孟加拉国迪纳杰布尔地区不同土地利用类型下颗粒物浓度的空间分布特征及其健康效应研究

本研究针对孟加拉国迪纳杰布尔地区不同土地利用类型（敏感区、居民区、混合区等）的PM1、PM2.5和PM10浓度开展系统性监测，结合GIS空间分析与健康风险评估模型，揭示PM2.5浓度最高达158.5 μg/m3（超WHO标准6.3倍），并估算区域归因死亡892例，为发展中国家工业-城市复合污染防控提供关键数据支撑。

　　

在孟加拉国北部工业-农业交错带，快速城市化与煤炭开采、砖窑等传统工业的叠加效应正引发严峻的空气污染危机。迪纳杰布尔作为该国唯一活跃煤矿（Barapukuria）和花岗岩地下矿井（Maddhapara）所在地，其PM_2.5年均浓度长期超过WHO限值3倍以上，但缺乏系统的污染溯源与健康影响评估。来自环境科学研究中心的研究团队通过便携式空气质量监测仪（DM106A）和Garmin ETrex 10设备，对该地区7类土地利用区域（含医院、商业区、交通枢纽等28个点位）进行21天高频监测，结合卫星遥感数据与ArcGIS空间插值，首次绘制了PM₁-PM₁₀的三维污染图谱。

研究采用激光散射技术获取实时PM数据，通过Z-score标准化聚类分析揭示污染热点，并运用WHO推荐的暴露-反应模型计算健康风险。关键发现包括：商业区AB银行周边PM_2.5达158.5 μg/m3（超NAAQS 2.44倍），医院敏感区超WHO标准3.08倍；PM_2.5/PM₁₀质量占比77.55%，其中PM₁占PM_2.5的60.75%，凸显超细颗粒物的主导地位；归因死亡计算显示30.09%的死亡率与PM_2.5暴露相关。

研究通过"浓度比较"章节揭示：交通枢纽Bahadur Mor的PM_2.5（113.25 μg/m3）呈现显著早晚高峰波动，而砖厂周边工业区存在持续高值（94.75 μg/m3）。"空间分析"显示东部Parbatipur工业区污染物随3 m/s季风西迁，导致西部城区污染扩散。"健康影响"部分论证了PM_2.5每增加10 μg/m3将提升6%心肺疾病风险，与COVID-19重症率呈正相关。

该研究创新性地将土地功能区划与颗粒物健康效应耦合，为制定差异化管控策略提供科学依据。论文发表于《Geosystems and Geoenvironment》，其建立的监测方法体系可推广至南亚类似资源型城市。研究者建议优先在商业-交通复合区部署垂直绿化，并对煤矿区实施湿法抑尘技术改造，这些措施预计可使区域PM_2.5负荷降低20-30%。