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研究证实不适温度能增加人群因心脑血管疾病死亡,但温度预报在不适温度-死亡暴露反应关系中的调节作用及经济价值尚未见报道。本研究以北京观象台(No.54511)的监测数据和北京市逐日心脑血管疾病死亡数据为依据,对2006—2016年北京市气象台对公众发布温度预报数据进行准确性检验,利用分布滞后模型构建了准确预报、高估和低估时温度与北京市心脑血管疾病死亡的暴露反应关系,并以主观预估为基准评估了温度预报的健康效应,最后运用调整后的人力资本法估算了温度预报在减少心脑血管疾病健康风险方面的经济价值。结果发现:2006—2016年,北京市气象台发布的白天最高气温准确率明显提升,以偏差不超过2℃为划分依据的准确率由60%提升至84%;暴露反应关系的研究表明准确预报时不适温度所造成的最大单日相对风险有所降低;基于人们将依据前一日实际温度形成主观预估温度的假设发现,主观预估的准确率基本保持稳定;根据温度预报和主观预估的差异,识别出北京市温度预报所减少的心脑血管疾病单日最大超额死亡人数呈上升趋势,每年减少114—457人;经济学评估发现北京市温度预报对心脑血管疾病健康影响的经济收益由2006年的1.21亿元...  相似文献   
2.
KNN数据挖掘算法在北京地区霾等级预报中的应用   总被引:6,自引:1,他引:5  
利用北京地区2013年气象数据以及PM2.5浓度数据与能见度数据进行对比分析,结果发现气温、气压、相对湿度、露点温度、地面U风、地面V风以及PM2.5小时浓度这7个要素是影响北京地区霾等级的关键因素。利用气温、地面气压、相对湿度、露点温度、U风、V风分量以及PM2.5浓度作为7个属性特征,以霾等级做为标志量构建训练样本集,结合KNN(K Nearest Neighbor)数据挖掘算法构建霾等级预报分类器,并开展霾等级客观识别实验。结果表明K=3时该分类器的分类预报效果最佳,其13个站点的分类准确率高达88.2%。基于该算法构建的KNN模型预报无霾时的漏报概率很小,准确率高达91.8%;预报有轻度霾、中度霾以及重度霾时,空报的概率仅分别为4.7%、1.4%和2.6%。2014年8月29日至9月2日北京地区一次霾天气过程的预报结果表明:南郊观象台、密云和延庆3站的预报准确率分别达到74%、64%和84%,但霾等级的精度方面还有待于进一步提高。  相似文献   
3.
烟花爆竹燃放和气象条件对北京市空气质量的影响   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用北京城区和近郊区2006—2014年春节期间主要污染物(PM10、PM2.5、PM1.0、SO2、NOX)浓度和气象资料,分析了北京市烟花爆竹对空气质量的影响,并将2014年和近8 a(2006—2013年)平均值进行比较分析。结果表明:春节期间(除夕至十五)烟花爆竹的燃放对空气污染物浓度增加具有较大贡献,自2006年“禁改限”后,近9 a集中燃放期间,PM2.5浓度均出现陡增情况,其中除夕峰值浓度均出现在01:00,初五、正月十五峰值浓度集中在21:00—23:00。除夕夜2012年峰值浓度最高,达1485.6μg·m-3,正月十五2008年峰值浓度最高,达1298.0μg·m-3,初五峰值浓度偏低,2007年最高,为571.5μg·m-3。2014年春节期间的PM2.5、SO2和NOX 平均浓度分别为60.5μg·m-3、43.8μg·m-3和45.6 ppb,比近8 a平均值分别下降了20%、41%和58%,除夕夜峰值浓度403.4μg·m-3,比近8 a平均值(768.5μg·m-3)下降了48%。2014年除夕、初五在集中燃放烟花爆竹期间,受小股冷空气影响,有利于污染物的扩散,而元宵节前后,受不利气象条件影响,峰值浓度高于除夕,且颗粒物浓度下降缓慢,造成持续性的污染,表明气象条件直接影响污染物浓度变化。总体来看,2014年春节期间空气污染物浓度下降的主要原因与烟花爆竹燃放量减少、机动车数量减少、春节期间较强冷空气影响直接相关。  相似文献   
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