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基于人口加权的中国省级PM_(2.5)和PM_(10)浓度分布
被引量：
7
1
作者
王旭豪
郭欣格
郎建垒
《生态经济》
CSSCI
北大核心
2016年第9期24-26,35,共4页
基于算术平均法的传统PM2.5和PM10浓度指标没有考虑空气污染对公众健康和暴露人口的影响。文章从大气污染的公众受体出发,采用基于城市暴露人口加权的算法,计算了31个省份和全国的PPM2.5和PPM10年均值。研究发现,2015年,大部分省份人口...
基于算术平均法的传统PM2.5和PM10浓度指标没有考虑空气污染对公众健康和暴露人口的影响。文章从大气污染的公众受体出发,采用基于城市暴露人口加权的算法,计算了31个省份和全国的PPM2.5和PPM10年均值。研究发现,2015年,大部分省份人口加权平均法的PPM2.5与算术平均法的PM2.5均有显著差异,其中黑龙江与新疆的差异度最大;从20132015年,基于74个城市的全国PPM2.5都要高于PM2.5,而且PPM2.5和PM2.5之间的差异度逐年上升。虽然2004至2015年期间PPM10与PM10都呈下降趋势,但每年的PPM10都要高于PM10。所以与算术平均法相比较,基于人口加权的PPM2.5和PPM10更能反映空气污染对暴露人口的影响。
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关键词
PM2.5
PM10
人口加权浓度
暴露
人口
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职称材料
2015-2022年四川盆地臭氧污染时空分布特征及其人口暴露水平评估
2
作者
何雨璐
王薇
+4 位作者
张小玲
梁蓝元
柳霄钰
李寒杨
刘彤
《生态与农村环境学报》
北大核心
2025年第4期506-516,共11页
近年来形势严峻的近地面臭氧(O_(3))污染成为影响人群健康的关键环境风险之一。为研究四川盆地O_(3)污染时空分布对人口暴露的定量影响,基于2015—2022年空气质量国控站点监测数据、中国大气成分近实时追踪数据集(TAP)和人口密度等资料...
近年来形势严峻的近地面臭氧(O_(3))污染成为影响人群健康的关键环境风险之一。为研究四川盆地O_(3)污染时空分布对人口暴露的定量影响,基于2015—2022年空气质量国控站点监测数据、中国大气成分近实时追踪数据集(TAP)和人口密度等资料,利用统计学方法和人口加权的O_(3)污染暴露模型,分析四川盆地O_(3)污染时空分布特征以及O_(3)污染人口暴露水平。结果表明:(1)TAP数据集与站点观测数据高度相关,具有可用性。(2)2015—2022年四川盆地O_(3)浓度波动上升,2022年O_(3)浓度较2015年升高11.73%,以成都和重庆中心区域为主要高值中心,并逐步蔓延形成区域性O_(3)污染的空间格局。(3)各城市O_(3)人口加权平均浓度高于O_(3)区域平均浓度,指示区域潜在O_(3)健康风险较大。2015—2022年四川盆地暴露于中高浓度O_(3)区间的人口占比最高(63.67%)且呈增长趋势,高浓度O_(3)区间暴露人口的年均增长率最高(12.45%),表明O_(3)污染对人群的影响范围正在向较高浓度区间加剧集中。研究结果可为基于健康风险防控的四川盆地区域O_(3)污染治理提供科学依据。
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关键词
臭氧污染
时空分布
人口
暴露风险
人口
加权
平均
浓度
四川盆地
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职称材料
题名
基于人口加权的中国省级PM_(2.5)和PM_(10)浓度分布
被引量：
7
1
作者
王旭豪
郭欣格
郎建垒
机构
北京工业大学环境与能源工程学院
帝国理工商学院
出处
《生态经济》
CSSCI
北大核心
2016年第9期24-26,35,共4页
基金
国家自然基金委项目"区域大气污染物排放清单建立及快速更新方法研究"(51408014)
文摘
基于算术平均法的传统PM2.5和PM10浓度指标没有考虑空气污染对公众健康和暴露人口的影响。文章从大气污染的公众受体出发,采用基于城市暴露人口加权的算法,计算了31个省份和全国的PPM2.5和PPM10年均值。研究发现,2015年,大部分省份人口加权平均法的PPM2.5与算术平均法的PM2.5均有显著差异,其中黑龙江与新疆的差异度最大;从20132015年,基于74个城市的全国PPM2.5都要高于PM2.5,而且PPM2.5和PM2.5之间的差异度逐年上升。虽然2004至2015年期间PPM10与PM10都呈下降趋势,但每年的PPM10都要高于PM10。所以与算术平均法相比较,基于人口加权的PPM2.5和PPM10更能反映空气污染对暴露人口的影响。
关键词
PM2.5
PM10
人口加权浓度
暴露
人口
Keywords
PM2.5
PMj0
population weighted concentration
exposed population
分类号
F062.2 [经济管理—政治经济学]
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职称材料
题名
2015-2022年四川盆地臭氧污染时空分布特征及其人口暴露水平评估
2
作者
何雨璐
王薇
张小玲
梁蓝元
柳霄钰
李寒杨
刘彤
机构
成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室
成都平原城市气象与环境四川省野外科学观测研究站
海南省临高县气象局
出处
《生态与农村环境学报》
北大核心
2025年第4期506-516,共11页
基金
国家重点研发计划(2023YFC3709301)
成都信息工程大学引进人才科研启动项目(KYTZ202127)
大学生创新创业训练计划项目(202210621024,202310621028)。
文摘
近年来形势严峻的近地面臭氧(O_(3))污染成为影响人群健康的关键环境风险之一。为研究四川盆地O_(3)污染时空分布对人口暴露的定量影响,基于2015—2022年空气质量国控站点监测数据、中国大气成分近实时追踪数据集(TAP)和人口密度等资料,利用统计学方法和人口加权的O_(3)污染暴露模型,分析四川盆地O_(3)污染时空分布特征以及O_(3)污染人口暴露水平。结果表明:(1)TAP数据集与站点观测数据高度相关,具有可用性。(2)2015—2022年四川盆地O_(3)浓度波动上升,2022年O_(3)浓度较2015年升高11.73%,以成都和重庆中心区域为主要高值中心,并逐步蔓延形成区域性O_(3)污染的空间格局。(3)各城市O_(3)人口加权平均浓度高于O_(3)区域平均浓度,指示区域潜在O_(3)健康风险较大。2015—2022年四川盆地暴露于中高浓度O_(3)区间的人口占比最高(63.67%)且呈增长趋势,高浓度O_(3)区间暴露人口的年均增长率最高(12.45%),表明O_(3)污染对人群的影响范围正在向较高浓度区间加剧集中。研究结果可为基于健康风险防控的四川盆地区域O_(3)污染治理提供科学依据。
关键词
臭氧污染
时空分布
人口
暴露风险
人口
加权
平均
浓度
四川盆地
Keywords
ozone pollution
spatio-temporal distribution
population exposure risk
population-weighted average concentration
Sichuan Basin
分类号
X511 [环境科学与工程—环境工程]
X820.4 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人口加权的中国省级PM_(2.5)和PM_(10)浓度分布
王旭豪
郭欣格
郎建垒
《生态经济》
CSSCI
北大核心
2016
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
2015-2022年四川盆地臭氧污染时空分布特征及其人口暴露水平评估
何雨璐
王薇
张小玲
梁蓝元
柳霄钰
李寒杨
刘彤
《生态与农村环境学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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