基于城市面板数据的PM2.5对公共健康的影响

基于Grossman健康生产函数,利用2008~2017年全国280个城市的面板数据,以PM_2.5为空气污染的代表指标,探讨中国空气污染与公共健康之间的动态关系,考虑到公共健康的空间效应,采用空间计量模型进行实证研究.结果表明,在未考虑空间效应的情况下,PM_2.5浓度每增加1%,城市总人口死亡率增加0.040%;考虑空间效应后,PM_2.5浓度每增加1%,城市总人口死亡率增加0.0606%.PM_2.5污染对公共健康具有显著的负面影响,由于存在空间溢出效应,PM_2.5污染对城市公共健康水平的影响程度增加,表明忽视空间相关性的存在,会低估PM_2.5污染对公众健康的影响;而经济发展水平的提高以及产业结构的调整对公共健康有较强的改善作用.     

京津冀及周边地区“十四五”及中长期PM2.5污染控制目标的健康效益预估研究

京津冀及周边地区是我国最具有代表性的空气污染较严重的城市群,为探究重污染地区空气污染的疾病负担及其未来空气质量改善的健康效益,基于环境因子人群疾病负担评估的基本方法,评估了京津冀及周边地区“2+26”城市2015年的PM_2.5相关疾病负担,并对该地区在“十四五”及中长期PM_2.5污染控制目标下的未来PM_2.5疾病负担进行了预估研究,分析了PM_2.5污染控制目标带来的健康效益.结果表明:①2015年“2+26”城市PM_2.5所致超额死亡数为15.11×104例.②若不考虑人口变化,未来空气质量按“十四五”及中长期PM_2.5污染控制目标改善,预计到2025年、2030年和2035年“2+26”城市PM_2.5所致超额死亡数将分别降至11.49×104、10.62×104和9.85×104例,比2015年分别减少了23.96%、29.72%和34.79%.③分年龄段和分疾病对比发现,65岁以上老年人群PM_2.5相关超额死亡数的占比较高且有上升趋势,与PM_2.5相关的心脑血管系统疾病（中风和缺血性心脏病）的超额死亡数在PM_2.5相关超额死亡总数中占比最大,且有增加的趋势.研究显示,京津冀及周边地区“2+26”城市未来空气质量的改善将大幅降低空气污染相关疾病负担,带来显著的健康效益,但由于人口增长和老龄化的影响,未来较长时间内我国空气污染带来的疾病负担依然较重,应持续改善空气质量,并关注脆弱人群的健康防护,以进一步降低空气污染相关疾病负担.      

基于空间网格尺度的中国PM2.5污染健康效应空间分布

以全国城市空气质量实时发布平台的监测数据为基础，运用空间插值法模拟中国PM_2.5在10kmx10km空间网格尺度上的暴露水平，利用BenMap工具估计2017年中国PM_2.5污染的健康损失，在城市尺度上对PM_2.5污染的健康经济损失进行空间分析.结果表明，在统计意义层面上，2017年PM_2.5污染共计造成我国321435例早逝、746078例住院、14877551例患病，健康经济损失约为12625亿元，占当年全国GDP的1.53%.从城市尺度来看，健康效应呈现出一定的空间聚集效应，京津冀地区城市较为严重.在空间分布上，主要以“高-高”型和“低-低”型分布为主，即健康经济损失高值城市相互聚集、健康经济损失低值城市也相互聚集，并且存在高值城市之间相互影响并逐渐向四周扩散，进而影响周围低值城市的现象.     

成都市气温与PM2.5和O3交互作用对疾病死亡人数的影响研究

利用成都市2014~2016年逐日呼吸系统疾病和心脑血管疾病死亡资料、同期气象资料和PM_2.5日均浓度和每日臭氧最大8h平均浓度（O₃）资料,采用分布滞后模型以及广义相加模型中的独立效应模型、非参数二元响应模型和温度分层模型探究了成都市气温、PM_2.5和O₃单效应,以及气温与PM_2.5（或O₃）交互作用对当地呼吸和心脑血管疾病死亡人数的影响.单效应分析结果表明,气温与两种疾病死亡人数的累计暴露-反应关系均呈反“J”型分布,最适温度在22.2℃,该温度对应的疾病死亡人数最少;累积滞后1d的PM_2.5（或O₃）对应的健康风险最大,此时,PM_2.5和O₃浓度每升高10μg/m³,呼吸系统疾病死亡风险分别增加0.58%和0.54%,心脑血管疾病死亡风险分别增加0.35%和0.66%.分季节研究结果表明,PM_2.5对两种疾病死亡影响的健康风险冬季最高,而O₃的健康风险在秋季最显著.交互作用的研究结果表明,高温与高浓度的PM_2.5（或O₃）对疾病死亡的影响存在协同放大效应,当气温高于22.2℃时,PM_2.5和O₃浓度每升高10μg/m³,对应的呼吸系统疾病死亡风险分别增加2.30%和1.14%,心脑血管疾病死亡风险分别增加1.09%和1.03%.研究结果提示O₃对人群健康的影响也不容忽视,应该引起足够的重视.     

中国重点城市大气污染与健康风险的时空分布特征

基于中国168个大气污染防治重点城市2015～2020年的5种污染物浓度监测数据,利用MAKESENS模型和综合风险指数(ARI),定量分析全国与6大城市群的大气污染总健康风险的时空分布特征.结果表明：(1)中国重点城市PM_2.5污染最严重,仅15%的城市PM_2.5浓度6 a均值达到了国家二级标准,NO₂次之,77%的城市NO₂浓度6 a均值达到了国家二级标准,京津冀和汾渭平原城市群空气污染最严重,PM_2.5、 SO₂、 CO和NO₂浓度6 a均值高于其他城市群;(2)中国重点城市PM_2.5、 SO₂、 CO和NO₂浓度呈下降趋势,除成渝城市群外,其余地区O₃浓度呈上升趋势;京津冀和汾渭平原城市群SO₂浓度下降最显著;(3)中国重点城市大气污染健康风险总体呈下降趋势,2017～2018年出现急剧下降,暴露在极高风险下的人口从1...     

基于高空间分辨网格的郑州市城镇居民PM2.5暴露浓度与健康风险变化评估

近年来,我国以PM_2.5为特征污染物的复合型大气污染问题依然严峻,居民长期暴露在PM_2.5环境中会造成健康损伤,可以增加特定疾病过早死亡.郑州市PM_2.5浓度年均值远高于国家Ⅱ级标准,对居民健康造成了极为不利的影响.基于网络数据爬取建立的高空间分辨率人口密度网格,依据室外浓度监测数据和城镇居民源排放量,评估了包括室内和室外暴露的郑州市城镇居民的PM_2.5暴露水平,并采用综合暴露-反应模型量化了相应的健康风险,最后评估了不同削减措施与空气质量标准对降低城镇居民PM_2.5暴露浓度的贡献.结果表明,2017年和2019年郑州市城镇居民的时间加权PM_2.5暴露浓度年均值分别为74.06μg·m^-3和60.64μg·m^-3,下降了18.12%.其中室内暴露浓度占时间加权暴露浓度的质量分数分别为83.58%和83.01%,对时间加权暴露浓度下降的贡献率为84.06%. 2017年和2019年郑州市与PM_2.5     

PM2.5致卵巢癌的风险及城乡差异的生态学研究

为了评估PM_2.5排放导致女性生殖系统癌症的风险以及城乡差异,以卵巢癌为例,分析了中国东部地区2000~2011年期间PM_2.5和卵巢癌发病率和死亡率的相关关系,并估算了PM_2.5排放导致卵巢癌发病率和死亡率升高的风险.结果表明,城市地区卵巢癌发病率和死亡率显著高于农村,在城市地区,PM_2.5与卵巢癌发病率显著相关,PM_2.5年平均浓度每上升10μg/m³,城市地区卵巢癌发病率上升的相对风险为9.3%（相对于PM_2.5年平均浓度为35μg/m³时）,每十万人口升高0.51人.     

汾渭平原PM2.5浓度的影响因素及空间溢出效应

基于实时监测和遥感反演数据,利用空间自相关分析和空间回归分析等方法,探讨了汾渭平原2015~2017年PM_2.5浓度时空变化规律和影响因素,揭示了各因素的空间溢出效应.结果表明：（1）2015~2017年汾渭平原PM_2.5浓度逐年上升,主要由采暖期（11月~次年3月）的快速上升引起,非采暖期（4~10月）年际变化不大.（2）PM_2.5月均浓度变化曲线呈底部宽缓的U型,采暖期PM_2.5污染明显高于非采暖期,超标天数占全年总超标天数比例由2015年的75.0%上升到2017年的83.4%.（3）2015~2017年,除铜川和三门峡外,各城市PM_2.5浓度都有不同程度的上升.咸阳至运城间的平原地区和洛阳盆地污染最严重,已形成连片的高污染区域,且区域内城乡差异小.临汾及其上游平原地区其次,但主要分布在城镇,城乡差异较大.（4）空间回归分析表明,汾渭平原PM_2.5浓度有显著的空间溢出效应.年均气温、城镇化率、能源消费指数和年均人口不仅与本地PM_2.5浓度有显著的正相关,而且会加重邻近地区PM_2.5污染.年降水量和地形起伏度则不仅与本地PM_2.5浓度有显著的负相关,而且能降低邻近地区PM_2.5浓度.风的传输作用能加重本地PM_2.5污染,植被覆盖度能消减本地PM_2.5浓度,但其间接效应都不显著.     

面向场景的城市PM2.5浓度空间分布精细模拟

针对传统PM_2.5浓度空间分布模拟方法忽略了城市内部如道路、工厂、居民区、景区等不同微环境整体对PM_2.5浓度影响机制的缺陷,本研究提出一种微环境PM_2.5浓度场景分异的理论假设,并以湖南长沙主城区为例,结合基于污染先验知识划分的城市微环境场景空间分布与自主设计加密观测场获取的203个监测点小时PM_2.5浓度加密数据,分析城市微环境PM_2.5浓度场景时空分异特征.在此基础上,耦合地理加权回归（GWR）与人工神经网络（ANN）方法,构建微环境场景增强下的PM_2.5浓度空间分布精细模拟GWR-ANN模型,开展城市内部高空间分辨率PM_2.5污染制图.结果表明：不同微环境场景间PM_2.5浓度存在显著时空差异,地表覆盖类型相同但分别位于2个不同场景的监测点间PM_2.5浓度差会随时间发生变化;耦合微环境场景变量的GWR-ANN模型能够有效精细模拟PM_2.5浓度的空间分布,模型拟合效果与交叉检验精度指标整体优于无场景变量参与的GWR-ANN模型（除部分时相较为接近外,检验R²：0.76~0.84vs.0.57~0.81）;场景增强下的PM_2.5浓度空间分布100m级分辨率模拟估算结果可以较好揭示研究区PM_2.5浓度高低值局地变化特征.     

2015-2021年鄱阳湖流域主要城市PM2.5和O3浓度分布特征及疾病负担评估

为研究鄱阳湖流域主要城市(南昌市、九江市和上饶市)PM_2.5和O₃污染对健康的影响,本文评估了“十四五”期间实现特定浓度目标可能带来的健康效益,分析了2015-2021年各污染物的浓度变化,并运用健康影响函数(HIF)及综合暴露-反应函数(IER)对这些城市的疾病负担进行了评估.结果表明：(1)2015-2021年,南昌市、九江市和上饶市的PM_2.5年均浓度分别下降了28.57%、32.65%和34.88%,而O₃浓度分别上升了11.53%、8.75%和7.06%;此外,PM_2.5和O₃浓度分布呈现出明显的季节性变化.鄱阳湖流域主要城市与PM_2.5相关的疾病负担下降了18.42%,而与O₃相关的疾病负担增加了81.11%.(2)预测显示,“十四五”期间若实现积极目标,南昌市、九江市和上饶市的PM_2.5疾病负担将分别减少55.45%、59.51%和51.44%,在一般目标下将分别减少31.76...     

我国大气PM2.5及O3导致健康效益现状分析及未来10年预测

从人群健康角度分析我国大气PM_2.5和O₃污染导致的健康效益时空变化趋势及其影响因素,合理预测未来10年变化,为制定大气污染控制策略及目标提供决策支持.采用相对风险评估模型评估我国338个地级及以上城市2015—2018年大气PM_2.5和O₃污染导致健康效益的时空变化趋势,参考全球疾病负担2017年的方法估算人口数量、年龄结构、疾病死亡率及污染物浓度等因素对健康效益的贡献率,并设定不同目标情景预测2025年和2030年的健康效益.结果表明:①PM_2.5导致的过早死亡人数从2015年的152.21×104人降至2018年的136.82×104人,O₃导致的过早死亡人数从2015年的7.99×104人增至2018年的8.27×104人,两种污染物导致的健康效应最高值均出现在“2+26”城市.②人口数量、年龄结构、疾病死亡率和污染物浓度对归因于PM_2.5的过早死亡人数变化的贡献率分别为4.83%、30.55%、19.00%及45.62%,对归因于O₃的过早死亡人数变化的贡献率分别为17.76%、12.34%、23.41%及46.48%.③基于社会发展情况预测,大气PM_2.5浓度2025年需降至40 μg/m3以下、2030年需降至35 μg/m3以下,且大气O₃浓度2025年需与2018年持平、2030年比2018年降低4%,两种污染物导致的过早死亡人数才能与2018年接近.研究显示,未来我国应制定更高目标的大气污染控制政策,持续加强PM_2.5的污染控制,进一步遏制O₃的上升趋势,在生态环境保护上做到方向不变、力度不减,才能充分保障公众健康.      

浙江省丽水市空气质量的健康效应分析

本研究利用2013~2018年丽水空气质量、健康及气象等官方数据，采用半参数广义可加模型分析了丽水市空气质量状况与人群健康效应之间的关系.结果表明：（1）大气污染物可导致人群心血管疾病和呼吸系统疾病死亡率的增加，PM_2.5和O₃对于男性的影响显著高于女性，NO₂和SO₂对于女性的影响显著高于男性，污染物对于65岁以上人口的影响更为明显；（2）O₃对于全人群超额死亡风险的贡献率高达40%~50%，远高于PM_2.5对健康造成的危害，O₃已经成为丽水市最为突出的空气污染物.但是男性和女性有明显差异，O₃对于男性的超额风险贡献率最大，NO₂对于女性的超额风险贡献率最大；（3）丽水市污染物浓度处于剂量-效应关系曲线的低浓度处，单位污染物浓度的变化导致超额死亡率变化较大，降低单位浓度污染物产生的健康效益也更为显著.     

广州市多污染物联合暴露的健康效应评估

本研究应用贝叶斯核机器回归(BKMR)分析了广州市2015~2018年大气主要污染物(SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO和O₃)与非意外死亡之间的联合健康效应。结果表明,6种污染物对健康结局均存在较大影响。随着其它污染物固定百分位数浓度的增加,SO₂、O₃或NO₂的浓度从第25百分位数变化到第75百分位数导致的效应值的绝对值逐渐升高;相反,PM_2.5、CO或PM₁₀的浓度从第25百分位数变化到第75百分位数导致的效应值的绝对值逐渐减少。在累积滞后0~1d时,多种空气污染物的混合暴露对非意外死亡人数的影响效应值为正,与最低浓度相较,当所有污染物的浓度增至第90百分位数时,人数非意外死亡人数将增加21.98%(95%CI:3.04%,44.41%)。通过应用BKMR模型,本研究证实多种污染物的暴露可对广州市人群公共健康造成联合的综合影响。在污染物的防控治理上,不仅需要针对当地主要空气污染物,还需加强对多污染物暴露的防控。     

2010~2018年中国交通行业污染排放健康影响分析

以PM_2.5为标志性污染物,构建了交通行业“能源消耗-污染排放-健康影响”评估模型,旨在了解我国交通行业污染排放对居民健康影响的程度和趋势.2010~2018年,我国交通行业PM_2.5排放量在38.4~42.78万t波动,道路和水路部门贡献了97%左右的排放量;历年交通行业污染排放引起的居民健康损失相近,以2018年为例,全因早逝人数为14.9万例,心血管疾病住院15.91万例,呼吸系统疾病住院10.37万例,心血管疾病门诊641.69万例,呼吸系统疾病门诊630.99万例;交通行业污染排放造成的健康经济损失则增长迅速,由2010年的1380.13亿元增长到2018年的3479.42亿元,约占历年全国GDP的0.33%~0.39%.     

中国大陆城市PM_(2.5)污染时空分布规律

为分析中国大陆城市PM_(2.5)污染的时空分布规律,运用统计学方法和GIS技术对2014年开展PM_(2.5)常规监测的161个城市进行分析,结果发现:仅8.1%的城市年评价结果达标,日均质量浓度超标天数占26.6%.夏季及春末、秋初PM_(2.5)污染相对较轻,冬季污染较重.PM_(2.5)的日变化曲线呈现不太明显的双峰分布,最低值出现在16:00前后,最高值出现在10:00前后,而凌晨至清晨保持相对较高的污染水平.京津冀及周边地区,中部地区的湖北、湖南、安徽PM_(2.5)污染较重,东南沿海和云南、西藏污染相对较轻.PM_(2.5)的空间分布与风速、相对湿度、土地利用等因素的空间分布具有较强的相关性.PM_(2.5)与PM10质量浓度比值的平均值为0.591,空间上呈由西北向东南逐渐升高、南方高于北方的格局,时间上除1、2月份较高、5月份较低外,其余月份基本稳定在0.55~0.6.研究结果有利于从宏观上认识中国城市PM_(2.5)污染的时空格局,从而针对性地开展环境污染防控.     

中国PM2.5污染健康效应的国民经济影响分析

为合理评估PM_2.5污染,通过Meta分析,系统回顾已有文献并对中国人群的PM_2.5健康效应进行定量评估.在此基础上,综合运用Benmap模型和CGE模型,估计2017年全国PM_2.5污染造成的国民经济影响.结果表明,中国PM_2.5污染造成的全因早逝、慢性阻塞性肺病（住院）、脑卒中（住院）、缺血性心脏病（住院）、心血管疾病（门诊）、呼吸系统疾病（门诊）OR值分别为1.007（95% CI：1.005,1.009）、1.014（95% CI：1.009,1.019）、1.006（95% CI：1.002,1.011）、1.007（95% CI：1.005,1.010）、1.006（95% CI：1.002,1.010）、1.006（95% CI：1.004,1.008）（per 10μg/m³）.2017年,PM_2.5污染引起的中国年均劳动损失为2590.34万d,居民额外医疗支出为86.39亿元,造成的经济损失约占当年GDP的1.48%.     

华北地区颗粒物浓度时空分布特征及其因素

利用2017年华北地区各地级及以上城市空气质量浓度等有关数据,对该区域内的颗粒物浓度时空分布特征进行研究,在此基础上进一步利用空间自相关分析方法对该区域内的颗粒物浓度的空间聚集特征进行定量描述,并利用空间计量模型分析了影响华北地区城市颗粒物浓度的因素。结果表明：整体上,华北地区PM_2.5和PM₁₀的污染日出现的平均频率分别为17.25%和14.23%,需重点关注细颗粒物造成的污染。在时间分布上,各省市的颗粒物月均浓度存在“U”型变化,呈现出冬季>秋季≈春季>夏季的规律。在空间分布上,各地级市颗粒物年均浓度具有明显的空间聚集特性,高聚集主要出现在河北南部,低聚集主要出现在内蒙古。空间计量模型表明,风速、降雨量和人均GDP对华北地区城市的PM_2.5和PM₁₀年均浓度均具有显著的负向影响,而第二产业占比、煤炭使用量和机动车保有量均对颗粒物浓度有正向影响,其中煤炭消耗量的影响最大,其次是机动车保有量。上述研究结果可为制定华北地区大气污染控制提供有效的措施和科学依据。