科研进展 | 研究院参与并发表ES&T Viewpoint：PM2.5质量标准应用关键毒性组分校准-环境健康研究院

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科研进展 | 研究院参与并发表ES&T Viewpoint：PM2.5质量标准应用关键毒性组分校准

发布日期：2026-06-12

当前空气颗粒物质量标准与污染控制措施主要基于颗粒物质量浓度，这一体系在推动PM_2.5减排和空气质量改善方面发挥了重要作用。世界卫生组织已将PM_2.5年均推荐限值从10 μg/m3降至5 μg/m³，我国也进一步将PM_2.5年均二级浓度限值调整至25 μg/m³。然而，PM_2.5并非单一污染物，而是由不同化学和生物组分构成的复杂混合物，其健康风险不仅取决于质量浓度，也受到污染来源、区域排放特征和生物化学组成差异的显著影响。若仅以质量浓度作为评价和控制依据，可能导致一些地区付出额外治理成本却难以获得期望健康收益；同时也可能使另一些即使达到现行质量标准的地区仍不足以充分保护人群健康。

近日，由北京大学要茂盛教授团队牵头、内蒙古师范大学环境健康研究院共同参与完成的Viewpoint文章“Redefining Clean Air: From Mass to Component-adjusted Standards”在环境科学领域国际权威期刊Environmental Science & Technology发表。内蒙古师范大学环境健康研究院作为联合署名单位参与该项研究，我院青年教师牛牧童为共同作者。

图 1 ES&T Viewpoint 文章发表截图

该Viewpoint指出，单纯依赖质量浓度标准忽略了同样质量PM_2.5不一定具有同样毒性和健康效应的事实。真实大气环境中PM_2.5的毒性很大程度上取决于其内部组分，例如黑碳、重金属、有机污染物以及生物活性组分等。不同城市由于能源结构、产业类型、交通排放、沙尘输入和大气转化过程不同，PM_2.5组分谱存在显著差异。因此，即使PM_2.5质量浓度相同，其诱发炎症、氧化应激、心血管损伤等健康效应也可能并不相同。若基于质量浓度的治理主要削减的是低毒性组分，而关键毒性组分仍未得到有效控制，就可能出现PM_2.5浓度下降但健康收益达不到预期的现象。仅以质量浓度评价颗粒物污染，难以充分反映不同地区、不同来源颗粒物的健康风险差异。

图 2 看似清洁的蓝天下仍可能存在具有

健康风险的颗粒物毒性组分

文章提出，下一阶段PM_2.5治理的关键应从降低质量浓度进一步转向控制关键毒性组分。不同城市应结合本地PM_2.5组分谱、主要疾病负担和易感人群特征，识别真正驱动健康风险的关键毒性组分，并将治理资源优先用于这些组分的精准控制。文章指出，组分校正标准的建立仍面临重要科学挑战，目前针对具体PM_2.5组分的流行病学数据仍然不足，许多高毒性组分与特定疾病结局、易感人群之间的定量关系尚不清晰。未来亟需将颗粒物组分监测、毒理学研究和人群流行病学证据结合起来，为以组分校准的PM_2.5标准制定提供更坚实的科学依据。

内蒙古地区大气颗粒物来源复杂，沙尘输入、燃煤排放、工业活动、交通排放和生物气溶胶等因素交织影响，使区域PM_2.5组分特征和毒性效应具有较强差异性。相关系列研究已将内蒙古12个城市颗粒物组成与氧化毒性纳入分析，为认识寒旱半干旱地区颗粒物健康风险提供了区域证据。牛牧童老师参与该项研究，与研究院近年来在大气颗粒物暴露、组分特征、毒性效应和健康风险评价方向的科研工作相衔接。

图 3 内蒙古 12 盟市颗粒物组分与毒性差异

文章发表截图

该成果对研究院后续开展环境健康研究具有直接启发。围绕内蒙古典型城市、工业区、牧区和沙尘影响区，研究院将继续关注颗粒物组分差异、氧化毒性、暴露水平和健康效应之间的关系，推动大气污染研究从浓度监测延伸到毒性组分识别和健康风险评价，为区域大气污染精准防控提供更加具体的科学依据。

论文第一作者为北京大学环境科学与工程学院博士生史可鉴，通讯作者为北京大学要茂盛教授。该研究得到国家自然科学基金（NSFC）资助创新研究群体项目（22221004）、广州国家实验室项目（GZNL2024A01028）以及内蒙古自治区重大研发与成果转化项目（2025KJHZ0017）资助。

北京大学要茂盛团队针对大气颗粒物及其毒性研究发表的代表性系列文章：

(1) Jing Li, Haoxuan Chen, Xinyue Li, Minfei Wang, Xiangyu Zhang, Junji Cao, Fangxia Shen, Yan Wu, Siyu Xu, Hanqing Fan, Guillaume Da, Ru-jin Huang, Jing Wang, Chak K. Chan, Alma Lorelei De Jesus, Lidia Morawska, Maosheng Yao,. Differing Toxicity of Ambient Particulate Matter (PM) in Global Cities. Atmospheric Environment212, 305-315 (2019). doi: 10.1016/j.atmosenv.2019.05.048.

(2)Lu Zhang, and Maosheng Yao. Unique atmospheric microbiota patterns for 31 major Chinese cities. Atmospheric Environment315, 120143 (2023). doi: 10.1016/j.atmosenv.2023.120143.

(3) Qisong Xing, Lu Zhang, Huaying Liu, Chenyu Zhu, and Maosheng Yao. Exhaled VOC Biomarkers from Rats Injected with PMs from Thirty-One Major Cities in China. Environmental Science & Technology57(49), 20510-20520 (2023). doi: 10.1021/acs.est.3c06074.

(4) Lu Zhang, and Maosheng Yao. Ambient particle composition and toxicity in 31 major cities in China. Fundamental Research4(3), 505-515 (2024). doi: 10.1016/j.fmre.2022.10.004.

(5)Qisong Xing, Lu Zhang, Huaying Liu, Chenyu Zhu, and Maosheng Yao. Toxicological analysis and organ damages of rats injected with soluble ambient PMs from 31 Cities in China. Atmospheric Environment343(15), 121005 (2025). doi: 10.1016/j.atmosenv.2024.121005.

(6) QisongXing, Lu Zhang, Huaying Liu, Chenyu Zhu, and Maosheng Yao. Differential Neurotoxicity Induced in Rats by Injection of PMs from 31 Major Cities in China. Environmental Science & Technology59(5), 2411-2422 (2025). doi: 10.1021/acs.est.4c10408.

(7) Lu Zhang, Huaying Liu, Qisong Xing, Haoxuan Chen and Maosheng Yao. Air particles from 31 Chinese cities induced differential cellular responses. National Science Open4, 20240054 (2025). doi: 10.1360/nso/20240054.

(8) Mutong Niu, Yu Zhang, Ying Wang, and Maosheng Yao. Differing Ambient Particle Composition and Oxidative Toxicity in 12 Cities in Inner Mongolia: Reference for Regional Optimized Air Pollution Control. Environmental Science & Technology60(15), 11353-11365 (2026). doi: 10.1021/acs.est.5c18631.

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