珠三角地区PM_(2.5)浓度估算及其健康效应评估

编号 zgly0001742097

文献类型 期刊论文

文献题名 珠三角地区PM_(2.5)浓度估算及其健康效应评估

作者 蔡清楠  车扬子  孙凌瑜  田佳欣  房德琳  陈彬  罗明 

作者单位 北京师范大学地理科学学部  中山大学地理科学与规划学院  武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室  中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室  北京师范大学环境学院 

母体文献 生态学报 

年卷期 2021,41(22)

页码 8977-8990

年份 2021 

分类号 F12 

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 

文摘内容 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。