空气污染的健康经济损失评价研究进展

空气污染严重危害公众健康及社会可持续发展,空气污染的健康经济损失评价是环境相关部门开展成本-效益分析的基础.为理清研究现状,为后续研究提供参考,从空气污染健康经济损失的评价对象、评价方法以及空气污染因子的选择对文献进行了分析.结果表明:健康经济损失评价的热点对象主要集中在我国等空气污染较严重的新兴经济体国家,得益于我国监测数据的日趋完善,运用连续多年数据评价区域健康经济损失动态变化的研究开始增多.评价中经常采用的方法有人力资本法、修正人力资本法、患病失能法、支付意愿法、疾病成本法、统计寿命价值法、情景分析法等,每种方法有各自的适用范围与优缺点,评价中常综合使用多种方法以提高结果的可靠性.评价使用的空气污染因子已由SO₂、CO为主,逐渐转向以PM₁₀与PM_2.5为主、O₃为辅,加强PM_2.5、O₃、CO₂的协同治理已经成为共识,并在部分区域付诸实施.研究显示,空气污染的健康经济损失评价领域涉及内容较广,需要多学科研究人员的参与以提高研究质量及促进学科交叉融合.      

服务于地震应急的人口格网精细化研究——以合肥市为例

运用遥感、GIS技术和数学建模理论,结合DMSP/OLS夜间灯光数据、人口统计数据、建筑数据对人口格网数据进行精细化、实时化研究,模拟合肥市500m×500m的格网人口分布数据,并进行精度验证。研究结果表明,网格精细化的人口数据能够客观的反映研究区的人口密度分布情况,为地震灾害损失快速评估提供数据支持。     

城市空气污染数据统计分析及治理措施研究

城市空气污染数据具有统计特性,根据统计结果可以实现对空气污染数据的有效预测,提出一种基于支持向量机学习的城市空气污染数据预测方法。采用多维传感器进行城市空气污染数据采集,采用决策数据高维映射重构模型对多传感器采样的城市空气污染数据先验特征进行信息重排,采用闭频繁项集挖掘方法提取城市空气污染数据的统计特征量,采用量化回归分析方法进行大数据的主特征分析,将量化回归分析结果输入到支持向量机预测器中,结合灰度学习进行污染数据的有效预测和加权控制,提高数据预测的自适应性,实现城市空气污染数据优化预测。     

基于气象因素和改进支持向量机的空气质量指数预测

空气污染已成为人类社会面临的严峻挑战,为了构建准确的空气质量预测模型,文章首先运用统计分析方法进行相关性分析,探讨气象要素变化对空气质量的影响;针对传统支持向量机预测精确度受输入变量影响较大的弊端,采用基于熵权理论对变精度粗糙集约简进行了改进,以处理支持向量机的输入变量,提高支持向量机的预测精度;最后以沈阳市的历史气象数据和空气质量指数进行验证。与传统方法相比,所提方法能够将预测准确率由71.28%提高到77.83%,空报率和漏报率也有降低,与实际基本吻合。     

城市PM2.5污染防控多指标空间区划分析

对城市PM2.5污染进行防控多指标分析,能够准确的对城市空气污染的情况进行监测,进而对其进行有效的控制。基于此,本文将对城市PM2.5污染防控多指标空间区划的方法进行详细分析,其中包括数据的收集和处理、人口数据的空间分布、空气质量浓度、人口暴露强度以及人口加权浓度等方面。     

反舰导弹命中精度预测与评估

目的解决反舰导弹命中精度受试验航区及靶场试验环境等客观条件制约,难以通过飞行试验得到客观全面评估的问题。方法在对影响反舰导弹命中精度的主要因素进行分析的基础上,利用实际环境条件下的飞行试验数据,构建基于偏最小二乘回归的命中精度模型,实现对反舰导弹各种使用环境条件命中精度的定量评估。结果在构建基于偏最小二乘回归的命中精度模型后,可以实现对90°发射扇面角、20 m/s侧风以及300 km最大射程等实际试验无法考核的边界使用环境条件下反舰导弹的命中精度进行定量评估。结论通过实例分析表明了方法的有效性和可行性,可以实现有小样本条件下对反舰导弹命中精度的评估。     

新装修商场室内空气质量(甲醛)监测分析研究

文章对新建商业区室内空气甲醛的含量进行了监测,采用单因子指数、模糊综合和功能分区分析与评价方法,研究其空气污染的程度,分析了产生的原因;提出了改进措施,以利于改善空气污染状况,为促进资源节约型和环境友好型社会建设提供了科学的依据。     

基于AOD数据反演地面PM_(2.5)浓度研究进展

随着中国城市发展,城镇化进程的不断推进,能源消耗持续增加,空气中的污染物含量越来越高,空气污染事件频发,城市空气质量研究成为一个热点议题。PM_(2.5)作为表征空气质量的重要指标之一,越来越受到人们的关注,目前获取PM_(2.5)数据主要有地面监测和卫星遥感监测2种方式。传统的地面监测手段可以得到高精度的局部PM_(2.5)污染数据,但是由于其覆盖范围的局限性,并没有办法反映出整个区域的PM_(2.5)污染情况。遥感卫星监测恰到好处地弥补了这一缺陷,其中应用最为广泛的是使用卫星遥感数据产品大气气溶胶光学厚度AOD来反演地面的PM_(2.5)浓度。文章从AOD数据的多样性及其应用、反演地面PM_(2.5)浓度模型的选择以及反演模型的优化这3个方面对目前国内外利用遥感卫星AOD数据反演地面PM_(2.5)浓度的研究进行了归纳梳理。其中AOD数据分辨率的不同产生了不同精度的反演结果;而线性回归模型和非线性回归模型的反演精度也存在较为明显的差异;通过在模型中加入气象参数、气溶胶垂直分布特性以及地表信息等因素会显著地改善反演结果。上述研究为流行病学中PM_(2.5)人口暴露研究及健康影响提供方法论基础。     

国内空气污染暴露水平评价方法研究进展

该文介绍了暴露评价的概念及大气污染物暴露评价常用的方法,包括模型评价法(土地利用回归模型、大气扩散模型、插值模型和邻近性模型)、污染物监测法(个体暴露水平监测、微环境监测结合时间-活动模式、固定监测站监测法)、生物标志检测法等,并对各种方法的优缺点进行了总结分析,最后指出了中国目前大气污染物暴露评价研究的不足之处并对其前景进行了展望。     

基于小波分解和ARMA模型的空气污染预报研究

细颗粒物PM2.5为首要污染物的空气污染严重影响了公众健康,对空气污染进行有效预报具有十分重要的意义。而目前常用的空气污染物浓度预报方法在短时事件和意外事件预测方面存在不足。利用小波多尺度分析方法改进ARMA预测模型,并将其应用于短时空气污染物浓度预测。改进模型通过小波分解方法将时间序列分解为一个近似序列和多个细节序列,分别采用ARMA模型进行预测,然后将各序列预测结果进行重构,得到最终预测结果。以天津市2014年PM2.5浓度数据为例,分别采用ARMA模型、支持向量回归(SVR)模型、人工神经网络(ANN)模型以及基于小波多尺度分解改进的SVR模型和基于小波多尺度分解改进的ARMA模型进行了对比分析。结果表明:1)小波多尺度分解能够显著提高SVR模型和ARMA模型预报精度;2)ARMA、SVR、ANN等传统模型在重污染情况下预报精度显著下降,而小波分解改进策略能够较好地解决这个问题;3)基于小波多尺度分解改进的ARMA模型预报精度较高,是城市污染物浓度预报的有效手段。     

中国生态修复成效评估方法研究

目前已有很多的生境、自然资源以及水质修复措施被开发出来,而生态修复后的监测、成效评估等研究内容相对较少。在分析国内外生态修复概念的研究进展基础上,从生态修复目标、评价指标体系、评估方法以及数据获取方法等4个方面对生态修复后的效果评估的当前研究进行了分析,探讨了国内现有研究中存在的问题,指出应加强生态修复成效评估的理论和方法研究,并对今后中国生态修复成效评估研究进行了展望。     

空气污染健康损失中统计生命价值评估研究

采用权变评价法(CVM)评估了我国空气污染健康损失中的统计生命价值,并分析了其影响因素.结果表明,我国空气污染健康损失中的统计生命价值约为100万元/a.区间值线性回归模型分析显示,年龄、受教育程度、人均年收入、健康和家庭规模等因素对统计生命价值均有显著影响,但是城市的不同对统计生命价值并没有显著影响.     

空气污染对中老年人认知能力的影响

利用中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据,采用两阶段最小二乘法评估了空气污染对我国中老年人认知能力的影响及其传导路径,并进一步分析了不同类型污染物的影响差异性.研究发现:空气污染与中老年人的认知能力显著负相关,且通过一系列稳健性检验表明研究结果具有稳健性;机制分析与异质性分析显示,空气污染通过影响个人的情绪和状态、运动、社交活动、健康和记忆力来间接影响其认知能力,且空气污染对年长者、女性、有不良健康行为以及社会经济地位较低人群的认知能力负面影响更大;进一步研究发现,PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO具有显著的认知功能折旧效应.本文聚焦于我国空气污染和人口老龄化问题,识别了空气污染对我国居民认知能力的潜在健康影响,这在一定程度上为国家健康环境治理和实现健康老龄化提供了现实依据和政策借鉴.     

邯郸市妇女空气污染暴露对妊娠期高血压的影响

选择河北省邯郸市某医院孕妇数据, 探讨了6项空气污染物暴露对孕妇患妊娠期高血压(GH)的影响和不同人群的效应差异, 采用传统Logistic回归模型评估了各项污染物的效应, 采用主成分改进的Logistic回归模型评估了各项污染物在额外调整其它污染物后的效应.结果显示, 单污染物模型中, 妊娠期前26周每20μg/m³增量的O₃暴露与患病风险呈显著正相关关系(OR=1.211, 95%CI: 1.094~1.340), 且在妊娠前期的效应大于在妊娠中期的效应.多污染物模型中, 孕前3个月每20μg/m³增量的PM_2.5和PM₁₀暴露显著增加了患病的风险, OR值分别为1.021(95%CI: 1.004~1.038)和1.016(95%CI: 1.002~1.031);妊娠期前26周每20μg/m³增量的O₃暴露也对患病风险有显著效应(OR=1.026, 95%CI: 1.002~1.050).亚组分析结果显示, 25~30岁或初次妊娠的孕妇孕前3个月对PM_2.5、PM₁₀、NO₂和CO的暴露较为敏感, >35岁或学历为大学以下的孕妇妊娠期前26周受O₃暴露的影响更易患病.总的来说, 邯郸市空气污染对孕妇患GH存在显著的影响, 孕妇应在孕前和妊娠期间做好防护, 降低空气污染暴露造成的不利影响.     

城市工业用地置换过程中健康风险评价方法

城市工业用地置换开发是城市化进程的一部分,很多被置换场地由于工业残留污染物对人体健康存在潜在危害而阻碍了其可持续发展利用。结合国内外相关研究,对城市工业用地置换开发过程健康风险评价方法从数据收集、暴露评估、毒性评估和风险表征4方面进行了探讨。基于城市工业用地置换健康风险评价参数的不确定性,将未确知数学理论引入健康风险评价模式中,构建了未确知性健康风险评价模式,为环境管理者做出相应决策提供科学依据。     

健康风险评价的基本程序与方法

介绍了健康风险评价方法的发展过程,它对环境管理的意义以及进行评价的基本程序和方法。对评价的四个阶段:危害鉴定,剂量-反应关系评估、暴露评估、风险评定等所涉及的基本概念和计算公式作了较为详尽的解释。      

基于多层线性模型的铝合金大气腐蚀规律研究

目的 针对不同地区铝合金大气腐蚀差异性和样本数据利用不充分的问题,构建精度更高的铝合金大气腐蚀模型,研究铝合金在不同环境中的大气腐蚀规律。方法 基于多层线性模型,构建具备层次结构的腐蚀率模型。以某型号铝合金腐蚀数据为研究对象,逐步建立零模型、随机系数回归模型、完整模型探究大气腐蚀规律,并进行预测评估。结果 通过交叉验证进行模型评估,多层线性模型(MSE=0.001 3)优于幂函数回归(MSE=0.005 5),远优于线性回归(MSE=0.031 6),模型预测精度提升。多层线性模型能有效分解总方差,增强了模型的可解释性。结论 多层线性模型有效结合铝合金腐蚀数据区域差异性特征,能表征大气腐蚀规律,具有一定的实用价值。     

基于Sentinel-1A极化SAR数据与面向对象方法的山区地表覆被分类

地表覆被分类对国土资源调查评估及全球变化具有基础性和关键性意义,但山区由于地形和云雾等的影响,可利用光学遥感影像和其他资源十分稀缺。因此,论文以渝东南山区为研究区,基于Sentinel-1A极化合成孔径雷达（SAR）数据,通过系列预处理,得到后向散射系数值,同时对各类地物的VV/VH极化后向散射系数、纹理、高程和坡度等特征值统计分析,综合这些特征值运用面向对象分类方法对单时相与多时相SAR数据进行地表覆被分类,最后将这两种分类方法与Landsat 8 OLI数据分类作对比。研究表明：1）在同时运用面向对象分类方法的前提下,单时相SAR数据分类和Landsat 8 OLI数据分类精度相当,多时相SAR数据面向对象分类精度最高,总精度为85.65%,Kappa系数为0.829 9;2）与光学数据相比,SAR数据对阔叶林、人工建筑提取有优势,精度提高了10%以上,多时相特征有利于耕地和针阔混交林提取,分类精度比单时相提高了9%左右;3）研究区土地覆被类型以林地为主,占总面积的42.68%,耕地、草灌次之,人工建筑、草地与河流占地面积较少。     

基于GIS的长沙市洪涝灾害风险动态评估

运用GIS技术的空间分析与建模功能构建洪涝灾害风险评估模型,以长沙市地理基础数据、遥感数据、气象水文、社会统计数据为基础,从洪涝灾害的危险性、暴露性、敏感性三个角度出发,对长沙市洪灾风险进行动态评价.结果表明：与1994年相比,2010年长沙市洪灾敏感性有所增加,暴露性上升,洪灾风险增大;从空间分布上看,长沙市区及望城区由于地势平坦,湘江干流贯穿其中,加之经济发达,因而洪灾风险较高;而西部的宁乡县和东部的浏阳市洪灾风险较低;提出了有针对性的防洪措施.该评价结果与实际情况相符,可为洪灾风险管理与决策提供科学依据.     

基于PM2.5站点监测数据的京津冀AOD补值研究

以京津冀2020年318个地面监测站点的PM_2.5数据为估算因子,构建了时空线性混合效应模型(STLME)和时空嵌套线性混合效应模型(STNLME),为AOD数据的补值研究提供了一种新方法.结果表明:在有AOD-PM_2.5匹配数据的日期,上述两个模型估算精度相近,交叉验证后决定系数R²分别为0.868和0.874,均方根误差RMSE分别为0.112和0.109;在无AOD-PM_2.5匹配数据的日期,嵌套模型估算精度明显高于非嵌套模型,交叉验证后决定系数R²分别为0.63和0.26.经过模型补值后,研究区监测站点所在网格AOD数据空间维有效比率从原始数据的44.35%提高到99.35%,时间维有效比率从87.94%提高到100%;同时,每个站点的年均AOD值都有明显提高,弥补了高PM_2.5浓度条件下缺失的AOD数据,可以减少空气污染和健康研究中暴露评估的偏差.