基于移动技术整合模型的PM2.5个体暴露评价研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

项目摘要

PM2.5 is widely believed to be the most serious air pollutant hazard to human health. Exposure assessment is a key step of PM2.5 health risk assessment. This study intended to establish the multiple linear regression equation model to evaluate outdoor PM2.5 exposure supporting by widely used mobile phone, using fixed site monitoring PM2.5 concentrations, combining with the inverse distance weighting method, and taking into account the influence of the key variables. While cooperating with other sensing device of a mobile phone making a comprehensive judgment for indoor and outdoor, through the indoor and outdoor I/O ratio calculating the indoor PM2.5 concentration, the combination of individual in different locations or places of activity time, the PM2.5 personal exposure assessment integration model will be established. The model can not only improve the accuracy of PM2.5 personal exposure assessment, but also provide technical support for a wide range of population exposure assessment. It has wide application value.
PM2.5被广泛认为是对人体健康危害最严重的大气污染物，暴露评价是PM2.5健康风险评估的关键环节。本研究拟以广泛应用的手机作为载体，利用固定站点监测获得的PM2.5浓度，结合反距离权重法，建立多元线性回归方程，同时考虑关键变量的影响，建立室外PM2.5暴露评价模型。同时配合手机中其他传感设备对室内外场景进行综合判断，通过室内外I/O比计算室内PM2.5浓度，结合个体在不同地点或场所的活动时间，建立PM2.5个体暴露评价整合模型。该模型的建立不仅可以提高PM2.5个体暴露评价的准确性，还可以为大范围人群的暴露评价提供技术保障，具有广泛的应用价值。

结项摘要

准确评价PM2.5个体暴露是开展细颗粒物暴露健康风险评估的关键环节，使用采样器直接测量结果准确度较高，但因人力、物力耗费较大，不适用于大范围人群或长期的暴露评价，已有研究多直接采用环境空气质量监测站PM2.5 浓度代替暴露水平，但站点布设无法获得精细化网格中PM2.5浓度，更无法反映人群在室内的PM2.5暴露。本项目首先基于北京市环境空气质量监测站点PM2.5浓度以及气象、道路交通、土地利用、人口分布等因素，采用奇异值分解法（SVD）、偏最小二乘回归法（PLS）及泛克里金法等多种统计方法相结合，建立了室外PM2.5暴露评价模型，可以对研究区域内PM2.5日均浓度进行500m*500m网格预测，交叉验证结果显示模型表现优异。同时，我们分别使用回归克里金法和反距离权重法（IDW）与上述模型结果比较，综合考虑准确性、服务器算力等因素，确定IDW法代入PM2.5个体暴露评价整合模型及手机APP的开发。第二，本研究招募了46名18-60岁、有固定工作的健康成人为研究对象，分别在采暖季和非采暖季各完成一次PM2.5室内外浓度及个体暴露监测，并通过调查问卷收集影响室内浓度及个体暴露水平的相关信息，获得研究对象采暖季和非采暖季对应的室内外PM2.5浓度I/O比。第三，以北京市35个空气质量监测点PM2.5浓度小时数据为来源，计算日均浓度值，并利用建立的模型插值估算500米网格内室外PM2.5浓度，通过调用高德地图定位Android SDK接口以固定时间间隔获取研究对象坐标位置，结合其所处室内外位置的综合判定结果，获得在每个网格室内外的停留时间，通过I/O比和室外PM2.5浓度，计算出研究对象的室内PM2.5浓度，建立基于时间—活动模式的微环境PM2.5个体暴露评价整合模型，并完成移动端个体PM2.5暴露评价APP的开发，不仅在技术上解决了大量级个体时间-活动模式数据和定位数据获取难度大、准确度低的问题，也实现了每日PM2.5个体暴露量的估算，与PM2.5个体暴露量直接测量结果对比，准确度良好。该研究可显著提高暴露评价的准确度，为实施大样本人群PM2.5健康影响评价和健康风险评估提供了技术保障，具有广泛应用前景。

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
环境空气污染空间分布插值模型及其应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    卫生研究杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘婕;徐东群
  • 通讯作者：
    徐东群
Estimating hourly average indoor PM2.5 using the random forest approach in two megacities, China
使用随机森林方法估算中国两个特大城市的每小时平均室内 PM2.5
  • DOI：
    10.1016/j.buildenv.2020.107025
  • 发表时间：
    2020-08
  • 期刊：
    Building and Environment
  • 影响因子：
    7.4
  • 作者：
    Chunyu Xu;Dongqun Xu;Zhe Liu;Yunpu Li;Ning Li;Ryan Chartier;Junrui Chang;Qin Wang;Yaxi Wu;Na Li
  • 通讯作者：
    Na Li
基于渗透系数的住宅室内PM2.5 来源分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    环境与健康杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李韵谱;李娜;杨一兵;刘喆;王琴;吴亚西;徐春雨;徐东群
  • 通讯作者：
    徐东群
Estimation of PM2.5 infiltration factors and personal exposure factors in two megacities, China
中国两个特大城市PM2.5渗透因子和个人暴露因子估算
  • DOI：
    10.1016/j.buildenv.2018.12.033
  • 发表时间：
    2019-02-01
  • 期刊：
    BUILDING AND ENVIRONMENT
  • 影响因子：
    7.4
  • 作者：
    Li, Na;Liu, Zhe;Xe, Dongqun
  • 通讯作者：
    Xe, Dongqun
空气污染物暴露相关出行行为调查方法一致性研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    中华预防医学杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李娜;刘喆;李韵谱;李宁;王秦;吴亚西;杨一兵;徐春雨;徐东群
  • 通讯作者：
    徐东群

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其他文献

空气细颗粒物(PM2.5)污染特征及其毒性机制的研究进展
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国环境监测
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张文丽;徐东群;崔九思
  • 通讯作者：
    崔九思
细颗粒物免疫毒性研究进展
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    卫生研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄宁华;徐东群
  • 通讯作者：
    徐东群
我国雾霾天气PM2.5污染特征及其对人群健康的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    中华医学杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈晨;孙庆华;崔亮亮;徐东群
  • 通讯作者：
    徐东群
空气细颗粒物遗传毒性研究进展
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    国外医学 卫生学分册
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王秦;徐东群
  • 通讯作者：
    徐东群
离子色谱研究亚微米细颗粒物中水溶性离子含量水平和污染评价
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    环境化学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈曦;郑磊;王国英;冀峰;高慧;朱英;徐东群
  • 通讯作者：
    徐东群

其他文献

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徐东群的其他基金

空气细颗粒物及环境条件对SARS-CoV-2等典型冠状病毒传播影响研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2020
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    300 万元
  • 项目类别：
    重大研究计划
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    面上项目
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    面上项目

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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