车间空气中苯浓度三种估算方法的比较

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　　接触评估（exposure assessment）是职业流行病学的重要组成部分。目前常用的接触评估方法主要有工种接触矩阵法、专家评估法、定量测定资料法等，其中存在的主要问题是正确估算和检验某职业有害因素的浓度或强度。车间空气中以气浓胶形式存在的有毒有害化学物质是工作场所常见的职业危害因素，是劳动卫生研究的一个重要方面。随着Bayes统计学的发展，其应用越来越广泛。它能够综合多种信息，提供全面的统计分析结果。我们用专家评估及Bayse统计学方法，结合接触决定因子物理模型，评估了某车间空气中苯的浓度，并以实际测量值为标准，检验其评估结果的准确性。
　　对象与方法
　　1.对象：某橡胶厂搪浆车间，生产小棉线橡胶管。该岗位的工作任务是将编织后的棉线管拖过搪浆池，涂抹胶浆，做成各类管子的内管，再手工将这些管子卷盘存放。该岗位使用纯苯、汽油，敞开式作业。车间内有轴流风机2台，因噪声大而使用少；房顶有吊扇4台，东西墙面各有轴流式排气扇2台，夏季使用；另有局部排风装置1套，但不能运转。成型车间有大小成型机各一台，工艺是将橡胶板卷折起来，压制成胶管，其中涂刷纯苯使之结合紧密。车间内炼胶、裁布、压出、硫化等工序设置在同一工房内。该工房内共有22台风扇，无排风装置。
　　2.研究方法与步骤：主要分为准备阶段与评估阶段。（1）收集参数：未能可找到这2个车间的建筑设计、工业卫生设计资料，所有参数资料全部自行测定。直接测量车间大小及有效空间容量、工作点与污染源的距离。在车间密闭后均匀布点，同时用12只采样泵在污染物产生前采样1次，在生产开始后连续采样6次，每次10 min，持续2 d，气相色谱法测定苯浓度。用前、后两次平均浓度之差乘以室内有效面积，再除以每次采样时间，计算污染物产生率。用风速仪分别于上午9:30、中午12:30、下午3:30连续2 min测量近区界面、全部通风口风速，持续2 d，计算室内通风量。（2）收集历史测量资料；到厂防保科、当地卫生监督部门、疾病控制中心收集其劳动卫生资料。发现这2个车间曾于近年测定1次，各有苯浓度数据3个。（3）编辑参数信息文本；主要内容为车间平面图及照片，工人的工作任务和操作方式的描述及照片，污染物产生率、室内通风量、界面风速及风量、车间容积、操作点与污染物距离，不提供浓度测定资料。（4）收集参考文献；查找近30年来国内关于工厂苯污染的浓度报告资料共1 033篇，其中包括未公开发表的文献。（5）采集空气样本；用气泵-碳管连续采样10 d，每天采样1～3个时点，于各车间分别得样本22个。（6）选择专家；我们共选择从事劳动卫生工作多年、有丰定的现场工作经验的4位专家。（7）收集主观概率；请专家根据参数信息，提供各参数的数学分布形式、平均值、某置信度的置信区间。（8）专家-参考文献法评估；初步评估时选择到与本研究密切相关的论文7篇，均为橡胶厂苯污染的报道。在专家给出主观概率后，依据参考文献给出本车间浓度的平均值、某置信度下的置信区间及依据。（9）BAYES统计推断法评估；根据专家给出的各参数的概率分布形式及历史浓度数据，用WinBugs编程二区域模型，计算车间空气中苯浓度的后验概率。（10）专家-测量资料法评估；4位专家依据历史测定数据，分别给出平均值、某置信度下的浓度变化及依据。如果不一致，面对面讨论决定。（11）统计学检验；用SPSS统计软件作均数的t检验，正态性检验用W检验。
　　3.质量控制：所有现场调查员和仪器分析员均为有多年工作经验的劳动卫生学或检验学专业人员，于课题准备期进行过培训和预调查。所有仪器在每次使用前均进行校正。在专家-参考文献法、BAYES统计推断法评估时，不向专家提供这2个车间的任何空气测定资料。
　　结果
　　1.参数实际测量结果：搪浆车间总容积为1 290m3西侧有8个小室，体积供136m3。2次测量的污染物产生率均值为594 mg/min，室内通风量629 m3/min，近区界面风量24.6 m³/min，操作人员离污染物距离1.2 m。成型车间总容积为13 194 m³，2次测量的污染物产生率1 652 mg/min，室内通风量3 501 m3/min，近区界面风量70.5 m³/min，操作人员离污染物平均距离1.0m。
　　2.样本的统计学描述：样本的统计学描述见表1。各样本服从（自然）对数正态分布。历史测量资料样本与检验样本差异无统计学意义（P＞0.05）。
　　3.专家主观概率：根据参数信息和专业经验提供的主观概率分布见表2。专家对各参数的取值采用现场测量的均值，但浮动范围比测量值大。
　　4.专家评估结果：专家根据不同信息，得出了不同结果，见表1。搪浆车间的专家，参考文献法与检验样本有统计学意义（P＜0.05）。

表1 各样本的统计学描述及各方法评估的结果（mg/m³）

车间	样本或方法名称	几何无均数	几何标准差	95％置信区间
搪浆	历史样本	33.2	2.1	19~9 234
	检验样本	35.2	3.4	45~156
	专家-参考文献法	100.0*	13.7	0.04~1 712
	Bayes统计推断法	32.0	1.8	4.6~43
	专家-测量资料法	33.2	6.5	0.13~253
成型	历史样本	216.8	4.14	129~7×1010
	检验样本	143.8	2.74	162~417
	专家-参考文献法	100.0	5.50	0.64~634
	Bayes统计推断法	158.0	3.50	7.5~1 699
	专家-测量资料法	115.0	5.60	0.7~745

　　与检验样本比较，*P＜0.01，t＝4.00，v=21
　　5.BAYES统计推断法评估结果：依据专家先验概率分布形式模拟抽样，根据二区域模型，进行计算机模似抽样计算，得到2车间空气中苯浓度结果，见表1。BAYES统计推断的2车间空气中苯浓度与检验样本均无统计学意义（P＞0.05）。同时还得到统计学专家判断参数先验概率输出，见表2。
　　由表2可见，对于2个车间的污染物产生率、界面风速这2个参数，其输入、输出相差不大；但对室内通风量这一参数，先验输出约为输入的2～3倍。

表2 专家判断的参数主观概率输入及输出（mg/m³）

车间	参数名	分布形式	输   入			输   出
			G	s	95％置信区间	G	s	95％置信区间
搪浆	污染物产生率 室内通风量 界面风量	正态 对数正态 对数正态	594.0 629.0 24.6	139.0 129.0 4.7	182.0~1 005 31.0~1 227 4.6131	601 1 272 25	141 1 939 29	323.0~868 70.0~7 002 5.2~83
成型	污染物产生率 室内通风量 界面风量	正态 对数正态 对数正态	1 652.0 3 501.0 70.5	388.0 493.0 34.0	503.0~2 800 175.0~6 827 1.5~32 368	1 664 9 771 62	299 878 511	873.6~2 454 187.0~66 500 1.0~282

　　讨论
　　本研究中，专家认为有2篇参考文献与搪浆车间情况较接近。但文献报道的是工厂的平均浓度，而该搪浆车间为敞开式作业，浓度较高，估计约为100 mg/m3左右，明显高于检验样本平均值。另只有1篇与成型车间的原料工位相同，生产工艺和操作方式相似，但本车间较宽敞，工人人均空间大，自然通风好，所以调整了其浓度估计。专家没有测量数据时，依据参考文献资料和工作经验进行评估，具有一定的主观性，提示我们一方面应努力搜索更合适的参考文献或结合其他方法，另一方面在文献中应具体报道的评估方法和过程。比较2车间的专家-参考文献法评估结果可以发现，高浓度的评估效果比低浓度的评估更接近真实测量值，测量值对专家评估的明显的帮助作用。专家得到几个数据后，调整了自己的估计值，偏倚明显降低，与国外文献报道相似。本专家组认为其历史测量值基本反映了该2岗位工人的实际接触强度，因此用其作为主要评估依据，但认为实际接触程度的波动范围会更大，所以置信区间都较宽。提供给专家的成型车间苯浓度的3个测量值分别为170、60、998 mg/m³，算术均数与几何均数分别为409.3、216.8 mg/m³。专家认为998 mg/m³的浓度出现的机会不大，所以估算平均值时采用了前2个值。
　　随着对接触决定因子的深入了解，已建立了多个预测模型，如充分混合盒式模型、双区域模型、涡流扩散模型等。在二区域模型中，假设近区和远区内的空气充分混合，二区域之间有有限的气体交换，污染物稳定产生。但在本研究中，如果将搪浆车间的污染物产生率、室内通风量、近区界面风量的平均值代入二区域模型中时，所得到的浓度值为8.6 mg/m3，明显低于检验样本平均值。这可能与有效通风系数有关。因为空气未充分混合，污染物相对聚集于污染源附近，通风效果欠佳，有效通风系数较低。为了解决有效通风系数的问题，有些数学模型中引入了混合因子的概念。许多研究表明，其取值大多在0.10～0.33之间。如果在该模型中混合因子取值为0.22，模型运算结果显示，搪浆车间为39.1、成型车间为157.7 mg/m³，非常接近于实际测量值。
　　在回顾性定量接触评估中，历史测定资料经常是零散的，并且具有很多的不确定性的偏倚。所以，在利用历史资料时需要综合其他信息进行合理处理。基于BAYES统计学和数学预测模型，结合有限数量的样本信息，进行模拟抽样，能计算该物质的浓度值及其出现的概率。本研究发现，专家先验输入的污染物产生率、界面风量先验输出差别不大，且置信区间缩小；通风量的先验输入约为输出的1/3～1/2说明专家高估了室内有效通风量。这提示我们，专家在评估时应充分考虑到室内空气的混合效率。因为BAYES统计推断对先验信息的依赖性并不强，所以在去处过程中模型依然能够收敛。但是样本对BAYES统计推断具有决定性的影响，样本的细小变化也可能对推断结果产生明显影响。所以当历史测量资料有明显的不确定性时，BAYES统计推断法能发现偏倚、修整资料，提供较为全面的评估结果。本研究中，浓度估算结果与检验样本无明显差别。这主要是因为用于BAYES推断的历史测量值和检验样本比较接近。对成型车间，BAYES统计推断结果比测量值更接近检验样本值。其主要原因是其推断过程中，根据参数的分布形式进行随机模拟抽样，平衡了特殊值的影响，降低了资料的不确定性。本研究中，用于检验的样本是连续10 d采样得到的，可能存在自相关性，作为检验样本不是很理想。在接下来的工作中，应积累样本，继续检验分析。
　　总之，结合测定值的专家评估方法准确性好，省时省力，当为接触平估之首选；如果没有测定资料，结合参考文献的专家评估方法也具有一定实用性；如果有一定数量的测定资料，但资料具有明显的不确定性时，BAYES统计学方法能提供综合的评估的不确定性时，BAYES统计学方法能提供综合的评估结果，应根据具体情况，综合利用各种评估方法。

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