超大城市高溫暴露劑量測度及公共健康危害風(fēng)險評估
發(fā)布時間:2021-06-07 12:13
城市居民日常通勤活動的環(huán)境暴露,對城市社會發(fā)展與居民的公共健康起重要作用,隨著城市化進程持續(xù)發(fā)展,市區(qū)的溫度不斷上升,給城市居民帶來了嚴重的高溫暴露風(fēng)險.本文基于環(huán)境健康風(fēng)險評估模型,以北京市六環(huán)作為研究對象,采用2017年7月10日Landsat 8遙感衛(wèi)星影像反演地表溫度數(shù)據(jù),結(jié)合地鐵站點、建筑布局POI(Point of Interest)數(shù)據(jù)、北京市交通調(diào)查數(shù)據(jù),測量居民步行及自行車通勤高溫暴露劑量,并分析其空間分布特征.結(jié)果表明:(1)整體上,北京市六環(huán)內(nèi)中心城市高溫暴露劑量較低,城市外圍高溫暴露劑量較高;步行通勤高溫暴露強度整體高于自行車,分別占67.57%和51.31%.(2)步行與自行車高溫暴露強度在六環(huán)至五環(huán)內(nèi)最高;步行高溫暴露風(fēng)險區(qū)面積在五環(huán)以內(nèi)大于自行車;自行車無風(fēng)險區(qū)面積在四環(huán)至三環(huán)、三環(huán)至二環(huán)大于步行.(3)中風(fēng)險、高風(fēng)險區(qū)沿地鐵線呈放射狀,最小風(fēng)險、低風(fēng)險區(qū)沿地鐵線呈星型放射狀.
【文章來源】:河南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,50(06)
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
研究區(qū)域
采用Landsat 8衛(wèi)星影像進行氣溫反演,基于北京市360個氣象站點數(shù)據(jù)建立回歸方程,得到北京市2017年7月10日平均氣溫圖(見圖2)和各溫度區(qū)間面積表(見表2).由圖2和表2可知,29~32 ℃高溫面積、28~29 ℃次高溫面積、27~28 ℃中溫面積,分別占研究區(qū)面積的14.4%、24.3%、25.7%,中高溫區(qū)間面積大于低溫區(qū)間.從空間格局分析,平均氣溫分布具有明顯的空間層次結(jié)構(gòu),即高溫區(qū)在城市中心集中分布,城市外圍斑塊狀分布.受北京地形影響,西北部為山區(qū),東南部為平原,植被覆蓋和海拔高度對溫度產(chǎn)生低溫影響,因此高溫區(qū)域位于城市中南部.受人口密度分布影響,城區(qū)向郊區(qū)人口分布密度呈逐漸下降趨勢,人為熱產(chǎn)生量呈現(xiàn)由中心向外衰減,導(dǎo)致高溫集中分布在人口密集區(qū)域.表2 各溫度區(qū)間面積Tab.2 Area of each temperature range 溫度/℃ 24~26 26~27 27~28 28~29 29~32 面積/km2 320.58 570.97 642.65 606.28 359.52 百分比/% 12.8 22.8 25.7 24.3 14.4
步行通勤平均暴露強度分布
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于GWR的中國城市用地擴張驅(qū)動力差異性研究[J]. 陳萬旭,李江風(fēng),熊錦惠,張桀滈. 河南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(05)
[2]基于Landsat 8 TIRS的地表溫度反演算法對比分析[J]. 岳輝,劉英. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(20)
[3]高溫?zé)崂说慕】敌?yīng):從影響評估到應(yīng)對策略[J]. 黃存瑞,何依伶,馬銳,蘇亞男. 山東大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版). 2018(08)
[4]高溫?zé)崂吮┞讹L(fēng)險評價——以內(nèi)蒙古包頭市為例[J]. 同麗嘎,李雪銘,斯琴,張靖. 干旱區(qū)地理. 2017(02)
[5]地表溫度反演的算法綜述[J]. 朱貞榕,程朋根,桂新,騰月,童成卓. 測繪與空間地理信息. 2016(05)
[6]高溫?zé)崂藢θ祟惤】涤绊懙难芯窟M展[J]. 馮雷,李旭東. 環(huán)境與健康雜志. 2016(02)
[7]環(huán)境健康風(fēng)險評估方法 第四講 暴露評估(續(xù)三)[J]. 杜艷君,莫楊,李湉湉. 環(huán)境與健康雜志. 2015(06)
[8]環(huán)境健康風(fēng)險評估方法 第三講 劑量-反應(yīng)關(guān)系評估(續(xù)二)[J]. 張翼,杜艷君,李湉湉. 環(huán)境與健康雜志. 2015(05)
[9]轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究中臨床研究受試者風(fēng)險等級評估[J]. 王瑾,范貞. 中國研究型醫(yī)院. 2015(02)
[10]北京市熱環(huán)境時空分異與區(qū)劃[J]. 喬治,田光進. 遙感學(xué)報. 2014(03)
本文編號:3216554
【文章來源】:河南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,50(06)
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
研究區(qū)域
采用Landsat 8衛(wèi)星影像進行氣溫反演,基于北京市360個氣象站點數(shù)據(jù)建立回歸方程,得到北京市2017年7月10日平均氣溫圖(見圖2)和各溫度區(qū)間面積表(見表2).由圖2和表2可知,29~32 ℃高溫面積、28~29 ℃次高溫面積、27~28 ℃中溫面積,分別占研究區(qū)面積的14.4%、24.3%、25.7%,中高溫區(qū)間面積大于低溫區(qū)間.從空間格局分析,平均氣溫分布具有明顯的空間層次結(jié)構(gòu),即高溫區(qū)在城市中心集中分布,城市外圍斑塊狀分布.受北京地形影響,西北部為山區(qū),東南部為平原,植被覆蓋和海拔高度對溫度產(chǎn)生低溫影響,因此高溫區(qū)域位于城市中南部.受人口密度分布影響,城區(qū)向郊區(qū)人口分布密度呈逐漸下降趨勢,人為熱產(chǎn)生量呈現(xiàn)由中心向外衰減,導(dǎo)致高溫集中分布在人口密集區(qū)域.表2 各溫度區(qū)間面積Tab.2 Area of each temperature range 溫度/℃ 24~26 26~27 27~28 28~29 29~32 面積/km2 320.58 570.97 642.65 606.28 359.52 百分比/% 12.8 22.8 25.7 24.3 14.4
步行通勤平均暴露強度分布
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于GWR的中國城市用地擴張驅(qū)動力差異性研究[J]. 陳萬旭,李江風(fēng),熊錦惠,張桀滈. 河南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(05)
[2]基于Landsat 8 TIRS的地表溫度反演算法對比分析[J]. 岳輝,劉英. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(20)
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[4]高溫?zé)崂吮┞讹L(fēng)險評價——以內(nèi)蒙古包頭市為例[J]. 同麗嘎,李雪銘,斯琴,張靖. 干旱區(qū)地理. 2017(02)
[5]地表溫度反演的算法綜述[J]. 朱貞榕,程朋根,桂新,騰月,童成卓. 測繪與空間地理信息. 2016(05)
[6]高溫?zé)崂藢θ祟惤】涤绊懙难芯窟M展[J]. 馮雷,李旭東. 環(huán)境與健康雜志. 2016(02)
[7]環(huán)境健康風(fēng)險評估方法 第四講 暴露評估(續(xù)三)[J]. 杜艷君,莫楊,李湉湉. 環(huán)境與健康雜志. 2015(06)
[8]環(huán)境健康風(fēng)險評估方法 第三講 劑量-反應(yīng)關(guān)系評估(續(xù)二)[J]. 張翼,杜艷君,李湉湉. 環(huán)境與健康雜志. 2015(05)
[9]轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究中臨床研究受試者風(fēng)險等級評估[J]. 王瑾,范貞. 中國研究型醫(yī)院. 2015(02)
[10]北京市熱環(huán)境時空分異與區(qū)劃[J]. 喬治,田光進. 遙感學(xué)報. 2014(03)
本文編號:3216554
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