基于2014—2016年的北京地区PM2.5监测数据,用空间插值法获得北京地区的PM2.5空间分布,并基于DMSP/OLS夜间灯光数据,模拟得到北京地区的人口密度空间分布.在此基础上,从PM2.5浓度空间分布、PM2.5污染的人口暴露特征、PM2.5污染人口暴露强度以及人口加权PM2.5浓度4个方面评估北京地区PM2.5污染暴露风险.结果显示:1)PM2.5浓度呈现南高北低的空间分布特征,人口暴露风险空间分布与人口密度空间分布呈现高度的一致性,即人口密度高的区域,PM2.5污染人口暴露风险也相对较高;2)2014,2015,2016年北京地区GB3095—2012二级年均浓度标准35μg/m3的超标人口比例均为100％,24小时平均浓度标准75μg/m3的超标人口比例呈逐年显著下降趋势;3)2014—2016年北京市人口加权PM2.5年均浓度值与PM2.5年均值均存在差异,差异度与城市暴露人口和污染情况密切相关;4)由于PM2.5污染物浓度空间分布特征与人口密度空间分布特征不同,北京市PM2.5污染对总体人群的实际影响和健康危害与其平均浓度水平并不相同,因此考虑人口密度空间分布特征的暴露风险评估比只考虑PM2.5污染物浓度的暴露风险评估更准确.
PM2.5 人口暴露 人口加权 风险评估