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原文传递城市出行者不同通勤方式颗粒物暴露和预期寿命损失估算研究

论文题名：	城市出行者不同通勤方式颗粒物暴露和预期寿命损失估算研究
关键词：	城市道路;公共通勤者;颗粒物暴露;寿命损失
摘要：	严重的城市交通相关污染给公共通勤者带来不利健康影响。即使在较短的通勤时间内，也会受到较高比例的暴露水平，进而造成公众健康损失。因此，针对多种公共通勤方式下污染物暴露水平及通勤者预期损失寿命的研究对改善出行环境、降低出行者健康影响有着重要意义。　　论文基于实测数据比较了四种常见公共交通方式中通勤者受到的颗粒物暴露水平，分析各类通勤方式下暴露水平的各种影响因素，并评估暴露污染对通勤者预期寿命损失的影响。通过对实际通勤线路的监测实验，采集了针对四种通勤模式的336次颗粒物污染测量和13位志愿者的实时同步心率数据；通过基本描述性统计数据比较颗粒物（PM）暴露水平，采用多元线性回归模型和Spearman相关分析探讨了各种影响因素对不同模式污染浓度的影响；结合参与者的心率数据，采用吸入剂量模型对不同出行方式的通勤者污染物暴露剂量进行评估；最后，基于对以往流行病学研究成果的Meta综合分析，利用寿命表分析方法对不同通勤暴露下的中国城市人口预期寿命损失（YLE）进行估算和对比。本论文的主要研究工作内容及结果如下：　　（1）各类通勤暴露污染实测表明：骑行过程发现较高的PM暴露水平（PM10，PM2.5和PM1.0质量浓度分别为114.35、72.37和56.51μg/m3），其次是公交车（对应污染物分别为116.29、67.60和51.12μg/m3），然后是出租车（97.61、58.87和45.11μg/m3），最低颗粒物浓度出现在地铁通勤过程中（55.86、46.20和40.20μg/m3）。根据分析结果，出租车除外，背景污染浓度和相对湿度是PM暴露浓度的决定因素，在地铁通勤过程PM10模型中颗粒物浓度变化的解释率为87.8%，主要受背景浓度(β1=0.845,p＜0.001)、相对湿度(β2=0.187，p＜0.001)和风速(β3=0.084,p=0.045)的影响；骑行过程中模型颗粒物浓度变化解释率则为71.6%。　　（2）本研究中地铁单次通勤平均吸入剂量最低(5.00μg)，而自行车单次通勤平均吸入剂量最高(28.5μg)。地铁通勤中，每公里及每分钟吸入剂量最低，分别为1.47μg/km和0.88μg/min；而二者在骑行过程中则分别高达为8.37μg/km和1.82μg/min。寿命损失计算结果发现骑自行车造成寿命损失最大，可能导致15-64岁年龄组的人均预期寿命损失5.51-6.43个月。　　（3）骑行过程中平均PM浓度较高，用其他方式（如地铁）代替自行车可以减少严重污染期间骑行者污染暴露，降低其对健康的不利影响。车载空气过滤系统可以显著降低车厢内颗粒物暴露水平，增大其过滤直径范围及效率可以有效减少通勤者健康影响。与传统燃料相比，使用CNG或甲醇驱动的出租车，其车厢内PM2.5含量能够有效降低，这表明实施能源结构战略（如大力推广清洁能源）可以有效减少污染排放和居民的暴露。
作者：	郑金龙
专业：	交通运输工程
导师：	邱兆文
授予学位：	硕士
授予学位单位：	长安大学
学位年度：	2021