丹麦的一个决策支持GIS工具，用于管理城市空气质量和人类暴露外文翻译资料

 2022-05-03 10:05

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丹麦的一个决策支持GIS工具，用于管理城市空气质量和人类暴露

文摘

一个名为AirGIS的新型原型系统已经被开发出来，以支持丹麦大城市的空气质量管理部门。该系统是基于丹麦的操作街道污染模型(OSPM)、技术和地籍数字地图和丹麦国家管理数据库，包括建筑、卡地和人口。它应用地理信息系统(GIS)。AirGIS估计在高时间和空间分辨率下的环境空气污染水平。该模型系统可以在办公地址和街道上，将tra@c排放、空气质量水平和人体暴露在住址中进行映射。映射和场景结果可以与空气质量限制相比较。对tra@c空气污染消减措施的影响评估也可以进行。copy;200 l爱思唯尔的科学有限公司版权所有。

Keywovdr：空气污染;Tra@c;人类暴露;决策支持;地理信息系统

介绍

在过去的几十年里，tra@c已经成为丹麦大城市空气污染的主要来源。大量研究表明，暴露于空气污染会增加罹患癌症、呼吸系统和过敏疾病的风险，并加剧呼吸系统或心脏疾病患者的健康状况。根据主要国际报告(Larsen et al.， l997)的一项丹麦综述研究表明，细颗粒物对丹麦死亡率的影响可能与tra@c事故相同(约500人每年死于520万人)。在丹麦的条件下，引起健康问题的空气污染物是细颗粒物，

相应的作者电话: 45 - 4630 l28l;传真: 45 - 4630 l2l4。

电子邮件addverr:ssj@dmu。dk(党卫军Jensen)。

l36l-9209/0l /美元-见前页copy;200 l爱思唯尔的科学有限公司版权所有。PII: Sl36 l- 9209(00) 00026 - 2

二氧化氮(不2)、臭氧(O3)、多环芳烃(PAHs)、苯、l、3-丁二烯、乙烯、丙烯、醛(甲醛、丙烯醛、乙醛)。细小的颗粒对死亡率和发病率造成最大的健康影响，特别是对高度暴露和敏感的人(世界卫生组织，l995, l996;海丝特和哈里森,同年)。

新的更严格的欧洲联盟(欧盟)空气质量限值将在2005年和20l0之间达到l3空气污染物，对超过25万居民的大城市和其他有理由进行评估的地区需要空气质量评估和管理。城市空气质量管理必须包括监测、评估(例如，通过建模)和向公众提供的信息(欧洲委员会，l996)。

目前丹麦的城市空气质量管理主要包括监测和警报系统(kemp et al.， l999)。全面的排放清单，空气质量和行动计划的地图几乎完全消失。在丹麦，决策支持系统并不适用，尽管在其他北欧和欧洲的中型和较大城市中，这种系统正在运行。当地政府系统的例子有挪威的AirQUIS，瑞典的EnviMan和奥地利的AirWare。然而，目前的系统往往有较低的空间分辨率，粗糙的暴露评估(如果有的话)，而且它们没有充分利用地理信息系统(GIS)和管理数据库。决策支持工具的应用是提高丹麦城市空气质量规划的一个机会。在理想情况下，综合系统应包括以下主要因素:空气质量监测、排放、空气质量和暴露测量、对diRerent tra@cabatement措施的影响评估、对公众的信息以及对次日水平的预测。与现有的决策支持系统提出了模型系统空间分辨率更高,使用可用的数字地图和行政数据库自动生成的街头configu——定量数据,应用GIS功能,并提供改进的暴露评估(詹森,l998a止)。

方法

该模型系统将在邮政地址位置的环境空气污染水平与人们在地址上的存在相结合，以估计人的照射量(Jensen, l999)。住宅或工作场所的广告服装点被用作曝光指示灯。该方法是一种基于微环境方法的间接曝光测定方法(图l)。

丹麦的米德尔法特市已经成为一个案例研究区，因为需要的数据很容易获得，而且由于一个小的自治市约有9000居民，因此，尽管空气污染水平相对较低，但仍有能力开发和测试该方法。

2. l。Aiv污染模型

浓度水平是由操作街道污染模型(OSPM)决定的(Hertel和Berkowicz, l989a,b;Berkowicz et al .,l997a,b;同年,Berkowicz)。OSPM模型计算了CO的环境小时浓度水平。2,没有x 不不2 阿,3 和苯，基于街道配置的输入(街道的物理外观)和每小时输入的tra@c，气象参数和城市背景浓度。

( Dagger; )

图l.人类暴露模型方法论的概念概要。

代表地面浓度，因为受体点位于2-3米高的立面上。该模型描述了控制街道浓度的物理和化学过程，并计算污染水平，作为tra@c的直接贡献和来自风的贡献，在街道环境中循环空气污染。直接贡献是由羽流弥散模型和一个考虑到与城市背景空气交换的盒子模型的再循环来描述的。该模型还包括简单的光化学，不，不。2 和O3 (年Palmgren et al .,)。使用排放因子和小时Tra@c数据估计Tra@c排放。OSPM模型使用默认值为每个车辆类别的排放因子。这些因素被定义为每公里的排放量取决于旅行速度。排放因子来自Sorenson和Schramm (l992)和Jensen (l995)。空气质量测量和逆模型计算(Palmgren et al.， l999)估计了苯的排放因子。tra@c数据的基础是乘用车、货车、卡车和公共汽车的平均每日tra@c (ADT)，以及市政当局每条街道的车辆类别的行驶速度。为了获得OSPM模型的每小时的tra@c输入，基于所选位置的tra@c数据开发了一种经验方法。在冷启动时，时间变化的默认值也是。

建立经验(Jensen一等奖)。

建立了半经验背景模型，为无监测城市的OSPM模型提供每小时城市背景浓度。该模型是基于标准化的城市和农村背景浓度的NO。2,没有x阿,3 并从监测站获得CO。该方法基于简单的光化学，并考虑了农村和城市空气之间的交换。小城市的水平是建立在一个简单的分散公式的基础上，以降低哥本哈根的观测值，并根据经验(Jensen, l998b)考虑城市中心到郊区的水平下降。一个城市背景分散模型正在开发中应用于AirGIS (Berkowicz, 2000)。

图2所示。城市景观模型产生的街道配置参数，用于OSPM模型中，以计算空气污染水平。

街道配置数据是描述受体点周围物理环境的静态数据。街道配置数据的例子是街道方向、街道宽度、风力发电行业的建筑高度等。

气象参数(风向、风速、温度和全球辐射)是在城市地区的屋顶，如果有的话。否则，数据将从附近的机场使用。

2.2。数字mapr和databarer

当局管理若干综合的国家数据库，以作行政用途。这些数据库有两个重要的特性:所有对象都是惟一标识的，并且可以使用通用密钥将数据从diRerent数据库中组合起来。普通密钥的一个例子是邮政地址。模型系统中使用的地理对象和管理数据库如图3所示。

图3所示。地理编码地址(点)、建筑物(多边形)、街道(多线)和属性限制(多边形)在数字地图和数据从管理数据库。数据可以链接到地理对象。

房屋和居住登记册由住房部管理。它包含了关于所有建筑物和房屋的信息。一个属性编号和一个建筑编号识别建筑物，而数据库被用来估计建筑物的高度。住房部还负责数字地籍地图和包裹登记册，但由国家调查和丹麦籍地籍(NSCD)管理。财产限制由地籍区号和地籍编号确定。在地理编码建筑物的过程中使用了具有属性限制的地籍图。NSCD已经启动了一个包含地址坐标(地址点)的新寄存器的开发。地址数据库预计将在2000年底成为全国的。中央人口登记由内政部管理。数据库存储关于每个丹麦公民的信息。AirGIS使用居住在每个居住地的人数，以及他们的性别和年龄，以评估环境空气污染。

经济部负责管理中央商业登记册，其中包括所有公共和私营公司的信息。数据库包括em-的总数。

雇员在每个工作地点工作。该数据库用于对工作人员进行环境空气污染的暴露评估。管理数据库不包括数字地图，因此使用地址将数据与数字地图联系起来。包寄存器是唯一包含属性限制映射和属性信息的数据库。

每条市政道路都有一个独特的名字和一个独特的四位数识别码。大多数市政当局维护公路和tra@c数据库，用于tra@c规划和道路维护。然而，目前大多数城市没有数字街道网络和公路和tra@c数据之间的联系。因此，开发了一种建立这种联系的方法(Jensen, l999)。他们计划开发一个全国性的公路和tra@c数据库，覆盖所有类型的道路。

大多数市政当局都有一份技术数字地图，上面有模型所要求的对象(建筑物、道路、地址点)，数据必须通过市政当局获得。然而，NSCD正在开发一个国家数字地图，其中包括建筑和道路目标。目前，它覆盖了部分地区，并将在200l完成。

2.3。Exporuve arrerrment

暴露被定义为一个人与空气污染物的接触。居住地址和工作地点的室外空气污染水平被用来提供对环境空气污染暴露的粗略评估。详细的曝光评估可以考虑到人们在室内和室外的时间。室内的暴露量是通过室内/室外的污染指数来估算的，平均每日的时间剖面用来估计室内和室外的时间(Jensen, l999)。

3所示。结果与讨论

在气象、背景浓度、tra@c和街道配置等恶劣条件下，OSPM模型在丹麦和国外的数据上得到了广泛的验证。利用哥本哈根街道监测站(Jagtvej) (Vignati et al.， l997)的测量数据，对该模型系统进行了验证测试，以预测街道水平的室外浓度。该测试包括由标准化的tra@c方法(Jensen, l997)和上面提到的半经验背景方法(Jensen, l998b)所生成的输入。对街道配置数据(Hansen et al.， l997)估计的城市景观模型没有应用，因为该区域的模型系统还没有建立所需的数据。相反，粗略的街道配置数据是从市政当局填写的问卷中得到的。与实测输入相比，使用产生的不确定度如图4所示。

总的来说，应用生成的输入增加了分散。详细的分析表明，年度的方法是不。x 也没有2 分别为3%和l%。每月的平均数。x 也没有2 分别为9%和3%。更大的不确定性是有经验的。

较短的平均时间，特别是由图4中的散射所表示的极端值。的

分析还表明，对于生成的tra@c数据，散点增加，但高值并无明显变化。应用产生的背景浓度也增加了散射和进一步平滑的高值。生成的粗糙街道配置数据也增加了分散，但年度和月平均值没有多少变化。城市景观模型的应用将减少后一个问题，因为它能产生精确的街道配置数据。在街道层面上，该系统预测户外的凹度，特别是较长的平均时间，对于较短的平均时间具有较高的不确定性。

在目前的模型系统设计中，随着人类时间-交流-动力模式数据的限制，将室外浓度与地址层的popu-消融数据结合在一起，将该地址作为曝光指标。这一方法对空气质量管理很有用，因为地方当局管制室外浓度。

图4所示。按小时计算的散点图。x 在哥本哈根的Jagtvej, ppb的浓度。左:测量输入。右:使用生成的输入。(Vignati et al .,一等奖)。

地址只是个人暴露的一个粗略指标，因为个人暴露会考虑到人的时间活动模式，即在肮脏的微环境中度过的时间(例如，在家里，在街道上，在工作场所等)。在Jensen (l999)中进一步讨论了个人暴露的曝光指标。

城市空气管理是一个正在进行的过程，其中包括规划过程的主要内容:测绘、目标设定、减排措施的评估、实施和评价。

该模型系统可用于tra@c排放清单(NO)的映射。x、公司、苯),

空气质量地图编号2阿,3、CO、苯)和住宅暴露的映射(总计。

(

数字、年龄、性别)、工作场所(员工总数)和街道(道路使用者)。地理信息系统的综合特征也可用于数据的可视化和分析。视觉化的密度，例如，苯浓度，根据居住地址的水平，可以提供一个概述的地区，高和低水平在整个市政。在街道上发现的最高水平，是高的tra@c的荷载和街道上的建筑物造成的差的色散条件(图5)。

该模型系统的高地理分辨率可以，例如，对苯浓度、人员数量和对米德尔法特城的特写镜头的曝光量进行可视化。一个暴露指数被定义为每个地址的人的浓度乘以人数，而浓度高的地址和许多人的地址将会有一个高的指数(图6)。

曝光数据可作为暴露于环境年度苯水平的人数的累积分布函数，以居住地址作为曝光指标，暴露于一定水平苯的人的百分比可以得到(图7)。

道路使用者的苯暴露强度可以可视化(图8)考虑到车辆的占用情况和道路段的时间。

micro;

图5所示。上:l996对整个直辖市的苯浓度水平，其网格大小为l00 m。较低的:在米德尔法特镇附近，密度为5米(g m)。—3 公里—2)。

由于缺乏数据，不考虑车辆类别的比例，也没有考虑到pedes- trians和骑自行车者的暴露。道路使用者的最高曝光率是最高的tra@c负载和浓度。两条街是一样的。

图6所示。上层:室外年度苯含量(g m)。—3年)。中:居住地址的人。低:简单的曝光指数(micro;g m—3 人)。

在车辆组成(例如，乘用车和公共汽车)中，车辆的组成(如乘用车和公共汽车)，以及由此而来的行人的数量，都是tra@c的负载和相同的浓度水平。然而，在Middelfart的tra@c条件是完全的。

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