不同控制指标下的大气PM_(10)浓度对人群的健康影响——以2006年珠江三角洲地区为例

根据珠江三角洲地区16个典型站点2006年监测的PM10浓度数据,以珠江三角洲地区人群2006年PM10暴露浓度作为基准,采用泊松回归模型和寿命表方法,评价PM10浓度对人群健康影响.该区2006年PM10年均浓度达到73μg/m3,若所有监测城市PM10浓度达到国家二级标准(100μg/m3),成人(≥30岁)可避免死亡人数为2300人,人群平均期望寿命延长0.13a.当PM10年均浓度达到WHO推荐过渡指标值(70,50,30μg/m3)及指导值(20μg/m3)后,成人可避免死亡人数分别为8700,19700,32600,38500人;人群平均期望寿命分别延长0.47,1.1,1.9,2.3a.     

大气污染对人类健康的影响

随着社会经济的迅速发展，人类生产、生活活动的加剧，工矿企业废气、机动车辆尾气的排放日益增多，造成了大气质量的持续恶化。大气质量的恶化是由于进入大气中的污染物含量过大，超出了大气环境的自净能力造成的。由于人与大气息息相关，大气被污染了，人首先受到其危害，大气污染对人类的危害主要是通过呼吸系统侵入，也可通过接触使人体暴露部位受到损伤，再者是大气污染物附着于食物或溶解于水中而侵人人体。     

临沂市区主要大气污染物的污染特征及其对居民健康的影响

大气污染是全球性的公共环境健康问题.本研究基于临沂市区2015年6种大气污染物（PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO、O₃）的逐日监测数据,分析了污染物的污染特征及其与气象因子的相关性,通过构建广义相加模型,模拟分析了单个污染物与居民呼吸、循环系统疾病门诊人次的暴露-反应关系.结果表明,PM_2.5和PM₁₀是临沂市区首要大气污染物,NO₂和SO₂次之,O₃和CO浓度较低;除O₃外,其它5种污染物之间呈显著正相关,与风速、温度、相对湿度3个气象因子呈负相关,浓度水平冬季高、夏季低;O₃与温度呈显著正相关.对于呼吸系统疾病,单个污染物每增加10 μg·m^-3（CO每增加0.1 mg·m^-3）的最大效应情况是：PM₁₀、SO₂、NO₂、CO均在当天（lag0）使得门诊人次分别增加0.36%、1.77%、1.29%、0.69%,PM_2.5和O₃分别在累积滞后6 d（lag05）和单日滞后3 d（lag3）使得门诊人次分别增加0.6%和1.07%;对于循环系统疾病,单个污染物每增加10 μg·m^-3（CO每增加0.1 mg·m^-3）的最大效应是：PM_2.5、PM₁₀均在累积滞后5 d（lag04）使得门诊人次分别增加0.72%、0.80%,SO₂、NO₂均在累积滞后6 d使得门诊人次分别增加3.55%、3.54%,CO和O₃则分别在当天和单日滞后3 d使得门诊人次分别增加0.77%、1.39%.对于呼吸、循环系统疾病,PM_2.5、PM₁₀、CO、O₃对男性的影响均大于女性,SO₂则反之;NO₂对男性呼吸系统和女性循环系统影响较大.大气污染物对少年（7~17岁）呼吸系统和对中年（41~65岁）循环系统影响较大.临沂市区6种大气污染物存在不同程度的污染,对居民呼吸、循环系统疾病均有不同程度的影响,且存在性别和年龄的差异.     

2006～2012年珠江三角洲地区O_3污染对人群健康的影响

通过检索国内流行病学研究成果,Meta分析得到综合的暴露-反应系数后,利用粤港珠江三角洲区域空气监控网络监测的O3浓度,基于相对危险度模型对2006~2012年珠江三角洲地区归因于O3污染的人群健康影响进行评估.Meta分析结果表明,O3浓度每升高10μg/m3,非意外死亡率?心血管疾病死亡率和呼吸系统疾病死亡率分别上升0.45%(95%置信区间CI:0.40%~0.50%)?0.70%(95%CI:0.57%~0.86%)和0.64%(95%CI:0.47%~0.86%).人群健康影响评估表明,由于暴露人口和O3浓度的增加,珠江三角洲地区归因O3污染的死亡人数呈上升趋势,2012年归因死亡人数约为2006年的3倍,其中O3浓度的增加对归因死亡增量的贡献达2/3以上;2006~2012年区域年均归因的非意外死亡?心血管疾病死亡和呼吸系统疾病死亡分别为3982(95%CI:3543~4420)?1894(95%CI:1546~2319)和1128(95%CI:830~1508)人.对评估模型的敏感性试验表明选择不同的参数,评估结果有较大的偏差,因此在以后相关研究工作中需要深化参数适用性的探讨.     

基于能源-环境情景模拟的北京市大气污染对居民健康风险评价研究

保护居民健康是北京市能源系统优化管理和大气污染治理的重要目标.本研究基于北京市的社会经济发展目标并结合相关节能减排和环保要求,针对全市2010-2020年间的能源消费分别设计了高、中、低3种约束情景,通过LEAP模型预测了全市至2020年的能源消费量与S02、NOx、PM10和PM2.5等4种主要大气污染物的排放强度,并采用泊松回归模型对3种情景下主城区居民受环境空气中这4种大气污染物的暴露危害所导致的健康风险进行了评估.结果显示:相对低约束情景,高约束情景至2020年可避免与S02、NOx、PM10和PM2.5污染相关的死亡危害分别为2663、6359、4720和4104人·a-1,而且在高约束情景下煤炭消费比重每下降1％,可相应地避免约1400人·a-1的污染急性死亡.由此建议北京市实施更加严格的节能和减排措施,严控煤炭消费总量,进一步优化能源结构,最大程度地降低能源消费导致的大气污染所产生的居民健康风险.     

我国人群大气颗粒物污染暴露-反应关系的研究

搜集了国内PM10和PM2.5暴露对人群健康影响的流行病学研究资料,利用Meta分析法评价我国人群大气颗粒物暴露对各健康效应终点的暴露-反应关系.结果显示,PM10浓度每增加10μg/m3,人群急性死亡率、呼吸系统疾病和心血管疾病死亡率分别增加0.38%[95%可信限(CI):0.35%~0.42%]、0.65%(95%CI:0.35%~0.95%)和0.40%(95%CI:0.31%~0.49%);PM2.5浓度每增加10μg/m3,人群急性死亡率、呼吸系统疾病和心血管疾病死亡率分别增加0.40%(95%CI:0.19%~0.62%)、1.43%(95%CI:0.85%~2.01%)和0.53%(95%CI:0.15%~0.90%),因此可见,PM2.5对健康的危害高于PM10.同国外研究结果相比,我国人群大气颗粒物污染对死亡率影响的暴露-反应关系系数较小.     

暴露-反应关系的Meta分析与健康效应评价

为了进一步认识西安大气污染暴露对人群健康的影响,利用Meta分析获取了中国人群大气污染物暴露与以死亡为健康终点影响的暴露—反应关系,结合西安2013、2014年的SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、O_3监测数据,利用泊松回归模型评价了人群健康影响。Meta分析结果表明,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、O_3浓度每升高10μg/m~3居民非意外死亡率会增加1.17%、1.32%、0.40%、0.47%、0.56%;心血管疾病死亡率会增加1.27%、1.15%、0.54%、0.75%、0.84%;呼吸系统疾病死亡率会增加0.83%、1.83%、0.43%、0.56%、0.89%。以WHO空气质量指导值和国家《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)一、二级标准限值为参考浓度、可避免非意外死亡为健康端点,2013、2014年PM_(10)、PM_(2.5)、O_3达到相应指标的健康效应远远高于SO_2、NO_2健康效应。主要原因是这些污染物超过相应标准的程度高。PM_(10)、PM_(2.5)和O_3浓度导致的健康效应巨大,因此在目前应该把PM_(10)、PM_(2.5)和O_3作为优先污染物进行控制。在符合我国目前经济发展阶段和环境管理要求的基础上,应适当降低现有国家标准浓度限值较高的PM_(10)、PM_(2.5)颗粒物和O_3的环境空气质量标准限值。     

大气污染对居民健康影响研究进展

随着经济飞速发展,中国面临严峻的大气污染形势,这给人群健康造成极大威胁.本文在梳理国内外文献的基础上,从研究内容和方法出发归纳评述大气污染对居民健康的影响.从中可以发现,当前研究内容集中在宏观区域层面健康损失核算、健康损失的经济代价评估及控制大气污染的潜在健康收益等方面,微观个体层面的研究相对匮乏.其中,微观个体层面又以国外流行病案例研究为主,国内研究尚处于定性的起步阶段.大气污染对居民健康影响的定量评估方法呈增多趋势,除元分析、泊松回归、人力资本法、支付意愿法和疾病成本法外,投入产出和可计算的一般均衡模型等也得到广泛应用.总体来看,大气污染对居民健康的毒性作用机制主要表现为长期慢性和短期急性效应,同时也涉及社会经济、自然条件、行为偏好及个体生理等诸多要素,虽然当前研究深度和广度大为拓展,但未来仍需加强国内流行病案例研究、注重宏观区域与微观个体的融合、聚焦健康视角下污染物削减分配及重视基础数据库建设等,以期为构建系统的大气污染与居民健康分析框架奠定基础.     

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%.     

河北省PM2.5污染变化特征及暴露人群健康效应评估研究

PM2.5污染是影响中国城市居民健康和形成雾霾天气的重要原因之一,也是河北省健康发展的一个制约因素.采用环境污染流行病研究为基础的暴露-反应关系估算了2014年和2015年全省因PM2.5污染的居民早逝和罹患相关疾病住院的人数,并利用国家和河北省卫生统计数据,估算出人均人力资源价值和人均住院成本,计算出总经济损失.结果表明,河北省各市的PM2.5年均浓度呈下降趋势,因此,继续坚持有效的大气污染控制和应急健康防护措施,仍然是今后环保工作的重中之重.     

长距离污染传输对珠江三角洲区域空气质量影响的数值模拟研究

采用CMAQ模型系统对珠江三角洲(以下简称珠三角)区域2006年主要大气污染物浓度进行模拟,获得该区域主要污染物浓度时空分布和大气传输季节变化特征,并结合其它相关研究方法分析长距离传输对珠三角区域空气质量的影响.模型模拟结果揭示了珠三角NO2、SO2、PM10、PM2.5浓度具有秋冬季高、春夏季低的季节变化特征,而珠三角O3浓度的高值出现在秋季.零排放扰动法表明长距离传输对珠三角15个区域监测子站NO2、SO2、PM10和PM2.5浓度平均贡献分别为2.6%、13.9%、24.2%和28.1%,并且秋冬季长距离传输贡献大于春夏季.反向轨迹聚类方法显示珠三角区域代表性站点万顷沙72 h反向控制气团依据其来向可分为沿岸气团、大陆气团、区域环流和海洋气团.万顷沙站点主要污染物小时观测浓度大于150μg·m-3的时段与短距离沿岸气团、短距离大陆气团以及区域环流主导下的污染物传输密切相关.四维传输通量分析结果证实,NO2污染传输通道无法由广东省外延伸至珠三角地区,因此珠三角大气NO2浓度主要来源于广东省内的排放.珠三角在受沿岸气团或大陆气团控制时存在从福建省或江西省一直延伸至珠三角的SO2和PM2.5高通量污染传输通道.因此控制珠三角区域大气污染需考虑区域背景气象条件差异,针对不同污染物采取不同的区域联防联控措施.     

珠三角秋季典型气象条件对空气污染过程的影响分析

利用空气质量指数(AQI)、主要大气污染物浓度和气象要素、天气图等数据资料,结合中尺度数值天气预报模式WRF,对2014年10月珠三角地区污染期间的天气形势及气象特征进行了分析.结果表明,WRF模式可以较好地反映珠三角地区主要城市地面和高空气象要素的时空变化,9个城市平均地表的温度、相对湿度和风速的模拟值与观测值的相关系数分别为0.90、0.87和0.78.对2014年10月3次污染过程的分析表明,造成该时段珠三角地区空气污染的天气形势主要是高压底部型和均压场型.静风或小风(2 m·s~(-1))及稳定的大气层结均不利于污染物的扩散,同时由于偏北气流输送周边污染物到珠三角地区,导致污染物浓度不断增加.相对湿度低于65%时,珠三角地区首要污染物以O_3为主;相对湿度高于70%时,PM_(2.5)浓度逐渐增加,成为主要污染物.高温等气象条件会影响光化学反应,加重珠江三角洲的空气污染,表现了该地区大气复合污染的特性.     

数理统计分析方法用于珠江三角洲表层沉积物中有机污染物分析

利用环境统计分析技术对珠江三角洲水体表层沉积物样品中优控有机污染浓度的定量分析数据进行分析。因子分析结果表明，主要有三种类型的污染物来源，它们对环境样品的贡献分别为56%、19%和12%，对三个因子的组成也进行了探讨。     

长江三角洲区域输送对上海市空气质量影响的特征分析

采用MM5/CMAQ模型模拟了2004年长江三角洲地区大气污染物的输送与扩散对上海地区空气质量的影响,并定量研究了外部源区域输送和本地源对上海市空气质量的贡献.结果表明,上海地区受本地源和外地源的影响程度及相互比例随着季节的变化存在很大差异;一次污染物SO2和二次污染物SO42-所受到的影响也呈现不同的特点.外部源区域输送对上海地区SO2浓度的贡献率为7%~17%,而对SO42-浓度的贡献率在60%~70%.贡献率垂直廓线分析表明,上海地区SO2外部源贡献率随高度存在着明显的变化,总体上随高度的增长呈非线性增长,而SO42－外部源贡献率随高度的变化不明显.     

珠三角空气质量模拟关键不确定性来源识别

由于受到模型输入参数不确定性和模型结构不确定性的影响,利用大气化学传输模型模拟空气质量普遍存在偏差.对大气化学传输模型进行不确定性诊断分析、识别其关键不确定性来源是提高空气质量模拟的重要手段,本研究以珠三角为研究区域,利用HDDM-SRSM不确定性诊断方法量化了清单排放（SO₂、NO_x、VOCs和NH₃）、边界条件浓度和气象（风速和温度）等模型输入参数不确定性对空气质量模拟的影响.结果表明：SO₂、NO₂和O₃模拟受排放、边界条件和气象不确定性影响明显,其相对不确定性为15.19%~43.33%.在这些因素中,边界条件、风速和前体物（NO_x和VOCs）排放是O₃模拟的关键不确定性来源,但各因素不确定性贡献比例在昼夜存在明显差异.在夜间,风速不确定性对O₃模拟影响增大,其平均贡献比例上升至29.6%,表明改进风速模拟有助于改善夜间O₃模拟;在白天,NO_x和VOCs排放不确定性对O₃峰值浓度模拟影响增大,其平均贡献比例上升至32.26%,表明改进前体物排放模拟有助于提高白天O₃模拟准确性.不同于O₃,SO₂、NO₂模拟更容易受到排放不确定性的影响,尤其是垂直分配的不确定性.模拟与观测结果对比也表明,合理的烟囱参数设置可以降低源排放垂直分配不确定性,提高SO₂和NO₂的模拟效果.     

2008年秋季珠江三角洲污染气象分析

利用2008年10月15日至11月20日珠江三角洲从化、广州、开平三地的加强观测资料,分析了加强观测期间珠江三角洲的污染气象特征.结果表明,观测期间,造成珠江三角洲空气污染的天气形势可分为冷锋前部型、高压底部型、高压脊控制型3类.冷锋前部型易造成珠江三角洲中部和东北部污染;高压底部型易造成珠江三角洲西南部污染;高压脊控制型易造成珠江三角洲局地性污染.珠江三角洲城市群污染与盛行东北风且日平均风速小于2m/s有密切关系,大部分时间珠江三角洲西南部出现污染,是由于污染物沿着主导风向输送并累积造成.     

2006～2012年珠三角地区空气污染变化特征及影响因素

利用粤港珠江三角洲区域空气监控网络2006~2012年监测结果,分析了珠三角地区SO2、NO2、O3和PM10浓度的年、月变化及空间分布特征,并对产生时空分布变化的原因进行了剖析.结果表明:7年来,珠三角地区SO2、NO2和PM10浓度呈下降趋势,降幅分别为61.7%、17.4%和24.3%,O3浓度呈上升趋势,增幅为12.5%,总体而言,珠三角地区空气质量呈好转趋势;湿季(4~9月)空气质量明显优于干季(10月至翌年3月),各污染物浓度的月变化均呈双峰型,SO2、NO2和PM10峰值浓度出现在12月和3月,O3峰值浓度出现在10月和5月;SO2、NO2和PM10浓度高值区主要集中在中部的广佛地区,O3浓度在外围郊区呈现高值,各部分地区的污染物浓度变化趋势不一致,中部经济核心区一次污染物浓度下降趋势更为显著.珠三角地区空气质量的变化受多方面因素的影响,经济下行和政府治理是驱动一次污染逐年好转的主要因素,而政府对VOCs排放控制相对薄弱,VOCs排放与气候变化的共同作用可能是导致二次污染(尤其是O3污染)加剧的原因.