CN113990508A - 一种基于手机app的个体空气污染暴露精确评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，根据受试对象实时活动轨迹打点信息和研究区域内监测站点空气污染浓度数据，构建位置与空气污染浓度之间的插值模型，并计算特定时段的平均值，运用高精度的环境模型较为准确的获得受试对象在研究期间的平均空气污染物暴露水平，实施成本较低，且不受研究对象的限制，适用于长期、大规模区域的个体空气污染物暴露评估；相对于采用便携式测量仪器的个体暴露评价方法，本发明克服了实地监测的困难，节省了大量人力物力；而相对于以往基于空气监测站点的区域大范围的人群环境暴露评价，本发明实现了从静态监测到时空技术的转变，并可精确评价个体的暴露水平。

Description

一种基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法
技术领域
本发明涉及空气污染暴露监测与健康风险评估领域，尤其涉及的是一种基于实时活动轨迹监测APP的个体空气污染暴露精确评估方法。
背景技术
近年来，随着城市化进程的不断推进，很多城市的空气污染日益严重；作为世界上最重要的环境健康风险因素之一，城市环境的空气质量变化也受到了人们广泛的关注；空气污染会导致死亡率或严重疾病的增加，对人类健康存在一定程度的危害；例如，空气污染物可通过口、鼻、皮肤接触等进入人体，进而损害人体的呼吸、心血管、神经等系统；据不完全统计，全球每年有超过300万人的死亡可归因于空气污染。
从健康风险评估角度看，人群健康防护的基础是了解自身的暴露情况，进而采取有针对性的措施，而个体空气污染暴露情况的评估则依赖于暴露评价方法和暴露测量技术；暴露评价是对人群暴露于环境介质中有害因子的强度、频率、时间、暴露的途径和方式进行测量、估算或预测的过程，是进行健康风险评价的定量依据；目前针对个体的大气污染暴露评价方法，其优点是可以精确到个人的行为活动及环境暴露情况，相对于环境暴露评价精度较高；但是这种方法对于个体监测设备及技术创新要求较高，且仪器和实施的成本较高，不适用于长期和大规模区域的空气污染物暴露评估。
因此，现有技术尚有待改进和发展。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，实施成本低，且不受研究对象的限制，适用于长期、大规模区域的个体空气污染物暴露评估。
本发明的技术方案如下：一种基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，包括以下步骤：
A、选取研究区域和符合要求的受试对象，为受试对象随身携带的智能手机安装相关APP，并指引其注册和绑定账户，以及实名认证后完善个人基本信息；
B、从受试对象接受第一次调查时开始直到研究结束，实时收集其随身携带的智能手机的相关APP反馈回来的连续的活动轨迹打点信息，并通过正向地理编码，将该受试对象活动轨迹打点信息转换为对应的经纬度数据；
C、同步不间断地收集所选取的研究区域及其地理边界预设经纬度范围内所有大气环境监测国控站点发布的空气污染浓度数据，以此获得该研究区域内的空气污染物浓度的时间和空间分布；
D、根据步骤B中获得的受试对象实时活动轨迹打点信息和步骤C中获得的监测站点空气污染浓度数据，构建位置与空气污染浓度之间的插值模型，以此获得该受试对象在该时点的空气污染暴露值；
E、根据步骤D中获得的受试对象的连续的空气污染暴露值，计算特定时段的平均值，并以此来代表受试对象在该时段的空气污染物平均暴露水平。
所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其中：所述步骤A选取的研究区域覆盖受试对象在参与研究期间所途经的地点以及所停留的地点。
所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其中：所述步骤B中的正向地理编码通过第三方地图软件的开放平台获取API，并借助R语言软件的“amapR”等程序包进行相关数据编码。
所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其中：所述步骤B中的活动轨迹打点的时间分辨率为D，D≤30min；且所述步骤C中所选取的研究区域地理边界预设经纬度范围为0.1°×0.1°。
所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其中：所述步骤D中的插值模型在构建时采用反距离加权插值模型。
所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其中：所述步骤D中的插值模型在构建时采用克里金插值模型。
所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其中：所述步骤D中的插值模型在构建时采用样条曲线插值模型。
所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其中：所述步骤E中计算受试对象在该时段的空气污染物平均暴露水平所用公式为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
；其中，I代表受试对象的唯一指定编号，t代表待求取污染物平均浓度的指定的时间区间，i代表t时段内任意时点，N代表t时间段内获得的各种空气污染物数据所对应时点的总个数，E(I t )是第I个受试对象在t时间段内的各种空气污染物平均暴露水平，E(I i )是第I个受试对象在i时间点各种空气污染物的平均暴露值。
所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其中：所述步骤E中，个体的臭氧O3日平均暴露水平通过求取一天内8h的最大平均浓度获得，CO，NO2，SO2，PM2.5和PM10污染物的日平均暴露水平通过求取该天的平均值获得。
本发明所提供的一种基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，由于采用了受试对象的智能手机中安装的相关APP(例如“空气精灵”)，通过实时的活动轨迹监测和监测站点空气污染数据的匹配，运用高精度的环境模型较为准确的获得受试对象在研究期间的平均空气污染物暴露水平，实施成本较低，且不受研究对象的限制，适用于长期、大规模区域的个体空气污染物暴露评估；相对于采用便携式测量仪器的个体暴露评价方法，本发明克服了实地监测的困难，节省了大量人力物力；而相对于以往基于空气监测站点的区域大范围的人群环境暴露评价，本发明实现了从静态监测到时空技术的转变，并可精确评价个体的暴露水平。
附图说明
在此描述的附图仅用于解释目的，而非意图以任何方式来限制本发明公开的范围；图中各部件的形状和比例尺寸等仅为示意性的，用于帮助对本发明的理解，并非是具体限定本发明各部件的形状和比例尺寸；本领域的技术人员在本发明的教导下，可以根据具体情况选择各种可能的形状和比例尺寸来实施本发明。
图1是本发明基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法的流程图；
图2是本发明基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法所用空气污染监测平台的用户APP端的UI界面示意图；
图3是本发明基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法所用空气污染监测平台的管理后台PC端的空气监控记录数据导出示意图；
图4是本发明基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法所用空气污染监测平台的管理后台PC端的活动轨迹信息示意图。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的具体实施方式和实施例加以详细说明，所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并非用于限定本发明的具体实施方式。
如图1所示，图1是本发明基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法的流程图，本发明基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法应用在空气污染监测平台中，该空气污染监测平台由用户APP端和管理后台PC端组成，以在用户随身携带的智能手机安装“空气精灵”APP作为用户APP端为例；该个体空气污染暴露精确评估方法具体包括以下步骤：
步骤S110、空气污染监测平台选取研究区域和受试对象；包括该研究区域内所选取的符合要求的受试对象在接受第一次调查时，为其随身携带的智能手机安装“空气精灵”APP，并指引其注册和绑定账户，以及实名认证后完善个人基本信息；
步骤S120、数据收集；从受试对象接受第一次调查时开始直到研究结束，管理后台PC端实时收集其随身携带的智能手机的“空气精灵”APP(即用户APP端)反馈回来的连续的活动轨迹打点信息，包括受试对象在连续时点的动态位置变化信息，内含对应的空间和时间数据；其中，活动轨迹打点的时间分辨率为D，D≤30min，通过正向地理编码，将该受试对象活动轨迹打点信息转换为对应的经纬度数据；
步骤S130、在整个研究期间，管理后台PC端同步不间断地收集所选取的研究区域及其地理边界0.1°×0.1°经纬度范围内所有大气环境监测国控站点发布的空气污染浓度数据，以此获得该研究区域内的空气污染物浓度的时间和空间分布；例如，受试对象所在区域及其边界0.1°×0.1°范围内所有大气环境监测国控站点逐小时发布的CO，NO2，SO2，PM2.5，PM10和O3的空气污染浓度，以及各站点的经纬度等位置信息，都可通过中国环境监测总站官网http://www.cnemc.cn/获得。
步骤S140、管理后台PC端根据步骤S120中获得的受试对象实时活动轨迹打点信息和步骤S130中获得的监测站点空气污染浓度数据，构建位置与空气污染浓度之间的插值模型，以此获得该受试对象在该时点的空气污染暴露值；
步骤S150、管理后台PC端根据步骤S140中获得的受试对象的连续的空气污染暴露值，计算特定时段的平均值，并以此来代表受试对象在该时段的空气污染物平均暴露水平。
在本发明基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法的具体实施方式中，较好的是，所述步骤S110选取的研究区域覆盖受试对象在参与研究期间所途经的地点以及所停留的地点，以进一步提高评估方法的准确度。
较好的是，所述步骤S120中的正向地理编码可通过百度地图、高德地图等第三方地图软件的开放平台获取API，并借助R语言软件的“amapR”等程序包进行相关数据编码，利用百度地图、高德地图等第三方地图软件可以更加直观地反映出受试对象的日常活动轨迹打点信息。
较好的是，所述步骤S140中，既可以借用反距离加权插值模型IDW构建位置与空气污染浓度之间的插值模型，也可以借用克里金插值模型Kriging构建位置与空气污染浓度之间的插值模型，还可以借用条曲线插值模型Splines构建位置与空气污染浓度之间的插值模型；这些暴露插值方法都可以不同程度地提高个体空气污染暴露精确评估方法的准确性和精度。
较好的是，所述步骤S150中，计算受试对象在该时段的空气污染物平均暴露水平所用公式为：
Figure 325588DEST_PATH_IMAGE002
；其中，I代表受试对象的唯一指定编号，t代表待求取污染物平均浓度的指定的时间区间，i代表t时段内任意时点，N代表t时间段内获得的各种空气污染物数据所对应时点的总个数，E(I t )是第I个受试对象在t时间段内的各种空气污染物平均暴露水平，E(I i )是第I个受试对象在i时间点各种空气污染物的平均暴露值。
较好的是，所述步骤S150中，个体的臭氧O3日平均暴露水平可通过求取一天内8h的最大平均浓度获得，CO，NO2，SO2，PM2.5和PM10污染物的日平均暴露水平通过求取该天的平均值E(I t )获得。
下面以随机选取一位居住地址在广州市监测站附近的受试对象为例，在其事先已知晓本研究并同意在其随身携带的智能手机中安装“空气精灵”APP的情况下，指引其注册和绑定账户，以及实名认证后完善个人基本信息。
结合图2所示，图2是本发明基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法所用空气污染监测平台的用户APP端的UI界面示意图，在图2中，管理后台PC端可以将受试对象所在区域内所有大气环境监测国控站点逐小时发布的CO，NO2，SO2，PM2.5，PM10和O3的空气污染浓度数据发送到受试对象随身携带的智能手机中安装“空气精灵”APP中，以将受试对象所在区域的空气污染情况实时展示给该受试对象。
结合图3所示，图3是本发明基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法所用空气污染监测平台的管理后台PC端的空气监控记录数据导出示意图，在管理后台PC端的用户管理页面上，可清楚完整地查询到该受试对象在某个特定时段的活动轨迹信息。
结合图4所示，图4是本发明基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法所用空气污染监测平台的管理后台PC端的活动轨迹信息示意图，经过正向地理编码之后，将该受试对象某天的活动轨迹信息以图形的形式展示在研究区域的地图上，受试对象在2021年9月14日全天24小时的位置信息，每30分钟打点一次，共48个时点，起始点A1，终止点A48。
例如，当受试对象行进到图4中的五角星处的时点，以该五角星为中心，0.1°经纬度为直径画一个圆，结合该圆范围内有五个大气环境监测国控站点Site1~5（Site6位于该圆范围之外），根据每个大气环境监测国控站点与五角星之间的距离，借用反距离加权插值模型IDW构建位置与空气污染浓度之间的插值模型，进而获得受试对象I所处时点i的各种空气污染物浓度信息E(I i )；而重复本步骤，就可获得该受试对象2021年9月14日当天t时间段所有时点的空气污染物浓度E(I t )，并得到连续的空气污染暴露值。
可见，本发明基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法并不需要构建用户的OD数据和出行路径数据；而且可以单独计算用户任何一个时点的暴露值，由此做到更加精准的个体暴露评估。
本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域普通技术人员公知的现有技术。
应当理解的是，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不足以限制本发明的技术方案，对本领域普通技术人员来说，在本发明的精神和原则之内，可以根据上述说明加以增减、替换、变换或改进，而所有这些增减、替换、变换或改进后的技术方案，都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
A、选取研究区域和符合要求的受试对象，为受试对象随身携带的智能手机安装相关APP，并指引其注册和绑定账户，以及实名认证后完善个人基本信息；
B、从受试对象接受第一次调查时开始直到研究结束，实时收集其随身携带的智能手机的相关APP反馈回来的连续的活动轨迹打点信息，并通过正向地理编码，将该受试对象活动轨迹打点信息转换为对应的经纬度数据；
C、同步不间断地收集所选取的研究区域及其地理边界预设经纬度范围内所有大气环境监测国控站点发布的空气污染浓度数据，以此获得该研究区域内的空气污染物浓度的时间和空间分布；
D、根据步骤B中获得的受试对象实时活动轨迹打点信息和步骤C中获得的监测站点空气污染浓度数据，构建位置与空气污染浓度之间的插值模型，以此获得该受试对象在该时点的空气污染暴露值；
E、根据步骤D中获得的受试对象的连续的空气污染暴露值，计算特定时段的平均值，并以此来代表受试对象在该时段的空气污染物平均暴露水平。
2.根据权利要求1所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其特征在于：所述步骤A选取的研究区域覆盖受试对象在参与研究期间所途经的地点以及所停留的地点。
3.根据权利要求1所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其特征在于：所述步骤B中的正向地理编码通过第三方地图软件的开放平台获取API，并借助R语言软件的“amapR”等程序包进行相关数据编码。
4.根据权利要求1所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其特征在于：所述步骤B中的活动轨迹打点的时间分辨率为D，D≤30min；且所述步骤C中所选取的研究区域地理边界预设经纬度范围为0.1°×0.1°。
5.根据权利要求1所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其特征在于：所述步骤D中的插值模型在构建时采用反距离加权插值模型。
6.根据权利要求1所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其特征在于：所述步骤D中的插值模型在构建时采用克里金插值模型。
7.根据权利要求1所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其特征在于：所述步骤D中的插值模型在构建时采用样条曲线插值模型。
8.根据权利要求1所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其特征在于：所述步骤E中计算受试对象在该时段的空气污染物平均暴露水平所用公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；其中，I代表受试对象的唯一指定编号，t代表待求取污染物平均浓度的指定的时间区间，i代表t时段内任意时点，N代表t时间段内获得的各种空气污染物数据所对应时点的总个数，E(I t )是第I个受试对象在t时间段内的各种空气污染物平均暴露水平，E(I i )是第I个受试对象在i时间点各种空气污染物的平均暴露值。
9.根据权利要求8所述的基于手机APP的个体空气污染暴露精确评估方法，其特征在于：所述步骤E中，个体的臭氧O3日平均暴露水平通过求取一天内8h的最大平均浓度获得，CO，NO2，SO2，PM2.5和PM10污染物的日平均暴露水平通过求取该天的平均值获得。
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