中国PM2.5人口暴露风险时空格局

采用PM_2.5和人口格网数据,计算了2000~2016年中国PM_2.5人口暴露风险值,并利用Theil-Sen Median趋势分析、标准偏差和Hurst指数等,分析了17a间中国PM_2.5人口暴露风险的时空变化特征.结果表明：①17a间PM_2.5人口暴露风险在胡焕庸线两侧差异巨大,东部高、西部低,东部多年风险均值为2.787,西部为0.065;②17a间PM_2.5人口暴露风险在胡焕庸线两侧的变化幅度具有较显著差异,西部整体呈下降趋势,而在2011年和2015年有明显回升,东部自2001年迅速增加且保持平稳状态,直至2015年出现大幅度回落.③PM_2.5人口暴露风险的稳定性与持续性差异显著,东部以不稳定与弱反持续性为主,西部则以稳定与强反持续性为主要特征.④暴露等级为危险与极危险水平下的人口总量与人口密度在空间上呈现出东部高西部低的分布状态.     

全球PM2.5人口暴露风险时空格局

基于PM_2.5遥感数据和人口格网数据,利用污染物人口暴露风险模型、Theil-Sen Media和Mann-Kendall等方法,分析了2000~2016年全球PM_2.5人口暴露风险时空分布特征,并识别出暴露高风险区域.结果表明,PM_2.5遥感数据和人口格网数据可以客观地评价暴露风险程度.全球PM_2.5平均浓度在各大洲差异显著,PM_2.5污染的高值区域主要分布在东亚、南亚和东南亚.PM_2.5质量浓度的多年平均值从高到低分别是亚洲14.7μg/m³、非洲8.1μg/m³、欧洲8.03μg/m³、南美洲5.69μg/m³、北美洲4.41μg/m³和大洋洲1.27μg/m³.2000~2016年,全球PM_2.5人口暴露风险在宏观尺度上呈逐渐减少的趋势,而在区域内则呈现出差异性.空间上,全球PM_2.5人口暴露风险各大洲从高到低依次为亚洲5.94、非洲0.62、欧洲0.45、南美洲0.32、北美洲0.27和大洋洲0.01.时间上,2000~2016年,亚洲和非洲PM_2.5人口暴露风险呈增长趋势,欧洲和北美洲呈减少趋势,大洋洲和南美洲变化幅度较小.     

陕西省PM2.5浓度空间维度分析与预测

文章基于陕西省2014年1月-2020年12月59个空气站的空气质量数据,对陕西省各城市PM_2.5浓度及其影响因素进行分析和预测。通过绘制陕西省各城市PM_2.5浓度及其变化的热度图和折线图可以发现,西安、宝鸡、咸阳以及渭南这4个城市的PM_2.5浓度存在一定的同期变化性。利用全局、局部莫兰指数对陕西省各城市PM_2.5浓度的空间效应进行检验,结果表明,陕西省各城市PM_2.5浓度具有正向的空间自相关性,其中西安、咸阳和渭南呈现出较强的PM_2.5高浓度聚集效应。考虑到地理位置对PM_2.5浓度的影响,建立陕西省各城市PM_2.5浓度与PM₁₀、O₃、NO₂、SO₂、CO浓度的空间变系数模型。通过绘制解释变量回归系数估计值的3D散点图可以发现,PM₁₀、NO₂及CO浓度等在不同的地理位置对PM     

长三角居民PM2.5暴露水平下降的健康效益评估

为评估长三角地区居民PM_2.5降低的健康经济效益,基于时间加权PM_2.5暴露水平,通过综合暴露反应关系模型和支付意愿法等,分析了2011～2019年长三角地区居民PM_2.5暴露水平下降趋势及其健康和经济协同效益.结果表明:2011～2019年间,长三角地区的PM_2.5暴露浓度从45.06μg/m³下降至37.39μg/m³,降幅为17.03%;同时归因于PM_2.5暴露导致的过早死亡人数从139962 (95%CI:87306～192619)人下降至105461 (95%CI:66306～14416)人,降幅为24.65%.从敏感性分析的年际变化看,归因于PM_2.5暴露导致的过早死亡在2012年政策实施后呈逐年下降趋势,表明我国各项PM_2.5控制政策卓有成效.产生的累积协同效益为40.55亿美元;2018年开始PM_2.5减排健康协同经济效益有所降低.因此在降碳的同时还需继...     

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.     

关中地区PM2.5时空演化及人口暴露风险

近年来以细颗粒物PM_2.5为代表的大气污染已给人体健康带来严重风险.基于PM_2.5遥感反演数据和人口格网分布数据,测度关中地区人口暴露于PM_2.5的风险程度,并采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验和空间自相关分析等方法,探索2000～2016年关中地区PM_2.5及人口暴露风险的时空演化过程.结果表明:①2006、2007和2013年关中地区污染重且范围广,这3 a在40%以上区域PM_2.5年均质量浓度超过了35μg·m^-3的限值,2000～2016年关中地区PM_2.5空间分布范围不断扩大,形成了自中部向东北部的连续带状集中分布区;②2000～2016年,关中地区几乎每年都有超过60%的人口暴露在PM_2.5年均35μg·m^-3质量浓度限值以上,且人口暴露风险不断加剧,尤其是2011年后,人口暴露的高风险区范围持续增加;③2000～2016年关中地区PM     

雾霾重污染期间北京居民对高浓度PM2.5持续暴露的健康风险及其损害价值评估

开展短期内高浓度空气污染造成的人体健康风险评价以及健康经济损失研究,对推进城市大气污染防控,保证人民群众的健康水平具有重要的科学价值和实际意义.研究选择2013年1月发生的北京市雾霾重污染事件,采用泊松回归模型评价全市居民对10~15日高浓度PM2.5暴露的急性健康损害风险,并采用环境价值评估方法估算人群健康损害的经济损失.结果表明,短期高浓度PM2.5污染对人群健康风险较高,约造成早逝201例,呼吸系统疾病住院1 056例,心血管疾病住院545例,儿科门诊7 094例,内科门诊16 881例,急性支气管炎10 132例,哮喘7 643例.相关健康经济损失高达4.89亿元(95%CI:2.04~7.49),其中早逝与急性支气管炎、哮喘三者占总损失的90%以上.建议应针对不同人群不同健康终点的健康风险进行健康预警并开展及早医学干预,以降低类似空气重污染事件给居民健康带来的风险和损失.     

南京市PM2.5中痕量元素的健康风险评价

痕量金属元素由于其较高的毒性及难降解性,对人类健康造成了极大的威胁,因此评价大气环境中痕量元素对人群的健康风险具有重要意义。文章为探究南京大气PM_2.5中痕量元素的健康风险及其空间分布,基于南京市20个采样点PM_2.5中的痕量元素测定数据,利用美国环保局推荐的健康风险评价模型对样品中10种痕量元素的健康风险进行评价并分析其空间分布特征。结果表明：南京市大气PM_2.5中痕量元素存在较高的非致癌风险,非致癌风险系数远超出阈值1,且儿童的非致癌风险远超成年人;所有元素的致癌风险总和为8.76×10^-5,表明存在致癌风险,但在可接受范围内;Cr、As、Ni、Cd的致癌风险系数均超过10^-6,表明存在一定的致癌风险,特别不应忽视Cr和As的致癌风险。就健康风险空间分布而言,非城区居民比城区居民面临着更高的风险,这可能与工业源多分布在郊区有关。     

北京市区春夏PM2.5和PM10浓度变化特征研究

通过对北京市2012年3月～6月PM2.5和PM10实时数据的整理和分析,结果表明,北京市区大气中细颗粒物PM2.5和可吸入颗粒物PM10浓度日变化趋势基本相同,PM2.5和PM10存在显著或极显著的正相关关系;3月～6月,PM2.5浓度随季节变化逐渐升高,PM10的浓度随季节变化先升高后减小;3月～6月PM2.5与PM10日平均浓度分别为62.77μg/m3和133.88μg/m3,分别为国家二级标准的83.69%和89.25%。     

黄河流域PM2.5时空分布格局及人口暴露研究

文章基于PM_2.5遥感反演数据和人口格网分布数据,构建人口暴露风险指数模型,采用Theil-Sen Median与Mann Kendall检验法,识别2000-2020年间黄河流域PM_2.5质量浓度值和人口暴露风险指数时间演化特征,通过空间探索工具,刻画其空间变化特征。研究结果表明：(1)PM_2.5质量浓度平均值为46.53μg/m³,研究期内呈现出“快速增长—波动变化—持续下降”的态势。PM_2.5污染不同等级面积比例变化明显,总体呈现出高浓度区域减少、低浓度区域增加的态势。(2)PM_2.5年均质量浓度空间上东高西低。历年PM_2.5年均质量浓度空间局部自相关显著。低值区域主要分布在青海、甘肃、宁夏、内蒙古等省份。高值区域集中分布在山西南部、陕西关中地区、河南中部、山东北部区域。(3)除2000年和2020年外,研究时段内均有90%以上人口暴露于PM_2.5年均质量浓度35μg/m³限值以上,且...     

2014~2016年间郑州市控制PM10和PM2.5污染的健康效益评估

根据郑州市2014~2016年间大气中PM₁₀和PM_2.5年平均浓度数值,采用泊松回归相对危险模型,评估了控制PM₁₀和PM_2.5污染后所能带来的95%置信区间下的健康效应及健康效益.结果表明,2014~2016年间,PM₁₀浓度达到二级限值后所带来的经济效益（以亿元计,括号中为置信区间,下同）分别为181.8（150.4,211.2）、242.5（202.5,279.4）和206.2（173.3,239.2）,分别占郑州市当年生产总值的2.7%、3.3%和2.5%;PM_2.5浓度达标后所带来的经济效益分别为178.8（143.7,211.6）、216.5（174.6,255.3）和172.5（137.8,205.5）,分别占郑州市当年生产总值的2.6%、3.0%和2.1%.PM₁₀和PM_2.5浓度达标后,城镇受益人数高于农村,急性支气管炎减少人数高于其他健康终端,对于慢性支气管炎,成人受益比儿童大,哮喘则相反.慢性支气管炎人数减少带来的健康经济效益最高,其次为哮喘,门诊和住院的健康效益最低.     

城市环境PM2.5空间分布监测方法研究进展

随着城市化和工业化的发展,城市环境中日益增多的PM_(2.5)对人类健康造成了严重威胁。本文旨在分析总结目前PM_(2.5)空间分布的相关监测方法以及空气质量预测模型。当下,PM_(2.5)浓度的监测不仅涉及大气化学、污染物的源解析、大气化学运输模型、线性及非线性空气质量模拟等方面,还涉及地理信息系统与卫星遥感等新技术的运用。本文在比较传统PM_(2.5)监测与新型监测方法不同的基础上,分析了各自的优劣,为空气质量监测提供建议和指导。     

中国城市扩张及空间特征变化对PM2.5污染的影响

为推动绿色生态城区构建,基于2000～2015年城市分类数据,研究中国城市扩张以及城市空间特征变化对大气环境的影响.得出中国城市扩张(人口、经济和地域面积扩张)以及城市空间特征[人口密度、城市空间紧凑度(compact index,CI)、不透水覆盖率(impervious surface coverage,ISC)、植被覆盖率(NDVI)和夜间灯光指数]变化与PM_(2.5)污染显著相关,相关强度顺序为夜间灯光指数 CI人口密度 ISC城市地域扩张≥城市人口扩张 NDVI;夜间灯光指数与PM_(2.5)变化关系最明显,相关系数R为0. 77,具有强相关性,表征经济发展对PM_(2.5)的影响最大;城市CI和人口密度与PM_(2.5)变化的相关系数分别为0. 66和0. 55,中强相关. 2010～2015年期间,城市扩张、城市空间特征变化、城市空间特征异质性变化对PM_(2.5)浓度变化总贡献率为80. 30%.城市空间特征变化的贡献率最高为55. 00%,城市空间异质性的贡献率为25. 60%,均大于2010年基础城市特征的贡献率5. 70%. 2000～2010年期间,城市空间特征变化对PM_(2.5)浓度变化贡献率为39. 30%,城市空间特征异质性的贡献率分别为14. 90%,均大于2000年基础城市特征的贡献率3. 70%.结论表明未来城市转型发展中,构建绿色生态城区应充分考虑城市空间布局、城市空间特征变化,把城市建设对生态环境的破坏降到最小,实现低碳循环绿色发展.     

重庆市主城区PM2.5时空分布特征

利用2014年6月1日至2015年5月31日重庆市主城区17个国控空气质量监测站24 h自动连续采样的PM_(2.5)浓度数据,探讨了重庆市主城区PM_(2.5)时空分布特征.结果表明:1重庆市主城区PM_(2.5)季节浓度由高到低依次为冬季(100.2μg·m~(-3))、秋季(66.1μg·m~(-3))、春季(45.9μg·m~(-3))和夏季(33.4μg·m~(-3))(P0.05).2重庆市主城区PM_(2.5)月均浓度变化呈单峰单谷型,1月PM_(2.5)月均浓度最高(P0.05),达到120.8μg·m-3.3逐日变化,国控17个空气质量监测站PM_(2.5)日均浓度曲线都呈现出尖峰和深谷交替变化的锯齿状.4重庆市主城区16个国控监测点(除缙云山对照点)PM_(2.5)浓度日变化在全年、春季、秋季和冬季都呈现明显的双峰双谷型.5PM_(2.5)与SO_2、NO_2和CO都呈显著正相关(P0.01),表明SO_2、NO_2和CO的二次转化对PM_(2.5)浓度具有显著影响.     

上海郊区家庭妇女PM2.5重金属组分暴露水平、来源与健康风险

为了解上海市郊区家庭妇女大气PM_(2.5)及重金属组分的呼吸暴露水平和潜在健康风险,于2017年2月至2018年6月使用SKC个体采样泵对松江区143位研究对象开展个体暴露监测,采用能量色散X射线荧光光谱法(ED-XRF)测定PM_(2.5)中13种无机元素的质量浓度.利用PMF源解析技术和美国环保署推荐的健康风险评价模型,对Ni、V、Cr、Mn、As和Pb的来源和暴露风险进行分析.结果表明,家庭主妇PM_(2.5)的年日均暴露浓度为40. 61μg·m-3,普遍高于周边环境监测站点的PM_(2.5)平均水平.Cr(Ⅵ)和As的致癌健康风险超过了可接受水平(10-6); V、Cr(Ⅵ)、Mn、Ni和As的非致癌风险处于安全水平,但5种元素的非致癌风险加和超出了安全阈值( 1). PM_(2.5)中10种无机元素(Al、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Ni、Zn、As和Pb)的主要来源包括扬尘与室内源混合源(43. 8%)、工业冶炼尘(34. 6%)、燃煤(14. 5%)和燃油(7. 2%).根据源类的健康风险评价结果,应进一步加强工业冶炼和化石燃料燃烧综合防控.     

郑州市冬季大气PM2.5金属元素来源及健康风险评价

以郑州市2019年12月大气PM_2.5为对象,分析其中Ca、 Fe、 K、 Mg、 Sb、 Na、 As、 Cu、 Pb、 Zn、 V、 Co、 Cr和Ni含量,运用地累积指数(geo-accumulation index,I_geo)和正定矩阵因子模型（positive matrix factorization, PMF）分析元素污染程度和来源,采用美国EPA健康风险评价模型对重金属元素的健康风险进行评价.结果显示,采样期间日均ρ(PM_2.5)为108μg·m^-3,金属元素中ρ（Ca）最高(5.9μg·m^-3).地累积指数结果表明,Sb污染程度最高,Sb、 As和Cu造成极重污染,PMF解析结果表明,采样期间研究区域金属元素来源有冶金工业源、交通移动源、固体废物焚烧源和燃煤与扬尘混合源.不同污染水平下儿童所受非致癌风险更高而成年人所受致癌风险更高,各金属元素对人体的非致癌风险总体上在人体可接受范围,而As造成的致癌风险超出可接受范围.各类源HQ值均小于1,非致癌风险可忽略不计,...     

2015—2018年乌鲁木齐市PM2.5及PM10时空分布特征

乌鲁木齐市是“丝绸之路经济带”关键节点城市,为了解乌鲁木齐市2015—2018年空气污染状况,利用2015年1月1日—2018年12月23日乌鲁木齐市7个国控空气质量监测站的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）监测数据,基于ArcGIS空间分析平台,分析乌鲁木齐市PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征.结果表明:ρ（PM_2.5）从2015年（66.60 μg/m3）到2016年（76.93 μg/m3）呈上升趋势,在2016—2018年呈单一下降趋势;ρ（PM₁₀）从2015年（132.74 μg/m3）到2016年（125.93 μg/m3）呈下降趋势,在2016—2018年呈单一上升趋势.2015—2018年工业活动集中的乌鲁木齐市边缘各区的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）平均值比城市中心（商业区、居民区）分别高11.28、7.17 μg/m3,说明工业集中地区的大气环境质量受污染影响明显.此外,2015—2018年乌鲁木齐市大气污染呈季节性和北高南低的区域性分布特征.气象因子分析表明,ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）均与相对湿度呈正相关,与降雨量、风速等气象因素呈负相关.2015—2018年,乌鲁木齐市大气中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）呈先增后降的趋势,冬季以PM_2.5污染为主,其他季节以PM₁₀污染为主.研究显示,2015—2018年乌鲁木齐市空气污染状况变化与地形、气象条件、城市化建设均有一定的关系.      

厦门港大气PM2.5中重金属污染特征及健康风险评价

于2020年夏季和秋冬季在厦门港海天码头和嵩屿码头进行大气PM_2.5的采集,并对20种元素污染特征、来源及健康影响进行了分析.结果表明,厦门港大气PM_2.5浓度较低,且两个站点的PM_2.5浓度并无显著性差异,也不存在明显的昼夜差异.地壳元素中以Ca和Si的含量最高,而痕量元素中以Zn和Mn的含量为最高.与标准值相比,重金属元素中只有Cr（Ⅵ）出现超标.受风向和吞吐量季节性变化的影响,部分元素浓度在夏季高于秋冬季. Cu、 Zn、 SO₂和NO₂有较一致的明显昼夜变化,但来自重油燃烧排放的V和Ni并无明显昼夜差异.PMF源解析确定码头PM_2.5的4个污染因子为工业源、船舶排放、交通源和海盐+建筑尘混合源,其中工业源对PM_2.5浓度的贡献率最大（55.2%～59.4%）,远高于船舶排放的贡献率（7.1%～7.7%）.健康风险评估显示,厦门港大气PM_2.5中重金属对人群具有潜在的致癌风险(>1×10^-5...     

我国PM2.5浓度分阶段改善目标情景分析

分析了部分发达国家、地区PM_(2. 5)改善经验和我国74个重点城市2013～2016年PM_(2. 5)年均浓度的改善情况,得出不同浓度区间城市所能达到的PM_(2. 5)年均浓度降幅,并据此设计了我国城市PM_(2. 5)浓度改善情景,通过自下而上的计算方法,测算了全国城市、31个省(区、市)及重点区域的PM_(2. 5)浓度分阶段改善目标.结果表明,在2种情景下我国PM_(2. 5)年均浓度均将在2025年前实现达标,在2030年下降到30μg·m~(-3)以下;京津冀及周边地区在2030年实现达标;长三角地区在2025年达标,2030年区域内城市实现全面达标.北京、天津、河北、河南等省(市)基准年PM_(2. 5)年均浓度高,在2030年实现达标的压力较大;在重点区域强化情景下,京津冀及周边地区2030年仍有接近40%的城市PM_(2. 5)浓度超标,应持续加大重污染地区PM_(2. 5)污染防治工作的力度,以推进PM_(2. 5)浓度目标的实现.