近日,我院马静老师及合作者在地理学国际旗舰期刊Annals of the American Association of Geographers以及环境健康领域国际TOP期刊Environment International(5年IF=8.76)正式发表系列研究成果,创新了基于居民日常时空行为轨迹的动态环境污染暴露研究方法与视角,在一定程度上提高了微观个体居民实时环境污染暴露的测度精度。两篇文章马静老师均为第一作者,365国际速发平台为第一署名单位。
已有相关研究主要基于居住地的空间位置测度静态的环境污染暴露,较少考虑居民日常的活动-移动行为以及微观地理环境对污染暴露的影响,难以准确反映个体居民真实的污染暴露程度。综合运用GPS设备、便携式智能传感器以及活动日志等调查方式,马静老师及合作者首次在精细化时空尺度上对基于居民日常时空行为轨迹的实时、动态的空气和噪音污染暴露进行了三维可视化分析与对比研究。研究发现室内与室外、不同活动地点、以及不同交通方式微观环境下的实时空气和噪音污染暴露存在显著差异。此外,当室外空气质量较好或较差的情况下,基于空气质量固定监测点的污染暴露测度方法会显著低估或高估室内居民实时的污染暴露程度;然而,当室外空气污染处于中等水平时,基于固定站点的静态测度方法与基于传感器的实时动态测度方法结果差异不大。马静老师是国际上较早将时空行为纳入动态环境污染暴露与居民健康研究的地理学者,研究进一步揭示了不同的时空行为模式以及微观地理环境会对居民实时的环境污染暴露产生显著影响,进而影响居民健康状况。
图1 基于时空行为轨迹的实时空气污染暴露测度及对比研究
图2 基于居民时空行为轨迹的实时噪音污染暴露测度及时空分析
相关研究得到了国家自然科学基金项目(41529101, 41601148, 41571144)的资助。更多详情请查阅原文:
Ma, J., Tao, Y., Kwan, M., and Chai, Y. (2020). Assessing mobility-based real-time air pollution exposure in space and time using smart sensors and GPS trajectories in Beijing. Annals of the American Association of Geographers, 110: 434-448.
https://doi.org/10.1080/24694452.2019.1653752
Ma, J., Li, C., Kwan, M., Kou, L., and Chai, Y. (2020). Assessing personal noise exposure and its relationship with mental health in Beijing based on individuals’ space-time behavior. Environment International, 139: 105737.
https://doi.org/10.1016/j.envint.2020.105737