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2018, 35(7):583-588.doi:10.13213/j.cnki.jeom.2018.17637

北京市地铁车厢内PM2.5污染情况及通勤人员的相关认知


1. 北京大学公共卫生学院劳动卫生与环境卫生学系, 北京 100191 ;
2. 磐石环境与能源研究所, 北京 101318

收稿日期: 2017-11-01;  发布日期: 2018-08-02

通信作者: 潘小川, Email: xcpan@bjmu.edu.cn  

作者简介: 熊秀琴(1992-), 女, 硕士生; 研究方向:环境流行病学; E-mail:

[目的] 调查北京市地铁车厢内PM2.5污染状况,并与室外环境中PM2.5浓度比较;了解北京市地铁通勤人员对地铁内空气污染的认知及防护情况。

[方法] 于2016年10月-2017年4月选取北京市10条地铁线路,每周调查一次,在周五晚高峰时段(16:30-20:30)测量地铁车厢内PM2.5浓度(春节假期除外),并与对应时间段室外环境的PM2.5浓度进行对比。使用问卷调查地铁通勤人员对地铁内和室外空气污染的认知及防护行为。

[结果] 10条线路的地铁车厢内PM2.5浓度中位数为133μg/m3,明显高于室外环境PM2.5浓度中位数(61μg/m3),差异具有统计学意义(P < 0.001)。共计调查618人,仅128名(20.7%)调查对象能正确认知地铁内比室外空气污染更严重。449名(72.7%)调查对象会使用口罩进行空气污染防护,其中仅96人(21.4%)会在雾霾天时在地铁内佩戴口罩。对地铁空气污染状况认知不同者,佩戴口罩的频率存在差异(P=0.008)。认为室外空气污染更严重的调查对象在地铁内从不佩戴口罩的比例(136/340,40.0%)明显高于认为地铁内空气污染更严重的调查对象(19/94,20.2%)。

[结论] 北京市晚高峰时段地铁车厢内的PM2.5浓度总体高于室外环境,而多数地铁通勤人员对此缺乏正确认知,在地铁内佩戴口罩比例偏低,相关防护意识有待加强。

关键词: 北京市;  地铁;  通勤人员;  PM2.5 空气污染;  认知;  防护行为 

随着城市化的不断升级, 地铁已成为城市交通出行的最重要方式之一[1]。2016年地铁出行的人次已占北京市中心城区工作日总出行人次的33.4%, 达到910.62万人次; 2016年北京市区轨道交通早高峰平均出行耗时为62.3 min, 晚高峰平均出行耗时为56.8 min[2]。由于涉及人数多, 暴露时间长, 地铁出行已成为城市居民暴露于空气污染的重要途径之一。

地铁车厢相对封闭, 自然通风不足, 不利于空气污染物稀释[3]; 又因缺乏日光照射, 人群密集(尤其在早晚高峰期间), 车厢内的空气污染源增多, 其空气污染要比其他交通工具更为严重[4]。PM2.5作为可直接吸入肺部的细颗粒物, 粒径小、活性强、表面积大、易吸附有毒有害物质, 而且在大气中停留时间长, 对人体健康和大气环境质量的影响相比其他大气污染物更大[5]。高浓度PM2.5暴露可增加心肺疾病、全死因死亡、心肺疾病死亡和癌症死亡风险[6-8]。既往研究发现, 地铁车厢内空气污染物浓度在早晚高峰时段超标现象较为严重; 地铁内污染物浓度与地铁内拥挤程度存在正相关关系[9-12]。天津的一项研究发现, 高峰时期地铁车厢内的PM2.5质量浓度(简称浓度)为151.43 μg/m3, 明显高于地铁站外环境[13]。不同城市地铁系统有所差异, 暂无针对北京市地铁系统的类似研究。

通勤出行是交通出行最重要的组成部分, 2016年北京市通勤出行量占总出行人次的66%[2]。地铁通勤人员长期规律地暴露于地铁内的空气, 遭受的空气污染危害相比其他类型地铁出行人员更大。有关地铁通勤人员对地铁内空气污染的认知及防护情况的调查较少。本研究对北京市地铁车厢内PM2.5进行测量, 并调查地铁通勤人员对地铁内空气污染的认知及防护情况, 希望为该人群地铁内空气污染防护措施的制定提供科学数据支持。

1   对象与方法

1.1   调查时间和地点

调查过程中, 每次问卷调查和PM2.5测量同时进行。调查日期为2016年10月-2017年4月, 共22周(春节假期除外), 既包括2016-2017年《北京市供热采暖管理办法》规定的采暖季(2016年11月15日-2017年3月15日), 也包括非采暖季。每周调查一次, 每次调查的时间段为周五16:30-20:30(北京市晚高峰时间段)。

2016年, 北京市共有17条地铁线路, 本调查选择了其中10条客流量较大的线路(1号线、2号线、4号线、5号线、6号线、8号线、9号线、10号线、13号线和14号线)。2016年所选线路的日均客运强度均居于前10位(除14号线外, 第11位), 日均客运强度排在第10位的八通线由于是1号线的延续段故被排除; 2016年入选的10条线路总行驶里程占北京市所有线路的76%, 日均客流量之和为790.11万人次, 占所有线路的87%, 具有较好的代表性[2]

调查时将10条线路分为5组, 每组包含可相互换乘的2条线路。调查员也分为5组, 每组2名。每组调查员每周轮流负责一组地铁线路的调查, 以保证每次(每周)调查均可覆盖10条线路。考虑到调查志愿者的安排, 每次调查的起始车站和起始时间不作限定, 只规定调查的线路和调查的时间段。

1.2   PM2.5浓度测量

采用便携式测量仪器AirBeam测量PM2.5浓度, 记录每条线路测量期间(大于等于20 min)的PM2.5平均浓度。选取调查员在调查期间实际停留时间最长的地铁车厢进行测量, 测量时避开车厢内通风道、空调风口、车门等, 并尽量距离车厢壁1 m左右, 采样高度为人群呼吸带范围(距地面1.2~1.5m。室外PM2.5浓度值为地铁内测量的同时北京市环境保护监测中心的PM2.5小时值(即该小时北京市各监测点的PM2.5均值)。

1.3   问卷调查

1.3.1   调查对象

调查对象为北京市地铁通勤人员, 年龄18~65岁, 每周乘坐地铁上下班的天数大于等于3 d, 不包括学生。调查前获得调查对象的知情同意, 调查对象完全同意后自愿接受调查, 且调查过程中仍可随时退出; 所有调查均匿名进行, 未获取调查对象的姓名、联系方式等隐私信息。

1.3.2   调查方式

在每条线路上随机进入一节车厢, 对一排的乘客逐个进行调查, 若有不符合条件或者拒答的通勤人员则跳过, 问下一个。每天每条线路完成2~3名调查对象的调查。采用访谈式的方法, 即每个调查员询问问卷内容, 调查对象回答问题, 调查员填写答案。

通过询问"您认为一般来讲, 空气污染在地铁内还是地铁站外更严重? "(选项为地铁内、地铁站外、不确定)来调查地铁通勤人员对地铁空气污染的认知情况。通过询问"如果您认为受到了空气污染的影响, 会采取什么措施来进行空气污染防护? "(选项为无措施、口罩、空气净化器、其他)来调查其对空气污染的防护情况。在选择用口罩进行防护的调查对象中, 进一步询问其在地铁内佩戴口罩的情况, 问题为"您在乘坐地铁时佩戴口罩的频率是? "(选项为总是佩戴、有雾霾时佩戴、偶尔佩戴和从不佩戴)。

问卷调查过程中, 原则上由调查者询问并填写答案; 若调查对象要求自己填写, 调查员应对填写的内容进行全面的检查, 如有疑问需重新调查核实, 更正错误, 补填遗漏。每周回收问卷, 发现漏答或不符合逻辑的问卷予以剔除, 以保证数据的可靠性。

1.4   统计学分析

使用EpiData 3.1软件进行问卷录入, 录入后人工核查数据是否有异常值, 若有则与原始问卷核对, 了解是填错还是确实存在异常值, 若是填错则删除。采用SPSS 20.0软件进行统计分析。由于PM2.5浓度不满足正态分布, 故使用非参数Wilcoxon检验比较地铁车厢内和室外PM2.5浓度差异。采用Fisher精确检验比较不同特征调查对象的空气污染认知情况和防护行为差异。检验水准α=0.05。

2   结果

2.1   地铁车厢内和室外PM2.5浓度比较

在测量期间, 北京市地铁车厢内的PM2.5浓度总体上高于同一时间段室外PM2.5浓度, 差异有统计学意义(P < 0.001)。按照是否采暖季与不同线路进行分层分析后, 结果保持不变, 地铁车厢内PM2.5浓度均高于同时间段室外浓度, 差异均具有统计学意义(均P < 0.001)。见表 1

表1

2016年10月-2017年4月北京市地铁车厢内和室外环境PM2.5浓度(μg/m3)

Table1.PM2.5 concentrations in subway cars and outdoorenvironment in Beijing between October 2016 and April 2017

图 1所示, 地铁车厢内的PM2.5浓度和室外的PM2.5浓度呈正相关关系, R2=0.567 5。线性拟合方程显示, 即使同期室外PM2.5为0μg/m3, 地铁车厢内PM2.5平均浓度仍达89.728 μg/m3。该线性拟合趋势线和y=x 参考线交于一点, 交点处PM2.5浓度为224.5μg/m3

图 1

2016年10月-2017年4月北京市地铁车厢内和室外环境PM2.5浓度的关系

对各线路的分析显示, 1号线、2号线、4号线、5号线、6号线、8号线、9号线、10号线、13号线和14号线地铁车厢内PM2.5浓度和室外环境PM2.5浓度的Spearman相关系数分别为0.85、0.86、0.80、0.71、0.76、0.60、0.70、0.86、0.93、0.59, 均有统计学意义(均P < 0.05).除13号线以外, 其他9条线路的拟合趋势线均与参考线相交, 不同线路的交点不完全相同, 而13号线地铁内PM2.5浓度和室外浓度基本保持一致, 且地铁车厢内PM2.5浓度略高于室外PM2.5浓度。

图 2

2016年10月-2017年4月北京市各线路地铁车厢内和室外环境PM2.5浓度的关系

2.2   问卷调查结果

2.2.1   基本情况

本次调查共回收有效问卷为618份.男、女分别有325人(52.6%)、293人(47.4%)。1号线、2号线、4号线、5号线、6号线、8号线、9号线、10号线、13号线和14号线分别调查66(10.7%)、64 (10.4%)、58(9.4%)、61(9.9%)、65(10.5%)、64 (10.4%)、62(10.0%)、55(8.9%)、67(10.8%)和56 (9.1%)人.其他特征见表 2.

表2

北京市地铁通勤人员对地铁内和室外空气污染严重程度的认知情况[n(%)]

Table2.wareness of air pollution level in subway cars and outdoor environment among subway passengers in Beijing

2.2.2   对地铁空气污染严重程度的认知

618名调查对象中, 仅128人(20.7%)能正确认识到地铁内空气污染较室外更为严重, 不同性别、教育程度、月收入水平调查对象间认知情况的差异无统计学意义(均P > 0.05);但不同年龄组调查对象间的认知情况差异有统计学意义(P=0.004), 18~25岁组仅有16.1%的调查对象能正确认识到地铁内空气污染更严重, 比例最低。见表 2

2.2.3   对空气污染的防护情况

在618名调查对象中, 有449人(72.7%)会采用口罩进行空气污染防护。在这449人中, 在地铁内从不佩戴、偶尔佩戴、有雾霾时佩戴和总是佩戴口罩的分别有162人(36.1%)、162人(36.1%)、96人(21.4%)和29人(6.5%)。总体而言, 不同性别、年龄、教育程度、月收入水平的通勤人员间认知情况差异无统计学意义(均P > 0.05)。对地铁内外空气污染的认知情况不同者佩戴口罩的频率存在差异(P=0.008):能正确认识到地铁内空气污染更严重的调查对象在地铁内从不佩戴口罩的比例(19/94, 20.2%)低于不能正确认知者(136/340, 40.0%)。见表 3

表3

采用口罩防护空气污染的北京市地铁通勤人员在地铁内佩戴口罩的情况(n=449)

Table3.Subway passengers who use masks to protect from air pollution in Beijing

3   讨论

本调查发现北京市晚高峰时段地铁车厢内的PM2.5浓度中位数为133μg/m3, 已达到GB 3095-2012《环境空气质量标准》中规定的轻度污染标准(101~150μg/m3), 并明显高于同时间段室外环境大气PM2.5浓度(61μg/m3), 这与在天津地铁系统所做的研究[13]一致。尽管结果显示当PM2.5浓度超过224.5 μg/m3时, 地铁内PM2.5浓度开始低于室外环境, 但是此时地铁内外PM2.5浓度均已达到重度污染标准(201~300 μg/m3), 需要采取防护措施, 探讨地铁内外差异已经意义不大。值得一提的是, 本研究结果显示, 在同时间段室外PM2.5浓度接近0 μg/m3的情况下, 地铁车厢内的PM2.5平均浓度仍接近100 μg/m3, 这提示无论室外环境PM2.5浓度如何, 在晚高峰时间段均有必要进行空气污染防护。

关于地铁车厢内PM2.5浓度高于室外的原因, 有文献推测, 人呼吸时呼出二氧化碳, 并产生一些细微颗粒物; 同时人身上会携带一些尘埃, 在拥挤时相互摩擦, 就会导致二次扬尘; 加上地下通风不良, 导致地铁内PM2.5浓度升高[4]

尽管实际测量结果显示, 晚高峰时地铁内PM2.5浓度比室外高得多, 然而通勤人员的认知和相应的防护行为却不容乐观。本研究中仅有20.7%调查对象能正确认识到地铁内PM2.5污染比室外更严重, 在日常生活中会佩戴口罩进行空气污染防护的调查对象中, 仅21.4%会在雾霾天时在地铁内佩戴口罩。然而值得庆幸的是, 本研究还发现, 对地铁内空气污染的正确认知能明显提高通勤族在地铁内的口罩佩戴频率, 这与既往调查发现对空气污染危害的认知情况与根据PM2.5浓度决定晨练行为有关的结果一致[14], 均说明对空气污染的认知会影响对空气污染的防护行为。这提示, 通过加大宣传, 普及相关知识, 可有效提高地铁通勤人员对地铁空气污染的正确认知, 或许可以有效改善当前状况。

本研究有以下优势: ①本研究实地测量了10条北京市地铁线路的PM2.5浓度, 且每次调查各线路都是在同一时段测量, 因此各线路具有可比性。 ②本调查的样本量较大, 虽然不是完全随机抽样, 但是由于地铁通勤族的流动性和晚高峰时高度拥挤等特点, 完全随机调查很难实现。本次调查纳入的对象均匀分布在10条客运量占北京市总地铁客运量87%的线路上, 每条线路上的调查对象也均为随机选取, 因此调查的北京市地铁通勤人员有一定的代表性。 ③本研究采用访谈式调查, 由调查员填写答案, 且每周审核问卷的有效性, 对于关键题目答案缺漏或者有逻辑错误都会剔除, 因此数据质量可靠。

本研究存在以下不足之处:首先, 由于时间和经费限制, 本研究只选取了晚高峰测量, 没有在其他时间进行测量, 也没有对站厅和站台的颗粒物浓度进行测量, 不能全面地反映何时何地需要进行防护。其次, 本研究在测量地铁内部的PM2.5浓度时, 没有同时在室外用同样的仪器进行测量, 因此没有地铁内外数据可比的直接证据。AirBeam测量PM2.5的方法为光散射法[15], 文献[16]显示, 光散射法和中国环境保护部空气质量监测站点采用β射线法所得的PM2.5测量结果的相关系数为0.956, 总体上光散射法的测量结果比β射线法的结果低5~10 μg/m3。而本研究发现地铁车厢内PM2.5浓度更高, 说明地铁车厢内外浓度的实际差异应该更大。最后, 限于人力物力, 本研究仅测量了对健康影响较大、污染较严重的PM2.5, 其余地铁车厢内有代表性的污染物包括二氧化碳、挥发性有机物和一氧化碳等[4]仍需要进一步的研究, 以便对地铁内的空气污染状况进行综合评价。

根据本研究, 北京市地铁车厢内PM2.5在晚高峰时污染状况严重, 对地铁通勤人员的危害不可忽视。有灵活工作时间的通勤人员可以选择错峰出行, 或者在地铁内通过戴口罩来进行空气污染防护。同时, 地铁公司也应该完善地铁内的新风系统, 以减少PM2.5以及其他污染物, 从而更好地保护地铁通勤人员的健康。

表1

2016年10月-2017年4月北京市地铁车厢内和室外环境PM2.5浓度(μg/m3)

Table 1 PM2.5 concentrations in subway cars and outdoorenvironment in Beijing between October 2016 and April 2017

图 1

2016年10月-2017年4月北京市地铁车厢内和室外环境PM2.5浓度的关系

Figure 1 Correlation between PM2.5 concentrations in subway cars and outdoor environment in Beijing between October 2016 and April 2017

图 2

2016年10月-2017年4月北京市各线路地铁车厢内和室外环境PM2.5浓度的关系

Figure 2 Correlations between PM2.5 concentrations in subway cars and outdoor environment in different subway lines in Beijing between October 2016 and April 2017

表2

北京市地铁通勤人员对地铁内和室外空气污染严重程度的认知情况[n(%)]

Table 2 wareness of air pollution level in subway cars and outdoor environment among subway passengers in Beijing

表3

采用口罩防护空气污染的北京市地铁通勤人员在地铁内佩戴口罩的情况(n=449)

Table 3 Subway passengers who use masks to protect from air pollution in Beijing

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[基金项目]

[作者简介] 熊秀琴(1992-), 女, 硕士生; 研究方向:环境流行病学; E-mail: xiongxiuqin1992@163.com

[收稿日期] 2017-11-01 00:00:00.0

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