地铁站内多种空气污染物的时空分布特征

《Building and Environment》：Spatiotemporal distribution characteristics of multiple air pollutants within subway stations

　　

• •
  在寒冷季节，平台上的颗粒物（PM）和氮氧化物（NO）浓度增加，这与臭氧（O₃）的模式形成对比。
• •
  PM2.5和O₃的质量水平呈负相关，但在地下它们的输入输出比率却有关联。
• •
  通风系统会捕获室内的PM2.5，同时引入外部的O₃和NO₂。
• •
  铁（Fe）、锰（Mn）和铬（Cr）在平台上的浓度增加，而钡（Ba）则显示出相反的趋势。

引言

到2023年底，全球有202个城市运营着地铁系统，总长度超过20,453公里，拥有14,865个车站，每年服务580亿乘客[1]。仅在中国，到2024年底，运营中的地铁线路长度就达到了9,306.09公里[2]。随着城市轨道交通网络迅速扩展，地铁成为主要城市中重要的出行方式[[3], [4], [5], [6], [7], [8]]。与地面环境不同，地铁系统半封闭的结构[9]和频繁的列车运行[10]（如轮轨摩擦和制动磨损）导致了富含铁（Fe）、锰（Mn）和铬（Cr）等过渡金属的PM2.5的积累[[11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18], [19]]。长期暴露在地铁空气中对乘客和员工构成公共卫生风险[12,[20], [21], [22], [23], [24], [25]]。地铁站内不仅存在单一污染物，还混合了颗粒物（PM1、PM2.5）和气体污染物（如O₃、氮氧化物（NO_X）等[26,27]。这些污染物的共存可能会引发协同的健康影响，从而加剧暴露风险[[28], [29], [30], [31], [32], [33]]。车站环境受到机械通风、列车活塞效应和半封闭结构的影响[[34], [35], [36], [37]]。这导致了内部和外部污染源之间的高度耦合。频繁的列车运行直接产生了大量富含金属的PM2.5，而通风系统则不断将外部污染物（如地面交通排放物和光化学产物NO_X和O₃）引入车站[[38], [39], [40], [41], [42]]。具体来说，环境中的地面O₃主要来源于太阳紫外线辐射驱动的地表光化学反应[27,43]。在地下车站，由于缺乏太阳辐射，室内O₃完全依赖于通过新鲜空气入口的渗透，并通过表面分解和中和反应迅速消耗[36]。相反，氮氧化物（NO和NO₂主要通过通风井进入车站[44]。这些气态物质在车站大厅和平台之间的局部空间分布和室内外动态也受到气体反应的影响[36]。内部和外部污染源的交织显著增加了空气质量管理和暴露评估的复杂性[10,45]。

先前的研究已经详细记录了地下交通系统中各污染物的时空异质性。PM2.5是主要的关注污染物，其浓度常常超过规定的监管限值[[46], [47], [48], [49], [50]]。多项研究表明，PM2.5的积累模式受到运行强度的影响。例如，在早晨和晚高峰期间，其浓度显著高于非高峰时段[[51], [52], [53], [54], [55], [56], [57], [58], [59]]。从季节上看，冬季有限的通风加剧了颗粒物的积累，导致浓度显著高于春季和夏季[60,61]。然而，也有研究观察到相反的趋势，即夏季浓度更高[62]。从空间上看，靠近内部机械源的地方PM2.5浓度梯度明显。尽管平台上的颗粒物浓度始终高于车站大厅[51,55,61,62]，但平台与车厢之间的浓度梯度仍有争议。一些研究报道车厢内的浓度更高[53,[63], [64], [65]]，而其他研究则观察到相反的情况[46,52,54,66]。除了质量浓度外，机械生成的颗粒物还富含金属，大大增加了它们的氧化潜力和相关健康风险[[67], [68], [69]]。除了这些富含金属的颗粒物外，气体污染物如O₃和NO₂也持续存在于这些微环境中[44,67]。认识到这种复杂的混合物，一些研究进行了针对多种共存污染物的同时监测。具体来说，多项研究量化了细颗粒物（PM1、PM2.5、PM10）以及NO₂和其他微量气体（如SO₂或CO）[70], [71], [72], [73]]。类似地，其他多污染物评估也结合了O₃、颗粒物和碳氧化物来全面描述这些封闭的微环境[74]。尽管已经有了多污染物监测的努力，但仍存在一个关键问题：共存污染物通常被视为独立变量，忽略了它们的时空耦合。在地铁站中，污染物受到不同机制的控制：机械颗粒物在平台内生成，而外部气体如O₃则渗透进入车站大厅。目前尚不清楚在不同通风模式下，这些空间分离的污染物是如何热力学耦合的。如果不阐明这些耦合行为，单独的评估不足以制定出同时控制多种污染物的精确通风策略。

为了填补这一空白并全面分析多种污染物的耦合模式，本研究监测了五种空气污染物（包括PM1、PM2.5、O₃、NO和NO₂），并分析了2024年寒冷季节和2025年温暖季节天津四个地铁站内PM1和PM2.5中的金属元素组成。本研究旨在：(1) 分析PM1、PM2.5、O₃、NO和NO₂在各种空间功能区域（平台/车站大厅）、 weekdays/weekends、运行时间和季节（寒冷/温暖季节）的时空分布；(2) 评估颗粒物中典型金属元素的时空变化；(3) 分析不同空气污染物之间的相关性。这些发现提供了实证数据，用于描述地铁站中的多污染物时空分布，为后续的健康风险评估和通风系统优化奠定了基础。

章节片段

目标地铁站的确定

本研究调查的地铁站在平台配置、垂直位置（地下或地上）和城市内的地理位置方面存在显著差异。选择了四个具有代表性的车站：两个地下车站（A站和B站）和两个地上车站（C站和D站），分布在天津的四个不同行政区内。车站的详细信息见表1。

环境参数监测

现场测量...

多种空气污染物的质量浓度

从空间上看，寒冷季节地下站台的PM2.5平均浓度为84 ± 134 μg/m³，而相应车站大厅的浓度为33 ± 26 μg/m³（图2a）。同时，侧平台站的浓度峰值达到98 ± 130 μg/m³，明显超过了岛式平台的20 ± 12 μg/m³（图2b）。这些数据表明，在特定平台几何形状和更深的功能区域内，细颗粒物有持续的积累趋势。

结论

本研究系统地评估了地下和地上地铁站中多种空气污染物的时空分布特征和统计相关性。研究结果表明，污染物分为不同的动态群体。PM2.5、PM1和NO表现出高度一致的时空分布，在平台、工作日和地下车站的浓度较高。细颗粒物在侧平台和...

CRediT作者贡献声明

陈晨（Chenchen Shi）：撰写 – 初稿撰写、验证、方法学、调查、数据分析、数据管理。卢熙正（Xizheng Lu）：调查、数据管理。李京华（Jinghua Li）：调查、数据管理。陈晨（Chen Chen）：方法学。钟玲曦（Lingxi Zhong）：调查、数据管理。史金玉（Jinyu Shi）：调查、数据管理。高旭青（Xuqing Gao）：调查、数据管理。王琳娜（Lina Wang）：调查、数据管理。姚明瑶（Mingyao Yao）：撰写 – 审稿与编辑、监督、方法学、资金获取、数据分析。

陈晨|卢熙正|李京华|陈晨|钟玲曦|史金玉|高旭青|王琳娜|姚明瑶