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胡建林研究团队在大气污染健康暴露评估的模拟研究方面取得重要进展
2017年11月22日    作者: 胡建林    发布 : 环科院    

  近日,大气权威期刊ACP(Atmospheric Chemistry and Physics)刊发了我校环科院胡建林教授研究团队的文章“Ensemble prediction of air quality using the WRF/CMAQ modelsystem for health effect studies in China”,研究团队开发了一种基于多种排放清单的集成预报方法,可有效降低模型暴露评估误差。ACP期刊2016年的影响因子为5.318。我校环科院胡建林教授是论文第一作者,路易斯安那州立大学Hongliang Zhang(张宏亮)教授是论文通讯作者。这项研究工作受到了国家重点研发计划、国家自然基金、江苏省自然科学基金、省特聘教授以及江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室的资助。

  准确的暴露评估是分析大气污染健康效应的基础。使用空气质量模型的预报结果是当前暴露评估的主要方法之一,但是目前空气质量模型对我国污染的模拟的准确度受到多方面因素的影响,而其中源排放清单的不确定性是主要因素之一。我校环科院胡建林课题组与路易斯安那州立大学、清华大学、美国德州A&M大学的研究团队合作,开发了一种基于四套排放清单的集成预报算法。此方法预报的日均、月均和年均PM2.5及O3浓度都更加接近观测浓度。

  近三年来,胡建林研究团队积极与国内外研究团队合作,在源导向空气质量模型的开发及对我国空气质量的模拟验证与应用方面开展了系统研究,取得了一系列成果,已合作发表SCI论文11篇。在前期系列研究的基础上,本项研究是首次在我国利用多清单为大气污染的健康分析研究进行集成预报研究。本研究结果的所有数据将公开共享,为我国大气污染的健康研究提供基础数据。基于此集成预报数据,胡建林研究团队对PM2.5导致的我国人群早亡的来源贡献及其对污染控制的响应关系进行了深入探讨,研究结果近期发表在环境权威期刊Environmental Science & Technology(影响因子:6.198)上。

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左图:集成预报的误差分析         右图:集成预报的我国PM2.5年均浓度

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