多地理尺度下的比较健康负担分析：加拿大人为排放部门造成的环境空气污染死亡率

《Atmospheric Environment》：Comparative health burden analysis at multiple geographic scales: mortality attributed to ambient air pollution by sector for anthropogenic emissions in Canada

　　

暴露于空气污染是全球和加拿大死亡的主要风险因素。为了减轻空气污染健康负担，空气质量管理部门可以优先考虑排放源。本分析估计了2019年加拿大25个交通、工业、住宅和商业部门（包括农业和钢铁制造等研究不足的部门）与空气污染相关的健康负担。研究人员采用蛮力建模框架，应用化学传输模型（GEM-MACH）和健康影响模型（AQBAT）在国家级、区域级和城市普查分区地理尺度上估算环境PM_2.5、NO₂和地面O₃的影响。对于每个建模部门，化学传输模型对100%部门移除扰动的敏感性估计了空气污染贡献，健康影响模型量化了相应的部门归因死亡率。在全国范围内，健康负担最高的建模部门是道路运输（1,890例死亡）、矿石和矿物工业（1,550例死亡）、住宅木材燃烧（1,450例死亡）和农业（1,050例死亡）。加拿大人口稠密的中部地区受影响最大，其次是太平洋和西部地区。一些部门显示出强烈的区域健康影响，包括石油和天然气工业部门（西部地区）和燃煤发电（西部/大西洋地区）。总体而言，暴露于部门归因的PM_2.5影响更大，三种建模污染物在区域贡献上存在差异。普查分区层面的结果表明，某些部门在城市内部存在显著变异性，并建议协调地方、区域和国家层面的减缓策略。这项全面的多部门分析可以为加拿大及其他司法管辖区不同地理尺度上空气质量管理办法的制定和优先排序提供信息。

**研究背景与问题**
空气污染是全球和加拿大死亡的主要风险因素，科学证据表明暴露于环境空气污染会导致呼吸道症状、疾病甚至死亡。全球每年约500-900万例死亡与空气污染相关，而加拿大仅PM_2.5、NO₂和O₃就导致约17,400例死亡。虽然已有研究关注交通、工业、住宅等部门的健康负担，但对农业、钢铁制造等部门的分析不足，且缺乏多地理尺度（包括城市普查分区）的系统比较。因此，本研究旨在全面评估加拿大25个人为排放部门在2019年对空气污染死亡率的贡献，为不同层级（国家、区域、城市）的空气质量管理办法提供依据。

**研究内容与结论**
研究人员利用蛮力建模框架，结合化学传输模型GEM-MACH（Global Environmental Multiscale–Modelling Air Quality and Chemistry）和健康影响模型AQBAT（Air Quality Benefits Assessment Tool），在国家级、区域级和城市普查分区（CD）尺度，估算PM_2.5、NO₂和地面O₃的部门归因死亡率。结果显示，25个建模部门总计导致9,140例过早死亡（24例/10万人口），相当于2019年加拿大非意外死亡的3%。道路运输（1,890例）、矿石和矿物工业（1,550例）、住宅木材燃烧（1,450例）和农业（1,050例）是健康负担最高的部门。中部地区受影响最大，其次是太平洋和西部地区。一些部门（如石油和天然气、燃煤发电）显示出强烈的区域影响，而城市尺度（如多伦多-汉密尔顿和蒙特利尔）则揭示了部门贡献的显著城市内部差异。该研究为加拿大及其他地区不同地理尺度的空气质量管理办法的制定和优先排序提供了全面参考，论文发表在《Atmospheric Environment》。

**关键技术方法**
主要方法包括：1）排放清单：基于加拿大环境与气候变化部（ECCC）2019年空气污染物排放清单（APEI）和美国EPA 2016年国家排放清单（NEI），利用SMOKE模型进行化学物种化、空间分布和时间解析。2）化学传输模型：采用GEM-MACH（版本3.1.1.2）在10km×10km网格上模拟北美大陆域内CO、O₃、PM_2.5、NO₂、SO₂等污染物的小时浓度，基于2019年气象数据。部分部门还使用混合卫星-GEOS-Chem CTM进行验证。3）健康影响模型：采用AQBAT模型，基于浓度-响应函数（CRF）估算死亡率，使用蒙特卡洛模拟（10,000次迭代）生成中心估计和95%置信区间。健康负担在普查分区（CD）尺度计算后汇总到区域和国家级。

**研究结果**
3.1. 全国空气污染死亡率主导部门
通过GEM-MACH建模和AQBAT量化，研究人员发现全国25个部门合计导致9,140例死亡，其中道路运输（1,890例）、矿石和矿物工业（1,550例）、住宅木材燃烧（1,450例）和农业（1,050例）是前四高负担部门，共占75%。同时，研究人员计算了人群归因分数（PAF），显示PM_2.5暴露约占所有非意外死亡的3%，其中道路运输、矿石和矿物工业、住宅燃料燃烧（非木材）和农业分别贡献0.4%-0.5%。

3.2. 驱动部门空气污染死亡率的污染物
分析显示，大多数部门的死亡主要归因于PM_2.5，其次为NO₂和O₃。工业部门和住宅木材燃烧的PM_2.5贡献占主导，而交通部门（如公路、海运）也表现出显著的NO₂和O₃死亡率。农业部门的死亡几乎全部来自PM_2.5，这与氨（NH₃）排放形成二次气溶胶有关。部分O₃死亡率出现负值，反映了NO_x去除导致O₃增加的化学非线性效应。

3.3. 跨境和野火源背景
与野火和跨境污染的比较显示，野火烟雾PM_2.5的年死亡率（2019-2023年范围660-5,400例）与部分高负担部门（如道路运输）相当，但年际变异大。美国人为排放跨境贡献了约3,200例死亡（8.9例/10万人口），接近加拿大所有建模部门总负担的40%，表明国际合作的必要性。

3.4. 部门健康负担的地理趋势
3.4.1. 区域尺度趋势：中部地区（占加拿大40%人口）的绝对死亡数最高（6,230例），但按人口标准化后死亡率（43例/10万人口）仍为最高。西部地区工业部门贡献超过一半（54%），而太平洋地区交通部门占49%。部分行业（如石油和天然气、燃煤发电、农业）表现出强区域性，例如农业在中央和西部地区的死亡率高达5.5例/10万人口，与道路运输相当。

3.4.2. 城市尺度趋势：对大多伦多-汉密尔顿和蒙特利尔的分析显示，城市内部变异性显著。汉密尔顿的工业部门（尤其是钢铁制造）贡献了约50%的死亡率，而蒙特利尔市中心的住宅木材燃烧贡献较低，这可能与当地法规有关。这些结果表明，地方和区域政策可有效影响健康负担。

3.5. 与其他健康负担分析的比较和局限性
3.5.1. 混合CTM分析：混合卫星-GEOS-Chem模型验证了GEM-MACH的关键发现，六种共同部门（道路车辆、住宅木材燃烧、农业等）的PM_2.5死亡率估计值在15%-65%差异内一致，确认了道路运输、农业和住宅木材燃烧的前三名位置。

3.5.2. 先前北美分析：与2015年加拿大多部门分析相比，本研究使用更新排放清单和人口加权方法，结果基本一致，但住宅木材燃烧的估计值下降（可能源于法规改进）。与全球研究（如McDuffie等）相比，排名相似，但绝对数值差异源于CRF和基线数据不同。

3.5.3. 局限性：包括排放清单不确定性（尤其是住宅木材燃烧）、CTM网格分辨率、蛮力建模的非线性效应（如100%移除导致非线性响应）、未考虑PM_2.5成分差异风险、以及汇总多污染物效应时简化累加可能导致风险高估。

3.6. 对空气质量管理的应用
研究结果指出，不同部门适合不同尺度的管理：普遍存在的部门（如道路运输）需要多层级协作；区域性强的部门（如石油和天然气、农业）可对应区域策略；城市内部变异性大的部门（如住宅木材燃烧）则适合地方行动。然而，从100%扰动结果外推至实际减排需谨慎，因为非线性效应可能改变排名。

**总结讨论与结论**
讨论部分强调，本研究通过多部门、多尺度分析，首次系统比较了加拿大25个人为排放部门对空气污染死亡率的贡献，揭示了农业、钢铁制造等被忽视部门的重要性，并验证了与先前研究的一致性。