复合污染与精准防控——中国空气污染相关环境流行病研究进展

空气污染作为全球首要环境健康威胁，严重制约着人类社会的可持续发展。全球疾病负担研究证实，长期暴露于细颗粒物（PM₂.₅）与臭氧（O₃）等污染物的环境中，可显著增加缺血性心脏病、脑卒中、慢性阻塞性肺疾病（COPD）及肺癌的过早死亡风险。在人口老龄化与快速城市化叠加的背景下，环境风险与人群易感性交织，致使相关疾病负担持续加重。回顾2016—2024年，中国大气污染治理取得了显著成效，全国339个地级及以上城市PM₂.₅平均浓度已由2016年的42.0 μg/m³降至2024年的29.3 μg/m³。然而，当前中国大气污染治理已进入边际效益递减、矛盾更加复杂的“深水区”，面临污染类型趋于复合、传统“浓度管控”模式与“健康风险防控”需求脱节、治理数字化与智能化水平亟待提升等挑战。我国大气污染治理亟需从以“污染物浓度控制”为核心的1.0阶段，转向以“人群健康风险防控”为核心的2.0阶段。

我国大气污染格局正在经历由“高浓度颗粒物主导”向“颗粒物持续下降、臭氧问题凸显、区域分异加深”的结构性转变。2024年全国339个地级及以上城市PM₂.₅平均浓度为29.3 μg/m³，较2016年下降30.2%（图1）。

图1 2016—2024年全国城市环境空气PM₂.₅平均浓度变化

但PM₂.₅年均浓度仍超过35 μg/m³的城市主要集中于京津冀及周边地区、汾渭平原以及河南、湖北等区域（图2），表明污染高值区持续集聚于产业结构偏重、能源消费仍以煤炭为主的地区。

图2 2024年31个省（区、市）环境空气PM₂.₅年均浓度

与此同时，我国大气污染的主要矛盾正由单一颗粒物污染逐步转向颗粒物与臭氧问题并存。2024年，1—2月和10—12月以PM₂.₅为首要污染物的超标天占比较高；5—9月则以O₃为首要污染物的超标天占比较高，月际占比达到85.1%～94.9%（图3）。全国339个城市O₃日最大8小时平均第90百分位数浓度平均为144 μg/m³，臭氧污染治理进展相对滞后，已成为制约空气质量持续改善的重要因素。

图3 2024年全国城市超标天数中首要污染物占比月际变化

在公众感知层面，雾霾天数减少使空气污染的“可见性”显著下降；但环境流行病学和机制研究表明，健康风险并未随浓度指标线性下降，而是由相对可见的急性损害转向更隐蔽、更长期、更加系统化的多器官负担。

在急性效应层面，短期暴露可诱发气道炎症、哮喘和COPD急性加重，并通过自主神经失衡、血管收缩、凝血功能改变和炎症放大等途径增加缺血性心脏病、脑卒中和心律失常等急性事件风险。在慢性效应层面，细颗粒物尤其是超细颗粒物（UFP）与缺血性心脏病、脑卒中、2型糖尿病、认知功能下降及神经退行性疾病风险升高密切相关，其共同机制基础包括持续低度炎症、氧化应激、内皮损伤和免疫失衡。在全生命周期的人群易感性层面，生命早期暴露与老龄化带来的双重健康压力日益凸显。此外，健康风险转型还表现为质量浓度与毒性效应之间的“非线性解耦”：PM₂.₅质量浓度显著下降并不必然对应单位质量毒性同步降低，部分地区颗粒物氧化潜势（OP）可能并未下降甚至相对上升，根本原因在于组分结构变化使黑碳、多环芳烃及过渡金属等“单位毒性更强”的成分相对富集。

超细颗粒物（UFP）通常指空气动力学当量直径小于0.1 μm（100 nm）的颗粒物，因粒径更小、比表面积更大，呈现更接近气体分子的空间扩散与沉积行为（图4）。UFP的跨屏障转运能力构成其跨系统健康效应的重要机制支点：经体循环途径可到达脑微血管系统并增加血脑屏障（BBB）通透性；经神经直达途径可沿嗅神经通路进入嗅球；经胎盘屏障，孕期暴露后黑碳等超细颗粒物可在胎盘胎儿侧检出。

图4 超细颗粒物的跨屏障转运与HPA轴激活机制

在环境应激理论框架下，空气污染可被视为持续的外源性生理压力源。UFP不仅可通过肺部炎症产生“溢出效应”，还可通过炎症介质、神经传入及中枢直接干扰等途径协同激活下丘脑-垂体-肾上腺（HPA）轴，诱发神经内分泌紊乱、胰岛素抵抗、脂质代谢异常及免疫失衡，最终显著增加代谢综合征与心血管疾病风险。

在快速城市化背景下，个体真实暴露由城市空间结构与时间—活动模式共同塑造。一方面，高密度建筑群形成的街道峡谷会显著改变风场结构，使行人高度污染物累积，形成局地高浓度“暴露热点”；另一方面，城市居民约80%~90%的时间处于室内环境，室外细颗粒物可经门窗缝隙与通风系统渗透入室，同时通勤时间虽占比有限，却常处于交通污染核心区，暴露强度显著偏高。因此，面向健康风险的真实评估与精准干预，应以“时间—活动—微环境”加权平均暴露为基本框架。

面对复合污染加剧与健康风险结构性转型，本文提出“智能健康风险治理框架”（IHRG）（图5）：以多源感知数据为底座，以AI计算引擎耦合污染—行为—健康模型，完成风险推演并转化为分级分区管控与个性化健康预警，最终通过反馈校准实现持续迭代。IHRG遵循“数据输入—智能计算—决策输出—反馈校准”的闭环逻辑。在数据底座层面，框架整合天基遥感、地面监测、气象与交通数据，并接入个体层面暴露监测与生理体征信息及健康数据；在智能计算层面，AI引擎承担“从浓度场到暴露场，再到风险场”的转译任务；在决策输出层面，系统输出分级分区的管控建议与热点地图，并为公众提供个性化健康预警与“健康避险导航”。

图5 智能健康风险治理框架

基于前述“污染—暴露—疾病”智能预警与协同治理框架，中国空气污染治理需要突破传统以行政区和部门分工为中心的治理边界，构建覆盖国家顶层设计、区域协同联动与个体健康防护的立体化智慧治理体系（图6）。其核心在于将健康风险管理嵌入污染治理全过程：在国家层面，以“健康收益”重塑治理目标与考核逻辑；在区域层面，以“空气流域”组织复合污染协同减排与联动响应；在社区与个体层面，将预警与干预下沉到微环境和脆弱人群。

图6 多层次智慧化治理路径

在国家层面，首要抓手是加快构建国家统一的AQHI体系，基于本地化暴露—反应关系和疾病谱特征，对PM₂.₅、O₃、NO₂及UFP、黑碳等高毒性组分赋予健康权重。2026年2月，生态环境部已发布《环境空气质量标准》（GB3095—2026）等3项标准，但底层逻辑仍主要建立在质量浓度管理框架之上，未来仍需逐步推动UFP、黑碳及特定毒性组分进入常规监测体系。同时，健康影响评价（HIA）制度应由补充性工具转向刚性制度安排，前置嵌入重大产业布局、国土空间规划和城市建设审批流程。

在区域层面，治理单元应逐步转向“空气流域”。建议建立跨区域的“污染—碳—健康”协同管控框架，统筹VOCs与NOₓ的协同减排路径，依托高时空分辨率源解析和数字孪生推演，动态量化跨界输送对区域健康风险的边际贡献，探索以健康损害成本为基础的横向生态补偿机制。针对PM₂.₅与O₃在不同季节交替主导的特征，实施动态化、差异化的精准策略。

在社区与个体层面，治理触角需要进一步下沉到微环境和行为单元。以敏感场所与脆弱人群为优先对象，构建可触达、可执行的精准健康防护网络。建议探索建立由国家统一标准、地方分级实施、社区与医疗机构协同应用的“环境健康护照”制度，整合个体暴露数据、健康档案和敏感性特征，生成动态风险画像与行为处方，并与基层医疗、社区健康管理、慢病随访和转诊服务联动，形成完整干预链条。

需要强调的是，多层次精准防控的关键约束在于跨部门协同与闭环评估的制度化嵌入。建议以“风险链条共管”为组织原则，形成生态环境—气象—交通的联动响应机制，建立生态环境—卫健—疾控的协作通道，强化监管—社区协同。绩效评估应从“预警数量与浓度下降”转向“暴露是否下降、健康结局是否改善、脆弱群体是否受益”，形成暴露指标、健康指标和公平指标3类核心指标，使智能预警体系真正转化为可持续、可验证的健康收益导向治理闭环。

本文研究表明，我国大气污染治理已进入由“以浓度削减为核心”向“以健康风险防控为核心”转型的关键阶段。当前空气污染治理面临的主要变化可概括为以下3方面：一是污染谱系的结构性变化正在重塑健康风险形态，单一依赖固定站点浓度达标的治理目标已难以稳定对应健康改善；二是“达标不等于低风险”的根源在于暴露与致病通路的非线性与异质性，治理重心需由“环境浓度控制”前移至“人群暴露管理”；三是数智技术为构建风险治理闭环提供了可行路径，本文提出的IHRG框架为靶向施策、健康收益评估与个体化预警提供了技术底座。

展望未来，可优先推进4方面工作：第一，建立国家统一的AQHI发布制度；第二，逐步完善UFP、黑碳及高毒性颗粒组分的监测与评估体系；第三，建设以数字孪生和多源数据融合为支撑的“污染—暴露—疾病”智能预警平台；第四，将老年人、慢性病患者、孕妇、儿童及重点敏感场所纳入分层精准防护体系。

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