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環(huán)境學(xué)院張少君課題組合作在城市空氣污染的環(huán)境公平性研究方面取得新進(jìn)展

清華新聞網(wǎng)2月28日電(通訊員 溫軼凡)近日,清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院張少君副教授課題組與斯坦福大學(xué)王元Yuan Wang)助理教授課題組合作開(kāi)發(fā)了基于動(dòng)態(tài)交通大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的特大城市大氣污染濃度高分辨率預(yù)測(cè)方法,并對(duì)美國(guó)洛杉磯地區(qū)不同社會(huì)族群空氣污染暴露的環(huán)境公平性開(kāi)展了深入研究。該研究以美國(guó)洛杉磯地區(qū)為對(duì)象,開(kāi)發(fā)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高分辨率空氣質(zhì)量模擬方法,實(shí)現(xiàn)了美國(guó)洛杉磯地區(qū)連續(xù)整年的公里-小時(shí)級(jí)空氣質(zhì)量動(dòng)態(tài)模擬,揭示了美國(guó)洛杉磯地區(qū)不同人種和收入群體污染物暴露的不公性。研究首次將動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)引入基于機(jī)器學(xué)習(xí)的空氣質(zhì)量模擬方法中,并揭示了其在優(yōu)化城市空氣質(zhì)量時(shí)空分布特征方面的重要作用,進(jìn)而能夠更準(zhǔn)確評(píng)估社區(qū)層面人口污染暴露差異及環(huán)境公平性。

20240222-環(huán)境學(xué)院張少君課題組在城市空氣污染的環(huán)境公平性研究方面取得新進(jìn)展-溫軼凡-圖1 研究成果入選《環(huán)境科學(xué)與技術(shù)》(Environmental Science

圖1.研究成果入選《環(huán)境科學(xué)與技術(shù)》(Environmental Science & Technology)補(bǔ)充封面

空氣污染在全球特大城市中造成了重要的公共健康威脅。對(duì)于洛杉磯這樣的特大城市,其污染源、人群和社群分布存在顯著的空間差異,不同族裔、收入群體的空氣污染暴露水平也并不相同。因此,空氣污染暴露的環(huán)境公平性成為研究的焦點(diǎn)。受實(shí)驗(yàn)資源、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及計(jì)算效率的制約,僅僅依靠實(shí)際觀(guān)測(cè)或物理/化學(xué)傳輸模型難以實(shí)現(xiàn)特大城市空間范圍下街區(qū)尺度空氣污染暴露高精度、持續(xù)性的動(dòng)態(tài)評(píng)估。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的地理統(tǒng)計(jì)模型大多停留在利用靜態(tài)路網(wǎng)分布代表交通排放特征的層面,缺乏對(duì)交通活動(dòng)高度流動(dòng)性和時(shí)空特異性的考慮。因此,亟需耦合機(jī)器學(xué)習(xí)方法和動(dòng)態(tài)交通流數(shù)據(jù)構(gòu)建城市人群空氣污染暴露精細(xì)化評(píng)估方法,以充分體現(xiàn)道路交通對(duì)人群暴露空間異質(zhì)性的影響。

針對(duì)上述難題,研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種融合動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,實(shí)現(xiàn)了美國(guó)洛杉磯地區(qū)連續(xù)一整年公里級(jí)空氣質(zhì)量逐時(shí)模擬。研究發(fā)現(xiàn),在模型中引入真實(shí)動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)使二氧化氮(NO2)、日最大8小時(shí)平均臭氧(MDA8 O3)和細(xì)顆粒物(PM2.5)模擬的空間保真度分別提高了47%、4%和15%。該方法成功捕獲了由于交通活動(dòng)導(dǎo)致的PM2.5濃度超標(biāo)的情況,并提供了一個(gè)“超標(biāo)地圖”工具,以識(shí)別高污染社區(qū)內(nèi)的暴露差異。相比之下,沒(méi)有引入實(shí)際動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)的模型缺乏捕捉交通引起的暴露差異的能力,并且嚴(yán)重低估了居民對(duì)PM2.5的暴露。對(duì)于有色人種和低收入群體這樣的弱勢(shì)社區(qū),這種PM2.5暴露濃度低估更為嚴(yán)重。研究揭示了將實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)納入社區(qū)尺度污染物暴露差異及環(huán)境不公性評(píng)估的重要性。

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圖2.引入動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)前后PM2.5濃度及不同種族/族裔暴露情況模擬結(jié)果對(duì)比

相關(guān)研究成果以“機(jī)器學(xué)習(xí)空氣質(zhì)量模擬中引入動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)改善了環(huán)境正義評(píng)估(Dynamic Traffic Data in Machine-Learning Air Quality Mapping Improves Environmental Justice Assessment)為題,近日在線(xiàn)發(fā)表于《環(huán)境科學(xué)與技術(shù)》(Environmental Science & Technology)期刊上。

環(huán)境學(xué)院博士后溫軼凡為論文第一作者,張少君與王元論文通訊作者。研究得到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金、博士后創(chuàng)新人才支持計(jì)劃和清華大學(xué)“水木學(xué)者”計(jì)劃等的資助。

論文鏈接:

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.3c07545

供稿:環(huán)境學(xué)院

編輯:李華山

審核:郭玲

2024年02月28日 09:37:41

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