【摘 要】
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基于PM2.5遥感数据和人口格网数据,利用污染物人口暴露风险模型、Theil-Sen Media和Mann-Kendall等方法,分析了2000～2016年全球PM2.5人口暴露风险时空分布特征,并识别出暴露高风险区域.结果 表明,PM2.5遥感数据和人口格网数据可以客观地评价暴露风险程度.全球PM2.5平均浓度在各大洲差异显著,PM2.5污染的高值区域主要分布在东亚、南亚和东南亚.PM2.5质量浓度的多年平均值从高到低分别是亚洲14.7μg/m3、非洲8.1 μg/m3、欧洲8.03μtg/m3、南美洲
【机 构】
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西北师范大学地理与环境科学学院,甘肃兰州730070
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基于PM2.5遥感数据和人口格网数据,利用污染物人口暴露风险模型、Theil-Sen Media和Mann-Kendall等方法,分析了2000～2016年全球PM2.5人口暴露风险时空分布特征,并识别出暴露高风险区域.结果 表明,PM2.5遥感数据和人口格网数据可以客观地评价暴露风险程度.全球PM2.5平均浓度在各大洲差异显著,PM2.5污染的高值区域主要分布在东亚、南亚和东南亚.PM2.5质量浓度的多年平均值从高到低分别是亚洲14.7μg/m3、非洲8.1 μg/m3、欧洲8.03μtg/m3、南美洲5.69μtg/m3、北美洲4.41 μg/m3和大洋洲1.27μg/m3.2000～2016年,全球PM2.5人口暴露风险在宏观尺度上呈逐渐减少的趋势,而在区域内则呈现出差异性.空间上,全球PM2.5人口暴露风险各大洲从高到低依次为亚洲5.94、非洲0.62、欧洲0.45、南美洲0.32、北美洲0.27和大洋洲0.01.时间上,2000～2016年,亚洲和非洲PM2.5人口暴露风险呈增长趋势,欧洲和北美洲呈减少趋势,大洋洲和南美洲变化幅度较小.
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