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%.     

中国省域隐含碳排放及其驱动机理时空演变分析

隐含碳排放研究是探索绿色低碳生活方式与推进生态文明建设的重要基础之一。论文基于投入产出分析法与城镇居民消费数据核算2002—2012年中国大陆30个省（除港澳台、西藏外）的城镇居民隐含碳排放,在分析城镇居民隐含碳排放时空演变特征的基础上,运用LMDI-Ⅰ加法数量分解模型分析城镇居民消费隐含碳排放的驱动机制及空间分异特征。研究结果表明：除吉林省外,其余各省的隐含碳排放呈增加趋势;消费水平提高是隐含碳排放量增加的主要因素,其高值主要聚集在北部沿海地区;人口规模对隐含碳排放变化具有双向效应,其强正向作用区与人口分界线所划分的东半壁逐渐趋于一致;导致多数省份隐含碳排放量下降的决定因素是隐含碳排放强度效应,空间差异不大;居民生活方式的变化对隐含碳排放变动的贡献不大,但其空间演变特征较为复杂。总之,各省隐含碳排放特征及其驱动机制存在差异,未来减排侧重点应有所不同。