科技日报上海7月17日电 （孙国根 记者王春）复旦大学公共卫生学院阚海东教授课题组一项有关空气污染物个体暴露评价研究，有效降低了以往以“国控点室外监测站数据代替个体监测数据”而导致的误差问题，该研究不仅大大提高了暴露评价的准确性和可靠性，而且操作方便，简单易行，对精准评价空气污染物个体暴露有重要意义。该成果已发表在最新一期国际学术刊物《国际环境》上。

据阚海东介绍，精准的空气污染流行病学研究取决于有效的暴露评价。由于个体暴露监测不适用于大样本人群研究，以往的流行病学研究大多直接采用“以国控点等室外监测站数据来代替个体监测数据”，因而难免存在暴露评价误差问题。近年来，虽然有了土地回归利用模型、化学传输模型、卫星反演等一些更为先进的模型方法，在一定程度上提高了暴露评估的空间分辨率，但依然没有考虑个体活动对实际暴露的影响。

针对这一问题，阚海东团队创新性应用“固定群组追踪设计”理念，探索建立了臭氧、细颗粒物（PM2.5）及其关键组分黑碳（BC）等三种重要空气污染物的个体暴露预测模型。研究结果表明，室外监测固定点位的环境监测站数据高估了个体暴露于臭氧和PM2.5的浓度水平，却低估了黑碳的暴露水平。

从健康的角度来说，高浓度臭氧会对眼睛和呼吸道产生刺激作用，也可导致呼吸道炎症反应、心肺功能改变、神经系统症状等。其次，从环境的角度来说，臭氧浓度升高和粮食减产有关，是影响民生的一个重大问题。而黑碳是PM2.5的重要组分，主要来源于燃料燃烧，其中交通尾气排放等是城市中常见的污染源。已有大量研究提示，黑碳暴露与多种心肺系统疾病相关，如哮喘、慢性阻塞性肺疾病、心血管疾病，甚至增加死亡风险。

阚海东团队成果证实直接利用室外监测站数据对暴露进行评价，会导致暴露误差，同时，课题组还发现，季节与气象因素、室内通风条件、个体时间活动模式等是影响空气污染个体暴露的重要影响因素。