Estimating the Public Health Benefits of Proposed Air Pollution Regulations pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Natl Academy Pr

作者:National Research Council (U. S.)

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2002-10

价格:$ 45.48

装帧:Pap

isbn号码:9780309086097

丛书系列:

图书标签:

• 空气污染
• 公共卫生
• 法规
• 效益评估
• 环境健康
• 政策分析
• 空气质量
• 健康影响评估
• 风险评估
• 环境法规

估算拟议空气污染法规的公共卫生效益 引言 空气污染是当前全球面临的最严峻的环境挑战之一，其对人类健康的影响广泛而深远，从呼吸系统疾病到心血管疾病，甚至癌症，都与空气污染息息相关。随着科学技术的进步和对健康风险认识的加深，各国政府和国际组织正日益重视通过制定和实施严格的空气污染法规来保护公众健康。然而，这些法规的推行往往伴随着巨大的经济成本，因此，精确评估这些法规所能带来的公共卫生效益，对于决策者权衡利弊、优化政策、争取公众支持至关重要。 《估算拟议空气污染法规的公共卫生效益》一书，正是在这一时代背景下应运而生。本书并非对某一特定空气污染法规进行案例分析，也不是直接呈现具体的估算结果，而是聚焦于估算方法论、数据需求、模型构建、不确定性分析以及政策含义等核心议题。它深入探讨了如何科学、严谨地量化空气污染减排对改善人群健康状况所产生的积极影响，为研究人员、政策制定者、环境规划师以及任何对环境健康问题感兴趣的读者，提供了一个全面而深入的理论框架和实践指南。 核心内容概述 本书的结构设计严谨，逻辑清晰，层层递进，力求将复杂的估算过程分解为可理解、可操作的步骤。 第一部分：空气污染与健康关联的科学基础 在进入具体的估算方法之前，本书首先为读者打下了坚实的科学基础。这一部分详细阐述了空气污染物（如 PM2.5、PM10、O3、SO2、NO2、CO 等）的来源、在大气中的转化过程、以及它们进入人体后可能引发的生物学机制。本书会引用最新的流行病学研究证据，说明不同污染物浓度与特定健康结局（如死亡率、发病率、就医次数、住院天数、劳动能力丧失等）之间的剂量-反应关系。这部分的内容将帮助读者理解“污染-健康”链条的每一个环节，为后续的量化估算奠定理论根基。 第二部分：公共卫生效益估算的理论框架与关键要素 这一部分是本书的核心，它详细介绍了估算空气污染法规公共卫生效益的通用理论框架。这通常涉及以下几个关键要素： 基线健康状况评估： 在没有任何新法规干预的情况下，当前人群的健康状况如何？这需要大量的流行病学数据，包括全因死亡率、特定疾病的发病率、以及与空气污染相关的发病率。 污染物暴露评估： 拟议的法规将如何改变空气中主要污染物的浓度？这需要对排放源进行详细分析，并运用大气化学传输模型进行预测。同时，需要了解不同人群的暴露水平，这可能涉及到人口密度、地理位置、活动模式等多种因素。 暴露-反应函数（Dose-Response Functions, DRFs）： 这是估算的关键工具。DRFs 表征了空气污染物暴露水平的变化与健康结局（如死亡人数、疾病发病人数）变化之间的定量关系。本书会深入探讨如何从科学文献中获取可靠的 DRFs，以及不同 DRFs 在应用中可能存在的差异和局限性。 健康结局的量化： 将空气污染浓度的变化转化为具体的健康事件数量，例如，减少多少例呼吸道感染、挽救多少例过早死亡、减少多少天因病缺勤等。 经济学评估（可选但重要）： 在量化健康效益后，常常会将其转化为经济价值，以便与法规的成本进行比较。这可能涉及对生命价值（Value of a Statistical Life, VSL）、医疗支出节省、以及生产力损失减少等方面的估算。本书会讨论这些经济学评估方法的原理和挑战。 第三部分：估算方法学详解 本书将对估算过程中常用的方法学进行详细的介绍和比较。 流行病学研究方法： 介绍用于建立暴露-反应函数的研究设计，如时间序列研究、队列研究、病例对照研究等，以及它们在空气污染健康效应研究中的应用优势与局限。 暴露评估模型： 详细讲解大气输运模型、排放清单模型、以及基于地理信息系统（GIS）的暴露模型，并讨论如何选择合适的模型来预测法规实施后的污染物浓度变化。 健康影响评估模型（Health Impact Assessment, HIA）： 重点介绍 HIA 的一般框架和常用软件工具，演示如何将污染物浓度变化、人口数据和暴露-反应函数结合起来，估算健康效益。 不确定性分析： 认识到估算过程中存在固有的不确定性，本书会深入探讨各种不确定性的来源（如模型参数、数据质量、DRFs 的选择等），并介绍如何运用敏感性分析、蒙特卡洛模拟等技术来量化和传达这些不确定性。 第四部分：数据需求与质量控制 科学严谨的估算离不开高质量的数据。本部分将详细列出进行空气污染公共卫生效益估算所需的数据类型，并强调数据质量的重要性。 环境监测数据： 空气质量监测站的长期、连续、高质量数据，覆盖不同污染物和地理区域。 排放清单数据： 详细的工业、交通、居民生活等排放源清单，用于预测法规实施后的排放变化。 人口统计学数据： 人口数量、年龄结构、地理分布、社会经济特征等，用于计算暴露人群数量和评估易感人群。 健康统计数据： 死亡登记、疾病发病率、住院率、急诊就诊数据等。 气象数据： 温度、湿度、风速、风向等，用于大气传输模型的输入。 暴露-反应函数数据库： 来自已发表研究的、经过同行评审的 DRFs。 本书还会讨论数据收集、数据清洗、数据标准化等关键步骤，以及如何识别和处理数据中的偏差和缺失。 第五部分：拟议法规情景分析与政策考量 本书将引导读者思考如何将估算结果应用于实际的政策制定过程。 情景设计： 如何设计不同强度的法规减排情景，以评估不同减排水平下的健康效益。 成本效益分析： 如何将估算出的健康效益与实施法规的经济成本进行比较，以支持政策决策。 公平性考量： 空气污染对不同社会经济群体的影响可能存在差异，本书会探讨如何在估算中纳入公平性考量，确保法规的实施能够惠及最需要帮助的人群。 沟通与传播： 如何清晰有效地向公众和决策者传达复杂的估算结果，以获得支持和理解。 第六部分：案例研究与前沿展望（理论性讨论） 虽然本书不直接提供具体案例分析，但会通过对现有研究的理论性梳理，展示不同类型法规（例如，针对发电厂排放、汽车尾气、工业颗粒物等）在实际应用中可能遇到的估算挑战和经验。同时，本书还会展望未来，探讨新兴的空气污染监测技术（如遥感）、更精细化的暴露模型、以及大数据和人工智能在健康影响评估中的潜在应用。 结论 《估算拟议空气污染法规的公共卫生效益》是一本兼具理论深度和实践指导意义的著作。它不仅仅是关于数字和模型的堆砌，更是关于如何用科学的语言来量化我们生存环境的改善对人类健康带来的福祉。通过系统地阐述估算方法、数据要求、不确定性处理以及政策应用，本书为读者提供了一个理解和掌握空气污染健康效益评估的关键工具箱。它旨在赋能研究人员进行更准确的估算，协助政策制定者做出更明智的决策，并最终推动更有效的空气污染控制措施的实施，从而为全人类创造一个更健康、更宜居的未来。本书的价值在于其普适性，它适用于任何需要对空气污染控制措施的健康效益进行量化评估的场景，无论是地方性政策、国家级战略，还是国际性的环境公约。通过掌握本书中的知识和方法，我们可以更清晰地认识到，减少空气污染不仅仅是环境问题，更是关乎生命质量、延长寿命、减轻疾病负担的根本性公共卫生议题。

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