上海市实施清洁空气行动计划的健康收益分析

为掌握上海市实施清洁空气行动计划(2013~2017年)的人群健康收益,综合采用空气质量数值模拟、健康风险评估、环境价值评估方法定量评价行动计划实施后居民大气PM2.5暴露水平变化及健康和经济效益。结果表明,PM2.5年均暴露浓度在35μg·m-3及以下的人口比例由基准年的1.62%上升至控制年的34.06%,归因PM2.5暴露死亡风险由基准年的15.2%下降至控制年的11.9%。实现的健康收益总和为118.41亿元(95%CI:50.24~178.19亿元),占2013年上海市国民生产总值0.55%(95%CI:0.23%~0.82%)。行动计划的实施对保护人群健康具有积极作用,外环线以内人口密集且PM2.5降幅较高的区域健康收益更加显著。     

西安市PM2.5健康损害价值评估

选取2014、2015、2016年冬季PM_(2.5)(24 h)浓度平均值,采用泊松回归模型评价全市居民连续3 a冬季PM_(2.5)暴露的急性健康损害效应,修正的人力资本法评估过早死亡经济损失,疾病成本法评估住院、患病与门诊经济损失.结果表明,研究时段内(2014、2015、2016年冬季)由PM_(2.5)造成的经济损失约为335.23亿元(95%CI:249.61~369.75)、211.05亿元(95%CI:135.60~268.80)、371.32亿元(95%CI:272.46~411.64),分别约占当年GDP的6.10%(4.54%~6.73%)、3.64%(2.34%~4.63%)、5.91%(4.34%~6.55%);健康经济损失与当年冬季PM_(2.5)浓度均值呈正相关关系;PM_(2.5)污染物对西安市常住人口健康影响显著,影响的病例(2014、2015、2016年)分别约为1 071 338例(95%CI:646 432~1 385 847)、438 273例(95%CI:246 842~599 989)、1 019 503例(95%CI:611 407~1 324 547);对哮喘儿童患者的影响比成人显著,而慢性支气管炎的影响成人比儿童显著.该研究可为西安市实施PM_(2.5)空气质量标准的成本效益分析提供科学的依据,为环境质量的管理提供参考.     

北京市PM_(2.5)污染健康经济效应的CGE分析

为了研究细颗粒物(PM_(2.5))污染对公众健康和经济系统造成的影响,以北京市为例,首先通过暴露-反应关系量化分析PM_(2.5)污染的负面健康效应,从而得到劳动力损失和额外医疗费用,进一步在封闭经济下建立可计算一般均衡(CGE)模型,将劳动力供给变化和额外医疗费用作为传导变量反馈到模型中,模拟PM_(2.5)污染对国民经济系统的外生冲击.结果表明,2013年北京市PM_(2.5)污染造成22247人[95%置信区间(CI):6286~34705]死亡,超过一百万人患病,额外医疗费用约为11.13(95%CI:2.91~18.82)亿元.进一步,负面健康效应导致产业部门总产出损失约239.69(95%CI:85.93~372.05)亿元,地区生产总值(GDP)损失约9.01(95%CI:3.53~13.57)亿元.     

我国城市PM2.5污染的健康风险及经济损失评价

开展大样本城市的空气污染造成人群健康风险及经济损失研究,对于推进空气污染的防控与区域合作治理、公众健康素养提升具有重要意义.本文以我国62个环保重点监测城市为样本,运用环境健康风险与环境价值评估方法,对2015年PM_(2.5)污染引发的健康风险及经济损失进行评价,结果表明PM_(2.5)污染造成约12.51万人早逝[95%CI(置信区间):3.33~20.59万人]及1 009.59万人次患病、门诊和住院(95%CI:470.38~1 501.93万人次),占这些城市市区总人口的3.53%(95%CI:1.64%~5.26%).造成经济损失5 705.57亿元(95%CI:1 930.82~8 742.14亿元),占这些城市GDP总和的1.53%(95%CI:0.52%~2.35%),人均经济损失1 970元(95%CI:667~3 018元).四大城市群中,京津冀在健康风险、健康经济损失及其占GDP比重、人均损失方面均高于长三角、珠三角及东北.三大经济区中,东部的健康风险及经济损失高于中部与西部,三地的人均经济损失差别不大.南北方的经济损失相差很小,但北方的经济损失占GDP比重与人均损失均远高于南方.保定、郑州、济南、北京等市PM_(2.5)浓度很高,健康风险与经济损失问题突出.     

京津冀大气污染传输通道城市PM2.5污染的死亡效应评估

基于Web of science数据库搜集的1442篇文献资料,采用Meta分析方法确定PM_(2.5)污染与居民不同健康终点之间的暴露反应系数.在此基础上,本文选取2015年PM_(2.5)浓度遥感数据、公里格网人口数据及人口死亡统计数据,借助Poisson回归模型评估京津冀大气污染传输通道城市1 km×1 km尺度上PM_(2.5)污染的死亡效应.结果表明:①PM_(2.5)污染与人口总死亡率、循环系统疾病死亡率、呼吸系统疾病死亡率和肺癌死亡率等存在显著的暴露反应关系,其中,PM_(2.5)浓度每增加10μg·m~(-3),对应健康终点死亡率分别上升5.67%(95%Confidence Interval(CI):3.87%～8.29%)、6.93%(95%CI:3.92%～12.25%)、4.78%(95%CI:1.31%～17.51%)和9.55%(95%CI:3.67%～24.86%).②PM_(2.5)污染成为诱致人口死亡的重要因素,2015年京津冀大气污染传输通道城市PM_(2.5)污染造成的死亡人数为307599人,占据总死亡人数的28.64%.其中,死于循环系统疾病、呼吸系统疾病和肺癌的人数分别为183084、21096和32203人.③实施严格的PM_(2.5)浓度控制目标将给居民带来极大的健康收益,如果能够达成世界卫生组织4个阶段的PM_(2.5)浓度控制目标,京津冀大气污染传输通道城市可避免的死亡人数分别为144236、197167、253180和282401人,与基准年相比分别下降46.89%、64.10%、82.31%和91.81%.     

城市PM2.5健康损害评估研究

参考美国Ben MAP软件,提出城市PM_(2.5)健康损害评估的基本框架,并就评估方法和参数使用中的关键问题进行了论述,包括人群健康损害评估指标的确定、空间尺度和时间尺度的选择、健康终点的界定、人群年龄结构的划分、比较的基准的确定,以及"剂量-反应"关系参数和生命价值参数的选择等.本文收集和整理了2014年北京市空气质量监测点PM_(2.5)浓度监测数据及暴露人口、基期死亡率等数据,运用"向标准靠拢(Rollback to Standard)"的方法,估算北京市PM_(2.5)达到空气质量标准情景下的浓度值,以此作为比较的基准,使用美国Ben MAP数据库收录的"剂量-反应"关系参数,分别基于"工资-风险"法模型和人力资本法模型估计生命价值参数,代入本文城市PM_(2.5)健康损害评估的基本框架,计算2014年北京市PM_(2.5)对人群健康的损害.     

气温与PM_(2.5)协同作用对疾病急诊就诊人数的影响

为评价气温和PM_(2.5)协同作用对不同种类疾病急诊就诊人数的影响,采用广义相加模型(GAMs)中的不分层模型、非参数二元响应模型和温度分层模型,在控制了时间序列长期趋势、"星期几效应"、节假日效应和相对湿度等因素的影响后,分析2009~2011年北京市PM_(2.5)在不同气温条件下对相关疾病急诊就诊人数影响的暴露-反应关系.结果表明,随着选取的气温分层临界值升高,PM_(2.5)在高温条件下的效应逐渐增强,当临界值为28℃时,高温条件下的效应最显著,此时PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,全急诊人数、呼吸系统和循环系统疾病急诊就诊人数的超额增加百分比分别为0.15%(95%CI:0.11%,0.19%),0.35%(95%CI:0.26%,0.44%)和0.34%(95%CI:0.09%,0.59%),而28℃的条件下无统计学意义,表明高温与PM_(2.5)对人群健康的影响存在协同加强效应.     

2013~2017年中国PM2.5污染防治的健康效益评估

为了评估中国大气环境治理带来的健康效益,确定健康风险评价的主要驱动因素,本文使用结合人群活动因子的综合暴露响应模型,对中国东部和中部地区2013~2017年可归因于PM_2.5的健康经济效益进行了估算,并量化了人口总量、人口老龄化、基准死亡率和PM_2.5暴露浓度这4个因素对健康负担的影响贡献.结果表明,2013~2017年研究区域内PM_2.5人口加权浓度下降了28.73%,PM_2.5年均暴露浓度在35 μg·m^-3及以下的人口比例从11.23%增加到27.91%.PM_2.5浓度下降使得2017年归因死亡数下降了14.43%,可避免经济损失为5588.41亿元.当PM_2.5暴露浓度达到国家二级标准（35 μg·m^-3）、一级标准（15 μg·m^-3）和世卫组织建议标准（10 μg·m^-3）时,归因死亡人数较基准年（2017年）将减少8.22%、55.05%和79.36%,避免经济损失3190.85、21374.38和30812.97亿元.人口总量、人口老龄化、基准死亡率和PM_2.5暴露浓度这4个因素对健康负担的贡献分别为-2.69%、-12.38%、1.66%和14.57%,其中污染物浓度降低是减轻健康负担的主导因素.中国的大气污染治理取得了显著成效,但在高PM_2.5浓度和高人口密度的地区,大气污染导致的健康负担仍然很重,需要实施更加严格的空气污染控制政策.     

《大气污染防治行动计划》实施的环境健康效果评估

为了定量评估《大气十条》实施带来的环境健康效益,本文首先依据PM_(2.5)浓度和人口数据,分析2013～2017年全国人口加权浓度的变化,其次利用Ben MAP模型对全国338个地级及以上城市2013年PM_(2.5)基准情景和2017年PM_(2.5)控制情景进行分析,定量分析全国31个省(市)及338个地级及以上城市减少过早死亡人数.结果表明,由于PM_(2.5)浓度大幅下降,2013～2017年全国PM_(2.5)人口加权浓度呈逐年下降趋势;北京、天津、河北等京津冀及周边地区减少过早死亡人数最多. 2017年全国280个城市避免过早死亡人数有所增加,58个城市避免过早死亡人数有所下降.以WHO过渡期第1阶段目标值(PM_(2.5)年均浓度为35μg·m-3)作为控制情景,估算2013年全国过早死亡人数约为101 293人,2017年约为41 080人,《大气十条》的实施大约避免60 213人过早死亡.依据支付意愿法调查结果,估算增加的健康效益约为549. 7亿元.     

城市PM_(2.5)污染健康损失与防治费用效益估算——以本溪市为例

在归纳、总结空气污染健康损失估算和防治成本核算方法的基础上,文章以本溪市为例,采用工资风险法定量化估算了2014年本溪市因PM_(2.5)污染所致的健康损失,并对其2012~2014年期间的PM_(2.5)污染防治行动展开费用效益分析,结果显示:2014年本溪市PM_(2.5)污染健康损失为96.320~126.230亿元,占其当年GDP的8.06%~10.57%;相比较2011年,PM_(2.5)污染防治健康效益为44.860~59.380亿元;2012~2014年期间,本溪市PM_(2.5)污染防治总费用为14.664~15.944亿元,效益费用比为3.059~3.724倍。     

广州市大气污染特征及其典型环流形势分析

基于2016—2019年空气质量监测数据、地面气象观测数据和中低层天气形势图,分析了广州市大气污染特征及其典型环流形势特征,揭示了不同环流形势与污染物浓度之间的关系.结果表明：(1)近年来广州市随着细颗粒物污染持续改善,空气质量优良率基本维持在80%及以上,但光化学污染问题逐渐凸显,O₃已成为广州市大气污染的主要污染物.(2)广州市大气污染季节变化明显,主要表现为秋、冬季更易出现大气污染,且多为持续性(≥5 d)污染.(3)经过分型和统计,总结出10种典型500 hPa-850 hPa-地面环流型,分别为台风外围-台风外围-台风外围、副高边缘-反气旋环流-变形高压脊、副高边缘-反气旋环流-冷锋前、副高-偏南气流-均压场、副高-偏东气流-均压场、副高-反气旋环流-均压场、副高边缘-反气旋环流-冷高压脊、西风槽槽后-反气旋环流-变性高压脊、副高-偏南气流-冷锋前、副高边缘-偏南气流-冷锋前.个例分析表明,这10种典型环流型可以概述最主要的广州大气污染环流形势,对空气质量预报有一定的指导作用.     

改进式开顶气室模拟CO2浓度控制系统性能分析

为提高开顶气室（open-top chamber,OTC）模拟气候变化研究植物生理响应的控制效果,基于前期OTC控制系统基础,对气室结构、控制系统及监测系统改进升级。对改进后的OTC控制系统采集了试验期间5月—10月OTC气室内CO₂浓度、温度及空气相对湿度实时数据分析模拟效果,结果表明：改进后的OTC控制系统能够控制CO₂浓度达到试验预设浓度梯度,在试验期OTC气室内监测的CO₂浓度平均值对照组（CK）为369.33 μmol?mol^?1,处理1组（TR1）为558.35 μmol?mol^?1,处理2组（TR2）为772.71 μmol?mol^?1;CO₂浓度波动范围TR1组为551.82—572.40 μmol?mol^?1,变幅为20.58 μmol?mol^?1;TR2组为756.71—779.79 μmol?mol^?1,变幅为23.08 μmol?mol^?1,满足试验预设模拟要求;气室内不同处理间温度、空气相对湿度差异均不显著（p＞0.05）。改进后的OTC控制系统模拟效果好,可用于研究植物响应气候变化的模拟试验。     

基于NARX神经网络的PM2.5/10浓度值预测模型——以咸阳市两寺渡监测站为例

PM_2.5和PM₁₀（记为PM_2.5/10）对空气质量和人类健康有着严重威胁,日益引起国内外的关注,并成为大气污染控制工程中最重要的部分。基于陕西省咸阳市两寺渡监测站的污染物（PM_2.5、PM₁₀、NO₂、NO、NO_x、CO）和相关气象参数的监测数据,建立起基于非线性有源自回归神经网络的预测模型,并分别针对不同预测时间段确定最优网络结构,从而实现了对未来6小时、12小时以及24小时PM_2.5/10浓度的有效预测。实验结果表明：（1）NARX神经网络模型可对未来24小时内的PM_2.5/10污染物浓度进行较为准确的预测;（2）对于PM_2.5/10未来6小时的预测能力优于对12小时、24小时的预测;（3）预测值偏高或偏低的结果与前后时间段内的气象因素及其他污染物浓度变化情况也具有相关性。     

关中地区重污染期间PM_(2.5)输送与来源的模拟研究

本文应用WRF-CHEM模式模拟分析了关中地区2014年2月14日至16日的一次重污染过程。模式模拟了西安地区和宝鸡地区城市大气PM_(2.5)的时间变化和空间分布特征,较好地再现了污染过程。敏感性试验分析表明,关中盆地东部地区(西安市及其周边地区)形成的PM_(2.5)对盆地西部地区(宝鸡市及其周边地区)影响较大,贡献可以达到30%,其主要原因为盆地发生重污染时,盛行东风造成西安市及其周边地区形成的污染物向西输送,影响宝鸡市的空气质量。污染源分析表明,居民生活源是关中盆地在2月份最重要的PM_(2.5)源,贡献超过40%,交通运输源的贡献小于10%。因此在重霾情况下,限行机动车的作用很小。     

中美空气质量指数(AQI)对比研究及启示

对中美两国空气质量指数(AQI),特别是颗粒物分指数进行了对比研究,并利用2013年4月至12月期间,中国环境监测总站发布的环境空气质量监测数据,开展了典型大气污染过程的分析.结果表明,中国环境空气质量标准的研究、制订和发布起步虽晚但发展很快,所包含的污染物指标更全面,能够客观地反映出中国空气污染的特征,也更贴近居民对空气质量的切身感受;中美计算颗粒物小时AQI采用的方法不同,对比发现中国采用颗粒物24 h平均浓度限值代替1 h平均浓度限值的计算方法会将污染等级倾向于严重化;中国在计算颗粒物AQI时设定的颗粒物浓度限值存在一定的问题,导致AQI200时,PM2.5/PM10的比值出现与实际不符的现象;对奥体中心监测点数据分析显示,AQI50时,PM2.5/PM10比值小于0.5,且PM2.5/PM10的比值随着污染指数等级的增大而增大.建议尽早修订和调整颗粒物实时报的浓度限值和计算方法.     

沈阳及周边城市大气细粒子的分布特征及其对空气质量的影响

利用沈阳、鞍山、抚顺和本溪4城市2007-2009年大气细粒子PM2.5及大气污染物PM10SO2、NO2的观测资料,分析了4城市大气细粒子的分布特征及其与空气质量的关系.结果表明:4城市大气细粒子PM2.5污染很重,年均浓度平均值超过美国大气细粒子PM2.5年均浓度标准4倍左右;4城市PM10、SO2的年均浓度呈下降...     

偏转二次风系统600MW燃煤锅炉NOx排放特性及数值模拟

某600MW四角切圆燃烧锅炉，采用顶部燃尽风系统并配合使用偏转二次风系统，炉膛下部二次风大角度正切，上部二次风和OFA风反切消旋 ，在炉 膛截面水平方向和炉膛高度方向形成分级燃烧。运行结果表明，该燃烧器布置方式能抑制炉内结渣，减轻炉膛出口扭转残余并能降低NO x排放量。通过工况试验，将锅炉的氮氧化物排放水平降低到国家标准限定值以下，采用数值计算对该炉炉内流动、传热、燃烧和氮氧化物生成过程进行模拟。     

利用多模式最优集成方法预报上海PM2.5

采用多模式最优集成方法(OCF),对PANDA项目中国和欧洲7个空气质量模式的PM_(2.5)预报结果进行集成释用.2016年6月—2017年5月对上海逐日预报试验结果表明:和最优单模式预报结果相比,OCF预报的PM_(2.5)日均质量浓度的均方根误差降低1.9μg·m-3,相关系数提高0.04,日均质量浓度的精度评分TI提高了2.4,污染TS评分提高了0.28,污染空报率降低了20%,显著提高了PM_(2.5)污染等级预报、趋势预报和精度预报的技巧.对长三角合肥、南京、苏州、杭州、宁波5个城市的预报试验也得到类似的结果,为城市空气质量预报提供了新的方法和思路.但OCF对客观预报的改进幅度在夏季不如冬季显著,在降雨日相对较低.     

燃煤控制对北京市空气质量的改善分析

根据清洁空气行动计划,北京市将继续调整能源结构,新建天然气热电中心替代燃煤发电,并且进行工业锅炉煤改气、居民供暖煤改电、远郊区炊事用气改造等措施,以减少煤炭的使用量. 采用自下而上的排放因子法,估算减少燃煤所产生大气污染物(TSP、PM₁₀、一次PM_2.5、SO₂、NO_x及VOC)的减排量,并利用ADMS-Urban模型模拟其对环境空气质量的改善. 结果表明:①2015年北京市煤炭控制在1500×104t以内,测算的煤炭减量为863.38×104t,TSP、PM₁₀、一次PM_2.5、SO₂、NO_x和VOC的减排量分别为2580.17、2032.94、1183.53、6265.30、7220.90和1058.44t. ②各污染物减排空间分布基本一致,主要集中在城市功能拓展区,包括石景山、朝阳区、海淀区和丰台区等,上述区域对TSP、PM₁₀、一次PM_2.5、SO₂、NO_x和VOC削减贡献分别达到78.3%、81.5%、82.7%、85.2%、83.0%和49.9%. ③ADMS-Urban模型模拟结果表明,减少燃煤可使环境空气中ρ(TSP)、ρ(PM₁₀)、ρ(一次PM_2.5)、ρ(SO₂)、ρ(NO_x)和ρ(VOC)分别降低0.55~12.74、0.44~10.78、0.27~6.77、0.78~17.31、1.67~43.48和0.17~12.07μg/m3.      

2014-2017年四川盆地与京津冀地区冬季空气停滞特征及大气质量改善评估对比分析

对2014-2017年四川盆地和京津冀地区气象数据和污染物浓度数据进行综合评估,在原有全球空气停滞日判别标准基础上发展出本地化空气停滞指数阈值,并以提高两个区域空气质量优良天数为目的建立模型,计算各城市空气停滞发生时PM_2.5污染上限浓度参考值.本研究得出,四川盆地和京津冀地区本地化空气停滞日判别标准分别为地面风速 < 2.5 m·s^-1、边界层高度 < 500 m和地面风速 < 3 m·s^-1、边界层高度 < 300 m.四川盆地冬季空气停滞发生频率四周高,中心小,空气停滞对空气质量的影响西部高于东部;京津冀中部和南部空气停滞频率发生高,空气停滞对空气质量的影响呈现显著的南北差异.四川盆地以成都为中心城市群及京津冀中部和南部地区的高污染排放强度和高空气停滞频率导致重污染事件的频发.本文对我国两个冬季重污染高发的区域进行深入研究,更为客观、量化地评估4年来区域空气质量实际改善程度并初步建立空气质量目标管理模型,以期为区域空气质量达标管理提供可靠的科学依据.