基于融合空气质量模拟与监测数据的颗粒物污染控制健康效益评估

发布时间：2020-05-09 20:42

【摘要】：近年来,工业化和城市化的快速发展,给各个国家以及地区带来了巨大的环境负荷,特别是PM_(2.5)污染,对人体健康造成了极大的负面影响。为减少PM_(2.5)污染和保护公众健康,中国国务院颁布了《大气污染防治行动计划》。珠江三角洲作为中国污染严重和人口众多的地区之一,由于《大气污染防治行动计划》的实施,在2013年至2015年期间PM_(2.5)浓度出现明显下降。为了评估空气质量改善带来的健康经济效益,本文基于合作研发的空气质量模拟与监测数据融合工具(Data Fusion)和美国环保署研发的健康效益评估工具(BenMAP-CE),构建了基于融合空气质量模拟与监测数据的污染控制健康效益评估体系。Data Fusion用来融合模型结果和监测数据,以得到更合理的空气质量网格数据,为BenMAP-CE提供输入文件。BenMAP-CE用来评估空气质量改善对人体健康的影响,并转化为经济效益。由此,该体系能够建立污染控制措施与治理目标、健康效益之间的关系,对大气污染防治政策的实施效果进行科学评估,或者优选出满足政策要求同时获得最大收益的控制措施。本文首先利用Data Fusion工具,结合监测数据的准确性和空气质量模型(CMAQ)结果的空间覆盖优势,得到可靠的PM_(2.5)网格化数据。使用融合后的网格化空气质量数据作为BenMAP-CE的输入,研究对珠三角地区在2013年到2015年间PM_(2.5)减排带来的健康经济效益。结果表明,珠三角地区的人口加权PM_(2.5)浓度从2013年的45μg·m~(-3)下降到2015年的34μg·m~(-3),降幅为24%,达到了国家二级标准(35μg·m~(-3))。由PM_(2.5)污染所致的过早死亡减少超过了3800例,其中,脑中风(stroke)占48%,缺血性心脏病(IHD)占35%,慢性阻塞性肺疾病(COPD)占10%和肺癌(LC)占7%,产生了约88亿元的经济效益。以上结果肯定了《大气污染防治行动计划》的重要作用,并鼓励持续推进更多有效的污染控制措施以保护公众健康。
【图文】：

流程图,监测数据,流程,模型

华南理工大学硕士学位论文合工具对其进行融合计算，得到新的 PM2.5浓度场。然后借助交叉验证（CV）方法校验不同融合算法的性能，选择对本研究最可靠的 PM2.5浓度场结果作为 BenMAP-CE 的空气质量输入数据；（3）最后，应用 BenMAP-CE，结合人口，发病率等数据，评估 2013 年到 2015 年之间，PM2.5减排给珠三角带来的健康和经济收益。技术路线如图 1-1 所示：

地图,监测站,模型,蓝色

第二章空气质量模型模拟体系围覆盖了整个珠三角地图（图 2-1-b）。模拟域垂直方向分层与 WRF 保持一致，即将地表至对流层顶划分为 20 层。模拟气相化学反应机理与气溶胶反应机理分别选取 CB-05和 AERO5 机理，外层 27km 区域的初始条件和边界条件使用 CMAQ 模型终点默认配置文件。中间 9km 和内层 3km 区域的边界条件有外层和中间层区域模拟产生。本研究选取 2013 年全年和 2015 年全年作为研究时段，以此分别得到 2013 年和 2015 年珠三角区域的空气质量数据。同时，，为减小初始条件对模拟结果的影响，本研究提前 5 天进行空气质量模拟。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：X51;X823

【参考文献】