随着社会经济的发展,空气污染已经成为中国地区严重的环境问题。空气污染物是指以气态形式进入近地面或者低层大气环境的外来物质,当其暴露达到足够的浓度和一定的时间,就会危害人体健康和生存环境。了解区域空气污染的健康危害对于环境影响的评估和污染的治理至关重要。在空气污染物方面,由于人体是暴露在整个空气环境下的,多种空气污染物的健康影响研究比单一污染物更有利于全面了解区域空气污染的健康危害。因此,本文将环保部门规定必须纳入空气污染指数计算的PM_2.5（粒径小于或等于2.5?m的颗粒物）、PM₁₀（粒径小于或等于10?m的颗粒物）、NO₂（二氧化氮）和SO₂（二氧化硫）四种主要空气污染物作为健康影响评估的研究对象。在数据来源方面,传统用于健康影响评估的污染物数据主要来自数量有限、分布不均的环境监测站点,难以反映区域真实的空气状况。而卫星观测数据具有时空连续性,可以获得多种空气污染物长时间序列的空间分布,从而进一步获取空间格网连续的空气污染物健康影响分布。弥补当前流行病学研究多以环境监测值作为数据源,基于省（市）的粗区域单一空气污染物健康影响研究的不足。在研究区选取方面,本研究以区域研究代替常见的特定城市研究,选取空气污染严重、人口密集、相关疾病多发的淮河流域五省范围（河南省、湖北省、安徽省、江苏省和山东省）作为研究区（简称“沿淮五省”）。本研究基于多源卫星遥感数据和各类气象参数,使用分季节的地理加权回归（GWR）模型,估算沿淮五省2015至2017年PM_2.5、PM₁₀、NO₂和SO₂四种主要空气污染物的近地面浓度;以呼吸系统疾病死亡和心血管疾病死亡作为两个健康终点,使用健康影响评估（HIA）方法将空气污染物的近地面浓度与实际人口分布结合,评估多种空气污染物暴露分别导致的健康影响;在此基础上,进一步分析沿淮五省的空气污染现状、相关健康影响的空间分布特征及年际变化趋势。主要研究成果如下:（1）沿淮五省的卫星遥感反演产品均呈现出明显的季节差异,AOD（Aerosol Optical Depth,气溶胶光学厚度）在春季的高值区范围最大、冬季最小,而对流层NO₂柱浓度和边界层SO₂柱浓度均表现为冬季最高、夏季最低。该季节差异主要与地形因素、气候条件和人类活动有关。因此,在基于卫星遥感产品估算空气污染物的近地面浓度时需要考虑空气污染物的季节变化特征,并将气象参数纳入到估算模型中。（2）基于分季节的GWR模型估算了2015年至2017年四种主要空气污染物的近地面浓度,空间分辨率为0.125°×0.125°,估算结果与地面站点实测值之间具有高的相关性和低的验证误差。空气污染物近地面浓度的空间分布趋势与相应的卫星遥感产品总体一致,浓度高值区普遍集中在河南省和山东省一带的华北平原,而在植被覆盖度较好的山地丘陵一带浓度较低。PM_2.5和PM₁₀是沿淮五省的首要空气污染物,NO₂次之,SO₂的污染程度最低。从2015年至2017年,PM_2.5、PM₁₀和SO₂的年平均浓度均呈下降趋势,而NO₂则逐年上升。（3）根据文献公开的暴露-反应关系,评估了沿淮五省因空气污染暴露导致的健康影响,死因分析显示空气污染物对心血管疾病的健康影响大于呼吸系统疾病。在空气污染物方面,颗粒物(PM_2.5和PM₁₀)相关的健康影响最大,在研究区导致的呼吸系统疾病健康影响区域占比在60%左右,心血管疾病健康影响区域占比超过80%,明显高于NO₂和SO₂。空气污染的健康影响集中在河南东北部、山东西部、江苏南部和湖北武汉等地区,对湖北西部、安徽南部地区的健康影响较小。从2015年到2017年,PM_2.5、PM₁₀和SO₂相关的健康影响程度和影响范围均呈下降趋势,其中SO₂的下降程度最为显著,而NO₂则呈逐年上升的趋势。本研究在估算沿淮五省2015年至2017年四种主要空气污染物近地面浓度的基础上,结合暴露-反应关系对空气污染物导致的健康影响进行了评估,有助于从空间格局上全面了解研究区的空气污染现状及可能的健康影响区域,为环保、卫生等部门制定针对性的污染治理措施和疾病防控决策提供重要的参考依据。