摘要
随着中国高速的工业化和城市化进程，以PM2.5为主要污染物的区域性大气污染问题突出，严重影响了经济发展和公众健康。本研究使用结合暴露因子的IER模型，对中国东部和中部地区2013～2017年由于PM2.5污染造成的健康负担的时空分布特征、驱动因素、空间自相关性以及PM2.5污染改善带来的健康、经济效益进行了评估。使用WRF-CMAQ模型以河南省为例进行了2017年1、4、7、10月的PM2.5污染传输模拟，建立河南省18个城市间的PM2.5传输矩阵，对区域传输贡献、传输规律、传输路径进行量化分析。 研究表明，2013～2017年由于PM2.5浓度下降，累计可避免的归因死亡数为10.68万人，可避免经济损失为5588.41亿元。当PM2.5年均浓度达到国家空气质量二级标准（35μg/m3）、一级标准（15μg/m3）和世卫组织指导标准（10μg/m3）时，归因死亡人数较2017年将减少6.09万人、40.79万人和58.80万人，分别占2017年可归因于PM2.5总死亡人数的8.22％、55.05％和79.36％;可避免经济损失3190.85亿元、21374.38亿元和30812.97亿元，分别占2017年研究区域GDP总量的0.58％、3.91％和5.63％。人口总量、人口老龄化、基准死亡率和PM2.5暴露浓度4个因素对健康负担的贡献分别为-8.54％、-39.31％、5.88％和46.27％。人口老龄化是导致归因死亡数增加的主要原因，PM2.5浓度降低是减轻健康负担最主要因素。城市间PM2.5与PM2.5引起的健康负担都存在较强的空间自相关性，PM2.5浓度、人口、归因死亡数和死亡率均为“高-高”型的城市主要位于河北、山东和河南，应该成为空气污染联合控制的重点地区。 河南省全年PM2.5污染贡献均以区域传输为主，其中省外贡献约为34.01％～69.22％，省内贡献约为9.58％～44.77％;本地排放为辅，贡献率约为14.26％～37.18％。PM2.5传输特征呈现出显著的时空差异性，1月受省外传输影响最大，7月受省外传输影响最小;内部城市受省内传输贡献更大，边界城市受省外传输贡献更大。受省内传输贡献较大的城市是漯河、鹤壁、新乡、许昌、郑州;受省外传输贡献超过50％的城市有济源、濮阳、三门峡、信阳、南阳、商丘、周口、驻马店。各城市与周边相邻城市之间均存在较为显著的PM2.5相互输送，郑州、许昌、漯河、平顶山构成的中部城市群作为传输路径的必经城市，区域传输作用最为明显。对于净输入量超过本地排放量的鹤壁、漯河、濮阳，这些城市PM2.5污染问题的解决仅依靠自身减排是很难实现的，必须联合周边省市进行区域联防联控。
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