中国PM2.5人口暴露风险时空格局 被引量：31

1

作者 张亮林 潘竟虎 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期1-12,共12页

采用PM2.5和人口格网数据,计算了2000~2016年中国PM2.5人口暴露风险值,并利用Theil-Sen Median趋势分析、标准偏差和Hurst指数等,分析了17a间中国PM2.5人口暴露风险的时空变化特征.结果表明:①17a间PM2.5人口暴露风险在胡焕庸线两侧差... 采用PM2.5和人口格网数据,计算了2000~2016年中国PM2.5人口暴露风险值,并利用Theil-Sen Median趋势分析、标准偏差和Hurst指数等,分析了17a间中国PM2.5人口暴露风险的时空变化特征.结果表明:①17a间PM2.5人口暴露风险在胡焕庸线两侧差异巨大,东部高、西部低,东部多年风险均值为2.787,西部为0.065;②17a间PM2.5人口暴露风险在胡焕庸线两侧的变化幅度具有较显著差异,西部整体呈下降趋势,而在2011年和2015年有明显回升,东部自2001年迅速增加且保持平稳状态,直至2015年出现大幅度回落.③PM2.5人口暴露风险的稳定性与持续性差异显著,东部以不稳定与弱反持续性为主,西部则以稳定与强反持续性为主要特征.④暴露等级为危险与极危险水平下的人口总量与人口密度在空间上呈现出东部高西部低的分布状态. 展开更多

关键词 pm2.5人口暴露风险 时空变化 中国

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京津冀地区PM_(2.5)污染区域及人口暴露风险研究 被引量：2

2

作者 宋俊 李春林 +2 位作者 胡远满 刘淼 黄泳波 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期214-225,共12页

为缓解京津冀地区面临的严峻PM_(2.5)污染,本研究利用公里级高分辨率PM_(2.5)数据集对京津冀地区的PM_(2.5)时空分布格局进行分析,利用超标频数法和人口相对暴露风险模型评估京津冀地区的区域暴露风险和人口暴露风险,并预测未来的人口... 为缓解京津冀地区面临的严峻PM_(2.5)污染,本研究利用公里级高分辨率PM_(2.5)数据集对京津冀地区的PM_(2.5)时空分布格局进行分析,利用超标频数法和人口相对暴露风险模型评估京津冀地区的区域暴露风险和人口暴露风险,并预测未来的人口暴露风险。结果表明,京津冀地区PM_(2.5)浓度在2001至2013年间呈波动上升趋势,在2014至2020年间呈显著下降趋势,到2020年时下降至38.43μg/m^(3)。京津冀的东南部地区PM_(2.5)浓度大于西北部地区。对于区域暴露风险,承德市和张家口市较低,邯郸市、衡水市、廊坊市、石家庄市和邢台市较高。对于人口暴露风险,承德市、张家口市和秦皇岛市较低,北京市、邯郸市、天津市、廊坊市、邢台市和石家庄市较高。综合来看承德市和张家口市的暴露风险最低,邯郸市、廊坊市、邢台市和石家庄市的暴露风险最高。京津冀地区在2030、2035、2060年的人口暴露风险较低(0级)。本研究将区域暴露风险和人口暴露风险结合,避免了单一评价指标带来的误差,对暴露风险得到了更准确的理解。 展开更多

关键词 京津冀地区 pm_(2.5) 时空分布格局 区域暴露风险 人口暴露风险

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黄河流域PM_(2.5)时空分布格局及人口暴露研究 被引量：2

3

作者 董洁芳 邓椿 蔡文娟 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期178-188,共11页

文章基于PM_(2.5)遥感反演数据和人口格网分布数据,构建人口暴露风险指数模型,采用Theil-SenMedian与MannKendall检验法,识别2000-2020年间黄河流域PM_(2.5)质量浓度值和人口暴露风险指数时间演化特征,通过空间探索工具,刻画其空间变化... 文章基于PM_(2.5)遥感反演数据和人口格网分布数据,构建人口暴露风险指数模型,采用Theil-SenMedian与MannKendall检验法,识别2000-2020年间黄河流域PM_(2.5)质量浓度值和人口暴露风险指数时间演化特征,通过空间探索工具,刻画其空间变化特征。研究结果表明:(1)PM_(2.5)质量浓度平均值为46.53μg/m^(3),研究期内呈现出“快速增长—波动变化—持续下降”的态势。PM_(2.5)污染不同等级面积比例变化明显,总体呈现出高浓度区域减少、低浓度区域增加的态势。(2)PM_(2.5)年均质量浓度空间上东高西低。历年PM_(2.5)年均质量浓度空间局部自相关显著。低值区域主要分布在青海、甘肃、宁夏、内蒙古等省份。高值区域集中分布在山西南部、陕西关中地区、河南中部、山东北部区域。(3)除2000年和2020年外,研究时段内均有90%以上人口暴露于PM_(2.5)年均质量浓度35μg/m^(3)限值以上,且高密度人口区域暴露风险等级较高。人口暴露风险极显著增加区域主要包含青海省东南部、宁夏平原地区、内蒙古西部、汾渭平原以及河南中部等地区。(4)PM_(2.5)人口暴露风险分布格局变化不显著。高等级风险区在空间上呈现片状、带状以及点状分布共存的特征,主要为黄河中下游冲积平原以及中游汾渭盆地。 展开更多

关键词 pm_(2.5) 人口暴露风险 时空分布 黄河流域

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渭河流域PM_(2.5)时空演化及人口暴露风险 被引量：4

4

作者 董洁芳 邓椿 张仲伍 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期1078-1088,共11页

研究PM_(2.5)时空演化及人口暴露风险,对于环境风险评价及人居环境改善、政府环保部门制定针对性的空气污染防控政策具有重要意义。渭河流域是国家重要工业基地,也是国家级城市群和关中—天水国家级经济区的核心区域,降低该区域PM_(2.5... 研究PM_(2.5)时空演化及人口暴露风险,对于环境风险评价及人居环境改善、政府环保部门制定针对性的空气污染防控政策具有重要意义。渭河流域是国家重要工业基地,也是国家级城市群和关中—天水国家级经济区的核心区域,降低该区域PM_(2.5)人口暴露风险是实现高质量发展的必然途径。基于渭河流域2000-2020年PM_(2.5)遥感反演数据和人口格网分布数据,测算人口暴露风险指数。采用Theil-Sen Median与Mann Kendall检验法,分别识别PM_(2.5)质量浓度值和人口暴露风险指数时间演化特征,并通过GIS空间探索工具,分析其空间变化特征。结果表明,(1)2000-2020年渭河流域PM_(2.5)年均质量浓度为47.2μg·m^(-3),最高值为2013年的57.6μg·m^(-3),最低值为2020年的31.8μg·m^(-3),呈现先上升后下降的变化趋势。趋势显著性检验发现,渭河流域PM_(2.5)污染情况呈现好转趋势。(2)PM_(2.5)年均质量浓度空间分布呈东高西低特征,高值主要集中在流域下游地区,如西安市、咸阳市和渭南市等。低值主要分布在流域中上游地区,如天水市、定西市、平凉市等。(3)2000-2020年渭河流域PM_(2.5)人口暴露风险等级总体呈下降趋势,但历年暴露于35μg·m^(-3)以上人数占比均值高达96.2%。2000-2003年,2005-2014年间,渭河流域100%人口暴露于浓度值35μg·m^(-3)以上。但高风险区域面积从2000年的20.6%下降为2020年的17.1%。(4)2000-2020年渭河流域历年PM_(2.5)人口暴露风险等级均呈现东高西低的空间格局,且空间差异较大,“热点”型主要集中渭城区、秦都区、未央区等城市建成区单元,“冷点”型主要分布在定西市、天水市、平凉市等流域西部海拔较高区域。研究结论可为渭河流域制定联防联控的PM_(2.5)污染治理政策提供科学依据。 展开更多

关键词 pm_(2.5) 人口暴露风险 遥感数据 时空特征 渭河流域

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2001—2016年中国PM_(2.5)暴露风险的时空演变、时空聚类与风险防控

5

作者 林奕晨 孙思维 +2 位作者 潘悦 刘超群 周鹏 《湖北农业科学》 2024年第2期247-253,260,共8页

构建耦合人口加权的空气污染暴露风险(PPM_(2.5))评估体系,基于探索性时空分析方法开展中国PM_(2.5)及其人群暴露风险的时空演变和时空聚类研究。结果表明,基于时间-空间演变特征分析,发现耦合人口加权的空气污染暴露风险(PPM_(2.5))格... 构建耦合人口加权的空气污染暴露风险(PPM_(2.5))评估体系,基于探索性时空分析方法开展中国PM_(2.5)及其人群暴露风险的时空演变和时空聚类研究。结果表明,基于时间-空间演变特征分析,发现耦合人口加权的空气污染暴露风险(PPM_(2.5))格局与PM_(2.5)浓度分布存在空间错位现象;PPM_(2.5)风险等级随区域中心向外围梯度递减,但研究期内其人群暴露的东高西低总体格局不变;其均衡性时空演变呈整体不均衡性加强而局部更趋于均衡的趋势。基于时空扫描统计的K-means聚类分析,划定4种暴露风险类型,分别为稳定低风险型、持续增长风险型、持续高风险型、低-高风险渐变型,各类型分布差异显著且具备不同人口经济特征。针对不同PM_(2.5)人群暴露风险的时空聚类分区制定差异化的空气污染预警和防治策略,有助于提升城市韧性,为“健康中国”发展战略实施提供理论与实践基础。 展开更多

关键词 pm_(2.5) 耦合人口加权 暴露风险 时空趋势 时空聚类 风险防控

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全球PM_(2.5)人口暴露风险时空格局 被引量：9

6

作者 张亮林 潘竟虎 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期5391-5404,共14页

基于PM_(2.5)遥感数据和人口格网数据,利用污染物人口暴露风险模型、Theil-Sen Media和Mann-Kendall等方法,分析了2000~2016年全球PM_(2.5)人口暴露风险时空分布特征,并识别出暴露高风险区域.结果表明,PM_(2.5)遥感数据和人口格网数据... 基于PM_(2.5)遥感数据和人口格网数据,利用污染物人口暴露风险模型、Theil-Sen Media和Mann-Kendall等方法,分析了2000~2016年全球PM_(2.5)人口暴露风险时空分布特征,并识别出暴露高风险区域.结果表明,PM_(2.5)遥感数据和人口格网数据可以客观地评价暴露风险程度.全球PM_(2.5)平均浓度在各大洲差异显著,PM_(2.5)污染的高值区域主要分布在东亚、南亚和东南亚.PM_(2.5)质量浓度的多年平均值从高到低分别是亚洲14.7μg/m^(3)、非洲8.1μg/m^(3)、欧洲8.03μg/m^(3)、南美洲5.69μg/m^(3)、北美洲4.41μg/m^(3)和大洋洲1.27μg/m^(3).2000~2016年,全球PM_(2.5)人口暴露风险在宏观尺度上呈逐渐减少的趋势,而在区域内则呈现出差异性.空间上,全球PM_(2.5)人口暴露风险各大洲从高到低依次为亚洲5.94、非洲0.62、欧洲0.45、南美洲0.32、北美洲0.27和大洋洲0.01.时间上,2000~2016年,亚洲和非洲PM_(2.5)人口暴露风险呈增长趋势,欧洲和北美洲呈减少趋势,大洋洲和南美洲变化幅度较小. 展开更多

关键词 pm_(2.5) 人口暴露风险 时空变化 全球

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基于多源数据的北京地区PM2.5暴露风险评估 被引量：24

7

作者 张西雅 扈海波 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1103-1113,共11页

基于2014—2016年的北京地区PM_(2.5)监测数据,用空间插值法获得北京地区的PM_(2.5)空间分布,并基于DMSP/OLS夜间灯光数据,模拟得到北京地区的人口密度空间分布。在此基础上,从PM_(2.5)浓度空间分布、PM_(2.5)污染的人口暴露特征、PM_(2... 基于2014—2016年的北京地区PM_(2.5)监测数据,用空间插值法获得北京地区的PM_(2.5)空间分布,并基于DMSP/OLS夜间灯光数据,模拟得到北京地区的人口密度空间分布。在此基础上,从PM_(2.5)浓度空间分布、PM_(2.5)污染的人口暴露特征、PM_(2.5)污染人口暴露强度以及人口加权PM_(2.5)浓度4个方面评估北京地区PM_(2.5)污染暴露风险。结果显示:1)PM_(2.5)浓度呈现南高北低的空间分布特征,人口暴露风险空间分布与人口密度空间分布呈现高度的一致性,即人口密度高的区域,PM_(2.5)污染人口暴露风险也相对较高;2)2014,2015,2016年北京地区GB3095—2012二级年均浓度标准35μg/m3的超标人口比例均为100%,24小时平均浓度标准75μg/m3的超标人口比例呈逐年显著下降趋势;3)2014—2016年北京市人口加权PM_(2.5)年均浓度值与PM_(2.5)年均值均存在差异,差异度与城市暴露人口和污染情况密切相关;4)由于PM_(2.5)污染物浓度空间分布特征与人口密度空间分布特征不同,北京市PM_(2.5)污染对总体人群的实际影响和健康危害与其平均浓度水平并不相同,因此考虑人口密度空间分布特征的暴露风险评估比只考虑PM_(2.5)污染物浓度的暴露风险评估更准确。 展开更多

关键词 pm2.5 人口暴露 人口加权 风险评估

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PM2.5健康风险的空间人口分布研究——以深圳为例 被引量：22

8

作者 傅崇辉 王文军 +2 位作者 汤健 曾序春 冯瑶 《中国软科学》 CSSCI 北大核心 2014年第9期78-91,共14页

在各种环境污染问题中,PM2.5浓度超标导致的空气质量下降已成为近期国内外社会关注的热点,PM2.5浓度超标对人体健康的不利影响已经得到普遍认可,但关于PM2.5导致的人口健康风险后隐藏的人口、社会和经济因素及其作用研究在我国还不多见... 在各种环境污染问题中,PM2.5浓度超标导致的空气质量下降已成为近期国内外社会关注的热点,PM2.5浓度超标对人体健康的不利影响已经得到普遍认可,但关于PM2.5导致的人口健康风险后隐藏的人口、社会和经济因素及其作用研究在我国还不多见。本文构建了PM2.5浓度超标排放对人体健康风险影响因素的实证模型,利用地理加权回归模型探索性分析了人口空间分布与PM2.5浓度分布空间耦合对人口健康风险的影响。研究发现,PM2.5健康风险是在研究区域内具有空间动态的特点,不同人群面对PM2.5具有不同的健康风险,流动人口、贫困人口和非自有住房人口面对PM2.5健康风险时明显处于弱势。人口社会经济因素解释了PM2.5健康风险的45%。 展开更多

关键词 pm2.5 人口空间分布 地理加权回归 健康风险

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北京奥林匹克森林公园可吸入细颗粒物及暴露风险空间特征

9

作者 潘剑彬 黄田田 +2 位作者 史川 陶陶 陈筱雨 《中国园林》 北大核心 2025年第2期63-69,共7页

城市水域、绿地空间及其系统可以有效消减局地可吸入颗粒物浓度,进而降低污染暴露风险水平,提升人居环境质量。以北京奥林匹克森林公园为例,棋盘式取样法布局并实测17处样点区域PM2.5浓度数据并进行空间插值,结合试验同期获取的公园绿... 城市水域、绿地空间及其系统可以有效消减局地可吸入颗粒物浓度,进而降低污染暴露风险水平,提升人居环境质量。以北京奥林匹克森林公园为例,棋盘式取样法布局并实测17处样点区域PM2.5浓度数据并进行空间插值,结合试验同期获取的公园绿地区域手机信令数据进行PM2.5暴露风险水平评估。结果表明:1)公园绿地范围内访客行为密度在主要游步道沿线、入口区及滨水景点区域呈现空间聚集性;2)公园绿地范围内基于PM2.5浓度的空气质量评价结果空间差异性显著;集中连片林地区域空气质量评价结果优于草地,景观水域空气质量优于对比城市区域;面状林地内部,滨水线型区域与景观水域中心之间存在异质性特征;3)公园绿地范围远离城市道路的面状林地、林地边缘及滨水线型区域PM2.5暴露风险水平最低,草地区域其次,景观水域较高;绿地主要入口区、邻近城市道路的线型区域以及景观水域的暴露风险水平较高。研究结果为既有城市绿地内的景观游憩空间、游线合理布局,以及新建城市绿地内的功能型绿地景观体系构建提供科学依据。 展开更多

关键词 风景园林 城市绿地 pm2.5 暴露风险 时空分异

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大气PM2.5短期暴露对心脑血管疾病住院风险的滞后效应和累积效应研究 被引量：2

10

作者 张文博 阎磊 +8 位作者 解淑艳 宋佳丽 季润青 胡爽 李希 严小芳 郑昕 邵凤民 李静 《中国循环杂志》 CSCD 北大核心 2019年第6期575-581,共7页

目的:研究大气PM2.5短期暴露对心脑血管疾病住院风险的滞后效应和累积效应。方法:利用河南省人民医院2015年1月1日至2018年6月26日全部心脑血管疾病住院患者病例资料以及郑州市日均大气污染物监测资料,采用病例交叉研究的方法,分别利用... 目的:研究大气PM2.5短期暴露对心脑血管疾病住院风险的滞后效应和累积效应。方法:利用河南省人民医院2015年1月1日至2018年6月26日全部心脑血管疾病住院患者病例资料以及郑州市日均大气污染物监测资料,采用病例交叉研究的方法,分别利用单污染物、复合污染物条件Logistic模型分析大气PM2.5短期暴露(0~15天)对心脑血管疾病住院风险的滞后效应和累积效应。结果:共纳入5 194例患者,平均年龄(48.5±22.8)岁,男性占57.4%。郑州市2015年1月至2018年6月PM2.5日均浓度80.8μg/m3。单污染物模型中,PM2.5短期暴露在滞后2~5天及8~13天时,心脑血管疾病住院风险显著升高,滞后12天时风险最高,PM2.5浓度每升高10μg/m3,风险增加3.8%(OR=1.038,95%CI:1.022~1.053)。滞后8~13天时,PM2.5短期暴露对心脑血管疾病住院风险升高的累积效应达到最大,PM2.5浓度每升高10μg/m3,风险增加19.4%(OR=1.194,95CI%:1.176~1.212)。多污染物模型中,PM2.5短期暴露无显著滞后效应。结论:PM2.5短期暴露在滞后2~5天及8~13天时显著增加心脑血管疾病住院风险,累积效应在8~13天时达到最大。 展开更多

关键词 pm2.5 心脑血管疾病 住院风险 短期暴露 病例交叉

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我国能源消耗对人群PM_(2.5)暴露水平的随机影响效应分析 被引量：2

11

作者 杨磊 魏冉 +2 位作者 沈恒根 宋高举 范晓伟 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期335-340,共6页

能源燃烧产物是PM2.5暴露水平提高的重要因素,燃烧不同种类的能源对PM2.5形成的影响机理不同,但各类能源消耗量对人群PM2.5暴露水平的影响程度尚不明确。基于2003—2010年的PM2.5质量浓度与煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油... 能源燃烧产物是PM2.5暴露水平提高的重要因素,燃烧不同种类的能源对PM2.5形成的影响机理不同,但各类能源消耗量对人群PM2.5暴露水平的影响程度尚不明确。基于2003—2010年的PM2.5质量浓度与煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气和电力消耗数据组成的面板数据,建立了不同种类能源消耗影响我国人群PM2.5暴露水平的随机效应模型。结果表明,我国2003—2010年多数省(市、自治区)的年均PM2.5质量浓度超过了世界卫生组织的标准。在研究时间段内,不同种类能源消耗量对人群PM2.5暴露水平的影响具有较大差异,煤炭、焦炭、汽油和煤油消耗对人群PM2.5暴露水平具有正影响,其中,正向影响最大的为焦炭消耗量,表明工业消耗焦炭对形成PM2.5的促进作用比较明显;与焦炭消耗量具有相近的影响效果的因素是汽油消耗,表明改进机动车和航空燃油技术同样非常重要;原油、柴油、燃料油、天然气和电力消耗对人群PM2.5暴露水平具有负影响,其中负向影响最大的为电力消耗量,表明电力作为一种清洁能源,有利于降低人群PM2.5暴露水平。 展开更多

关键词 环境学 人口加权pm2.5暴露水平 能源消耗 随机效应模型 中国

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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

12

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。 展开更多

关键词 pm2.5 pm10 人口加权浓度 暴露人口

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春节期间的PM2.5污染短期暴露健康效应评估——以长三角地区25个城市为例 被引量：2

13

作者 戴劭勍 李佳佳 +2 位作者 杨维旭 陈方煜 江辉仙 《上海城市规划》 2020年第5期22-29,共8页

春节人口迁徙是中国一年一度在全国范围内的人口大型迁徙活动。基于空间全生命周期流行病学理论框架,集成多源时空数据和机器学习算法实现日尺度的PM2.5高时空分辨率制图,结合腾讯位置大数据评估长三角区域人群PM2.5污染短期暴露健康风... 春节人口迁徙是中国一年一度在全国范围内的人口大型迁徙活动。基于空间全生命周期流行病学理论框架,集成多源时空数据和机器学习算法实现日尺度的PM2.5高时空分辨率制图,结合腾讯位置大数据评估长三角区域人群PM2.5污染短期暴露健康风险。结果如下:(1)基于随机森林构建的PM2.5高时空分辨率制图模型空间交叉验证结果R2达到0.8以上,具有良好的精度;(2)春节人口迁徙行为使得全国范围内人口在短期内大规模流动,导致长三角地区PM2.5短期暴露健康风险增加和减少的迁徙人口分别有6070万人和6175万人;(3)春节人口迁徙行为导致的PM2.5污染短期暴露健康风险危害不容忽视,增加风险均值在0.25—0.39,高值在0.9以上;(4)PM2.5污染短期暴露健康效应具有强烈的时空异质性,两天内的健康风险变化极大(0.84,-0.75);(5)在长三角地区的部分城市中,大部分迁徙人口的春节迁徙行为导致PM2.5污染短期暴露健康风险增加,如上海和苏州,暴露人口约有1320万人和600万人。以期为PM2.5污染短期暴露健康效应估算提供实证分析,丰富了空间全生命周期流行病学的应用案例。 展开更多

关键词 pm2.5短期污染暴露 春节人口迁徙 时空制图 机器学习

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城市PM_(2.5)污染防控多指标空间区划研究 被引量：3

14

作者 邹滨 蒲强 +2 位作者 罗岳平 田耘 张文佳 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期337-342,共6页

针对"单一评价指标"难以准确揭示城市空气污染特征的问题,基于"空气质量浓度、人口暴露强度、人口加权浓度"3个指标,以长沙市为例,对比分析了各指标在城市PM2.5污染防控区划中的差异与优缺点。结果表明,研究区质量... 针对"单一评价指标"难以准确揭示城市空气污染特征的问题,基于"空气质量浓度、人口暴露强度、人口加权浓度"3个指标,以长沙市为例,对比分析了各指标在城市PM2.5污染防控区划中的差异与优缺点。结果表明,研究区质量浓度指标区划下的暴露防控区呈梯度面分布,空间平滑效应明显。而顾及人口特征的人口暴露强度和人口加权浓度两个指标能够揭示污染防控区的空间微观差异,但前者受人口空间分布因素的影响过大,风险异常集聚效应"突出"。融入空气质量标准的人口加权浓度相对风险指标能够更准确地揭示长沙市人口PM2.5暴露风险空间变化规律。开展城市PM2.5污染防控多指标空间区划研究,有利于弥补单一指标评价结果的局限性及不确定性。 展开更多

关键词 环境学 暴露评估 pm2.5 环境风险

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上海地区不同PM2.5污染过程对炎症应激影响的差异性 被引量：7

15

作者 周骥 孙庆华 +3 位作者 许建明 彭丽 叶晓芳 杨丹丹 《气象》 CSCD 北大核心 2018年第12期1612-1617,共6页

为了探讨短时高浓度与相对长时间低浓度下不同的PM_(2.5)污染过程对小鼠急性氧化应激及炎症反应的不同影响,将48只雄性C57BL/6小鼠按体重随机分为6组(n=6),使用人工气候环境暴露仓模拟不同的PM_(2.5)污染过程,分别给予轻度污染组(PM_(2... 为了探讨短时高浓度与相对长时间低浓度下不同的PM_(2.5)污染过程对小鼠急性氧化应激及炎症反应的不同影响,将48只雄性C57BL/6小鼠按体重随机分为6组(n=6),使用人工气候环境暴露仓模拟不同的PM_(2.5)污染过程,分别给予轻度污染组(PM_(2.5)平均浓度为100μg·m^(-3))连续暴露72 h,中度污染组(PM_(2.5)平均浓度为150μg·m^(-3)),连续暴露48 h,重度污染组(PM_(2.5)平均浓度为250μg·m^(-3))连续暴露28. 8 h;每组设置空白对照组。暴露染毒结束后,采用试剂盒法测定C-反应蛋白(CRP)、结构性一氧化氮合酶(cNOS)、同型半胱氨酸(HCY)、白介素-8(IL-8)。低浓度长时间的PM_(2.5)暴露组的CRP、cNOS、IL-8水平显著高于高浓度短时间暴露组,差异性具有统计学意义(P<0. 05或P<0. 01),cNOS的抑制水平为低浓度长时间组显著高于高浓度短时间组,差异性具有统计学意义(P<0. 05或P<0. 01)。结论:相同暴露剂量下PM_(2.5)轻度污染持续72 h的健康损害比PM_(2.5)重度污染持续28. 8 h的对健康损害更大,PM_(2.5)中度污染持续48 h的健康损害次之,应重视长时间轻、中度污染对人体健康的影响,适当调整空气质量的预警标准。 展开更多

关键词 暴露差异性 pm2.5 健康风险 炎症反应 抗氧化能力

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颗粒物中苯并噻唑及其衍生物的污染特征及暴露评价 被引量：6

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作者 张静 王婷 +2 位作者 门正宇 毛洪钧 吴宇峰 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期851-856,共6页

在城市内选取包括城市背景空气、市区以小型客车为主的路边和大量大型货车通行的3个路边采样点进行了空气中PM2.5和PM10的采集,建立了利用超高效液相色谱串联三重四级杆质谱仪(UPLC-MS/MS)对颗粒物中苯并噻唑及其5种衍生物(BT、2-NH2-BT... 在城市内选取包括城市背景空气、市区以小型客车为主的路边和大量大型货车通行的3个路边采样点进行了空气中PM2.5和PM10的采集,建立了利用超高效液相色谱串联三重四级杆质谱仪(UPLC-MS/MS)对颗粒物中苯并噻唑及其5种衍生物(BT、2-NH2-BT、2-OH-BT、MBT、MTBT)的检测方法,并对其污染特征及暴露风险进行了分析.结果显示,3点位PM2.5和PM10样品中均为BT的浓度最高,占总浓度的44.4%~55.2%;各化合物浓度呈路边环境高于城市背景环境,表明高制动频率导致路边空气中含有较多的轮胎磨损颗粒物;除2-NH2-BT外,其它4种BTs化合物与PM2.5和PM10的浓度之间具有较好的线性关系,表明二者具有相同的来源;各化合物在PM2.5和PM10中浓度的比值(PM2.5/PM10)范围为0.41~0.95,说明BTs更易于富集在较细颗粒物中或轮胎磨损排放的细颗粒较多.暴露评价结果显示,路边工作者对BTs的日呼吸暴露量大于其他人,可能具有更高的健康风险其中BT的贡献量最大. 展开更多

关键词 路边环境 pm2.5和pm10 轮胎磨损 苯并噻唑及其衍生物 暴露风险

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城市化对空气污染人群暴露贡献的定量方法研究 被引量：11

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作者 别同 韩立建 +3 位作者 田淑芳 周伟奇 李伟峰 钱雨果 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第13期4570-4583,共14页

短期快速城市化引发一系列生态环境问题,尤其是近年来以细颗粒物(PM_(2.5))为代表的城市与区域空气污染问题。人群的污染暴露一方面是因为污染区范围的扩张,另外一方面则归因于城市化引发的人口迁移,目前的研究重点关注于前者的贡献,而... 短期快速城市化引发一系列生态环境问题,尤其是近年来以细颗粒物(PM_(2.5))为代表的城市与区域空气污染问题。人群的污染暴露一方面是因为污染区范围的扩张,另外一方面则归因于城市化引发的人口迁移,目前的研究重点关注于前者的贡献,而忽略了后者的贡献。因此,建立了城市化对空气污染人群暴露贡献的定量方法,并选取我国PM_(2.5)污染最为严重的京津冀城市群开展了实证研究,通过利用2000、2005、2010、2015年PM_(2.5)浓度和人口栅格数据以及人口自然增长率数据,定量评估了城市化引发的人口迁移对空气污染人群暴露的贡献。研究结果显示:(1)京津冀地区受污染影响面积和人口变化显著,造成大量的人口暴露于PM_(2.5)污染。(2)城市化引发的人口迁移与自然增长贡献率方面:总体上,2000—2015年,京津冀城市群总的人口迁移贡献率为48%,北京市和天津市总的人口迁移贡献率分别为94%和88%,而河北省污染总的人口迁移贡献率为-32%。其中在污染保持区,北京市和天津市的人口迁移贡献率均接近100%,而河北省的迁移贡献率为-26%,尤其在2010—2015年,河北省衡水市的人口迁移贡献率达到-6613%;在污染新增区,北京市和天津市的人口迁移贡献率分别为86%和84%,而河北省污染的人口迁移贡献率为-757%。本研究建立了定量化的方法揭示了城市化在空气污染人群暴露中的定量贡献,为科学引导城市化发展提供了定量的手段,为合理规划京津冀城市群地区的人口流动与空气污染奠定了数据基础。 展开更多

关键词 城市化 细颗粒物(pm2.5) 空气污染人群暴露 人口迁移贡献率

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