.5质量浓度更具健康导向性[11]。尽管PM_2.5中的主要组分，包括硫酸盐、铵盐和元素碳，与死亡率和发病率存在流行病学关联[12]，但它们可能缺乏与毒理学终点之间的因果关系[13]、[14]。相比之下，PM_2.5中的痕量组分产生了强得多的OS和细胞毒性，如痕量元素（TEs）、多环芳烃（PAHs）及其衍生物[15]。这些主要和痕量组分的组成在不同自然和人为来源排放的PM_2.5中存在显著差异[16]。源特异性化学物质及其相关毒性信息的缺乏限制了当前对城乡PM_2.5暴露不平等的理解，也阻碍了针对性政策的制定以减少暴露风险，尤其是对于暴露于高风险来源PM_2.5的人群。

本研究通过整合实地测量、实验室化学分析、体外毒性实验和大气温室建模，量化了中国（2005–2019年）不同收入群体间城乡PM_2.5暴露的不平等，并将源特异性毒性纳入敏感性分析。共从中国大陆21个省份的典型排放源收集了279个源特异性PM_2.5样品，包括钢铁厂、水泥厂、工业锅炉、其他工业过程（即玻璃生产、建筑材料、焦炭和非铁冶金）、电厂、在途车辆、非道路机械、居民煤炭/生物质燃烧和露天焚烧源（见网络附录图S1、S2及表S1–S10）。TEs和PAHs的源特异性化学组成和毒性数据（见网络附录图S3–S6及表S11）通过实验室化学分析和体外毒性实验获得，所有分析均在相同的质量控制条件下进行。随后，其加合毒性进一步与源特异性PM_2.5浓度相结合，后者使用更新的Air Benefit and Cost and Attainment Assessment System（ABaCAS）排放清单和含化学的大气研究与预报模型（WRF-Chem）进行估算[17]。为量化不同收入阶层中毒性调整后PM_2.5暴露的城乡差异，我们采用了浓度指数，将时间加权暴露风险与社会经济梯度进行映射。方法论细节，包括采样方案、毒性加权算法和不确定性分析，在"材料与方法"章节和补充材料中系统记录，以确保这一跨学科方法的可重复性。本研究工作流程见图S7（网络附录）。

各章节摘要

实地测量

实地测量主要集中于10个人为和自然排放部门。源特异性PM_2.5样品于2017年至2023年间从中国大陆21个省份的真实人为和自然排放源收集，覆盖不同季节（见网络附录图S1、S2及表S1–S10）。采样点经过战略选择，以捕捉不同的城乡排放特征。工业化的东部和南部地区的城市涵盖了密集的工业和车辆排放源

大气污染防治行动期间城乡PM_2.5暴露不平等加剧

尽管越来越严格的大气污染防治行动在2013年至2019年期间显著降低了中国大陆的PM_2.5污染水平[35]，但城乡时间加权PM_2.5暴露（包括室内和环境暴露，以下简称PM_2.5暴露）在不同收入群体间的差异扩大了（见图1a、b及网络附录图S9–S11）。城市排名基于人均收入，分为5个收入组，包括最高收入组（> 46,100元）、高收入组（38,100–46,100

讨论与结论

尽管大气污染防治行动（2013–2019年）使环境PM_2.5浓度大幅下降，但城乡PM_2.5暴露的不平等几乎没有得到缓解。低收入农村居民暴露于比高收入城市居民更高水平的PM_2.5。将PM_2.5的源特异性REP_PM纳入后，不平等进一步加剧，其驱动因素包括人口、收入和PM_2.5排放的变化。收入效应对平等变化的贡献较小，而人口

利益冲突声明

作者声明不存在利益冲突。

致谢

本研究受国家自然科学基金委资助（T2525006、U22A20405、22406026）。感谢复旦大学易景润先生、程安源先生、刘安林博士、丁祥博士和霍耀强博士，中国科学院过程工程研究所郭洋洋女士，以及江苏环保集团严伟卓先生，他们在实地测量和样品采集方面提供了支持。我们感谢清华大学王树侠教授和

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