精准评价空气污染物个体暴露有新方法

复旦大学公共卫生学院阚海东教授开展的大气污染物个体暴露评估研究，有效地减少了国家控制点室外监测站数据替代个体监测数据带来的误差问题。该研究不仅大大提高了暴露评估的准确性和可靠性，而且操作简便，对准确评估大气污染物个体暴露具有重要意义。相关成果已在《环境国际》上发表。

空气污染会产生一系列健康危害，准确的空气污染流行病学研究依赖于有效的暴露评估。由于个体暴露监测不适合大样本人群研究，以往的流行病学研究大多直接使用“国家控制点等户外监测站数据”来代替个体监测数据，因此不可避免地存在暴露评价误差。

阚海东的团队创造性地应用了“固定群体跟踪设计”的概念，探索并建立了三种重要空气污染物的个体暴露预测模型，即臭氧、细颗粒物(PM2.5)及其关键成分炭黑(BC)。结果表明，环境监测站的室外监测定点数据高估了个体暴露于臭氧和PM2.5的浓度水平，但低估了黑碳的暴露水平。研究人员证实，直接使用室外监测站的数据来评估暴露将导致暴露误差，还发现季节和气象因素、室内通风条件、个人时间活动模式和其他影响个人暴露于空气污染的重要因素。

在固定监测点数据的基础上，通过引入上述变量，阚海东的团队建立了个体水平的空气污染物暴露预测模型。在这些研究中，研究小组分别从浦东和浦西这四个国家控制的地点获得数据，用于定点监测。最后，将模型的预测结果与实际测量数据进行比较，发现两者之间的相关性为66%-76%，相对误差为0.26%-0.41%。这些数字表明，与传统的暴露评估方法(用几个监测站的污染物平均浓度来代表整个地区的人口暴露)相比，个体模型的准确性和可靠性得到了有效提高，并且简单易行。也就是说，由这些简单易得的常规数据建立的模型方法具有输入数据需求低、计算量小的特点，为空气污染流行病学研究的个体暴露监测提供了新的技术支持。