精準評價空氣污染物個體暴露有新方法
復旦大學公共衛生學院闞海東教授課題組一項有關空氣污染物個體暴露評價研究，有效降低了以往以“國控點室外監測站數據代替個體監測數據”而導致的誤差問題，該研究不僅大大提高了暴露評價的準確性和可靠性，而且操作方便，簡單易行，對精準評價空氣污染物個體暴露有重要意義。相關成果已發表于《國際環境》(Environment International)。
空氣污染可產生一系列的健康危害，而精準的空氣污染流行病學研究取決于有效的暴露評價。由于個體暴露監測不適用于大樣本人群研究，以往的流行病學研究大多直接采用“以國控點等室外監測站數據來代替個體監測數據”，因而難免存在暴露評價誤差問題。
闞海東團隊創新性應用“固定群組追蹤設計”理念，探索建立了臭氧、細顆粒物（PM2.5）及其關鍵組分黑碳（BC）等三種重要空氣污染物的個體暴露預測模型。研究結果表明，室外監測固定點位的環境監測站數據高估了個體暴露于臭氧和PM2.5的濃度水平，卻低估了黑碳的暴露水平。研究人員證實直接利用室外監測站數據對暴露進行評價，會導致暴露誤差，同時還發現，季節與氣象因素、室內通風條件、個體時間活動模式等是影響空氣污染個體暴露的重要影響因素。
闞海東團隊在固定監測站點數據的基礎上，通過引入上述變量，建立了體現個體水平的空氣污染物暴露預測模型。在這些研究中研究團隊分別獲取了浦東和浦西等4個國控站點用作固定點位監測的數據。最終將該模型預測的結果與實際測得的數據進行對比，發現兩者的相關性達到了66%至76%，相對誤差在0.26至0.41。這些數字說明個體模型相比過去傳統暴露評價方法（采用數個監測站的污染物平均濃度值代表整體地區的人群暴露），在準確性和可靠性等方面得到有效提高，且簡便易行，即由這些簡便易得的常規數據建立起來的模型方法，具有輸入數據需求低和計算量小的特點，為空氣污染流行病學研究個體暴露監測提供了新的技術支持。
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