基于定量不确定性分析的大气细颗粒物人群暴露水平及来源研究

Atmospheric fine particulate matter (PM2.5), the main component of haze, is a serious threat to public health. Exposure assessment is a core step in the regulation process for curbing the increasingly serious haze pollution and reducing public health risks. There are many potential sources of uncertainty in exposure assessment. It is essential to identify these uncertainty sources qualitatively and quantitatively to deliver more scientific and valid exposure results for the risk regulation process. In this study, the uncertainties in the process of exposure assessment and its impact on exposure estimation will be investigated. An in-depth investigation will be carried out in the exposure process, assessment methods and data collection. We will identify the sources of uncertainty and quantify them in the exposure assessment. A comprehensive assessment method for atmospheric fine particle exposure based on quantitative uncertainty analysis will be developed. The method will then be applied to the Pearl River Delta to assess the exposure level and source of atmospheric fine particles. The influence of uncertainty on the exposure estimation and source identification will be evaluated. The study is expected to provide scientific support for improving the population exposure assessment to fine particular matter for cities and regions in China.

大气细颗粒物作为灰霾的主要成分，严重威胁公众健康。对其人群暴露水平和来源的研究有助于遏制日益严峻灰霾污染、降低公众健康风险。由于人群对于颗粒物的暴露涉及过程众多，在评估方法和数据收集中存在广泛的不确定性。厘清和量化暴露评估过程中的不确定性来源及其范围对评估结果的科学性与客观性有重要影响。本研究针对大气细颗粒物暴露评估的重要性，及其暴露评估过程中广泛存在的不确定性，以珠江三角洲为研究对象，对人群暴露过程、评估方法和数据收集进行深入调研，识别暴露过程中所涉及的不确定性来源及类型，研究量化和定量表征关键过程不确定性的技术方法和手段，建立基于定量不确定性分析的大气细颗粒物人群暴露评估方法，评估不确定性对暴露结果和来源识别的影响。此研究有助于加深对我国典型区域大气细颗粒物人群暴露水平及来源的科学认识，促进我国暴露评估方法学的开展和质量的提高。

人群对大气细颗粒物的暴露过程复杂，影响因素众多，在评估方法和数据收集中存在广泛的不确定性。本研究系统地梳理了人群暴露评估的主要方法（直接测量法、环境浓度替代法、和微环境估算法）及其过程中的不确定性，对主要不确定性来源进行了定量表征研究，搭建了基于定量不确定性分析的暴露评估系统，重点取得了以下结果:（1）直接暴露测量法的不确定性主要受所选仪器的影响。实验比对结果显示目前广泛使用的颗粒物散射仪测量误差高达200%至400%。进一步实验发现测量误差对环境湿度的敏感性很高，呈线性关系，实验数据可用于建立不确定性表达和误差校准模型。（2）环境浓度替代法未考虑室内与室外暴露差异、人群活动对暴露的影响，以及污染物的空间差异。这些参数的缺失和环境浓度自身的不确定性是暴露误差的主要来源。通过对识别的不确定性源进行参数校准，暴露误差可由90%降至20%（以学校为例）。（3）微环境估算法受微环境浓度和人群活动准确度的影响，数据的可获得性和代表性是影响模型估算不确定性的关键。（4）本项目所搭建的基于定量不确定性分析的暴露评估框架在广州市的案例测试表明，网格人均暴露量受户外浓度、人群活动时间和污染渗透系数影响较大，不确定系数（97.5分位值和2.5分位值的差值与50分位值的比值）介于40%至150%之间。（5）广州案例显示，受人群分布影响，人群暴露的高值区和户外浓度的高值区空间匹配度比较低。从保护公众健康的角度出发，人群暴露的高值区需要引起决策部门的关注，以制定更有效降低市民整体暴露水平的控制措施。本项目对大气细颗粒物人群暴露评估过程进行了诊断性分析，利用不确定性分析方法识别评估过程中的缺陷和重要不确定性来源，较为系统地量化了不同评估方法对暴露结果的影响，并针对不确定性较大的参数建立了误差校准模型，有助于指导暴露评估方法学的改进，提高暴露评估的科学性与客观性。同时，我们的案例分析结果有助于决策者识别人群暴露高值区，对于公众健康风险管理有重要的参考价值。

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