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一种构建空气健康指数的方法及其预测系统

1.本发明属于环境与健康检测技术领域,具体涉及一种构建空气健康指数(air health index,ahi)的方法及其预测系统。

背景技术:

2.大量研究表明,空气环境中的污染物(如pm
10
、pm
2.5
、so2、no2、o3、co等)和非适宜温度(高温或低温)是导致居民不良健康效应的重要危险因素。2019年《全球疾病负担研究》报告首次将非适宜温度列为独立的健康危险因素。该报告指出,2019年我国居民可归因于空气污染和非适宜温度的过早死亡分别高达185万和59万人,因而,实时向公众发布与空气污染和非适宜温度相关的空气环境健康风险,对于促进环境健康管理和保护敏感人群具有重大意义。
3.目前,包括我国在内的世界主流国家均采用空气质量指数(air quality index,aqi)进行与空气污染相关的公众健康风险交流。由于空气质量指数(aqi)的构建原理为分段线性函数,当污染物浓度低于某一限值时,即认为无健康危害,因此无法反映空气污染物与健康效应之间广泛存在的线性无阈值关系;此外,目前空气质量指数(aqi)只报告各个污染物分指数中的最大值,没有综合考虑多种污染物共同暴露对健康的影响。基于以上不足,本技术的研究团队利用空气污染与居民死亡风险之间的暴露反应关系系数在国内首次构建了空气质量健康指数(air quality health index,aqhi),用以预测多个空气污染物共同暴露时的健康风险。
4.虽然空气质量指数(aqi)和空气质量健康指数(aqhi)可以较好地反映空气污染及其健康风险,但二者均未考虑空气环境中的另外一种危险因素——不适宜温度,目前国内外尚未见有针对非适宜温度建立的健康风险预测指数。
5.由于现实生活中人们往往同时暴露于空气污染和非适宜温度这两类环境危险因素,因此有必要整合空气污染和非适宜温度的健康风险,基于现有技术的现状与缺陷,本技术的发明人拟提供一种综合健康风险预测指数,具体涉以一种构建空气健康指数的方法及其预测系统。

技术实现要素:

6.本发明的目的是基于现有技术的现状与缺陷,提供一种综合健康风险预测指数,具体涉以一种构建空气健康指数(ahi)的方法及其空气健康指数(ahi)预测系统。本发明能为生态环境和公共卫生相关部门在环境健康风险交流过程中提供一种便于推广且能综合反映空气环境健康风险的指数,用于某目标区域内空气环境综合健康风险的预测与交流。
7.本发明提供一种构建空气健康指数(ahi)的方法,该方法包括获取空气污染物和非适宜温度与居民急性不良健康结局之间的暴露反应关系系数、计算它们的超额健康风险、进行数学转换等;在上述方法的基础上,集成空气环境监测数据和暴露反应关系系数等,进一步构建目标区域的空气环境健康风险预测系统。本发明方法将各空气环境危险因
素的健康风险进行指数化,简明易懂,便于开展环境健康风险交流。
8.具体的,本发明的目的通过下述技术方案施现:首先,计算某时间段内目标区域中空气环境危险因素(包括空气污染物和非适宜温度)与居民不良健康结局(死亡、发病等可能相关健康结局)之间的暴露反应关系系数,或直接获取相关文献中的暴露反应关系系数作为替代,然后,分别以健康风险最低时的空气污染物浓度和温度为参考值,计算目标区域在某时间段内由空气污染物和非适宜温度(高温或低温)所致的综合超额健康风险,提取目标区域在某时间段内的最大空气环境综合超额健康风险,当目标区域内包括多个点位时,则以各点位的平均不良健康结局数为权重,计算各个点位由空气环境危险因素所致的最大加权平均超额健康风险,最后,依据该最大超额健康风险值,对目标区域在某时段内由空气环境危险因素所致的超额健康风险进行归一化处理,并将其转化为0

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+
的整数值,获得目标区域在该时间段的空气健康指数(ahi)。在上述方法的基础上,集成空气环境危险因素(空气污染物和不适宜温度)监测数据和相关暴露反应关系系数,形成空气健康指数(ahi)预测系统,在该系统中输入目标区域在某时间段的空气环境监测数据,即可获得对应的空气健康指数(ahi)值。在该预测系统中,空气健康指数(ahi)数值大小对应不同等级的健康风险。该系统在报告空气健康指数(ahi)值的同时能解释其对应的健康风险等级,并根据风险等级的高低提出不同的防护建议。
9.更具体的,本发明提供了一种构建空气健康指数(ahi)的方法,其包括步骤:1.获取某时间段内目标区域中空气环境危险因素(空气污染物和不适宜温度)与不良健康结局之间的暴露反应关系系数,1.1.空气污染物与不良健康结局之间的暴露反应关系系数通过分析某时间段内目标区域中空气污染物(如pm
10
、pm
2.5
、so2、no2、o3、co等)和不良健康结局(包括死亡、发病等可能相关健康结局)之间的暴露反应关系,获取目标区域中空气污染物与不良健康结局之间暴露反应关系系数();或直接获取相关文献中报道的暴露反应关系系数作为替代;本发明中,基于各个空气污染物之间的共线性,选取若干代表性空气污染物作为指示物,纳入空气健康指数(ahi)的构建;1.2.非适宜温度(高温或低温)与不良健康结局之间的暴露反应关系系数通过分析某时间段内目标区域中温度与不良健康结局(包括死亡、发病等可能相关健康结局)之间的暴露反应关系,获取目标区域发生该不良健康结局的风险最低时的温度即“最适宜温度”(),以及以“最适宜温度”为参考值时非适宜温度(高温或低温)与该不良健康结局之间的暴露反应关系系数(或);计算公式如下:
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(2)其中,为最适宜温度;和分别表示非适宜高温(温度高于“最适宜温度”)或低温(温度低于“最适宜温度”)与不良健康结局之间的暴露反应关系系数,即
温度相对
ꢀ“
最适宜温度”每增加或减少一个单位所引起的不良健康结局改变量;和分别表示与“最适宜温度”相比,该健康结局在极端高温或极端低温 暴露时的相对危险度。以上参数同样可从相关文献中直接获取;2.计算某时间段内目标区域的空气环境综合超额健康风险2.1. 空气污染物和非适宜温度(高温或低温)所致超额健康风险分别以目标区域发生不良健康结局的风险最低时的空气污染物浓度和温度为参考值,计算某时间段内目标区域因空气污染物和非适宜温度(高温或低温)所致超额健康风险er;计算公式如下:
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(3)其中,表示目标区域在t时段内因空气环境危险因素i所致超额健康风险; 为t时段内目标区域中空气环境危险因素i与不良健康结局之间的暴露反应关系系数,表示空气环境危险因素i每改变一个单位可引起的不良健康结局改变量,当t时段内的温度高于(或低于)“最适宜温度”时,温度的暴露反应关系系数为(或);为目标区域在t时段暴露于空气环境危险因素i的水平与0(i为指示空气污染物)或
ꢀ“
最适宜温度”(i为非适宜温度)之间的差值;2.2 空气环境综合超额健康风险计算某时间段内目标区域由空气污染物和非适宜温度所致超额健康风险之和,得到空气环境综合超额健康风险;
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(4)其中,为目标区域在t时段内的空气环境综合超额健康风险;p为空气环境健康危险因素i(包括多种指示空气污染物和非适宜温度)的总数;2.3. 空气环境最大综合超额健康风险分别计算目标区域在各“高温”(温度高于“最适宜温度”)和“低温”(温度低于“最适宜温度”)时段内的空气环境综合超额健康风险的最大值;当研究区域内有多个点位时,则分别提取各点位在“高温”(或
ꢀ“
低温”)时段内的平均不良健康结局数,计算各点位在该时段内的空气环境最大综合超额健康风险的加权平均值;计算公式如下:
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(5)其中,c为目标区域在“高温(或低温)”时段内的空气环境最大综合超额健康风险;表示目标区域的点位j在t时段内的空气环境综合超额健康风险;q表示该点位内
ꢀ“
高温(或低温)”时段的总数;为目标区域的点位j在“高温(或低温)”时段内的平均不良健康结局数;本发明中,根据目标区域内不同点位的平均不良健康结局数,计算目标区域内空
气环境最大综合超额健康风险的平均水平,可避免空气污染程度高或温度极端的点位的不适当加权,能实现对研究时期内目标区域整体空气健康风险的准确评估;3. 空气环境综合超额健康风险的归一化及指数化以目标区域的空气环境最大综合超额健康风险为依据,对目标区域在某时间段内的空气环境综合超额健康风险进行归一化处理,并将其转化为0

10
+
的整数,即为空气健康指数(ahi);计算公式如下:
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(6)其中,为目标区域在t时段的空气健康指数(ahi);表示目标区域在该时段由空气环境危险因素所致综合超额健康风险;当目标区域在该时段的温度高于(或低于)“最适宜温度”时,c为上述步骤2.2.中“高温”(或“低温”)时段内的空气环境最大综合超额健康风险。
10.进一步,本发明提供了空气健康指数(ahi)预测系统,本发明基于上述构建空气健康指数(ahi)的方法,构建了一种空气健康指数(ahi)预测系统,其构成主要包括:1. 数据收集模块1)用于获取某时间段内目标区域中空气污染物(如pm
10
、pm
2.5
、so2、no2、o3、co等)和非适宜温度(高温或低温)与健康结局(包括死亡、发病等可能相关健康结局)之间的暴露反应关系系数);2)用于获取某时间段内目标区域中发生该不良健康结局风险最低时的温度即“最适宜温度”();3)用于获取某时间段内目标区域各点位不良健康结局数()数据来源包括:

某时段内目标区域中空气污染物及温度与不良健康结局之间的暴露反应关系资料;

直接借用相关文献中报道的参数值;2. 算法运行模块用于根据目标区域在某时间段的空气污染物及温度监测资料(x
it
)计算该时间段内的空气环境综合超额健康风险();所用公式如下:
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(3)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(4)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(5)表示目标区域在t时段内因空气环境危险因素i所致超额健康风险; 为t时段内目标区域中空气环境危险因素i与不良健康结局之间的暴露反应关系系数;为目标区域在t时段暴露于空气环境危险因素i的水平与0(i为指示空气污染物)或
ꢀ“
最适宜温
度”(i为非适宜温度)之间的差值;表示目标区域的点位j在t时段内的空气环境综合超额健康风险;q表示该点位内
ꢀ“
高温(或低温)”时段的总数;为目标区域的点位j在“高温(或低温)”时段内的平均不良健康结局数;c为目标区域在“高温(或低温)”时段内的空气环境最大综合超额健康风险;3. 指数预测模块用于将目标区域在某时间段内的空气环境综合超额健康风险转化为空气健康指数(ahi),向公众发布相应空气环境健康风险,并提出防护建议;转化公式如下:
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(6)对上式中所得空气健康指数(ahi)进行四舍五入处理,得到0

10
+
的整数。
11.本发明的空气健康指数(ahi)数值大小将对应不同的健康风险等级。
12.本发明所构建的预测系统在报告空气健康指数(ahi)时,将同步解释目标区域在该时段内的空气环境健康风险,并依据健康风险等级的高低提出针对性的防护建议,如不同程度地减少户外活动等。
13.本发明将暴露于空气环境危险因素造成的综合健康风险转化为整数形式的指数,简明扼要,方便与公众进行日常风险交流。本发明所构建的空气健康指数(ahi)不仅考虑了空气污染对人群健康的不良影响,更是率先纳入了非适宜温度(高温和低温)的健康风险,并且采用加权算法,综合了多种空气环境危险因素共同暴露的健康风险。基于本发明的方法和风险预测平台,可以更加全面反映空气环境危险因素(空气污染和/或温度)对于公众健康的潜在影响,并提出有针对性的防护建议。
14.本发明较现有技术的优点在于:既往的环境风险指数,例如空气质量指数(aqi)和空气质量健康指数(aqhi),仅仅考虑了空气污染物对健康的影响,但是空气污染水平低且高温(例如热浪)或者低温(例如寒潮)的情况下仍然会对公众健康造成不良影响,若采用既往的环境风险指数进行预测则会显著低估这种情景下空气环境因素对公众的健康风险;本发明的空气健康指数(ahi)则可以全面反映空气污染和/或非适宜温度的综合不良健康效应,在环境健康风险交流中具有重要的应用价值。
附图说明
15.图1为空气健康指数(ahi)构建方法流程图。
16.图2为空气健康指数(ahi)预测系统构成图。
具体实施方式
17.实施例1 构建空气健康指数(ahi)方法和预测系统本实施例中利用我国多城市数据构建空气健康指数(ahi)的预测系统,其中以空气环境因素所致公众死亡风险的预测为例。
18.1.数据收集模块分别收集各城市在某时段内的空气污染物(包括pm
10
、pm
2.5
、so2、no2、o3、co等)和温
度暴露数据,以及该时段内各城市的死亡资料,获取空气环境因素i与死亡之间的暴露反应关系系数();1.1. 空气污染物与死亡率之间的暴露反应关系系数1)分析该时段各城市各污染物浓度与死亡率之间的暴露反应关系,并使用多元meta回归汇总,得到多城市中各污染物与死亡率之间暴露反应关系系数的平均值β;2)灵敏度分析结果显示pm
2.5
、no2和o3在双污染物模型中依然具有显著效应,因此将这三种污染物作为指示物纳入空气健康指数(ahi)的构建,其β值分别为0.00213、0.000694和0.000100;1.2. 非适宜温度(高温或低温)与死亡率的暴露反应关系系数1)分析该时段各城市温度与死亡率之间的暴露反应关系,并使用多元meta回归汇总,得到多城市的平均暴露反应关系;2)分别以多城市中最高温度和最低温度的均值为上、下界,绘制温度在多城市平均水平上的e

r曲线。曲线呈倒“j’型,=22.8℃,且22.8℃左、右两侧的e

r曲线均呈近似线性上升;3)根据多城市平均温度的分布,将与分别定义为多城市平均温度的第2.5百分位数和第97.5百分位数,得到=29.0℃,=

1.4℃。以22.8℃为基准计算和的死亡相对危险度,得到=1.16,=1.68。由于e

r曲线在22.8℃两侧均呈近似线性,因此按照线性方式转换,求得, ;2. 算法运行模块2.1. 空气环境综合超额死亡风险1)输入城市j在t时段的,、以及暴露水平,进行以下计算:当<22.8℃时(归为“低温”时段),城市j在t时段的空气环境综合超额死亡风险为:。
19.当>22.8℃时(归为“高温”时段),城市j在t时段的空气环境综合超额死亡风险为:。
20.将以上危险因素的暴露数据更换为多城市平均水平:、、和,则得到多城市在t时间段内的空气环境综合超额死亡风险();2)空气环境最大综合超额死亡风险
分别提取“低温”时段和“高温”时段城市j的平均死亡人数(),对相应时段内空气环境综合死亡风险的最大值进行加权;计算公式如下:求得“低温”时段和“高温”时段因空气环境危险因素所致最大超额死亡风险(c)分别为65.2和19.1;3.指数预测模块依据多城市的空气环境最大综合超额死亡风险(c),对多城市在某时间段内的空气环境综合超额死亡风险()进行归一化处理,并将其转化为0

10
+
的整数即为目标区域在该时间段内的空气健康指数(ahi);计算公式如下:当温度<22.8℃时,提取c=65.2:当温度>22.8℃时,提取c=19.1:对上述所求空气健康指数(ahi)进行四舍五入取整处理,即可用于风险交流。
21.本发明中,依据空气健康指数(ahi)数值将目标区域的健康风险划分为多个等级。预测系统在报道目标区域在某时间段内的空气健康指数(ahi)的同时解释其所对应的健康风险大小,并依据风险等级的高低提出针对性的防护建议,如不同程度减少户外活动等,用以保护脆弱人群。
22.实施例2空气健康指数(ahi)与空气质量指数(aqi)和空气质量健康指数(aqhi)对健康风险预测能力的比较同样以多城市空气环境因素所致公众死亡风险的预测为例进行说明。
23.1.指数构建公式1) 多城市在某时段的空气健康指数(ahi)计算公式参见上述实施例1中的指数预测模块;2) 多城市空气质量健康指数(aqhi)构建原理与上述ahi构建原理相同,区别是只考虑空气污染物的健康风险,参考实施例1多城市中空气污染物的最大综合超额死亡风险c=13.2,因此构建多城市在某时段的空气质量健康指数(aqhi)公式如下:最终报告的空气质量健康指数(aqhi)为整数形式;3)空气质量指数(aqi)的构建原理为分段线性函数,对各污染物而言其分指数计算公式如下:
其中,表示污染物p的空气质量分指数;表示污染物p的浓度;表示aqi对应的浓度限值表中与相近的高位值;表示浓度限值表中与相近的低位值;表示浓度限值表中与对应的空气质量分指数;表示浓度限值表中与对应的空气质量分指数;将各污染物分指数保留至整数位,取其中的最大者即为目标区域aqi;2. 死亡风险预测能力比较本实施例将通过计算两个模拟场景下的空气健康指数(ahi)与空气质量指数(aqi)和空气质量健康指数(aqhi),比较其预测健康风险的能力大小;场景一:夏季高温,pm
2.5
污染水平较低,o3污染水平较高,举例:当温度为28℃时, pm
2.5
、no2和o3的日均值分别是25μg/m3、20μg/m3和100μg/m3。
24.1)空气健康指数(ahi)四舍五入得ahi=8,对应较高风险等级。防护建议:脆弱人群应避免高强度、长时间的户外锻炼,一般人群应尽量减少户外活动;2)空气质量健康指数(aqhi)四舍五入得到,对应较低风险等级。防护建议:极少数异常脆弱人群应减少户外活动;3)空气质量指数(aqi)查表得:当pm
2.5
浓度为25μg/cm3时,其对应的浓度限值为=0mg/cm3,=0.035 mg/cm3,其对应的aqi限值=0,=50;当no2浓度为20μg/cm3时,其对应的浓度限值为=0mg/cm3,=0.040mg/cm3,其对应的aqi限值=0,=50;当o3浓度为100μg/cm3时,其对应的浓度限值为=0mg/cm3,=0.160mg/cm3,其对应的aqi限值=0,=50。因此分别有:,取整为36;;,取整为31;
,得出空气质量指数为一级,空气质量为优。防护建议:各类人群可正常活动;在该场景下,依据空气质量指数(aqi)预警为空气质量优,根据空气质量健康指数(aqhi)预警为低风险,根据本研究的空气环境健康指数(ahi)预警为高风险。空气环境健康指数(ahi)所建议的防护措施对脆弱人群和一般人群具有更强的保护作用。
25.场景二:冬季低温,pm
2.5
污染水平较高,o3污染水平较低。
26.举例:当温度为4℃时, pm
2.5
、no2和o3的日均值分别是70μg/cm3、35μg/cm3和65μg/cm3。
27.1)空气健康指数(ahi)四舍五入得ahi=8,对应较高风险等级。防护建议:脆弱人群应避免高强度、长时间的户外锻炼,一般人群应尽量减少户外活动;2)空气质量健康指数(aqhi)四舍五入得到,对应较低风险等级。防护建议:脆弱人群应减少高强度、长时间的户外活动;3)空气质量指数(aqi)查表得:当pm
2.5
浓度为70μg/cm3时,其对应的浓度限值为=0.035 mg/cm3,=0.075 mg/cm3,其对应的aqi限值=50,=100;当no2浓度为35μg/cm3时,其对应的浓度限值为=0mg/cm3,=0.040mg/cm3,其对应的aqi限值=0,=50;当o3浓度为65μg/cm3时,其对应的浓度限值为=0mg/cm3,=0.160mg/cm3,其对应的aqi限值=0,=50;因此分别有:,取整为94;,取整为44;,取整为20;,得出空气质量指数为二级,空气质量为良;防护建议:极少数异常脆弱人群应减少户外活动;在该场景下,依据空气质量指数(aqi)预警为空气质量良,根据空气质量健康指数
(aqhi)预警为较低风险,根据本研究的空气健康指数(ahi)预警为较高风险。空气环境健康指数(ahi)所建议的防护措施对脆弱人群和一般人群具有更强的保护作用。
28.上述结果显示,当目标区域的空气污染物浓度水平不超过特定范围时,无论温度高低,空气质量指数(aqi)与空气质量健康指数(aqhi)所指示的健康风险均处于较低水平;而空气健康指数(ahi)可分别在高温或低温时作出较强的预警反应。既往研究表明,热浪和寒潮都会对居民健康造成显著不良影响,因此,即使污染物浓度处于较低水平,非适宜温度的健康风险也应引起居民的重视;结果表明:本发明的空气健康指数(ahi)预测健康风险的能力较空气质量指数(aqi)和空气质量健康指数(aqhi)更全面、更准确、更强。

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