居民空气污染暴露健康风险实时动态评价的研究进展

空气污染已经成为世界各国和地区面临的主要环境问题和公共卫生问题之一。确定特定时空条件下的空气污染水平，实时动态评估空气污染健康风险成为当前研究的热点。本文对空气污染暴露健康风险评价的已有研究进行综述，并提出一种提高其时空分辨率的研究思路。首先结合模型方法来提高环境浓度数据的时空分辨率，然后基于手机信令数据为暴露评价提供实时动态的暴露路径和微环境的暴露浓度，最终利用实时动态的暴露浓度替代常规评价中的环境浓度，实现居民空气污染暴露健康风险实时动态评价。     

城市居民出行碳排放模型构建及其应用

根据便携式通讯设备在不同的基站上逐时记录的数据，可推算居民的出行时间、距离和速度，在核算居民出行碳排放方面有突出优势。本研究对我国某城市便携式通讯设备的轨迹序列进行30天连续采样，以此提取出行距离、出行时长以及出行方式数据并形成142 877条匿名的有效出行轨迹序列，然后分别构建了基于小汽车动力类型的碳排放核算模型和基于特征时间区间的公共交通碳排放核算模型，最终与步行和骑行出行对比，得到城市居民出行碳排放模型与特征。结果表明，公交车、小汽车和地铁累计产生了出行碳排放33 264 494.0 g,分别贡献了97.63%、2.09%和0.28%,且单月累计碳排放的最大平均人数区间分别为13.0 g至12 715.0 g、40.0 g至579.0 g和20.0 g至38.0 g。本研究还模拟了不同的碳减排场景，其中小汽车出行和公交车出行碳排放削减量分别可以达到51.94%和70.83%。本模型能够快速精准地监测和模拟城市居民出行碳排放，具有实时性、完整性、出行时空全覆盖性的特征，体现了积极的社会意义与生态效应。