评估人口暴露于环境空气污染的方法概述

更新后的世卫组织空气质量指南有何影响 ？哪些方法可以检查空间变异性 ？什么方法评估时间变异性 ？一个国家如何开始监测 ？各国如何监测空气污染趋势 ？如何评估政策的影响 ？高空气污染和少量参考监测器如何影响国家 ？评估人口环境暴露的方法概述空气污染 评估人口环境暴露的方法概述空气污染 评估人口暴露于环境空气污染的方法概述ISBN 978 - 92 - 4 - 007349 - 4 (电子版) ISBN 978 - 92 - 4 - 007350 - 0 (印刷版)© 世界卫生组织 2023保留部分权利。本作品可根据知识共享署名 - 非商业 - ShareAlike 3.0 IGO 许可 (CC BY - NC - SA 3.0 IGO; https: / / creativecommons. org / licenses / by - nc - sa / 3.0 / igo) 获得。根据本许可的条款，您可以出于非商业目的复制，重新分发和改编作品，前提是该作品被适当引用，如下所示。在使用这项工作时，不应建议世卫组织认可任何特定的组织、产品或服务。不允许使用 WHO 徽标。如果您改编作品，则必须在相同或等效的 Creative Commos 许可下许可您的作品。如果您创建此工作的翻译，则应在建议的引文中添加以下免责声明 ： “此翻译不是由世界卫生组织 （ WHO ） 创建的。世卫组织对本翻译的内容或准确性概不负责。英文原版应为装订正版。 "与许可证引起的争议有关的任何调解均应按照世界知识产权组织的调解规则进行 （ http: / / www. wipo. int / amc / en / mediation / rules / ） 。建议引用。评估人口暴露于环境空气污染的方法概述。日内瓦 ： 世界卫生组织 ； 2023 。许可证 ： CC BY - NC - SA 3.0 IGO 。出版编目 (CIP) 数据。CIP 数据见 http: / / apps. who. int / iris 。销售、权利和许可。要购买世卫组织出版物 ， 请参见 ht tps: / / www. who. int / publica tions / book - orders 。要提交商业用途请求以及关于权利和许可的查询 ， 请参见 ht tps: / / www. who. int / c opserve 。第三方材料。如果您希望重复使用本作品中属于第三方的材料 ， 如表格、图形或图像 ， 您有责任确定该重复使用是否需要许可 ， 并获得版权所有者的许可。因侵犯作品中任何第三方拥有的组件而导致索赔的风险完全由用户承担。一般免责声明。本出版物中使用的名称和材料的介绍并不意味着世卫组织就法律地位发表任何意见任何国家、领土、城市或地区或其当局的边界或边界的划定。地图上的虚线表示可能尚未完全一致的近似边界线。提及特定公司或某些制造商的产品并不意味着它们得到世卫组织的认可或推荐 ， 而不是未提及的其他类似性质的产品。除错误和遗漏外 ， 专有产品的名称以首字母大写字母区分。世卫组织已采取一切合理的预防措施来核实本出版物所载信息。然而 ， 发布的材料在没有任何明示或暗示保证的情况下分发。解释和使用材料的责任在于读者。在任何情况下 ， 世卫组织均不对因使用材料而造成的损害负责。封面插图: Blossom + © Unsplash ContentsSummaryviiChapter 1Introduction21.1 污染物的常见来源及其对健康的影响 2颗粒物 2Chapter 2评估人口暴露于环境空气时应考虑的因素污染6Chapter 3监测环境空气污染和评估人口的方法概述暴露103.13.1.13.1.23.1.3个人直读仪表 123.1.4参考级监视器 133.1.5遥感卫星仪器 153.2空气质量模型估计 163.2.1土地利用回归模型 163.2.2色散模型 183.2.3化学输运模型 193.2.4机器学习模型 203.2.5地质统计数据融合模型 223.3空气污染测量和建模方法摘要 25Chapter 4超越人口加权的空气污染暴露暴露悬殊28Chapter 5Conclusion325.1前进的道路 325.2未来改进的领域 32附件:空气质量技术规范和 / 或操作原则测量和型号41iii 术语表化学输运模型 ：一种复杂的大气模型 ， 使用排放清单 ， 气象数据以及复杂的气体 ， 粒子和多相反应机制来估算地面上的空气污染物浓度。色散模型:通过将排放清单与地形和气象数据相结合 ， 以绘制污染羽流的散布图 ， 估算地面空气污染水平。暴露:污染物浓度与人接触该污染物的时间的乘积。地质统计数据融合模型 ：是指在统计框架内结合多种测量 (如卫星和参考监测仪) 和建模 (化学输运模型、土地利用回归模型) 方法来估计空气污染水平的模型。土地利用回归模型:一种统计回归模型 ， 通过绘制污染物测量值与这些测量值周围的土地利用实践之间的关系来估算地面空气污染。低成本传感器 ：本文中的低成本通常是指进行测量所需的基本感测分析部件 (传感器) 的成本, 并且不反映使用传感器系统的总操作成本。机器学习算法 ：数学模型 ， 它映射训练数据集和测试数据集之间的关系 ， 以发现数据中嵌入的基本模式并预测新数据。被动扩散采样器:指通过被动扩散吸收污染物的材料。这些采样器需要化学分析来得出污染物浓度。个人直读仪表:便携式和 / 或可穿戴式监视器 ， 以高时间分辨率以相当好的精度测量特定污染物。这些仪器有时使用与参考级仪器相似的操作原理。它们通常用于职业健康和安全评估。参考级监控器:以高时间分辨率高精度测量特定污染物的仪器。这些仪器基于特定污染物的标准化操作原理。它们通常由政府机构使用 ， 以确保符合法规要求。时间集成数据 ：监视时间段的单次测量。时间分辨数据:基于用户特定频率的跨监视时间段的多个测量。iv Acknowledgements本文件由 Kerolyn Shairsingh 编写 ， Sophie Gumy 和 Pierpaolo Mudu （ 世界卫生组织环境、气候变化和卫生部 ） 提供了投入和技术监督。Fracesco Forastiere 和 Michal Krzyzaowsi （ 大不列颠及北爱尔兰联合王国帝国学院 ） 提供了对本报告的贡献和评论 ； Lidia Morawsa （ 昆士兰科技大学 ，澳大利亚 ） ； 以及全球空气污染与健康技术咨询小组的成员 ： Dayaa Agdelo Casta ñ eda 美国联合大学 （ 哥伦比亚北大学 ） ； Kofi Amegah （ 加纳海岸角大学 ） ； Jill Bamgarter （ 加拿大麦吉尔大学 ） ； Bertrad Bessaget，Erico Pisoi 和 Philippe Rashette 'Idstrial （ 欧洲委员会联合研究中心 ） ；美国 ） ； 智宁 （ 香港科技大学，中国香港特别行政区 ） ； 理查德 · 佩尔蒂尔 （ 美国马萨诸塞州大学 ） ； Ajay Pillarisetti （ 加州大学伯克利分校 ，美利坚合众国 ） ； Jeifer Richmod - Bryat （ 美利坚合众国北卡罗来纳州立大学 ） ； Jaso West （ 美利坚合众国北卡罗来纳大学 ），Steve Yim （ 新加坡南洋理工大学 ） ； Ema Zahra （ 埃及环境事务局 ） 。世卫组织感谢清洁空气基金提供的财政支持。挪威政府也提供了支持 ， 这有助于完成这一产品。v 3缩写AOD气溶胶光学深度AQG空气质量指南CAMS哥白尼大气监测服务CCME加拿大环境部长理事会CEN欧洲标准化委员会CHEOS中国高分辨率对地观测系统CMAQ社区多尺度空气质量CO一氧化碳COPD慢性阻塞性肺疾病CTM化学输运模型DIMAQ空气质量数据集成模型ECMWF欧洲中期天气预报中心EEA欧洲环境署EMEP欧洲监测和评价方案EU欧洲联盟GEMS地球静止环境监测光谱仪GEOS - Chem戈达德地球观测系统化学输运模型GIS地理信息系统HEI健康影响研究所HIC高收入国家IFS综合预报系统IHD缺血性心脏病LCS低成本传感器LMIC低收入和中等收入国家LUR土地利用回归NASA美国国家航空航天局NCD非传染性疾病NH氨NO一氧化氮NOx氮氧化物NO2二氧化氮O3臭氧OMI臭氧监测仪PDRI个人直读仪PM2.5空气动力学直径小于 2.5 μ m （ 微米 ） 的颗粒物PM10空气动力学直径小于 10 μ m （ 微米 ） 的颗粒物PNC粒子数浓度ppb十亿分之几ppm百万分之几RMSE均方根误差SDG可持续发展目标TROPOMI对流层监测仪UFP超细颗粒环境署联合国环境规划署USEPA美国环境保护署VOC挥发性有机化合物WHO世界卫生组织XGB极端梯度提升vi Measurements遥感卫星最难以实施个人直读仪器参考级监控器低成本传感器地质统计数据融合被动式 Diusion 采样器机器学习化学运输分散度型号土地利用回归执行摘要暴露于空气污染是仅次于吸烟的第二大非传染性疾病 （ NCD ） 死亡原因。世卫组织估计 ， 2019 年有 670 万人过早死亡是由于直径小于 2.5 μ m （ 微米 ） 的颗粒物 （ PM ） 造成的环境和家庭空气污染 （ PM2.5).2021 年 ， 世卫组织发布了更新和更严格的空气质量指南 （ AQG ） ， 反映了最新证据 ， 表明空气污染与比以前公认的浓度更低的不良健康影响有关。2.5水平从 10 到 5 μ g / m3（ 世卫组织 ， 2021 年 ） 。为了支持世卫组织 AQG 的通过和实施，本文件总结了可用于估计地面空气污染物浓度的几种空气质量测量和建模方法，并提出了在不同时空尺度上监测环境空气污染的多种方法。这些方法对于估计人口暴露至关重要，可以将其定义为污染物浓度与人与该污染物接触的时间的乘积。空气质量测量和模型以复杂性 / 技术增加的顺序呈现，从最不复杂的开始。对于每种方法，都提供了简要说明，然后是其优点和局限性以及一些全球或区域应用示例。然后比较了每种监测方法的优缺点，然后简要讨论了暴露差异。Fig.ES1 按实施难度增加的顺序显示了测量和建模方法。值得注意的是，这些方法可以应用于城市、国家和全球，但没有一种方法是完美的。通常，由于模型需要测量以进行校准和验证，因此各国使用多种方法。图 ES1 监测空气质量的测量和建模方法注意 ： 最复杂的方法是最难实现的。评估人口暴露于环境空气污染的方法概述vii 在决定如何最好地发展或提高其空气污染监测能力时，各国可以在以下限制范围内评估实施的难易程度: 成本 (资本和运营) ； 人力 / 技术资源 ； 以及计算和能源需求。例如，一个没有监测的国家可以考虑设立一个参考级监测器，并用被动采样器补充这个监测器 (低成本、部署的人力资源低、无能源需求 ） 或低成本传感器 （ LCS ） （ 低资本成本但中等运营成本，用于校准和建模者专业知识的中等技术资源，大数据的低能耗但中等计算需求 ） 和分散建模 （ 中等资本成本，中等建模者专业知识，中等计算需求 ） 。监测网络稀疏的国家可以考虑增加其参考级监测器的密度，并开发本地校准的化学传输模型 （ CTM ） （ 中等资本成本，高建模专家，高计算需求 ） 。政策制定者和政府官员可以使用本文件中总结的可用方法来评估其国家的基准空气质量水平，并监测减少空气污染政策的进展。该文件可以进一步帮助官员制定空气质量监测和数据管理计划。它还有助于协助负责保护公众健康免受空气污染不利影响的国家和地方当局。理想情况下，每Nation should have access to at least one reference - grade monitor — opening the door to many other air quality methods. More importantly, no si