一种相对最优空气质量健康指数的构建方法技术

本发明专利技术公开了一种相对最优空气质量健康指数的构建方法，如下：获取所在地区空气污染物及其内载组分数据

【技术实现步骤摘要】
一种相对最优空气质量健康指数的构建方法


[0001]本专利技术涉及空气质量和健康影响预警预报
，更具体的，涉及一种相对最优空气质量健康指数的构建方法
。

技术介绍

[0002]近些年来，我国对于空气污染水平的监测
、
预警和空气质量的改善愈发的重视，强调全面加强预警应急监测建设，深化预报预警业务，推进空气质量预报预警精细化信息服务
。
[0003]然而，作为区域预报预警体系的核心空气综合污染水平的指标，目前我国大多采用的是空气质量指数
(Air Quality Index,AQI)
来评估空气质量状况
。
虽然
AQI
的计算同时考虑了六种常规监测污染物的水平，但其计算方法是通过每日污染物浓度与相应标准节点对比后得出的分段线性函数值，本质上是通过污染物中指数最大者来反映区域当前的空气质量状况，只反映了最高污染物的风险，而无法反映多种污染物对于人体健康的综合影响
。
此外，不同地区具备独特的区域性大气复合型污染特征，基于通用的标准节点计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种相对最优空气质量健康指数的构建方法，其特征在于：所述的方法步骤包括如下：
S1
：获取所在地区空气污染物及其内载组分数据
、
当地人群健康结局数据；
S2
：通过准似然法调整当地人群健康结局数据过度分散的问题，以伪泊松分布连接函数依次构建空气污染物及其内载组分数据，对应每日平均浓度和每日总人群的死亡人数
、
门诊就诊人数和住院数之间的相关关系，即单污染物时间序列模型分析；
S3
：基于单污染物时间序列模型的分析结果，以危害效应最大的滞后下的空气污染物浓度与健康结局构建多污染物及组分贝叶斯模型；
S4
：根据
S3
所述多污染物及组分贝叶斯模型，估计多污染物及组分风险系数和权重，进一步计算其综合带来的超额健康风险
ER
t
；
S5
：基于多污染物及组分贝叶斯模型和其超额健康风险
ER
t
，建立综合空气质量健康指数
C
‑
AQHI
，
S6
：根据当地人群不同健康结局数据，分别计算反映当地人群不同健康结局数据的健康风险的多种综合空气质量健康指数
C
‑
AQHI
；
S7
：通过对多种综合空气质量健康指数
C
‑
AQHI
进行比较分析，筛选出相对最优空气质量健康指数
。2.
根据权利要求1所述的相对最优空气质量健康指数的构建方法，其特征在于：所述空气污染物包括颗粒物
、SO2、NO2、CO、O3；其中颗粒物包括
PM
2.5
、PM
10
；颗粒物对应的内载组分数据包括黑碳
、
有机物
、
硫酸盐
、
硝酸盐
、
铵盐；所述当地人群健康结局数据包括人群死亡
、
门诊就诊和住院及其病因数据
。3.
根据权利要求2所述的相对最优空气质量健康指数的构建方法，其特征在于：所述多污染物及组分贝叶斯模型的公式表达式如下：其中，
E(Y
t
)
为第
t
天死亡人数
Y
t
、
或住院人数
Y
t
、
门诊人数
Y
t
的期望，
t
表示第
t
天；
β
为空气污染物及其内载组分混合物的总体效应值；
X
i
表示除颗粒物以外的第
i
个空气污染物，其中
i
＝
1,
…
,p
，
p
表示除颗粒物以外的其他空气污染物的总数；
W
i
表示除颗粒物以外的第
i
个空气污染物的系数；
x
j
表示某种颗粒物的第
j
个内载组分，其中
j
＝
1,
…
,c
，
c
表示内载组分的总数；
W
j
表示某种颗粒物的内载组分的系数；
ε
为颗粒物内载组分与颗粒物浓度的残差，用于纳入颗粒物中残余的难以测量或未测量组分对于健康的影响；
W
c
则为各组分残差的系数；
confo...

【专利技术属性】
技术研发人员：董光辉，胡立文，曾晓雯，黄文忠，周洋，林力孜，楚楚，张云婷，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：