《Atmospheric Environment》：Particulate Matter Pollution and Source Attribution in Eastern Indo-Gangetic Plain’s Industrial Corridor: Toward an Airshed-Based Management Approach
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本研究对西孟加拉邦Durgapur-Asansol-Raniganj工业走廊进行为期15个月的PM2.5/PM10监测，揭示冬季因气象稳定和逆温层（高度约396米）导致污染峰值（PM2.5达193μg/m3，PM10达317μg/m3），而夏季因强降雨（年降雨量938毫米）和湿清除作用污染最低（PM2.5 55μg/m3，PM10 100μg/m3）。多源解析表明本地工业（如煤电厂、烧结铁厂）和交通贡献显著，区域传输主要来自恒河平原西北部（冬季占主导）。健康评估显示年过早死亡人数达874万例/百万人口，其中90%以上与心肺疾病相关，亟需建立跨区域空气shed管理体系。
卡里戈瓦达（Karigowda）|卡希什·贾恩（Kashish Jain）|莫赫德·伊姆兰（Mohd Imran）|梅布布·乌纳比（Mehbub Un-Nabi）|艾莎·拜格（Aisha Baig）|萨亚克·帕特拉（Sayak Patra）|拉米亚·桑德·拉曼（Ramya Sunder Raman）|加扎拉·哈比布（Gazala Habib）
印度德里印度理工学院土木与环境工程系，新德里，印度，110016
摘要
本研究调查了西孟加拉邦杜尔加普尔（Durgapur）和阿桑索尔-拉尼甘杰（Asansol-Raniganj）工业走廊中的颗粒物污染路径。该地区位于印度-恒河平原（IGP）东部，缺乏长期监测数据，由于显著的跨界影响，需要基于空气流域的管理策略。我们在2022年10月至2023年12月的15个月期间，在八个具有特定土地利用类型的监测点测量了时间积分PM2.5和PM10浓度——这是该地区的首批此类研究之一。年均PM2.5浓度范围为86 ± 48至171 ± 105 μg m-3，PM10浓度范围为144 ± 64至310 ± 189 μg m-3，其中SNT-BG的浓度最低，RG-IND的浓度最高。冬季时，PM2.5和PM10的浓度分别达到峰值，分别为193 ± 61 μg m-3和317 ± 73 μg m-3；这主要是由于气象条件稳定和边界层高度降低（约396米）所致。相比之下，季风季节的浓度最低，分别为55 ± 29 μg m-3和100 ± 59 μg m-3，这与强降雨（约938毫米）和增强的湿沉降作用有关。多元线性回归分析显示，温度和相对湿度是PM2.5浓度的主要负相关因素。浓度加权轨迹（CWT）分析指出，季风过后和冬季，印度-恒河平原的西北部地区，特别是旁遮普邦（Punjab）和北方邦（Uttar Pradesh），是主要的污染源。条件双变量势函数（CBPF）分析表明，工业集群和交通走廊对当地污染有显著贡献。健康影响估计显示，每年每百万人中有874人因此过早死亡，其中超过90%与心肺健康问题相关。强烈的工业影响和显著的跨界污染表明，应采用基于空气流域的管理框架，结合地方排放控制和区域合作，以可持续改善印度东部工业城市的空气质量与公众健康。
引言
印度-恒河平原（IGP）是世界上最污染严重且人口密集的地区之一（Chawala等人，2023年），细颗粒物（PM2.5）浓度经常超过安全暴露限值。在印度，平均PM2.5浓度约为54.4 μg m-3，这比世界卫生组织（WHO）更新的年度指南值5 μg m-3高出十倍以上（IQAir，2023年；WHO，2023年）。卫星和化学传输模型显示，IGP地区的气溶胶在冬季会季节性积累，每月PM2.5浓度通常超过110 μg m-3（Dey等人，2020年；Mhawish等人，2020a）。尽管在德里、坎普尔（Kanpur）、帕特纳（Patna）和瓦拉纳西（Varanasi）等关键城市进行了全面研究（P. K. Chauhan等人，2024年；Devi等人，2020年），但人们对IGP东部中等规模城市的关注较少，尤其是在全年和特定土地利用类型的空气污染模式方面（Bamola等人，2024年；Sahu，2023年）。
杜尔加普尔和阿桑索尔-拉尼甘杰走廊位于西孟加拉邦的帕斯奇姆·巴德哈曼（Paschim Bardhaman）区，属于达莫达尔河谷（Damodar Valley）的主要工业区。该地区拥有燃煤发电厂、海绵铁厂、砖窑和露天煤矿（Guttikunda等人，2014年），由于持续违反空气质量标准，被列为“未达标”区域（CPCB，2019年）。然而，早期对该地区的研究主要依赖于短期调查或基于卫星的指标，对城市内部差异和气象关系的了解有限（Chatterjee等人，2022a；Pal等人，2021年）。像Bamola等人（2024年；Jat等人，2021年）进行的调查表明，了解空间异质性和季节变化对于制定IGP城市的有效政策至关重要。
本研究通过在杜尔加普尔和阿桑索尔-拉尼甘杰走廊的八个按土地利用类型分类的监测点（工业、住宅、商业和背景）进行全年PM2.5和PM10监测，填补了这些空白。研究方法包括多元线性回归、通过反向轨迹进行的远距离传输分析以及浓度加权轨迹（CWT）方法，并评估了PM2.5暴露对健康的影响。此外，我们应用条件双变量概率函数（CBPF）来确定每个监测点的局部污染源方向和速度依赖性。通过将CBPF的部门特征与CWT热点进行交叉参考，我们将近地表污染源与上风向路径联系起来，从而加强了局部和区域污染源的识别。这种综合方法提供了对污染源和公共卫生风险的详细了解，而之前的研究主要集中在短期趋势和较低分辨率的空间分析上。
研究区域
本研究在印度西孟加拉邦帕斯奇姆·巴德哈曼区的杜尔加普尔和阿桑索尔-拉尼甘杰工业走廊进行（23.48°–23.79° N, 86.95°–87.38° E），如图1所示。该地区属于达莫达尔河谷工业区，拥有众多依赖煤炭的企业，包括7个热电厂、32个钢铁生产设施、10个水泥制造厂、157个砖窑和73个煤矿（见图1）。
颗粒物浓度的时空变化
图2显示了杜尔加普尔和阿桑索尔-拉尼甘杰走廊八个不同土地利用类型中PM2.5和PM10的年度分布。工业和商业区（RG-IND、DG-IND、AS-COM）的浓度中位数和变化范围最大，这与重工业排放、煤炭处理和交通密集有关（Guttikunda等人，2014年；Pal等人，2021年）。背景区域（SNT-BG）的浓度最低，该区域以绿色植被为主。
结论
本研究首次对杜尔加普尔和阿桑索尔-拉尼甘杰工业走廊中多种土地利用类型的PM2.5和PM10进行了全面的年度评估，该地区此前缺乏现场测量数据。研究期间，年均PM2.5浓度为86至171 μg m-3，PM10浓度为144至310 μg m-3，所有监测点的浓度均超过国家空气质量标准（NAAQS）的两倍以上，以及世界卫生组织（WHO）限值的十六倍以上。
作者贡献声明
卡里戈瓦达（Karigowda）：撰写初稿、数据可视化、软件开发、调查、数据分析、数据整理。梅布布·乌纳比（Mehbub Un Nabi）：数据整理。卡希什·贾恩（Kashish Jain）：撰写、审稿与编辑、数据验证、软件使用。莫赫德·伊姆兰（Mohd. Imran）：数据整理。拉米亚·桑德·拉曼（Ramya Sunder Raman）：撰写、审稿与编辑、方法论设计。加扎拉·哈比布（Gazala Habib）：撰写、审稿与编辑、项目监督、资金筹措、概念构思。艾莎·拜格·瓦尔斯（Aisha Baig Warsi）：数据整理。萨亚克·帕特拉（Sayak Patra）：数据整理
未引用参考文献
Budakoti和Singh，2021年；Chatterjee，2022a；Chauhan和Dixit，2024年；Chawala，2023年；Chawala和Sandhu，2020年；Dash等人，2020年；David等人，2019b；Gani等人，2020年；Gharibzadeh和Abadi，2022年；Guo等人，2022年；Jat，2021年；Liu等人，2022年；Maheshwarkar等人，2022a；Maheshwarkar等人，2022b；Mhawish等人，2020年；Sahu等人，2023年；Zhang等人，2025a；Zhang等人，2025b。资金支持
本项工作得到了西孟加拉邦污染控制委员会（WBPCB）的资助（项目编号0217/4R-2/2020），用于开展国家清洁空气计划（NCAP）下的综合排放清单编制、来源分配和环境承载能力评估。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。
