超大城市高温暴露剂量测度及公共健康危害风险评估
发布时间:2021-06-07 12:13
城市居民日常通勤活动的环境暴露,对城市社会发展与居民的公共健康起重要作用,随着城市化进程持续发展,市区的温度不断上升,给城市居民带来了严重的高温暴露风险.本文基于环境健康风险评估模型,以北京市六环作为研究对象,采用2017年7月10日Landsat 8遥感卫星影像反演地表温度数据,结合地铁站点、建筑布局POI(Point of Interest)数据、北京市交通调查数据,测量居民步行及自行车通勤高温暴露剂量,并分析其空间分布特征.结果表明:(1)整体上,北京市六环内中心城市高温暴露剂量较低,城市外围高温暴露剂量较高;步行通勤高温暴露强度整体高于自行车,分别占67.57%和51.31%.(2)步行与自行车高温暴露强度在六环至五环内最高;步行高温暴露风险区面积在五环以内大于自行车;自行车无风险区面积在四环至三环、三环至二环大于步行.(3)中风险、高风险区沿地铁线呈放射状,最小风险、低风险区沿地铁线呈星型放射状.
【文章来源】:河南大学学报(自然科学版). 2020,50(06)
【文章页数】:9 页
【部分图文】:
研究区域
采用Landsat 8卫星影像进行气温反演,基于北京市360个气象站点数据建立回归方程,得到北京市2017年7月10日平均气温图(见图2)和各温度区间面积表(见表2).由图2和表2可知,29~32 ℃高温面积、28~29 ℃次高温面积、27~28 ℃中温面积,分别占研究区面积的14.4%、24.3%、25.7%,中高温区间面积大于低温区间.从空间格局分析,平均气温分布具有明显的空间层次结构,即高温区在城市中心集中分布,城市外围斑块状分布.受北京地形影响,西北部为山区,东南部为平原,植被覆盖和海拔高度对温度产生低温影响,因此高温区域位于城市中南部.受人口密度分布影响,城区向郊区人口分布密度呈逐渐下降趋势,人为热产生量呈现由中心向外衰减,导致高温集中分布在人口密集区域.表2 各温度区间面积Tab.2 Area of each temperature range 温度/℃ 24~26 26~27 27~28 28~29 29~32 面积/km2 320.58 570.97 642.65 606.28 359.52 百分比/% 12.8 22.8 25.7 24.3 14.4
步行通勤平均暴露强度分布
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于GWR的中国城市用地扩张驱动力差异性研究[J]. 陈万旭,李江风,熊锦惠,张桀滈. 河南大学学报(自然科学版). 2018(05)
[2]基于Landsat 8 TIRS的地表温度反演算法对比分析[J]. 岳辉,刘英. 科学技术与工程. 2018(20)
[3]高温热浪的健康效应:从影响评估到应对策略[J]. 黄存瑞,何依伶,马锐,苏亚男. 山东大学学报(医学版). 2018(08)
[4]高温热浪暴露风险评价——以内蒙古包头市为例[J]. 同丽嘎,李雪铭,斯琴,张靖. 干旱区地理. 2017(02)
[5]地表温度反演的算法综述[J]. 朱贞榕,程朋根,桂新,腾月,童成卓. 测绘与空间地理信息. 2016(05)
[6]高温热浪对人类健康影响的研究进展[J]. 冯雷,李旭东. 环境与健康杂志. 2016(02)
[7]环境健康风险评估方法 第四讲 暴露评估(续三)[J]. 杜艳君,莫杨,李湉湉. 环境与健康杂志. 2015(06)
[8]环境健康风险评估方法 第三讲 剂量-反应关系评估(续二)[J]. 张翼,杜艳君,李湉湉. 环境与健康杂志. 2015(05)
[9]转化医学研究中临床研究受试者风险等级评估[J]. 王瑾,范贞. 中国研究型医院. 2015(02)
[10]北京市热环境时空分异与区划[J]. 乔治,田光进. 遥感学报. 2014(03)
本文编号:3216554
【文章来源】:河南大学学报(自然科学版). 2020,50(06)
【文章页数】:9 页
【部分图文】:
研究区域
采用Landsat 8卫星影像进行气温反演,基于北京市360个气象站点数据建立回归方程,得到北京市2017年7月10日平均气温图(见图2)和各温度区间面积表(见表2).由图2和表2可知,29~32 ℃高温面积、28~29 ℃次高温面积、27~28 ℃中温面积,分别占研究区面积的14.4%、24.3%、25.7%,中高温区间面积大于低温区间.从空间格局分析,平均气温分布具有明显的空间层次结构,即高温区在城市中心集中分布,城市外围斑块状分布.受北京地形影响,西北部为山区,东南部为平原,植被覆盖和海拔高度对温度产生低温影响,因此高温区域位于城市中南部.受人口密度分布影响,城区向郊区人口分布密度呈逐渐下降趋势,人为热产生量呈现由中心向外衰减,导致高温集中分布在人口密集区域.表2 各温度区间面积Tab.2 Area of each temperature range 温度/℃ 24~26 26~27 27~28 28~29 29~32 面积/km2 320.58 570.97 642.65 606.28 359.52 百分比/% 12.8 22.8 25.7 24.3 14.4
步行通勤平均暴露强度分布
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于GWR的中国城市用地扩张驱动力差异性研究[J]. 陈万旭,李江风,熊锦惠,张桀滈. 河南大学学报(自然科学版). 2018(05)
[2]基于Landsat 8 TIRS的地表温度反演算法对比分析[J]. 岳辉,刘英. 科学技术与工程. 2018(20)
[3]高温热浪的健康效应:从影响评估到应对策略[J]. 黄存瑞,何依伶,马锐,苏亚男. 山东大学学报(医学版). 2018(08)
[4]高温热浪暴露风险评价——以内蒙古包头市为例[J]. 同丽嘎,李雪铭,斯琴,张靖. 干旱区地理. 2017(02)
[5]地表温度反演的算法综述[J]. 朱贞榕,程朋根,桂新,腾月,童成卓. 测绘与空间地理信息. 2016(05)
[6]高温热浪对人类健康影响的研究进展[J]. 冯雷,李旭东. 环境与健康杂志. 2016(02)
[7]环境健康风险评估方法 第四讲 暴露评估(续三)[J]. 杜艳君,莫杨,李湉湉. 环境与健康杂志. 2015(06)
[8]环境健康风险评估方法 第三讲 剂量-反应关系评估(续二)[J]. 张翼,杜艳君,李湉湉. 环境与健康杂志. 2015(05)
[9]转化医学研究中临床研究受试者风险等级评估[J]. 王瑾,范贞. 中国研究型医院. 2015(02)
[10]北京市热环境时空分异与区划[J]. 乔治,田光进. 遥感学报. 2014(03)
本文编号:3216554
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