珠三角地区PM2.5浓度估算及其健康效应评估
快速的社会经济发展导致城市出现以PM2.5为首要污染物的空气污染问题,PM2.5污染严重危害人群健康.因此,厘清PM2.5时空分布特征并估算其带来的健康影响,对于PM2.5的区域联防联控具有重要意义.现有研究中,为弥补地面监测数据的不足,借助机器学习算法估算PM2.5浓度成为研究热点,此外,基于流行病学研究结果的健康效应模型也被广泛用于评估PM2.5健康影响的研究中.利用珠江三角洲地区2014-2018年56个空气质量监测站的PM2.5实时监测数据、气象数据、社会经济数据和归一化植被指数,构建随机森林模型,多要素联合估算2000-2018年监测站点的PM2.5浓度,并采用克里金插值方法获得PM2.5浓度的空间分布,在此基础上应用全球暴露死亡(GEMM)模型,评估珠三角地区的PM2.5健康效应.结果 表明:(1)2000-2018年期间,珠三角地区的PM2.5算术年均浓度维持在35μg/m3左右,呈现"西北—东南"递减空间分异;降水量、温度、风速和水汽压等气象因子对PM2.5浓度具有负向影响,GDP和人口密度等社会经济因子对PM2.5浓度具有正向影响.(2) 2000-2018年期间,珠三角地区PM2.5人口加权年均浓度均低于PM2.5算术年均浓度,表明珠三角地区人口密度和PM2.5浓度未呈现明显的空间匹配关系,例如肇庆PM2.5浓度较高但人口密度较低,深圳PM2.5浓度较低但人口密度较高.(3)2000-2018年期间,珠三角地区PM25污染对于缺血性心脏病和中风的健康影响较显著,而对下呼吸道感染的健康影响较弱.区域PM2.5相关过早死亡人数逐渐增多,主要集中在PM2.5浓度和人口密度较高的地区,例如珠三角中心地区,以广州中心城区表现明显.本研究建议珠三角地区加大空气污染治理力度,提高医疗服务水平,同时关注城市人口结构,引导城市人口有序流动迁移,以缓解PM2.5带来的健康影响,实现城市化的健康发展.
随机森林模型;PM2.5时空分布;GEMM模型;健康效应;珠三角地区
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国家自然科学基金重大项目;中央高校基本科研业务费专项资金
2022-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共14页
8977-8990
