[发明专利]一种评估人群空气污染物短期暴露浓度的方法

权利要求书

1.一种评估人群空气污染物暴露浓度的方法，包括以下步骤：

步骤一、获取以下数据：

(1)土地利用变量数据；

(2)交通道路分布变量数据；

(3)气象因数数据；

(4)监测站点逐日空气污染物浓度数据；

步骤二、构建模型：

将步骤一获取的土地利用变量数据、交通道路分布变量数据、气象因数数据，拟合土地利用变量、交通道路分布变量和气象因素与监测站点逐日空气污染物浓度数据之间关系，用拟合后的关系式即可预测人群空气污染物暴露浓度；

步骤一中(3)所述的气象因数具体为：时空分辨率的地表温度数据和空气污染相关企业数据；步骤二所述的构建 模型具体为：将步骤一获取的土地利用变量数据、交通道路分布变量数据、时空分辨率的地表温度数据和空气污染相关企业数据，拟合土地利用变量、交通道路分布变量、时空分辨率的地表温度数据、空气污染相关企业数据与监测站点逐日空气污染物浓度数据之间的关系；

步骤二所述的拟合土地利用变量、交通道路分布变量、时空分辨率的地表温度数据、空气污染相关企业数据与空气污染物监测站点监测浓度数据之间的关系具体为：建立土地利用变量、交通道路分布变量、时空分辨率的地表温度数据、空气污染相关企业数据与空气污染物监测站点监测浓度数据之间的时空土地利用回归模型，所述的时空土地利用回归模型如公式1所示：

公式1中i代表评估人群或监测站点；j代表评估空气污染物暴露时间点；y_ij代表监测站点或评估人群i在第j个时间点的空气污染物暴露浓度值；β₀代表时空土地利用回归模型的截距项；m代表模型中纳入的预测因子数目；β_m分别代表土地利用、道路交通分布、空气污染相关企业长期趋势预测变量和监测污染物浓度之间的回归系数估计值；X_m代表时空土地利用回归模型中纳入的预测因子；ns(avtemp_ij,knots)代表基于自然立方样条函数拟合的每日地表温度与评估人群污染物暴露浓度的非线性关系，或者代表基于自然立方样条函数拟合的地面站点每日空气污染物监测浓度与评估人群污染物暴露浓度的非线性关系；ns(j,knots)代表基于自然立方样条函数拟合的评估人群污染物暴露浓度的短期趋势和长期趋势；knots表示监测污染物暴露浓度与评估人群污染物暴露浓度非线性关系的假定阈值点，或者表示评估人群污染物暴露浓度时间变化的短期趋势或长期趋势非线性关系的假定阈值点；u_i代表相邻监测站点之间以及相邻评估人群之间的空间关联结构的随机效应，假定此随机效应服正态分布

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一中(1)所述的土地利用变量数据获取的具体方法是：从美国国家航空航天局(National Aeronautics and SpaceAdministration,NASA)网站下载评估地区的卫星遥感数据；用ENVI 8.0软件的遥感影像处理工具进行数据拼接和投影，获取目标地区栅格地图数据；利用ArcGIS 9.3软件的影像分析工具提取目标地区的各种土地利用类型分布数据；利用ArcGIS 9.3软件的缓冲区分析和重叠工具计算暴露人群居住地址选定空间半径范围内的各种土地利用类型平均面积数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一中(2)所述的交通道路分布变量数据获取的具体方法是：从OPENSTREETMAP网站上获取研究地区的道路交通路网分布数据；提取设计时速在20km以上的交通道路分布数据作为衡量交通相关空气污染的预测变量；计算评估人群居住地址一定空间半径范围内20km时速以上道路的长度以及距离最近20km时速以上道路的距离。