基于多源数据的全球特大城市PM2.5长期变化特征及其对预期寿命影响的研究

The main source of Man-made PM2.5 emissions are combustion and dust. Long-term exposure of urban people to high PM2.5 concentrations can harm their health and even shorten their life expectancy. This study intends to select 33 global megacities with a population of over 10 million as typical regions. Based on multi-source data of PM2.5, population and health in a long time series, the PM2.5 dynamics in typical regions are studied, and the risk evaluation method of the impact of PM2.5 variations on the life expectancy of urban people is established. Firstly, the correlation between population density and PM2.5 is studied based on long time series data, and the spatial and temporal variation characteristics of PM2.5 in densely populated areas are given. Secondly, an integrated exposure model is used to quantitatively evaluate the distribution characteristics of human disease death risk and life expectancy loss under long-term exposure to high PM2.5 concentrations. Finally, the impacts of different PM2.5 pollution levels on resident distribution, diseases death risk and life expectancy loss are explored. The geographical modeling method is used to study the impact of PM2.5 pollution on urban residents’ health, which reveals the relationship between environmental protection and human health. Therefore, it provides necessary scientific reference for formulation of pollution prevention battle, implementation of health China strategy and other relevant urban planning.

人为排放PM2.5主要来自燃烧过程、粉尘扬尘等，城市人群长期暴露于高浓度PM2.5环境中，会对其健康造成危害，甚至缩短预期寿命。本研究拟选择人口超过1000万的33个全球特大城市为典型区域，基于长时间序列的PM2.5、人口、健康等多源数据，研究典型区域PM2.5动态变化，建立PM2.5变化趋势对城市人群预期寿命影响的风险评价方法。首先，利用长时间序列数据研究人口密度和PM2.5的相关性，并给出人口高度密集区PM2.5的时空变化特征。其次，采用集成的暴露反应模型，定量评估长期暴露在高浓度PM2.5环境下人类的疾病死亡风险及预期寿命损失的分布特征。最后，探索不同PM2.5污染等级对居民分布、疾病死亡风险及预期寿命损失的影响。通过地理建模方法研究PM2.5污染对城市人群健康的影响，揭示环境保护和人类健康之间的联系，为制定“污染防止攻坚战”和“实施健康中国战略”等相关城市规划等提供必要的科学参考。

PM2.5是一种严重的大气污染物，长期暴露于高浓度PM2.5环境中，会危害人类健康，缩短预期寿命。本研究选择人口超过1000万的33个全球特大城市为研究区，基于长时间序列、高空间分辨率的多源数据，分析了近二十年年全球33个特大城市不同人口密度区的PM2.5动态变化及其对人类健康的影响。研究发现人口稠密区的PM2.5高于人口密度适中地区和人口稀少地区，过去20年，33个特大城市暴露于高污染浓度的PM2.5的居民人数明显增长，总数大于3倍多。2019年，33个特大城市中有 322515例过早死亡归因于长期PM2.5污染。如果PM2.5污染治理达到WHO IT-1、IT-2、IT-3、IT-4和 AQG目标，则分别有30248、62989、128457、198462和322515例过早死亡归因于PM2.5污染是可以避免的。同时，也对《大气污染防治行动计划》的环境保护政策在中国三大城市群城区郊区的治理成效进行了定量评估，发现截至2020年，京津冀、长三角、珠三角三大城市群的PM2.5污染降幅分别超过既定目标的2倍、3倍、4倍，且城市地区的减少大于郊区。本研究加深了全球不同人口密度区的PM2.5污染的了解，对城区和郊区的环境保护等相关政策的制定提供了有针对性的参考。