河南省肺癌空间分布格局及环境因素影响

肺癌是最常见的恶性肿瘤之一,也是主要的肿瘤死因,河南省肺癌发病率和死亡率常年居恶性肿瘤首位,研究肺癌的空间分布格局及其与环境因子的关系对肺癌的相关防控工作意义重大。本文以2016—2018年河南省肺癌发病数据为研究对象,使用空间自相关分析方法研究河南省肺癌的空间分布格局,基于地理探测器量化各个环境因子及其两两交互作用对肺癌发病率的解释力。结果表明:空间上肺癌具有明显的集聚特征,高发区集中分布于豫中、豫东和豫南的平原和盆地地区。在所选的12种环境因子中,PM2.5浓度、O_(3)浓度、年均风速、采矿业从业人员占比、人均GDP具有更高的决定力,人均GDP和医护人员占比则对多种要素的决定力均具有明显的非线性增强的作用。研究结果可以为河南省肺癌发病机理研究和相关防治工作提供科学支撑。

基于静风期污染物的PM_(2.5)排放清单空间精细化方法

有利气象条件之后的静风期,极大降低了PM_(2.5)跨区域传输的影响,能够揭示本地源的排放状况。本文尝试性引入了静风期污染物分布揭示本地源排放特征的概念,提出了一种基于遥感数据的PM_(2.5)排放清单空间精细化方法:首先,利用MODIS MCD19A2反演的ChinaHighPM_(2.5)数据,构建高时空分辨率PM_(2.5)数据融合方法;然后,构建唐山市有利气象条件之后的静风期污染物遴选方法(合理风向和风速:有利气象条件为东风,地面10 m高度风速大于3 m/s,其他风向,持续的较大风力5~10 m/s^(3)静风期风速小于1.5~2.0 m/s);其次,基于遴选的静风期PM;数据分配MEIC清单中的PM_(2.5)总排放量,同时对比传统插值方法:基于GDP、人口密度、路网、土地利用类型数据,实现清单各污染源PM;的1 km×1 km空间分配;最后,利用WRF-CMAQ模拟数据和地面台站实测数据进行真实性检验。研究结果表明:(1) PM_(2.5)数据填补融合方法能够有效提高PM;监测数据的时空分辨率,且与地面监测值显著相关(R^(2)=0.94,RMSE=4.64μg/m^(3),NMB=2%,NME=7%);(2)引入有利气象条件后的静风期概念,提出了静风期污染物的遴选方法,有效降低了PM;跨区域传输的影响,更好地反映了本地源排放的空间分布特征;(3) WRF-CMAQ模拟方法的精度验证结果表明,该方法较传统面积插值法NME降低7%,NMB降低10%,RMSE降低1.54μg/m^(3),R2提高11%。该方法为排放清单的空间精细化提供了新的研究思路。