评估用于模拟臭氧和PM2.5货币化的健康影响的缩小形式建模工具
Heather Simon1, Kirk R Baker1, Jennifer Sellers1
1US Environmental Protection Agency, Office of Air Quality Planning and Standards, Research Triangle Park, NC.
概括
缩小形式的模型可以快速估计空气质量影响. 将基于来源分配的空气质量表面 (SABAQS) 与综合模型进行比较,显示出良好的相关性,但臭氧和PM2.5预测中的一些偏差.
科学领域:
- 环境科学环境科学
- 大气中的化学成分
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 缩小形式的建模快速估计了排放对空气质量和健康的影响.
- 像SA BPT和SABAQS这样的工具简化了复杂的大气过程.
- 这些模型对于评估排放控制策略至关重要.
研究的目的:
- 应用和比较两个缩小形式的工具 (SA BPT和SABAQS) 来估计空气质量和健康益处.
- 评估SABAQS的准确性与臭氧和PM2.5.5的光化学网格模型相比.
- 为了比较SABAQS的货币化健康益处和其他基于文献的缩写工具.
主要方法:
- 将SA BPT和SABAQS应用于特定行业的排放控制场景.
- 将臭氧和PM2.5的SABAQS预测与光化学网格模型结果进行比较.
- 与InMAP,AP2和EASIUR进行了货币化PM2.5健康益处的比较.
主要成果:
- SABAQS与臭氧 (0.64-0.89) 和PM2.5 (0.75-0.94) 的光化学模型具有良好的空间相关性.
- SABAQS表现出偏见,高达46%的超预测PM2.5,低于19%的预测,超预测臭氧34-83%.
- 所有经过测试的缩小形式工具都预测了PM2.5的总好处,比全形式模型预测的2倍.
结论:
- 像SABAQS这样的缩小形式工具提供快速估计,但有系统偏差.
- 定期与综合模型进行比较对于完善缩小形式工具至关重要.
- 持续的验证确保对空气污染影响和健康益处的准确评估.


