张亮林,潘竟虎

全球PM2.5人口暴露风险时空格局

张亮林,潘竟虎*

(西北师范大学地理与环境科学学院,甘肃 兰州 730070)

基于PM2.5遥感数据和人口格网数据,利用污染物人口暴露风险模型、Theil-Sen Media和Mann-Kendall等方法,分析了2000～2016年全球PM2.5人口暴露风险时空分布特征,并识别出暴露高风险区域.结果表明,PM2.5遥感数据和人口格网数据可以客观地评价暴露风险程度.全球PM2.5平均浓度在各大洲差异显著,PM2.5污染的高值区域主要分布在东亚、南亚和东南亚.PM2.5质量浓度的多年平均值从高到低分别是亚洲14.7μg/m3、非洲8.1μg/m3、欧洲8.03μg/m3、南美洲5.69μg/m3、北美洲4.41μg/m3和大洋洲1.27μg/m3.2000～2016年,全球PM2.5人口暴露风险在宏观尺度上呈逐渐减少的趋势,而在区域内则呈现出差异性.空间上,全球PM2.5人口暴露风险各大洲从高到低依次为亚洲5.94、非洲0.62、欧洲0.45、南美洲0.32、北美洲0.27和大洋洲0.01.时间上,2000～2016年,亚洲和非洲PM2.5人口暴露风险呈增长趋势,欧洲和北美洲呈减少趋势,大洋洲和南美洲变化幅度较小.

PM2.5；人口暴露风险；时空变化；全球

空气污染暴露(Air Pollution Exposure)是指个体居民与空气污染物直接接触使其暴露在空气污染中的状态或过程[1].研究表明,细颗粒物(PM2.5)是最致命的空气污染形式,也是造成全球非传染性疾病的主要原因[2].2017年全球疾病负担(Global Burden of Disease, GBD)研究表明[3],环境颗粒物(PM)污染导致全球约294万人死亡,其中约35.47%发生在东南亚、东亚和大洋洲,是造成死亡负担的第八大主要风险因素.PM2.5空气污染对健康的影响并没有在所有公民之间平等分享,在全球范围内,与PM2.5空气污染相关的健康风险……