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22城市室内PM2.5归因疾病负担及健康经济损失研究

室内PM2.5；模型模拟；机器学习；疾病负担；健康经济损失

目  的：本研究拟构建高精度室内PM_2.5浓度模型，模拟我国22个空气污染典型城市的室内PM_2.5浓度的长时间序列日值数据，评估归因于室内PM_2.5污染的疾病负担和健康经济损失，并解析其时空分布等特征，为相关政策制定提供参考依据。 

过程及方法：本研究构建高精度室内PM_2.5浓度机器学习模型，利用室外PM_2.5数据、气象数据、室内PM_2.5影响因素调查数据模拟区县水平日值尺度的室内PM_2.5浓度。基于课题组已有项目，收集了22个空气污染典型城市的环境空气PM_2.5浓度数据、气象数据和代表性人群暴露影响因素问卷调查，另选择5个代表性地区除上述数据外，增加了室内PM_2.5浓度数据收集。基于5个代表性地区的室内PM_2.5浓度监测数据、室外PM_2.5浓度数据、室外温湿度数据、问卷调查数据构建了室内PM_2.5浓度随机森林模型，基于十折交叉法验证模型。将22城市的问卷数据使用蒙特卡罗方法进行模拟，用以代表该22个城市的情况；将问卷数据及2013-2017年室外PM_2.5浓度数据、室外温湿度数据输入构建的随机森林模型，模拟了22城市2013-2017年室内PM_2.5浓度逐日数据。基于人口数据、基线死亡率数据、暴露-反应关系数据，结合模拟得到的我国22城市2013-2017年室内PM_2.5浓度数据，计算了我国22城市2013-2017年归因于室内PM_2.5的过早死亡数。采用支付意愿法，基于分省份的统计生命价值VSL，结合我国22城市2013-2017年归因于室内PM_2.5的过早死亡数，计算了我国22城市2013-2017年归因于室内PM_2.5的健康经济损失。分析了室内PM_2.5归因疾病负担及健康经济损失的时空分布等特征。 

结论：室内PM_2.5浓度模型测试集R²达到0.89。2013-2017年22城市室内PM_2.5浓度日值范围为18.7～225.5 μg/m³，年均浓度范围为56.0～77.4 μg/m³，大部分地区室内PM_2.5浓度呈逐年下降趋势，但整体污染形势仍较严峻。2013-2017年22城市归因于室内PM_2.5的过早死亡数每年约为11万（基于IER暴露-反应关系）/ 19万（基于GEMM暴露-反应关系）。22城市归因于室内PM_2.5污染的缺血性心脏病（IHD）和中风（STR）的过早死亡数较支气管肺炎（LRI）、肺癌（LC）、慢性阻塞性肺疾病（COPD）高。2013-2017年22城市归因于室内PM_2.5的健康经济损失每年约为4600～4800亿元（基于IER暴露-反应关系）/ 8200～8670亿元（基于GEMM暴露-反应关系）。22城市归因于室内PM_2.5的疾病负担较重，且带来较多的经济损失。未来仍需继续采取相关措施降低室内PM_2.5归因疾病负担及健康经济损失。