曾賢剛,阮芳芳,姜藝婧

中國臭氧污染的空間分布和健康效應

曾賢剛*,阮芳芳,姜藝婧

(中國人民大學環(huán)境學院,北京 100872)

基于2017年全國1365個監(jiān)測站點的實時監(jiān)測數(shù)據(jù),運用空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型揭示近地面臭氧(O3)污染的時空分布格局,并利用BenMap工具在10km×10km空間網(wǎng)格尺度上估計O3污染的健康損失和健康經(jīng)濟價值.結果表明,O3濃度具有較強的季節(jié)性變化,呈倒“V”型變化趨勢,在空間分布上呈現(xiàn)明顯的集聚性,即高值或低值區(qū)域集中分布,具有較強的空間正相關性;通過O3暴露系數(shù)模擬人群室內、室外O3暴露情況,在統(tǒng)計意義上估計得到2017年O3污染共計造成我國全因早逝人數(shù)98473例(95%置信區(qū)間:53419~143292),其中心血管疾病早逝風險約占45%,以不同學者估算得到的單位統(tǒng)計生命價值為基礎,估計得到的健康經(jīng)濟損失在197~978億元之間,約占2017年全國GDP的0.05%~0.26%.

O3；健康效應；BenMap；空間自相關；時空變化

隨著我國產(chǎn)業(yè)結構調整、機動車數(shù)量增加,大氣污染已由常規(guī)化石燃燒引起的單一污染逐漸轉變?yōu)榛紵蜋C動車排放為主的復合型污染[1].除顆粒物污染外,近地面臭氧(O3)污染在我國也日益嚴重.近年來,我國在顆粒物尤其是細顆粒物污染治理上取得豐碩成果,但由于PM2.5控制政策包括減少氮氧化物(NO)和揮發(fā)性有機化合物(VOCs),導致O3濃度隨著氮氧化物與揮發(fā)性有機化合物比例的增加而增加[2].同時,O3可促使空氣中的大量氣體污染物轉化為顆粒物,進而轉化為PM2.5,因而近地面濃度超標,其危害程度不亞于PM2.5超標.據(jù)統(tǒng)計,2015~ 2017年全國338個城市O3濃度、超標天數(shù)占比均逐年上升,達標城市占比逐年下降,部分地區(qū)超過新標準二級濃度限值(160μg/m3).京津冀地區(qū)首要污染物天數(shù)占比O3僅次于PM2.5,上升幅度較大.而在珠江三角洲地區(qū)和長江三角洲地區(qū),O3分別于2014、2017年取代PM2.5成為全年首要污染物.如何在控制PM2.5濃度的同時遏制O3的增加是當前大氣污染防治亟需解決的問題,應當引起政府和公眾的重視.

流行病學研究表明[2-6],O3危害人體健康,短期暴露會引起心血管疾病和呼吸系統(tǒng)疾病患病率、住院率和死亡率增加.董繼元等[7]、Shang等[8]針對中國有關研究進行meta分析發(fā)現(xiàn),我國O3短期暴露對死亡風險影響的暴露-反應關系系數(shù)較高,O3濃度的上升會導致我國人群非意外總死亡率、心血管系統(tǒng)疾病死亡率和呼吸系統(tǒng)疾病死亡率的增加.關于O3暴露與呼吸系統(tǒng)疾病之間的關系,有研究表明在北京,O3濃度的增加與呼吸系統(tǒng)死亡率的增長無顯著關系[2],而在南方幾個城市的研究顯示,O3對呼吸系統(tǒng)死亡率的影響最大[9].由于O3本身的特性,針對它的研究以短期暴露、急性效應為主,但仍然可以得出:O3與多種疾病尤其是心血管疾病顯著相關,表現(xiàn)出獨立的健康危害,且表現(xiàn)出空間差異和空間溢出效應,并對季節(jié)具有敏感性.因而研究O3污染的健康效應具有實際意義.

1 方法與數(shù)據(jù)處理

本文包括污染物濃度特征分析、健康損失評估、經(jīng)濟損失評估和空間分析4部分.其中健康損失評估和經(jīng)濟損失評估由美國環(huán)保署開發(fā)的BenMAP-CE工具完成.該模型通過綜合利用空間網(wǎng)格化的人口與空氣質量信息,基于暴露-反應函數(shù)來評估空氣污染物濃度的改變對各種健康結果發(fā)生率的變化,并進一步利用價值衡量函數(shù),估計污染物濃度變化所帶來的健康經(jīng)濟效益[10].

1.1 暴露人群

人口空間分布數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心,由于該中心提供的是2015年全國人口空間分布1km網(wǎng)格數(shù)據(jù),首先利用ArcGIS提取10km×10km人口分布數(shù)據(jù),然后假定2015~2017年人口數(shù)量同比例增長,最后依據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》[11]中的年末總人口數(shù),換算得到2017年全國人口10km×10km空間網(wǎng)格分布數(shù)據(jù).

1.2 O3暴露水平空間分布

O3濃度度量指標有多種,美國環(huán)保署(1997)、世界衛(wèi)生組織(2000)和我國生態(tài)環(huán)保部(2012)先后修訂O3濃度標準,均使用每日最大8h平均濃度,因此,本文選用O38h-max作為O3濃度的暴露指標,O3年均濃度用O38h-max第90%百分位數(shù)的平均質量濃度表示(按照《環(huán)境空氣質量評價技術規(guī)范(試行)》(HJ 663-2013)[12],將日歷年內有效的O3日最大8h平均值按數(shù)值從小到大排序,取第90% 位置的數(shù)值.

圖1 2017年有效監(jiān)測點及O3年均濃度分布

根據(jù)《環(huán)境空氣質量標準》(GB 3095-2012)[13]和《環(huán)境空氣質量評價技術規(guī)范(試行)》(HJ 663- 2013)[12]中有關O3濃度數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法和有效性要求,對監(jiān)測點的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行處理,最終獲得1365個監(jiān)測點的有效數(shù)據(jù),如圖1所示.監(jiān)測點O3濃度范圍為76.4~230.1μg/m3,平均值155.4μg/m3,標準差27.0.O3年均濃度最高值出現(xiàn)在河北保定的游泳館監(jiān)測站點,最低值出現(xiàn)在西藏那曲地區(qū)的那曲監(jiān)測站點.有555個監(jiān)測站點O3年均濃度超過二級限值,主要分布在華北、華中、華東地區(qū)、華南部分區(qū)域及西藏地區(qū).模擬大氣污染物濃度空間分布常用的插值方法有反距離加權法(IDW)、普通克里格法(OK)和Voronoi領域平均法(VNA).研究表明[14],對于監(jiān)測點數(shù)據(jù)的濃度模擬預測,VNA法模擬效果較佳,因此本文采用VNA法來模擬O3濃度的空間分布.

此外,研究表明室內外O3濃度差異較大,而一般人群處于室內環(huán)境的時間比例較高,因而直接使用室外O3監(jiān)測濃度作為暴露水平來估計健康效應存在較大的誤差.Chen等[15]針對美國18個城市估計了室內O3被室外O3濃度替代的年平均變化率,定義每單位O3總暴露量變化對應的室外O3濃度為O3暴露系數(shù)(ΔO3_exposure),發(fā)現(xiàn)O3死亡率系數(shù)與O3暴露系數(shù)之間的相關性較強,因而可以用O3暴露系數(shù)來合理的估計O3污染的健康效應.該研究中18個城市O3暴露系數(shù)范圍為1.83~2.54,取其平均值2.10作為本文的O3暴露系數(shù).

1.3 人群健康效應

由于對O3健康效應的研究時間較短,目前國內外流行病學研究關于O3暴露與人群健康效應的研究主要集中在短期暴露對全因、心血管系統(tǒng)疾病、呼吸系統(tǒng)疾病等早逝風險的影響上.其中,由于地域差異,針對呼吸系統(tǒng)疾病的死亡風險在一些城市研究中不具有統(tǒng)計學意義.一些研究人員認為患有呼吸道疾病的人是O3暴露的易受影響的對象,由于在O3濃度達到最高水平之前,這些易受影響的人可能已經(jīng)死亡,因而O3保護對呼吸系統(tǒng)死亡風險降低,從而使得兩者之間的相關性不顯著[16-17].

本文以全國為研究對象,在健康影響終點以及暴露-反應系數(shù)的選擇上遵循以下原則.首先,采用基于國內的流行病學研究推導出的O3-暴露反應關系;其次,盡可能采用多城市群、長時間序列的研究結果.基于此,本文選擇全因早逝風險和心血管系統(tǒng)疾病早逝風險作為O3健康效應終點.根據(jù)國際疾病分類第10版(ICDD-10,WHO 2016)[18]對死因進行編碼,將其分為全因早逝(A00-R99)、心血管系統(tǒng)疾病早逝(I00-I99),暴露-反應系數(shù)參照Yin等[5]2012~ 2015年針對我國272個城市的流行病學研究結果,具體如表1所示.

9月5日，美國商務部發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，7月份貿易賬戶逆差501億美元，為5個月來最高；其中，出口環(huán)比下降1%至2111億美元，進口環(huán)比增長0.9%至2612億美元；1—7月份貿易賬戶逆差累計3380億美元，同比增長6.5%；分國別看，7月份與中國商品貿易逆差環(huán)比上升10%至368億美元，與墨西哥貿易逆差環(huán)比縮小25.3%至55億美元，與加拿大貿易逆差環(huán)比擴大57.5%至31億美元，與歐盟貿易逆差環(huán)比擴大50%至176億美元。

表1 健康影響暴露-反應關系系數(shù)

注:表示O3濃度每增加1μg/m3,人群死亡風險增加百分比.

關于大氣污染的暴露-反應函數(shù),主要有線性模型、對數(shù)線性模型、Logistic模型、Cox比例風險模型.目前關于O3的流行病學研究,常用泊松回歸模型,本文的暴露-反應函數(shù)如下所示.

D=(1-e-DQ)××POP (1)

D=DO3_out?DO3_exposure(2)

式中:D是受污染物影響的健康效應估計;是暴露-反應系數(shù);D是污染物暴露濃度變化量;DO3_out是O3濃度變化量;DO3_exposure是O3暴露系數(shù),取值2.10;A 是健康效應終點的基線發(fā)生率;POP 是暴露人口數(shù)量.

關于閾值濃度,世界衛(wèi)生組織指出全球自然背景濃度約為70μg/m3[19](以每日最大8h平均濃度計).目前較少有研究表明O3的健康效應存在閾值濃度,Atkinson等[20]針對英國5個城市和5個農村1993~2006年的時間序列研究表明,倫敦O3與全因死亡率之間存在明確的暴露-反應關系閾值65μg/ m3(95%CI:58~83μg/m3),但在其他城市或農村地區(qū)未發(fā)現(xiàn)閾值濃度的存在.本文選擇70μg/m3作為閾值濃度,基年發(fā)生率來源于《中國統(tǒng)計年鑒》[11]和《中國衛(wèi)生與計劃生育統(tǒng)計年鑒》[21].

本文使用蒙特卡洛數(shù)值模擬程序得到95％置信區(qū)間下的每種健康終點的發(fā)生率的平均預測值.對于每種健康終點,BenMAP-CE從每個暴露-反應系數(shù)的概率分布中隨機選擇值,然后基于所選值計算發(fā)生率.重復該過程5000次,最終獲得發(fā)生率的分布模擬結果.

1.4 健康經(jīng)濟損失評價

O3相關健康影響的單位經(jīng)濟成本來源于本文使用的參考文獻,具體如表2所示.關于空氣污染健康損失經(jīng)濟價值評估的方法國際上主要使用支付意愿法(WTP),我國早期以人力資本法(HC),目前逐漸轉向支付意愿法,WTP法能夠較為全面的評估研究對象的統(tǒng)計生命價值(VSL).目前已有一些學者在我國不同城市開展支付意愿研究(主要分布在北京、重慶、上海為主),由于支付意愿受調查對象的年齡、教育程度、人均年收入、健康及家庭因素等的影響[26],不同學者的研究成果不盡相同,差異較大.為了提高估計的準確性,本文選取以北京為對象的幾項支付意愿研究結果,不同年份的估計成本使用收入彈性進行了調整[27],調整后的貨幣年份為2017年.

表2 不同研究的單位統(tǒng)計生命價值(元)

鑒于其他影響支付意愿的因素無法控制,本文主要以人均可支配收入為控制因素,其他城市的統(tǒng)計生命價值通過如下公式轉換得到.

式中:VSL和VSLBJ分別代表被選中的城市和北京的統(tǒng)計生命價值;I和BJ分別代表被選中的城市和北京的人均年可支配收入(2017年);代表收入彈性,本文取值1.

1.5 空間自相關分析

目前已有很多指數(shù)來測度空間自相關程度,如全局或局部Moran’s指數(shù)、Geary和 Global.其中,全局Moran's指數(shù)和局部Moran's指數(shù)是現(xiàn)有研究中較為常用的測算方法.全局Moran’s值的范圍在-1~1之間波動,若Moran’s>0表示空間單元之間存在空間正相關性,其值越大,空間相關性越明顯;若Moran’s<0表示空間單元之間存在空間負相關性,其值越小,空間差異越大;若Moran’s為零則表示空間呈現(xiàn)隨機性.而局部Moran's指數(shù)描述不同空間位置上可能存在的空間關聯(lián)模式,從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的空間異質性.

2 分析結果

2.1 O3暴露濃度特征分析

將各監(jiān)測點每日O3 8h-max濃度進行算數(shù)平均獲得2017年全國O3濃度日變化趨勢圖,如圖2所示.可以看出,O3濃度具有較強的季節(jié)變化趨勢,1~5月O3濃度呈逐步上升趨勢,在5月28日出現(xiàn)全年最高值(181.88μg/m3),隨后呈逐步下降趨勢,并且在9~11月期間呈現(xiàn)出較為明顯的上下波動趨勢,在9月18日和10月27日分別出現(xiàn)一個高值點(141.58和109.38μg/m3).全年超過一級、二級濃度限值的天數(shù)比例是153d、4d,集中在春、夏兩季,主要原因是受溫度高和太陽輻射強烈的影響,O3的前體污染物NO、VOCs的光化學反應加強[28].

圖2 2017年全國O3濃度日變化趨勢

圖3 2017年全國O3濃度10km×10km尺度空間分布

為了進一步觀察O3濃度的空間分布情況,按照VNA空間插值方法,設定泰森多邊形邊數(shù)3~8,采用反距離平方作為權重,將監(jiān)測點O3年均濃度進行空間插值,得到2017年全國O3年均濃度10km×10km空間分布,如圖3所示.O3模擬年均濃度范圍為76~ 225μg/m3,平均值為135μg/m3,標準差為23,最低濃度出現(xiàn)在西藏那曲地區(qū),最高濃度出現(xiàn)河南省鄭州市.O3年均濃度超過二級濃度限值的區(qū)域主要分布在我國的華北地區(qū)、華東和華中部分地區(qū)、珠江三角洲地區(qū)以及其他個別城市,以這幾個區(qū)域為中心,O3年均濃度空間分布呈現(xiàn)出向四周遞減的空間分布結構.

圖4 O3濃度全局Moran散點圖

圖5 O3濃度LISA聚集圖

在10km×10km空間尺度上,引入全局Moran's指數(shù)來分析O3濃度的空間自相關性和不平衡性,O3濃度全局Moran散點圖如圖4所示.Moran's指數(shù)為0.996,接近1(值￡0.001),說明從較小的空間尺度上來看,O3濃度在全國范圍的空間分布具有非常強的空間正相關性.散點集中分布在第一象限(高-高,正相關)、第三象限(低-低,正相關).進一步利用局部Moran's指數(shù)進行聚類分析,得到LISA(空間相關局部指標)聚集圖(圖5,￡0.01),可以看到,網(wǎng)格被分成2類:①“高-高”型,表示網(wǎng)格本身與周圍網(wǎng)格的O3濃度值均較高;②“低-低”型,表示網(wǎng)格本身與周圍網(wǎng)格的O3濃度值均較低.這兩類網(wǎng)格與其周邊區(qū)域的空間差異較小,呈現(xiàn)較高值或較低值區(qū)域集中分布的現(xiàn)狀.

2.2 O3污染的健康效應

2017年因O3污染造成的全因早逝人數(shù)為98473例(95%置信區(qū)間:53419~143292),其中心血管疾病早逝人數(shù)為44316例(95%CI:16438~71992),約占全因早逝人數(shù)的45.0%,表明O3污染對人群的死亡風險影響主要反映在心血管疾病風險上,具體如圖6(a)所示.以城市為研究對象,利用Benmap軟件將空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)聚合到城市尺度,結果如圖6(b)所示(三沙市、香港、澳門和臺灣由于數(shù)據(jù)缺失問題,不再統(tǒng)計范圍內).城市統(tǒng)計全因早逝人數(shù)范圍為2~ 2388例,平均值為267例,中位數(shù)為182例,標準差為305.全因早逝人數(shù)最多的10個城市分別是重慶市(2388)、上海市(2383)、北京市(2337)、天津市(1344)、保定市(1313)、邯鄲市(1123)、石家莊市(1107)、廣州市(1078)、成都市(1055)、蘇州市(1003),分布在我國的華北、華東、西南和華南地區(qū).從總體上來看,以“胡煥庸線”為分界線,位于分界線右側的城市普遍健康損失較高,位于分界線左側的城市普遍健康損失較低,其中京津冀、長江三角洲以及珠江三角洲重點區(qū)域的O3污染健康效應如表3所示,這3個區(qū)域的O3污染全因早逝人數(shù)約占全國的29.77%,需要重點關注.

表3 重點區(qū)域O3污染健康效應(例)

2.3 O3污染的健康經(jīng)濟損失

將不同研究得到的單位統(tǒng)計生命價值與O3污染健康損失相乘,得到2017年全國O3污染的健康經(jīng)濟損失價值,如表4所示.由于不同研究估計得到的統(tǒng)計生命價值差異較大,2017年全國O3污染的健康經(jīng)濟損失估計值相差較大,全因早逝的健康經(jīng)濟損失估計值在439~2174億元之間,心血管疾病早逝的健康經(jīng)濟損失估計值在197~978億元之間,其中心血管疾病早逝的健康經(jīng)濟損失約占全因早逝健康經(jīng)濟損失的45%.2017年中國國內生產(chǎn)總值(GDP)為827121.7億元,O3污染的健康經(jīng)濟損失約占GDP的0.05%[22]、0.08%[23]、0.10%[24]、0.26%[25].

表4 不同單位VSL估計的健康影響經(jīng)濟損失(億元)

以謝旭軒[25]2010年估計得到的北京市單位生命統(tǒng)計價值為例,將O3污染的健康經(jīng)濟損失聚合至城市尺度,如圖7所示.2017年O3污染造成的城市健康經(jīng)濟損失范圍為0.047~106.50億元,均值為5.89億元,中位數(shù)為3.73億元,標準差為9.17.經(jīng)濟損失排名前10的城市分別是上海市(106.50億元)、北京市(101.33億元)、重慶市(43.70億元)、天津市(37.70億元)、廣州市(26.96億元)、蘇州市(26.61億元)、成都市(24.56億元)、徐州市(21.65億元)、保定市(21.37億元)、臨沂市(21.12億元),68.8%的城市健康經(jīng)濟損失低于均值.全局Moran's指數(shù)為0.2499(￡0.01),表明在城市尺度上O3健康經(jīng)濟損失具有一定的空間正相關性,呈一定的集聚效應.局部Moran's指數(shù)聚類結果表明(圖8),城市健康經(jīng)濟損失在空間分布上主要被分成3類:①“高-高”型,表示高值城市與高值城市集聚(7);②“低-低”型,表明低值城市與低值城市集聚;③“低-高”型,表明低值城市為高值城市包圍,城市之間空間差異程度較高.僅有45座城市(12.4%)的健康經(jīng)濟損失存在空間自相關性,其健康經(jīng)濟損失合計176.17億元,約占全國健康經(jīng)濟損失的8.1%,具體如表5所示.

圖7 2017年城市健康影響經(jīng)濟損失空間分布(億元)

圖8 城市健康經(jīng)濟損失LISA聚集

表5 城市健康經(jīng)濟損失局部自相關聚類結果

3 討論

目前尚無研究在全國范圍上探討近地面O3污染對人體的健康效應及經(jīng)濟損失,本文的研究填補了這一空白.同時,對O3污染的健康效應估計也存在一些不確定性.一是我國有關O3污染的流行病學研究還處于起步階段,缺乏多區(qū)域、長時間序列的研究結果,導致暴露-反應參數(shù)具有較強的不確定性;二是已有研究表明,我國O3的健康效應存在南北方差異和冷暖季節(jié)差異,這兩種差異無法在本文的研究中體現(xiàn);三是關于O3暴露系數(shù)(DO3-exposure),由于國內缺乏相關研究,本文選用2012年美國的研究成果,其計算公式為:

DO3_exposure=1+(in/out)′[overall/(overall+sr)] (4)

式中:in/out表示室內外活動時間的比值,overall表示總體每年平均換氣率,與空調、窗戶開關等有關,sr表示室內表面O3去除速率常數(shù).由于中美兩國國情差異,居民室內外活動時間占比、城市房屋特點、空調擁有率及使用率、氣候特點等不盡相同,因而本文所選取的O3暴露系數(shù)“2.10”并不能真實的反映中國的具體情況,只是一個粗略的估計值,其估計結果可能與真實情況存在一定的偏差;四是本文只估計了O3的早逝風險,未計算住院率、門診率等其他健康影響,因此可能會低估O3污染的急性健康效應;五是最近研究表明,當前的流行病學高估了環(huán)境O3的理論最低濃度,這可能導致低估中國和其他國家的O3污染的早逝死亡風險.六是人口空間分布網(wǎng)格數(shù)據(jù)的不確定性.由于人口空間分布真實情況難以獲取,驗證與評估技術缺乏,人口空間化的精度與評估仍是一個挑戰(zhàn)性的問題.

4 結論

4.1 2017年全國監(jiān)測點O3年均濃度范圍76.4~ 230.1μg/m3,平均濃度155.4μg/m3,有555個監(jiān)測站點O3年均濃度超過二級限值,主要分布在華北、華中、華東地區(qū)、華南部分區(qū)域及西藏地區(qū).從監(jiān)測點全年每日O3 8h-max濃度變化來看,O3濃度具有較強的季節(jié)性變化,呈倒“V”型變化趨勢,在夏季6月左右達到濃度最高值,全年有153d超過一級濃度限值.

4.2 在10km×10km空間網(wǎng)格尺度上,模擬得到的O3年均濃度范圍為76~225μg/m3,平均濃度為135μg/m3,O3濃度呈現(xiàn)以高值區(qū)為中心逐步向四周遞減的空間分布結構,全局Moran's和局部Moran's指數(shù)分析表明,O3濃度在空間分布上具有較強的空間正相關性,空間網(wǎng)格主要被分成“高-高”型和“低-低”型兩類,呈現(xiàn)出高值或者低值區(qū)域集中分布的現(xiàn)狀,表明我國O3濃度在空間分布上具有明顯的聚集現(xiàn)象.

4.3 以70μg/m3為閾值濃度,2.1為O3暴露系數(shù),在統(tǒng)計層面上,2017年O3污染共計造成我國全因早逝人數(shù)98473例(95%CI:53419~143292),其中心血管疾病早逝人數(shù)為44316例(95% CI:16438~71992),O3污染對人群的死亡風險影響主要反映在心血管疾病風險上.從城市尺度上看,O3污染健康損失較為嚴重的城市分散在我國的華北、華東、西南以及華南地區(qū),以“胡煥庸線”為分界線,位于分界線右側的城市普遍健康損失較高,位于分界線左側的城市普遍健康損失較低.京津冀、長江三角洲以及珠江三角洲地區(qū)的O3污染健康損失約占全國的29.77%.

4.4 以不同研究估算得到的單位統(tǒng)計生命價值為基礎,估計得到的我國2017年O3污染健康經(jīng)濟損失在197~978億元之間,約占當年全國GDP的0.05%~ 0.26%.在城市尺度上,68.8%的城市健康經(jīng)濟損失低于均值,局部自相關分析表明45個城市之間存在空間自相關性,主要分為“高-高”型、“低-低”型和“低-高”型3類,以“低-低”型為主.

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Spatial distribution and health effects of ozone pollution in China.

ZENG Xian-gang*, RUAN Fang-fang, JIANG Yi-jing

(School of Environment & Natural Resources, Renmin University of China, Beijing 100872, China)., 2019,39(9)：4025~4032

Based on the real-time monitoring data of 1365monitoring stations in China in 2017, the spatial data statistical model was used to reveal the spatial-temporal distribution of near-ground ozone pollution, and BenMap tool was used to estimate the health loss and health economic value of ozone pollution on the scale of 10km×10km grid. The concentration of O3had a strong seasonal variation, showing an inverted "V" trend, and the spatial distribution showed obvious agglomeration, that was high or low value areas were concentrated, which had a strong positive spatial correlation. In statistical sense, by simulating indoor and outdoor O3exposure by O3exposure coefficient, O3pollution caused 98473 cases of all-cause premature death in China in 2017 (95% CI: 53419~143292), including premature death of cardiovascular diseases, which accounted for 45%. Based on the value of a statistical life estimated by different scholars, the estimated health economic loss ranged from 19.7 to 97.8 billion yuan, accounting for 0.05% to 0.26% of China's GDP in 2017.

ozone；health effect；BenMap；spatial autocorrelation；spatial-temporal variations

X503.1

1000-6923(2019)09-4025-08

曾賢剛(1972-),男,江西九江人,教授,博士,研究方向為環(huán)境與資源經(jīng)濟學.發(fā)表論文100余篇.

2019-02-18

科技部國家重點研發(fā)計劃項目(2017YFC0702701)

* 責任作者, 教授, zengxg@ruc.edu.cn