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第一篇 引言1

1 导论1

1.1 背景与目标1

1.2 全书结构3

1.3 基本术语4

1.4 常见统计度量方式8

1.5 相关文献资源13

1.6 软件和工具介绍17

2 空气污染与健康危害防治概述21

2.1 空气污染概述21

2.2 全球空气污染概况34

2.3 空气污染对人体健康的危害40

2.4 降低空气污染健康危害的潜在途径44

第二篇 空气污染暴露评估理论与方法44

3 空气污染与人类健康研究理论基础49

3.1 空气污染毒理学基础49

3.2 空气污染健康风险评价54

3.3 空气污染与人类健康国内外研究进展58

3.4 空间依赖与GIS空间分析方法的特殊贡献62

4 空气污染数据获取68

4.1 空气污染浓度数据获取方法68

4.2 空气污染分级数据84

4.3 空气污染物排放数据88

5 空气污染地理信息系统93

5.1 空气污染地理信息系统概述93

5.2 空气污染地理信息系统设计与实现基础94

5.3 空气污染地理信息系统构建与应用案例102

6 主流空气污染暴露评估方法介绍109

6.1 空气污染暴露及其测量方法概述109

6.2 邻近性模型113

6.3 空间插值模型114

6.4 土地利用回归模型116

6.5 空气污染扩散模型118

6.6 个体吸入式模型120

6.7 混合模型121

6.8 “3S”技术支持下的空气污染暴露评估124

7 基于EWPM的空气污染暴露评估研究127

7.1 引言127

7.2 EWPM原理与实现128

7.3 EWPM可靠性评估129

7.4 Geo-statistical-EWPM空气污染暴露评估模式133

8 基于AERMOD的空气污染暴露评估研究142

8.1 引言142

8.2 AERMOD基本原理与实现143

8.3 AERMOD可靠性评估145

8.4 Geo-statistical-AERMOD空气污染暴露评估164

8.5 城市人口空气污染暴露源贡献解析研究171

9 EWPM与AERMOD空气污染暴露风险评估方法对比研究181

9.1 引言181

9.2 数据收集与预处理182

9.3 基于空气质量观测浓度的EWPM与AERMOD模型空气污染暴露风险评估精度分析183

9.4 EWPM对AERMOD的可替代性分析186

9.5 研究局限性分析191

第三篇 空气污染健康风险研究案例191

10 基于Geo-statistical-AERMOD的新生儿低体重风险分析195

10.1 引言195

10.2 数据收集与预处理196

10.3 基于Geo-statistical-AERMOD模式的母亲妊娠期SO2暴露评估203

10.4 新生儿低体重风险统计分析方法205

10.5 新生儿低体重风险基本特征207

10.6 母亲妊娠期SO2暴露下新生儿低体重风险特征209

10.7 研究局限性分析218

11 基于TPM与HEM-Screen的新生儿兔唇缺陷风险对比研究220

11.1 引言220

11.2 数据收集与预处理221

11.3 TPM与HEM-Screen支持下的母亲VOCs暴露评估225

11.4 新生儿兔唇缺陷风险统计分析方法238

11.5 新生儿兔唇缺陷风险基本特征分析240

11.6 母亲VOCs暴露下新生儿兔唇缺陷风险特征分析244

第四篇 展望257

12 全球变化背景下的空气污染研究热点257

12.1 CO2温室效应257

12.2 O3空洞261

12.3 酸雨264

12.4 空气污染暴露公正评价266

12.5 空气污染暴露多尺度评估276

参考文献281