大气污染对主观幸福感影响的量化分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71873059
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    49.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0313.人口劳动与健康经济
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

China is one of the most serious air pollution countries. Air pollution has a significant negative impact on people's subjective well-being (SWB), which seriously hampers the policy goal of building a harmonious society. It is a major problem to be solved to dig into the guidance relationship between air pollution and subjective well-being. The main challenge of current research is to improve the accuracy of the data matching between subjective well-being data and air pollution data and to eliminate interference from other driving factors to SWB. This project is to solve the above problems and launches the research from the following three aspects: 1. Using color image principle, the color information and air pollution prediction reaction model will be established; using visual perception experiment procedure non-air quality impact factors will be automatically removed, so as the goal of matching data of air pollution and subjective well-being at the real-time and location level will be achieved. 2. Based on the above models and methods, according to the characteristics of different social groups, by measuring people’s emotions (such as happiness, look forward to the future, anxiety, irritability, depression, pressure) changes at different air quality levels, the rules and trends of SWB with the air pollution will be revealed. 3. Considering 31 typical cities in China, the impact of air pollution on SWB of urban residents in China is further quantified. Combined with the corresponding air quality improvement targets, the results and efficiency of urban air pollution reduction measures and investment to improve the residents' life satisfaction will be calculated and compared.
中国是空气污染最为严重的国家,空气污染对人们的主观幸福感造成长期负面影响,严重阻碍构建和谐社会的政策目标。深入挖掘空气污染与主观幸福感制导关系,是亟待解决的重大问题。提高主观幸福感数据和空气污染数据匹配的精准度和排除其他因素干扰是当前研究的主要挑战。本项目以解决以上问题为立足点,从以下三方面展开研究:1.运用色彩影像原理,建立色彩信息与空气污染预测反应模型;利用视觉感知实验程序自动剔除非空气质量因素带来的影响,从而达到空气污染数据和主观幸福感数据的实时实地匹配。2.基于上述模型和方法,针对不同社会特征人群,通过测量人们在不同空气质量下的情绪(如快乐、忧虑、烦躁、压力等)的变化,来揭示我国城市居民的主观幸福感随空气污染变化的规律及趋势。3.对我国典型城市,进一步量化城市居民的心理健康受空气污染的影响。结合相应空气质量改善目标,核算并比较各城市大气污染减排措施对提高居民生活满意度的成果及效率。

结项摘要

针对低碳可持续发展及减缓空气污染的重大需求,立足于提升人们的主观幸福感,本项目顺利完成以下三个方面的研究:首先,完成多尺度分行业和能源类型的碳排放清单编制,并运用投入产出分析核算消费端碳排放数据,全面考虑责任分担问题;其次,基于碳排放清单,从国家层面、城市层面开展碳排放时空特征对比及驱动力的科学研究,搭建包容性福祉指数体系以评估城市可持续发展潜力;最后,建立颜色信息与空气质量模型,形成图像样本集,开展物理心理视觉实验,观察图像样本集并反馈感受。通过量化中国和英国受测者的主观幸福感和空气污染之间的关系,衡量其在不同空气质量下的情绪(如沮丧、恼怒、忧虑、快乐等)变化。研究发现受测者的主观幸福感随空气污染的加重而下降,且两者的关系呈现出非线性特征。在不同污染物浓度下,主观幸福感对空气质量恶化的敏感程度不同。本项目为科学指导减污降碳和提高人们的主观幸福感提供了详实的数据、指标和实验结果支撑。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Sustainable Development Pathways for Chinese Cities: An Assessment of the Advanced Inclusive Wealth Index
中国城市的可持续发展路径:高级普惠财富指数评估
  • DOI:
    10.1029/2022ef002695
  • 发表时间:
    2022-08
  • 期刊:
    Earth's Future
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qianyu Xue;Danyang Cheng;Yuan Li;Dabo Guan;Weichen Zhao
  • 通讯作者:
    Weichen Zhao
Japanese carbon emissions patterns shifted following the 2008 financial crisis and the 2011 Tohoku earthquake
2008 年金融危机和 2011 年东北地震后,日本碳排放模式发生了变化
  • DOI:
    10.1038/s43247-021-00194-8
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
    communications earth & environment
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Yin Long;Yoshikuni Yoshida;Qiaoling Liu;Dabo Guan;Heran Zheng;Yuan Li;Alex;ros Gasparatos
  • 通讯作者:
    ros Gasparatos
A psychophysical measurement on subjective well-being and air pollution
主观幸福感和空气污染的心理物理学测量
  • DOI:
    10.1038/s41467-019-13459-w
  • 发表时间:
    2019-11-29
  • 期刊:
    NATURE COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    16.6
  • 作者:
    Li, Yuan;Guan, Dabo;Tao, Shu
  • 通讯作者:
    Tao, Shu
The driving forces behind the change in energy consumption in developing countries
发展中国家能源消费变化的驱动力
  • DOI:
    10.1088/1748-9326/abde05
  • 发表时间:
    2021-05-01
  • 期刊:
    ENVIRONMENTAL RESEARCH LETTERS
  • 影响因子:
    6.7
  • 作者:
    Li, Shuping;Meng, Jing;Guan, Dabo
  • 通讯作者:
    Guan, Dabo
Decomposing Driving Forces of Carbon Emission Variation—A Structural Decomposition Analysis of Japan
碳排放变化驱动力分解——日本的结构分解分析
  • DOI:
    10.1029/2021ef002639
  • 发表时间:
    2022-04
  • 期刊:
    Earth's Future
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yuan Li;Liqiao Huang;Yangchun Bai;Yin Long
  • 通讯作者:
    Yin Long

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其他文献

富氢水对电离辐射引起胸腺细胞损伤影响
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    --
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    --
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    李源

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基于福祉指数的中国城市可持续发展进程及路径研究
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  • 批准年份:
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相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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