交通来源污染物(traffic-related pollution，TRP)主要指来自于机动车尾气的污染物，包括细颗粒物(fine particulate matters,PM_2.5)，一氧化碳(CO)、碳氢化合物、氮氧化合物、硫化物、上千种有机物以及在紫外线作用下形成的二次污染物，包括O₃、过氧酰基硝酸酯和甲醛等^[1]。随着城市机动车保有量的持续增加，机动车尾气已经成为城市空气污染物的主要组成部分，汽车尾气来源的TRP导致的健康损害已经成为影响国民健康的重要因素。研究认为TRP的健康损害涉及心血管、呼吸系统和神经系统等多个方面，尤其近年的研究还发现TRP与自闭症、出生缺陷、代谢综合症等相关。但由于在暴露因子选择 和测量方面的局限性，各方的研究结果也不一致。本文就近期关于TRP流行病学暴露评价方面的研究进展作一综述，对TRP的内、外暴露评估方法进行审视和思考，为今后的研究提供若干新的思路。

在流行病学研究中，要准确评估TRP的健康影响，针对研究对象的暴露评价尤为重要。一般暴露评价包括三个方面，一是确定TRP中的特征污染物。该特征污染物的浓度，能代表交通污染物整体暴露特征； 二是暴露人群对特征污染物的外暴露评价；三是在暴露人群生物样本中找到特征性的生物标志物，进行内暴露和暴露效应的评价。目前在研究中用于TRP暴露评价的特征污染物包括PM_2.5、CO、NO₂、NO_X和O₃等；除此之外，还可以利用研究对象所处空间特征进行暴露评价。

有研究认为，空间内的NO_x浓度与公路总长度相关^{[2, 3]}，可利用暴露人群居住地与主要交通公路的距离和一定半径范围内的交通工具流量作为TRP暴露的评价因子^[4]。国外多数研究认为公路150 m范围内是机动车尾气浓度较高的距离，因此一般以150 m半径做为暴露参数进行健康效应比较；或者以暴露人群与主要交通公路距离的四分位数为暴露参数^[5]。另外也可通过地理信息系统(geographic information system，GIS)和土地利用回归模型 (land-use regression models，LUR)工具，对研究对象所处一定空间内的交通流量和公路长度进行估算，并以四分位数进行分级，进行暴露—效应的评价^[2]。

PM_2.5虽然是主要的空气污染物，也是汽车尾气的主要排放成分之一，但其来源比较复杂，除汽车尾气排放外，还包括燃煤、工业废气、建筑扬尘及自然(如地壳风化、火山爆发等)。因此以PM_2.5浓度来研究交通来源污染暴露与健康效应关系，不可避免会造成较大的暴露测量的偏倚，这可能是目前有关TRP的健康效应结论各异的主要原因之一。由于PM_2.5可吸付大量的金属元素，如 K，Na，Ga，Mo，Al，Fe，Pb，Zn，Cu，Cd，Cr，Mn，Ni，Sr，Ti和V等^[6]，也有很多研究通过PM_2.5金属组分的源解析，来分析PM_2.5的来源。但PM_2.5中金属的来源是多方面的，不同城市类型、规模、气候变化、本地土壤背景等都可能导致PM_2.5中金属元素组成的差异，因此对PM_2.5中金属的来源识别难度较大。有研究认为V-Si、Ni-Si 被用于识别发电厂、油冶炼厂及货船污染物排放源；Br-Pb 被用于识别机动车尾气排放源^{[7, 8]}。Mette Srensen对哥本哈根中央区的学生的暴露效应研究中，发现PM_2.5中的过度金属，Cr，Cu，Fe浓度与PM_2.5质量浓度相关，V、镍、钛浓度与PM_2.5质量浓度无相关关系^[9]。美国全国范围内的因子源解析发现PM_2.5各类元素主要来源为：Pb，Zn (金属行业)；Ca、Si (地壳和土壤)； EC(elemental carbon，元素碳),NO₂(机动车交通)；Fe、Mn (钢铁工业)；As,Se (煤碳)；Na,Cl(盐颗粒)K (生物燃烧)V,Ni (石油—重油来源的燃烧产物)^[10]；综上，以PM_2.5的质量浓度作为特征污染物是否适合用于健康效应的评价这个问题也受到越来越多的关注。

有研究证实，汽车尾气中超过50%的颗粒为超细颗粒(ultrafine particles,UFPs)，柴油车汽车尾气中的颗粒(diesel exhaust particles，DEP)粒径主要集中于20~130 nm，而汽油汽车尾气中的颗粒粒径集中于20~60 nm^[11]。在城市污染物中UFPs大约要占颗粒物数量总数的80%~90%。时空分布研究发现，汽车排放污染物包括UFPs主要分布于高速公路及主要的干道，其中UFPs在主要交通干道的浓度最高^[12]。但以UFPs作为评价因子的成本和监测的复杂程度使其在近期还不能成为可选的方案。

CO，NO₂，NO_X和O₃是比较明确的汽车尾气排放产物，其中以NO₂作为交通来源的特征污染物进行健康效应分析的研究居多^{[13, 14]}，但NO₂也不适用于针对PM交通减排措施的效果评价，因为多数情况下的减排措施会使NO₂的水平升高^[15]；另外，由于在公路附近的背景值较高，其浓度梯度也不如PM和尾气黑烟明显^[16]。NO_X，CO，O₃在研究中作为特征污染物的文章也相对较少，可能与早期许多地区并没有将之纳入常规空气污染监测体系，历史数据缺失有关。而以暴露人群住址离主要交通道路距离和交通工具流量为特征暴露评价，没有考虑暴露人群的流动模式，气象等因素，也容易造成暴露分层的偏倚^[17]。由于各特征暴露物数据均有不足，一些学者在进行暴露评价前，对各污染物之间的相关性进行评价，从而在健康效应评价时进行一定的质量控制^{[18, 19, 20]}。

2011年欧洲的学者发现降低一个单位的黑碳(black carbon，BC)的暴露比一个单位的PM_2.5的暴露，预期寿命可延长4~9倍。在外文文献中，黑碳(black carbon)和碳黑 (carbon black)均可指来自于柴油车尾气的黑碳。但在中文文献中“碳黑”指人工制成的碳颗粒，而非燃料燃烧后的产物。可以作为黑碳颗粒指示剂的物质包括以下几种：黑烟(black smoke,BS)、黑碳(black carbon，BC),黑碳吸收系数(absorption coefficient，Abs)和元素碳。目前的数据提示BS在评价尾气PM暴露效应中是最可行的指标之一，但现有资料还没有对二者的差异进行系统的比较。有学者认为如果BC颗粒能满足下列三个要求，它将成为很有发展前景的尾气PM暴露的指示剂：①在单位质量水平，BC颗粒与健康效应的定性、定量的结果都与以PM质量浓度评价的结果不同；②BC颗粒与PM质量浓度在燃烧源附近的空间分布和减排措施的影响有很大的差异；③BC颗粒和PM在时间和空间上不能或至少不是经常的高度相关^[21]。2012年WHO将柴油车尾气列为确证致癌物，随后欧洲的分枝机构建议将尾气中的黑碳成分列为健康评价的标准之一^[22]。Wang等^[23]对 纽约罗切斯特区的多年研究认为高速公路附近的BC主要来源于柴油车交通工具；虽然BC是汽车尾气颗粒物的主要成分，但大气中的BC还可来源于工业废气、城市采暖等。我国的BC来源则更为复杂，受到季节、地域和城乡差别、气象条件等多种因素的影响。Zhang等^[24]通过对北京市2010— 2011年的EC源分析发现全年由化石燃烧产生的EC 的平均贡献率为79% ±6%，在温暖季节基于碳14的源分析，交通和燃煤对EC的贡献率分别为25±4% and 50±7%；而上海地区黑碳气溶胶主要来源自人类活动，特别是城市交通，季节因素影响不大。对杭州市2011—2012城市BC的源分析则认为BC在交通高峰期高，下午低，同时与NOx呈较好的相关性，表明城市中BC受到机动车尾气排放的重要影响^[25]；因此在应用BC作为TRP暴露的指示剂时，需考虑城乡、地域、季节及输送作用的影响。

在获得上述特征污染物的监测数据后，还需要通过一定的评价模型，将之转换为暴露对象的外暴露浓度，才能应用于健康效应的评价。目前常用的方法包括：①直接利用现有空气污染监测站点的数据。此种方式虽然能提供较好的时间维度的污染物特征数据，但由于受到设点数的制约，并不能达到全面的空间覆盖，且不能对交通来源直接排放污染物空间分布特征进行很好地描述，因此作为个体暴露数据精确性较差; ②利用地理信息系统(geographic information system，GIS)。GIS在一定地域内将地理空间信息与该地域地理信息相关的属性进行分层并通过软件整合，并将监测数据纳入系统，通过设定的参数类别来估算个体的暴露水平。对于TRP，通常以暴露个体与交通监测点之间的距离做为暴露评估的重要参数^[26]; ③土地利用回归模型 (land-use regression models，LUR)进行污染物暴露水平的评估。在获得暴露个体的诸多空间参数，如暴露人群位置、与监测点的距离、活动路线、交通干道数量及距离、交通车流密度、工业污染源、地理特征(地势、河流)等信息，结合气象资料，通过对各参数与暴露水平的相关性进行多元回归分析，得到实际暴露浓度的计算模型(LUR)。GIS和LUR可以很好地反映调查对象空间暴露水平的特征信息。但在反映污染物暴露的时间变异方面还有不足。目前多数LUR模型均是通过短期监测数据(7—14 d)推算来反映全年的暴露变化。另外应用于模型的来自于空气监测站点的数据的时间变异数据是基于如下假设：监测点的测量数据与LUR模型计算的浓度处在同一个共变空间之内^[27]； ④大气扩散模型。 主要考虑污染源与暴露个体之间的空间关系，如污染源排放的浓度/强度和影响污染物扩散的因素(大气稳定度、风向等等)。这些模型主要针对污染物空间变化，对时间维度的变化考虑得较少，大气的气象变化、化学变化、转移和扩散效应也被简化处理。一些更复杂的大气扩散模型纳入了大气的化学和物理的动态变化，但这些模型的空间解析度又不足以精确反映暴露水平。因此也有研究将大气扩散模型和LUR联合应用以达到在空间和时间维度的暴露评价的要求；⑤MOBILE6是由美国环境保护署(EPA)开发的对公路机动车排放的各种污染物水平进行实时或预测评估的工具，也可以满足其它空气污染物模型的需要。此模型对机动车排放的计算考虑了不同状态下可影响排放水平的因素，如大气温度，机动车平均速度等。此模型已经被EPA用来评价公路机动车污染物排放控制策略的效果；⑥CALINE4 是由美国加州运输部为评价公路500 m内的污染物水平而创建的一个基于线源的高斯扩散模型。它应用混合区域概念来分析公路污染物的扩散特征。它将道路划分为若干单元，并将之转化为与风向垂直的一系列确定长度的直线^[28]，再计算各单元相对于某点的污染物贡献浓度。公式中要考虑的区域主要因子包括气象因素(大气稳定度，混合高度，风向和温度等)，公路几何参数，交通活动和尾气排放因素等^[19]。最近有研究将GPS技术引入到暴露评价中，通过GPS定位暴露个体的位置轨迹和信息，结合监测点污染物浓度水平及相关信息，对个体暴露水平进行计算^[29]；⑦个体监测。最常用的方法是通过个体携带监测设备实时监测暴露水平。由于不是所有的污染物有适用于个体实时监测的设备，因此可监测的空气污染物有限。而且考虑到监测的成本和监测仪器数量的有限性也使此类的个体监测只能在小样本人群中进行。

随着各种模型的开发和使用，流行病学研究中环境暴露与健康效应的的关系研究已经进入个体暴露水平的时代，这将有利于深入揭示环境污染物与健康效应的内在的本质关系。

在环境暴露—效应评价中，最为理想的是获得污染物的内暴露水平，从而能更精确、可靠研究二者的关系。但上述的特征污染物并非只特异地存在于交通来源或其代谢产物也并非特异，期望在暴露人群生物样本中获得可靠的内暴露的标志物存在较大的难度。即便如此，也有学者在此方面进行了一些探讨，现有内暴露标志物的研究集中在代谢标志物和效应标志物方面。

1-羟基芘(1-hydroxypyrene，1-OHP): 苯并芘(PAHs)是汽车尾气的主要成分之一^[30]，而1-OHP是多环芳烃类在体内的主要代谢产物，体内的PAHs有90%以上转化为1-OHP 并随尿排出。在高暴露职业环境中，如焦炉作业工人等尿中的1-OHP水平已经成为PAHs暴露的生物标志物。但在低PAHs水平的暴露环境中，PAHs与1-OHP 的相关性还有待证实。早期关于交通污染物暴露与尿中1-OHP 相关性研究的结果并不一致^[31]。有研究认为尿中1-OHP与空气中的苯并芘暴露有相关性^[32]，并与汽车尾气暴露水平相关^[33]。然而Rubino等^[34]在非吸烟人群中观察到了一个矛盾的现象，即城市空气暴露人群的尿中的1-OHP 浓度是吸入的母体化学物浓度的10~50倍。Zhang等^[35]研究认为只有在空气中的PAHs处于较高浓度时，尿1-OHP 作为PAHs的标志物才有意义。Ciarrocca等^[36]2014年对室外工作者(主要暴露人群为驾驶员和交通警察)空气污染暴露与PAHs的相关文献进行的meta分析得出的结论认为暴露人群尿中的1-OHP 比非暴露人群高，在非吸烟人群中，暴露人群尿中1-OHP 也高于非暴露人群。吸烟会使二者之间的差别减小。认为如能控制环境和行为中的相关因素，1-OHP 是一个可靠的城市空气PAHs暴露评价指标。

甲基叔丁基醚(Methyl tert-butyl ether，MTBE)：MTBE和苯是汽油中的主要添加剂用于提高汽油的燃烧效率(辛烷值)^[37]。Scibetta等^[38]在早期进行的一项研究发现，交通警察当班前后尿中的MTBE水平有显著变化，交班后尿中的MTBE比当班前高出约14%，且不受吸烟状态的影响。Campo等^[39]一项 调查发现，暴露于交通污染环境中的警察尿中MTBE和BEN中位数分别为 147和207 ng/L，其中MTBE与道路值守时间，CO暴露水平呈正相关。因此认为MTBE是一个较好的交通尾气暴露的标志物。

由于 MTBE本身的潜在性健康危害，人们对其在体内的代谢和毒理作用也有较多的研究，发现不同浓度 的MTBE暴露后，可使血中的MTBE水平快速升高，终止接触后又快速下降。MTBE的半衰期约为40 min到大于120 min,且与暴露水平显著相关。暴露人群研究还发现暴露浓度与血中的MBTE显著相关。MBTE在体内可代谢为叔丁醇(TBA)、2-羟基异丁酸酯(2-hydroxyisobutyrate)和2-甲基-1，2- 丙二醇(2-methyl-1,2-propanediol)^[40]。由呼吸道暴露的MTBE约有1% 以原型从尿中排出^[41]。

苯：Fustinoni等^[42]对一般人群的尿中苯系物(苯、甲苯、乙苯、对二苯)、MTBE和环境空气中的相应物质暴露水平进行多元线性回归分析，认为尿中的上述化学物质浓度与空气中的暴露水平有关。

调查发现，城市交警及警车司机苯暴露水平高于郊区室外工作者，其体内的苯及代谢产物也明显高于郊区工作者。尤其是在非吸烟交警人群中苯暴露水平与体内苯及代谢物水平明显相关^[43]。意大利罗马市交警暴露于较高浓度苯，其尿中的苯代谢产物反式粘糠酸和苯硫醇尿酸水平升高且有相关性^{[44, 45]}。但也有研究认为尿中苯水平与尿激酐和吸烟有关，和CO之间有交叉影响^[39]。

尿镉：Ewen等^[46]对交通道路两侧的沉降颗粒进行的分析发现，镉和锰含量主要存在于降尘中粒径较小的颗粒组分中，表明其主要来源于汽车尾气的排放。韩国首尔的一项研究也发现，来自于交通排放的细颗粒中的铅、镉、铬的质量占总质量的 80.4%，69.0%，63.8%^[47]。有 研究报道，暴露于交通污染的交警体内镉水平较高^[45]。Huang等^[48]进行的一项研究中，将尿镉和1-OHP 作为交通来源暴露的标志物，对值勤交警和办公室工作人员的尿8-oxodG 水平进行检测并分析二者之间的相关性。发现尿镉和1-OHP 均可单独做为DNA损伤的预测因子，以尿镉和1-OHP 联合效应分析，则与尿8-oxodG水平高度相关。Ozden^[49]在伊斯坦布尔对学生的一项调查发现，距离交通干道近的小学生，发镉的含量显著升高；另外烟草暴露也是发镉增加的因素之一。

pH值：一项定群研究对青少年TRP暴露与呼出气冷凝物与鼻腔灌洗液pH值关系分析，发现BC日暴露平均值增加与冷凝物的pH值下降显著相关^[50]。Lima等^[51]研究也发现，交通指挥人员呼出气及鼻腔灌洗液中的pH值与办公室人员相比，显著降低。表明短期暴露于交通污染物可增加呼吸道炎症和氧化应激反应。

尘细胞数：巴基斯坦的一项对交通警察的暴露研究，通过模型估算，在大城市的高污染区，每天相当于1.6 mg可吸入颗粒物会沉积在肺部^[52]。丹麦的一项研究发现，繁忙街道两侧交通来源的20~580 nm的颗粒物在肺内沉积的分数分别为0.68(颗粒物数量),0.35(表面积)和0.28 (质量)，在相同吸入质量浓度下，此沉积分数要比住宅生物燃料相关来源污染物高16倍(按颗粒物数量)和3倍(按表面积)^[53]。据此，如果巨噬细胞吞噬后形成的尘细胞数与暴露浓度相关，则气管灌洗液或痰液中的尘细胞数或可作为TRP暴露的标志物。Alderisio等^[54]报道，交通警察痰液中的尘细胞与铁路工人和乡村吸烟人群有显著差异。

氧化损伤和炎症标志物：在动物实验和人体实验中，都发现汽车尾气暴露可导致系统性的氧化应激和炎症反应，且认为氧化应激可能是汽车尾气导致系统性健康损害的主要机制^{[55, 56, 57]}。

在流行病学研究中发现，职业性高暴露于汽车尾气的交警，其PM_2.5暴露与高反应性C反应蛋白水平，IgG、IgE、IgM增加有关^[58]。布拉格一项对警察的调查发现：暴露于空气污染物PM_2.5两天后，交警尿中8-oxodG水平显著升高，认为污染物暴露可增加体内氧化损伤标志物的水平，脂质过氧化和染色体畸变频率^[59]。研究还发现苯并芘暴露与血淋巴细胞中的DNA加合物水平及苯并芘代谢相关的两个酶(CYP 1A1 和 GSTM1)水平相关^[60]。其另一研究表明淋巴细胞内微核数与cPAH暴露密切相关，且在暴露60天后依然有相关性^[61]。Li等^[62]也发现，汽车尾气中苯并芘暴露与血中谷胱甘肽降低及谷胱甘肽过氧化物氧化酶水平升高相关。

对美国两所学校学生的一项定群研究表明，呼出气中的8-异前列腺烷(8-isoprostane)变化与短期暴露于汽车尾气相关，其中NO₂暴露平均值增加与冷凝物中的8-isoprostane升高相关^{[50, 51]}。Gang等^[63]的研究也认为呼出气与尿中的丙二醛可作为污染物暴露后引起的局部和系统性氧化应激反应的标志物。

虽然许多研究都证实了汽车尾气相关污染物的暴露与体内氧化应激反应的产物、相关酶活性改变相关，但能否将氧化应激的产物做为尾气暴露的效应标志物还有待进一步研究。一是生物样本中的过氧化产物是体内氧化应激反应的结果，而并非一定是汽车尾气暴露的结果。换言之，过氧化产物和汽车尾气暴露损伤并非是特异性的关系，多种因素均可导致机体内过氧化产物的增加；另外个体暴露于PAHs的途径也不仅限于汽车尾气，甚至不是主要的暴露途径。笔者认为，呼出气中过氧化产物可能是直接来源于肺组织的氧化损伤，而肺组织的氧化损伤主要来自于空气污染物暴露，因此二者之间的关系更为密切。如能在检测时限制好相关的影响因素，呼出气中的过氧化产物可能是一个较好的简单易行的反映汽车尾气短期暴露的标志物。

汽车尾气已经是城市空气污染主要来源，尤其是汽车尾气中的成分复杂，毒性较大，其健康危害成为人们关注的热点，原有的生态学的健康评价方法已经不能满足人们对其健康影响研究需求，探索特异、简易、灵敏的内、外暴露标志物成为亟待解决的课题。进一步明确汽车尾气的成分，寻找特异性的外暴露志物，在此基础上对相应的代谢标志物进行相关性研究，比效应标志物的研究更有发展前景。尤其是近年暴露组与暴露组学的提出，为推动环境因素与人类健康关系的研究提供了新思路^[64]。 暴露组不仅包括对人群生存环境中的所有暴露因素进行评价，还包括对从受精卵开始的各个关键时点到终生暴露评价及内环境暴露因素的全面评价。暴露组除强调对环境全面评价外更关注应用暴露标志物以内暴露评价环境暴露。 因此，在汽车尾气暴露评价中引入暴露组学的方法，建立学科内部的“暴露组”，通过“自上而下”和“自下而上”的研究确定暴露个体外环境中所有汽车尾气来源的外源性暴露因子和分析测定血液或者尿液等生物样本中所有尾气来源的化合物浓度，结合健康效应的相关性研究(exposome-wide association study，EWAS)，汽车尾汽暴露的生物标志物研究将进入崭新的阶段。