基于源导向空气质量模型的长三角地区精细化颗粒物暴露评估研究

Yangtze-River Delta (YRD) region has been experiencing extreme air pollution characterized by fine particulate matter and ozone. Air pollution has been identified as a threat to public health. Epidemiological studies are required in this region to identify the compositions, sources and sizes of particulate matter that are most responsible for the observed health effects. Detailed exposure data is the base of understanding the injury mechanisms of particulate matter health effects. The source-oriented UCD air quality model provides particulate matter concentration of more than 50 chemical compositions, source contributions from over 10 sources, and more than 5 size ranges with high spatial and temporal resolutions. Thus, it can provide enhanced exposure assessment for epidemiological studies. This project proposes for the first time to investigate the population exposure to particulate matter components, sources, and sizes in YRD using a source-oriented model that will be developed on the basis of the UCD air quality model. The temporal variations in the particulate matter exposures will be investigated. The resultswill promote the exposure assessment studies in China and provide an enhanced exposure dataset to support further epidemiological studies to improve our understanding of particulate matter health effects.

长三角地区以细颗粒物和臭氧为特征的大气复合污染非常严重，对公众健康造成重要影响。我国亟需本土化的流行病学研究，甄别与健康效应最相关的颗粒物的组分、来源和粒径范围。精细化的颗粒物暴露评估是研究颗粒物的健康影响机制的基础。开发和应用源导向UCD空气质量模型能够提供高时空分辨的、50多种化学组分、10余种污染来源及5种以上粒径分布的颗粒物浓度，提高颗粒物暴露评价的精细度。本项目将基于UCD模型开发本土化的源导向空气质量模型，并应用对长三角地区2010-2015年间的颗粒物暴露进行评估，详细分析该地区不同人群对不同组分、不同来源、不同粒径范围的颗粒物暴露水平以及时空分布特征。本项目将建立基于空气质量模型进行细致化颗粒物暴露评估的方法，创建可用于其它流行病学研究的颗粒物典型暴露数据，为进一步研究颗粒物的短期和长期健康危害机制提供基础数据。

暴露于高浓度的PM2.5会增加心血管和肺部等疾病的过早死亡率，准确的健康暴露评估是研究中国空气污染健康影响的基础。化学传输模型已被广泛应用于提供空气污染物的空间分布等信息，而排放清单和模式分辨率的不确定性对空气质量的预测有着重要影响。本研究验证了多种排放清单的模拟性能，并使用WRF/CMAQ模型系统对中国2013年来自不同源的PM2.5的健康影响进行了分析。广义线性模型用于研究上海地区2013-2015年PM2.5组分暴露的健康风险，此外还探讨了WRF/CMAQ模式分辨率对空气质量模拟及相关健康评估的影响。研究发现，将多个人为源清单的模拟结果按一定加权因子进行集成，会显著提高模型预测的准确性，如单个清单模拟的中国2013年60个城市的PM2.5平均分数偏差（MFB）和平均分数误差（MFE）为：-0.25～-0.16和0.26～0.31，而集成预测值的MFB为-0.11，MFE为0.24，皆优于单个清单的模拟性能。工业源和居民源是导致中国2013年PM2.5暴露过早死亡的两个主要来源，分别导致0.40（30.5％）和0.28（21.7％）百万的过早死亡。在高PM2.5暴露过早死地区，需要将PM2.5进一步降低至15 µg/m3才能有显著的改善。对上海的污染物对死亡率滞后效应研究发现，在单一污染物模式下，PM2.5对全因死亡率有显著影响，10μg/m3的增加可导致全因死亡率增加0.68％。EC对上海市全因死亡率的影响最大，每增加10μg/m3，死亡率增加10.48％，其次是OC、NH4 +和SO42-。对于呼吸系统疾病的死亡率，EC、OC、NO3-和NH4 +均具有重大影响。分别使用1km、4km、12km和36km分辨率对南京市2016年空气质量进行模拟发现，高分辨率可模拟出更精确的污染物空间分布信息，PM2.5的人口加权浓度（PWC）与观测值相似，但O3的PWC明显大于观测值，表明南京市目前的监测站点能代表人口暴露PM2.5浓度，但对O3的人口暴露有所低估，模型分辨率可对PM2.5和O3暴露引起的过早死评估分别产生约6%和超过20％的影响。