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珠三角地区PM_(2.5)浓度估算及其健康效应评估 被引量:7
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作者 蔡清楠 车扬子 +4 位作者 孙凌瑜 田佳欣 房德琳 陈彬 罗明 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第22期8977-8990,共14页
快速的社会经济发展导致城市出现以PM_(2.5)为首要污染物的空气污染问题,PM_(2.5)污染严重危害人群健康。因此,厘清PM_(2.5)时空分布特征并估算其带来的健康影响,对于PM_(2.5)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... 快速的社会经济发展导致城市出现以PM_(2.5)为首要污染物的空气污染问题,PM_(2.5)污染严重危害人群健康。因此,厘清PM_(2.5)时空分布特征并估算其带来的健康影响,对于PM_(2.5)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PM_(2.5)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PM_(2.5)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PM_(2.5)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PM_(2.5)浓度,并采用克里金插值方法获得PM_(2.5)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PM_(2.5)健康效应。结果表明:(1)2000-2018年期间,珠三角地区的PM_(2.5)算术年均浓度维持在35μg/m^(3)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PM_(2.5)浓度具有负向影响,GDP和人口密度等社会经济因子对PM_(2.5)浓度具有正向影响。(2)2000-2018年期间,珠三角地区PM_(2.5)人口加权年均浓度均低于PM_(2.5)算术年均浓度,表明珠三角地区人口密度和PM_(2.5)浓度未呈现明显的空间匹配关系,例如肇庆PM_(2.5)浓度较高但人口密度较低,深圳PM_(2.5)浓度较低但人口密度较高。(3)2000-2018年期间,珠三角地区PM_(2.5)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PM_(2.5)相关过早死亡人数逐渐增多,主要集中在PM_(2.5)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PM_(2.5)带来的健康影响,实现城市化的健康发展。 展开更多
关键词 随机森林模型 PM_(2.5)时空分布 gemm模型 健康效应 珠三角地区
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2013~2020年甘肃省PM_(2.5)健康负担的时空变化趋势及驱动力
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作者 廖琴 李勇 陶燕 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期3893-3902,共10页
为评估大气污染防治行动计划以来,甘肃省PM_(2.5)相关健康影响的时空变化趋势及其驱动因素,应用最新的全球暴露死亡模型(GEMM)估算了2013~2020年甘肃省归因于PM_(2.5)的健康负担,并通过因素分解法进一步探讨了PM_(2.5)归因死亡长期变化... 为评估大气污染防治行动计划以来,甘肃省PM_(2.5)相关健康影响的时空变化趋势及其驱动因素,应用最新的全球暴露死亡模型(GEMM)估算了2013~2020年甘肃省归因于PM_(2.5)的健康负担,并通过因素分解法进一步探讨了PM_(2.5)归因死亡长期变化的主要原因.结果表明,2013~2020年,甘肃省人口加权PM_(2.5)浓度下降了34.57%,暴露于PM_(2.5)年均浓度超过35μg·m^(-3)的人口比例从72.89%大幅下降至11.61%.研究期间,甘肃省PM_(2.5)归因死亡人数从12 826(95%CI:7 840~17 408)人下降至9 814(95%CI:6 407~13 036)人,下降了23.48%;其中,缺血性心脏病的归因死亡人数有所增加(12.11%),而中风、慢性阻塞性肺病、肺癌和下呼吸道感染的归因死亡人数呈下降趋势;60岁及以上人群的归因死亡人数占80%以上;中东部地区的PM_(2.5)归因死亡人数显著高于河西地区,且大部分地区呈下降趋势;人口规模、年龄结构、基线死亡率和PM_(2.5)浓度在归因死亡人数变化中的贡献分别为-1.26%、16.16%、-9.84%和-28.55%,人口老龄化和PM_(2.5)浓度降低是PM_(2.5)归因死亡增加和减少的主要因素.甘肃省积极的清洁空气政策减轻了PM_(2.5)污染造成的健康负担,但在人口老龄化加剧的趋势下,未来需要大幅降低PM_(2.5)浓度才能避免更多的归因死亡. 展开更多
关键词 PM_(2.5) 过早死亡 gemm模型 驱动因素 健康效益
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河北省PM_(2.5)长期暴露的肺癌死亡负担及经济损失 被引量:1
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作者 任萌 刘言玉 +4 位作者 李道娟 郝雅慧 师苗苗 王莹莹 贺宇彤 《环境卫生学杂志》 2022年第5期345-350,共6页
目的 评估2017年河北省因细颗粒物(fine particulate matter, PM_(2.5))长期暴露的肺癌死亡负担及经济损失,为河北省空气污染的治理及肺癌负担减轻提供参考。方法 选取达尔豪斯大学大气成分分析组所发布的PM_(2.5)数据及美国国家航空航... 目的 评估2017年河北省因细颗粒物(fine particulate matter, PM_(2.5))长期暴露的肺癌死亡负担及经济损失,为河北省空气污染的治理及肺癌负担减轻提供参考。方法 选取达尔豪斯大学大气成分分析组所发布的PM_(2.5)数据及美国国家航空航天局(NASA)提供的全球人口空间分布数据,基于全球暴露死亡模型(GEMM)评估2017年河北省因PM_(2.5)长期暴露的肺癌超额死亡人数,并采用统计生命价值法估计其对应的健康经济损失。结果 2014—2017年河北省PM_(2.5)年均质量浓度为47.31μg/m^(3),约有47.45%的人生活在PM_(2.5)年均质量浓度超过国家二级限值(35μg/m^(3))的地区;2017年河北省因PM_(2.5)长期暴露的肺癌超额死亡人数约为7 071(95%CI:4 448,9 503)人,排名前5位的城市依次是石家庄市、保定市、邯郸市、沧州市和邢台市;2017年河北省归因于PM_(2.5)长期暴露的肺癌超额死亡造成的健康经济损失约为50.69(95%CI:31.80,68.00)亿元,占河北省2017年国内生产总值的0.36%(95%CI:0.23%,0.48%),经济损失排名前5位的城市依次是石家庄市、沧州市、保定市、唐山市和邯郸市,5个城市经济损失总和占全省经济总损失的70.86%。结论 PM_(2.5)长期暴露对河北省肺癌死亡造成了严重的疾病负担以及经济损失,污染较高地区的负担也相应较高,应该有针对性的采取控制管理措施,以降低PM_(2.5)的污染,减少其所带来的健康负担及经济损失。 展开更多
关键词 细颗粒物(PM_(2.5)) 肺癌 全球暴露死亡模型(gemm) 死亡负担 经济负担
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