空气污染与健康效益评估工具 benmapce 研发
TRANSCRIPT
第 ３３ 卷第 ９ 期
２０１３ 年 ９ 月
环 境 科 学 学 报 Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｅ Ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｔｉａｅ
Ｖｏｌ ３３ꎬＮｏ ９Ｓｅｐ ꎬ ２０１３
基金项目 中美合作项目(Ｎｏ ＯＲ１３８１０￣００１ ０４)ꎻ环保公益性行业科研专项(Ｎｏ ２００９０９００２)Ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ Ｕ Ｓ ￣Ｃｈｉｎａ Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｐｒｏｊｅｃｔ ( Ｎｏ ＯＲ１３８１０￣ ００１ ０４ ) ａｎｄ ｔｈｅ Ｓｐｅｃｉａｌ Ｐｒｏｇｒａｍ ｏｎ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ＭＥＰ ( Ｎｏ２００９０９００２)作者简介 杨毅(１９８４mdash)ꎬ男ꎬＥ￣ｍａｉｌ ｓｕｎｙｉｎｙｉｍａ １６３ ｃｏｍꎻ lowast通讯作者(责任作者)ꎬ Ｅ￣ｍａｉｌ ｚｈｕｙｕｎ ｓｃｕｔ ｅｄｕ ｃｎＢｉｏｇｒａｐｈｙ ＹＡＮＧ Ｙｉ(１９８４mdash)ꎬ ｍａｌｅꎬ Ｅ￣ｍａｉｌ ｓｕｎｙｉｎｙｉｍａ １６３ ｃｏｍꎻ lowastＣｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒꎬ Ｅ￣ｍａｉｌ ｚｈｕｙｕｎ ｓｃｕｔ ｅｄｕ ｃｎ
杨毅ꎬ朱云ꎬＣａｒｅｙ Ｊａｎｇꎬ等 ２０１３ 空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发[Ｊ] 环境科学学报ꎬ３３(９)２３９５￣２４０１Ｙａｎｇ Ｙꎬ Ｚｈｕ Ｙꎬ Ｃａｒｅｙ Ｊａｎｇꎬ ｅｔ ａｌ ２０１３ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｍａｐｐｉｎｇ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｐｒｏｇｒａｍ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ ｅｄｉｔｉｏｎ[Ｊ] Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｅ Ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｔｉａｅꎬ３３(９)２３９５￣２４０１
空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发杨毅１ꎬ朱云１ꎬlowastꎬＣａｒｅｙ Ｊａｎｇ１ꎬ２ꎬ谢俊平１ꎬ王书肖４ꎬＪｏｓｈｕａ Ｆｕ３ꎬＣｈｅ￣Ｊｅｎ Ｌｉｎ１ꎬ５ꎬ马杰１ꎬ丁点１ꎬ邱雪珍１ꎬ劳苑雯１
１ 华南理工大学环境与能源学院广东省大气环境与污染控制重点实验室ꎬ广州 ５１０００６２ ＵＳＥＰＡ Ｏｆｆｉｃｅ ｏｆ Ａｉｒ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ｓｔａｎｄａｒｄｓꎬ ＲＴＰꎬ ＮＣ２７７１１ꎬ ＵＳＡ３ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｃｉｖｉｌ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｎｎｅｓｓｅｅꎬ Ｋｎｏｘｖｉｌｌｅꎬ ＴＮ ３７９９６￣２０１０ꎬ ＵＳＡ４ 清华大学环境学院ꎬ北京 １０００８４５ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｃｉｖｉｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ Ｌａｍａｒ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｂｅａｕｍｏｎｔꎬ ＴＸ ７７７１０￣００２４ꎬ ＵＳＡ收稿日期２０１２￣１２￣２２ 修回日期２０１３￣０１￣１１ 录用日期２０１３￣０１￣１１
摘要为了评估空气污染带来的健康冲击评估健康效益ꎬ克服现有评估工具 (ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０) 计算速度缓慢及用户体验较差等问题ꎬ受美国
环保署委托ꎬ设计并研发了新一代空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥꎬ搭建了 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 的框架ꎬ进行了详细功能设计ꎬ并利用美国环
保署提供的数据进行了实测 测试结果表明ꎬ基于相同的输入文件和设置ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 能重现 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 的计算结果ꎬ相比现有的评估工
具ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 具有良好的用户体验强大的 ＧＩＳ 展示功能及大幅提高的计算速度 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 是考虑了污染物环境浓度削减人口密度收入差异等经济因素的综合性评估工具ꎬ能为决策者评估空气污染控制措施所带来的健康效益提供辅助决策依据关键词空气污染ꎻ健康效益ꎻ评估工具ꎻ辅助决策
文章编号０２５３￣２４６８(２０１３)０９￣２３９５￣０７ 中图分类号Ｘ５１ꎬＸ８２０ ３ 文献标识码Ａ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｍａｐｐｉｎｇ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓｐｒｏｇｒａｍ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ ｅｄｉｔｉｏｎＹＡＮＧ Ｙｉ１ꎬ ＺＨＵ Ｙｕｎ１ꎬlowastꎬ Ｃａｒｅｙ Ｊａｎｇ１ꎬ２ꎬ ＸＩＥ Ｊｕｎｐｉｎｇ１ꎬ ＷＡＮＧ Ｓｈｕｘｉａｏ４ꎬ Ｊｏｓｈｕａ Ｆｕ３ꎬ Ｃｈｅ￣Ｊｅｎ Ｌｉｎ１ꎬ５ꎬ ＭＡ Ｊｉｅ１ꎬＤＩＮＧ Ｄｉａｎ１ꎬ ＱＩＵ Ｘｕｅｚｈｅｎ１ꎬ ＬＡＯ Ｙｕａｎｗｅｎ１
１ Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｎｄ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌꎬ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｎｄ Ｅｎｅｒｇｙꎬ Ｓｏｕｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５１０００６
２ ＵＳＥＰＡ Ｏｆｆｉｃｅ ｏｆ Ａｉｒ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ｓｔａｎｄａｒｄｓꎬ ＲＴＰꎬ ＮＣ２７７１１ꎬ ＵＳＡ３ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｃｉｖｉｌ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｎｎｅｓｓｅｅꎬ Ｋｎｏｘｖｉｌｌｅꎬ ＴＮ ３７９９６￣２０１０ꎬ ＵＳＡ４ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ Ｔｓｉｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８４５ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｃｉｖｉｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ Ｌａｍａｒ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｂｅａｕｍｏｎｔꎬ ＴＸ ７７７１０￣００２４ꎬ ＵＳＡＲｅｃｅｉｖｅｄ ２２ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ ２０１２ꎻ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｉｎ ｒｅｖｉｓｅｄ ｆｏｒｍ １１ Ｊａｎｕａｒｙ ２０１３ꎻ ａｃｃｅｐｔｅｄ １１ Ｊａｎｕａｒｙ ２０１３
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｉｓ ｗｏｒｋ ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ｔｈｅ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ＵＳＥＰＡprimeｓ ｎｅｘｔ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ａｎｄ ｈｅａｌｔｈ ｂｅｎｅｆｉｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｔｏｏｌꎬ ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＢｅｎｅｆｉｔｓ Ｍａｐｐｉｎｇ ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ Ｅｄｉｔｉｏｎ (ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ) Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｄａｔａ ｏｆ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙꎬ ａｉｒ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｔｈｅ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｈｕｍａｎ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓꎬ ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ ａｓｓｅｓｓｅｓ ｔｈｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｏｆ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｉｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ Ｔｈｅ ＣＥ ｖｅｒｓｉｏｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｅｎｈａｎｃｅｓ ｔｈｅ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ＧＩＳ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ＢｅｎＭＡＰ ｒｅｌｅａｓｅ (Ｖ４ ０) Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｄａｔａ ｐｒｏｖｉｄｅｄ ｂｙＵＳＥＰＡ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ＣＥ ｖｅｒｓｉｏｎ ｉｓ ｃａｐａｂｌｅ ｏｆ ｒｅｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ｔｈｅ ａｉｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｂｅｎｅｆｉｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ ｗｈｉｌｅ ｏｆｆｅｒｉｎｇ ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｕｓｅｒｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｐａｃｋａｇｅ ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｐｏｌｉｃｙ ｍａｋｅｒｓ ａ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅꎬ ｕｓｅｒ￣ｆｒｉｅｎｄｌｙ ｔｏｏｌ ｆｏｒ ｓｏｕｎｄ ａｉｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔＫｅｙｗｏｒｄｓ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔａｎｔꎻ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔꎻ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｔｏｏｌꎻ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｓｕｐｐｏｒｔ
环 境 科 学 学 报 ３３ 卷
１ 引言(Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ)
空气污染主要影响人体的呼吸系统和心血管
系统ꎬ并可能引起一系列急性疾病甚至导致死亡据报道ꎬ总悬浮颗粒物(ＴＳＰ)和 ＳＯ２ 年平均浓度每
升高 １００ μｇ1048944ｍ － ３ꎬ人群慢性阻塞肺部疾病(ＣＯＰＤ)心血管病死亡率和总死亡率分别可能上升 ７ ４ ７ ８ 和 １ ９ (Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅꎬ２００４) 欧洲
ＡＰＨＥＡ 研究结果显示ꎬＰＭ１０ 日均浓度每增加 １００μｇ1048944ｍ － ３ꎬ死亡率增加 ０ ６ ꎬ大于 ６５ 岁人群哮喘和
ＣＯＰＤ 的医院就诊率增加 １ ５ ꎬ心血管疾病增加
１ １ (Ｈａｎｓ ｅｔ ａｌ ꎬ２００９) Ｋａｎ 等(２０１２)的研究表
明ꎬ在我国上海市ꎬ空气中 ＰＭ１０ＳＯ２ＮＯ２浓度每增
加 １０ μｇ1048944ｍ － ３ꎬ 因病住院率分别增加 ０1049008 １８ ０1049008 ６３ ０ ９９ ꎬ心脑血管疾病分别增加 ０ ２３ ０1049008 ６５ ０ ８０ ꎬ若空气中 ＴＳＰＳＯ２ＮＯｘ浓度每增加
１０ μｇ1048944ｍ － ３ꎬ肺癌致死率分别增加 １ １０ ４1049008 ２０ ２ ７０ 如果空气质量没有得到较大改善ꎬ到 ２０２０年我国由于空气污染造成人体健康的损失可能达
到我国 ＧＤＰ 的 １３ (Ｋｏｎｇ ｅｔ ａｌ ꎬ２００７)ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ (Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｂｅｎｅｆｉｔｓ Ｍａｐｐｉｎｇ
ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｐｒｏｇｒａｍ)是美国环保署(ＵＳＥＰＡ)开发
的健康效益评价(Ａｌｍｅｉｄａ ｅｔ ａｌ ꎬ２００７)模型工具ꎬ该模型通过综合利用空间网格化的人口与空气质量
信息来评估空气污染物浓度的改变对急性疾病和
死亡率变化的影响ꎬ并进一步利用价值衡量函数ꎬ估计污染物浓度变化所带来的健康经济效益 但
ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 存在计算速度慢用户交互不理想ＧＩＳ 运行速度慢且展示效果欠佳等问题ꎬ特别是在
区域空间网格(Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ ｅｔ ａｌ ꎬ２００９)数多和参
与计算的价值衡量函数数量大时ꎬ其运行时间长ꎬ甚至会出现数据溢出或系统崩溃的现象 针对上述
问题ꎬ受 ＵＳＥＰＡ 的委托ꎬ本研究主要研发能大幅提
升运算速度及 ＧＩＳ 展示分析效果用户体验较好的
新一代空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ( Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｂｅｎｅｆｉｔｓ Ｍａｐｐｉｎｇ ａｎｄ ＡｎａｌｙｓｉｓＰｒｏｇｒａｍ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ Ｅｄｉｔｉｏｎꎬ 下载地址为 ｈｔｔｐ ｗｗｗ ａｂａｃａｓ￣ｄｓｓ ｃｏｍ)ꎬ用以替代现有的 ＢｅｎＭＡＰＶ４ ０ 对空气污染进行健康效益分析ꎬ并进而为
ＵＳＥＰＡ 制定空气污染控制政策和策略提供辅助决
策依据
２ 评估原理(Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ)
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 通过评估某区域内一种或多种空
气污染物浓度变化对该区域内居民的健康影响
(如急性呼吸道疾病患者死亡人数变化等)ꎬ然后
乘以每一例疾病或死亡引起的经济损失ꎬ即可得到
该区域内一种或多种污染物浓度改善所带来的人
体健康效益 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可根据需要将不同地理区
域计算得到的健康影响健康效益整合 ( Ｚｈａｎｇꎬ２００８ꎻＡｂｄａｌｌａꎬ２０１１)ꎬ得到郡(县)州甚至整个国
家的总体健康影响和健康效益 评估控制某一污染
物所得到的健康效益的原理如图 １ 所示
图 １ 评估原理示意图
Ｆｉｇ １ Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ
发病率(死亡率)Ｙ 与污染物浓度 ｘ 的关系为 ｌｎＹ ＝ ｌｎＢ ＋ βｘꎬ通过该公式可求得减排后的发病率
６９３２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
(死亡率)Ｙ ＝ Ｙ０ times (１ － ｅ － βΔ ｘ)ꎬ其中ꎬｌｎＢ 为基准值
(常数)ꎬｘ 为污染物浓度(μｇ1048944ｍ － ３)ꎬβ 为与污染物
类型有关的用于计算健康影响的参数(经验值)ꎬＹ０
代表基准年的发病率(死亡率ꎬ常数)ꎬΔｘ 为 ｘ０ － ｘ１
(μｇ1048944ｍ － ３) 健康影响 ＝ Ｙ times Ｐꎬ其中ꎬＰ 为研究区域
内受空气污染影响的暴露人口数量 健康效益为健
康影响与每例疾病或死亡的统计损失的乘积
３ 框架及功能设计(Ｆｒａｍｅ ａｎｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎ)
３ １ 功能框架
ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 基于 ｄｅｌｐｈｉ(Ｗｕ ｅｔ ａｌ ꎬ２０１２)自身提供的 Ｄａｔａｓｎａｐ 架构模式开发ꎬ此架构相对比较
封闭且兼容性较差 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了最新的面向
对象的模型视图控制(Ｍｏｄｅｌ Ｖｉｅｗ ＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒꎬＭＶＣꎬＳｈｅｎ ｅｔ ａｌ ꎬ２０１１)架构模式开发ꎬ其将应用程序划
分为如图 ２ 所示的 ３ 个相互联系的核心模型
(Ｍｏｄｅｌ)视图(Ｖｉｅｗ)控制(Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ) ＭＶＣ 的主
要优势是开源免费ꎬ以及可维护性可扩展性灵活性和兼容性强
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 功能框架如图 ３ 所示ꎬ主要分为五
图 ２ ＭＶＣ 架构模式
Ｆｉｇ ２ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ＭＶＣ
大模块ꎬ分别为数据库管理空气质量网格健康影
响(Ｍｉｌｎｅｒ ｅｔ ａｌ ꎬ２０１１ꎻＬｅｗｉｎｓｋｉ ｅｔ ａｌ ꎬ２００８)健康
效益和结果展示 其中ꎬ数据库管理为健康影响分
析和计算健康效益提供重要的原始统计数据ꎻ空气
质量网格提供目标污染物选择污染物浓度文件导
入及分析ꎻ健康影响和健康效益通过选取一定的基
础数据和设置参数变量ꎬ通过数理统计整合等方
法得到需要的结果ꎻ计算结果可通过 ＧＩＳ Ｍａｐ数据
报表柱状图等形式展示
图 ３ ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 功能框架图
Ｆｉｇ ３ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｏｆ ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ
３ ２ 开发和运行环境
根据 ＵＳＥＰＡ 的实际需求及软件运行的稳定性兼容性安全性等原则ꎬ决定采用多用户多任务硬件支持良好容易操作的 Ｗｉｎｄｏｗｓ1051855 ＸＰ(３２ 位)以
上操作系统ꎻ 在支持跨平台 性能稳定的 1049008 ＮｅｔＦｒａｍｅｗｏｒｋ ４ ０ 框 架 下ꎬ 选 择 Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ 1051855 ＶｉｓｕａｌＳｔｕｄｉｏ ２０１０ 为开发平台和 Ｃ２ ０ 为开发语言ꎻ为保
证数据库稳定性和安全性ꎬ选择开源免费运行效
率高优良移植性的 Ｆｉｒｅｂｉｒｄ 为数据库ꎻＧＩＳ 平台采
用开源免费的 ＤｏｔＳｐａｔｉａｌ３ ３ 系统功能
３ ３ １ 数据库管理 资料齐全的数据库是
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 正常运行的先决条件ꎬ数据库管理为各
类数据及运行参数的导入导出设置等提供了各
７９３２
环 境 科 学 学 报 ３３ 卷
种不同的功能ꎬ数据库管理主要有以下 １０ 项功能１)网格定义
网格定义主要有两种划分方式ꎬ一种是将国家
以不规则的行政区域来划分ꎬ如国家州郡(县)ꎻ一种是将国家以均匀方形网格(李德仁ꎬ２００７)来划
分ꎬ如网格分辨率为 ３６ ｋｍ times３６ ｋｍ１２ ｋｍ times １２ ｋｍꎬ此处需以经纬度来设定ꎬ西南为负值ꎬ东北为正
值 用户可根据需要自行添加删除编辑网格定义２) 污染物
空气污染物是指对人体或生态系统造成不良
影响的气态物质ꎬ如氮氧化物硫氧化物臭氧悬浮颗粒物(ＰＭ２ ５ＰＭ１０)等ꎬ这里所说的污染物主要
是指污染物浓度统计指标的定义ꎬ如 ２４ ｈ 平均值８ｈ 最大值８ ｈ 平均值等 根据实际需要ꎬ可对某污染
物定义一个或多个统计指标ꎬ用户可自行添加删除编辑污染物定义
３)污染物浓度监测数据
污染物浓度监测数据是通过各区域或网格内
监测点监测得到ꎬ但并非每个区域或网格都有监测
点ꎬ特别是人口稀少和资源匮乏地区ꎬ这些地区的
污染物浓度值ꎬ需要利用周边区域或网格的浓度通
过数据模型进行估计ꎬ而并非实际监测数据 用户
可将已定义的污染物所对应的浓度文件导入数据
库ꎬ并可进行编辑删除等操作４)疾病发生率或盛行率
疾病发生率是指每个人在单位时间内发生疾
病的概率ꎬ盛行率是指因某种因素的改变(污染程
度的改变)使得已存在的健康问题产生变化的概率
(Ｔａｎｇ ｅｔ ａｌ ꎬ２０１２)ꎬ两种概率均可根据人群的种
族性别和年龄进行更详细的划分 用户可将某种
疾病所对应的疾病发生率或盛行率文件导入数据
库ꎬ并进行编辑删除等操作５)人口资料
人口资料属于统计数据ꎬ是用来估计受到空气
污染浓度改变影响的暴露人口数量ꎬ可根据人种种族性别和年龄来划分人口的分布情况ꎬ人口资
料必须与统计的网格定义相对应 用户可将人口资
料文件导入数据库ꎬ并可添加和删除人口资料６)健康影响函数
健康影响函数是基于美国对流行病学研究而
统计得到ꎬ包含了疾病类型污染物污染物浓度统
计指标人群起止年龄人种种族性别研究的作
者年份研究的区域其他污染物种类和某些限定
条件等参数ꎻ应用于计算的不可缺少的变量有受空气污染影响的暴露人口数量疾病发病率污染
物减排前后的浓度分布函数的类型及参数用户
自定义常量等 用户可将各种疾病对应的健康影响
函数文件导入数据库ꎬ并根据需要进行添加删除编辑等操作
７)变量
计算健康影响和健康效益时ꎬ可能会涉及到有
关变量ꎬ这些变量因区域而异ꎬ需按地理区域来设
定划分 用户可将变量文件导入数据库ꎬ也可根据
需要进行添加删除编辑等操作８) 通货膨胀率
评估健康效益时ꎬ需要设定通货膨胀率ꎬ将估
计值进行折现ꎬ这样才能得到较精确的数值 影响
通货膨胀的因素主要有物价指数医疗消费指数
(Ｑｉａｎ ｅｔ ａｌ ꎬ ２０１０ ) 和 工 资 指 数 ( Ｒｅｉｎａ ｅｔ ａｌ ꎬ２００７)ꎬ用户可将这些指数通过文件导入数据库ꎬ并根据需要进行添加删除等操作
９)价值衡量函数
价值衡量函数是 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 的最关键要素ꎬ通过价值衡量函数即可估计当空气质量发生改变时
所产生的健康效益ꎬ为决策者提供有力的辅助决策
依据 价值衡量函数与疾病类型人群起止年龄和
限定条件相关ꎻ应用于计算的不可缺少的变量有自定义常量(根据通货膨胀情况而定)分布函数的
类型及参数等 用户可将各疾病对应的价值衡量函
数文件导入数据库ꎬ也可根据需要进行添加删除编辑等操作
１０)收入调整资料
居民收入的增加或减少ꎬ直接关系到他们的支
付意愿(ｗｉｌｌｉｎｇ ｔｏ ｐａｙꎬＷＴＰꎬ Ｙｕｓｕｆ ｅｔ ａｌ ꎬ２００５)ꎬ居民的支付意愿也会间接影响他们对空气污染的关
注度和重视程度 收入调整与疾病类型相关ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 的收入调整资料是以 １９９０ 年的收入为
参考基准ꎬ用户可将收入调整文件导入数据库ꎬ并进行添加删除编辑等操作 特别注意的是ꎬ用户
如果自行设定收入调整数据ꎬ需要设定基准年份３ ３ ２ 空气质量网格 创建空气质量网格是为了
估计暴露于空气污染的人口数量ꎬ用户选择目标污
染物网格定义污染物基准浓度及减排后浓度(模拟)文件或浓度监测数据ꎬ可生成空气质量网格配
置文件( ＡＱＧＸ 格式)ꎬ为计算健康影响提供依据ꎻ基准浓度减排后浓度基准浓度与减排后浓度差
８９３２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
值分布均可以 ＧＩＳ Ｍａｐ 形象直观地展示出来 用户
也可选择多个目标污染物ꎬ异步批量生成多个空气
质量网格配置文件ꎬ配置文件均可重复使用３ ３ ３ 健康影响 评估目标污染物产生的健康影
响效应ꎬ需要选择人口数据和健康影响函数ꎬ用户
通过筛选条件选择需要的函数ꎬ可选择多个不同函
数ꎬ也可重复选择同一个函数ꎬ并分别设置所选函
数的变量ꎬ如起始年龄终止年龄人种种族性别疾病发病率疾病盛行率等 这里并不注重函数
本身ꎬ而是更关注变量ꎬ因为变量的设置直接影响
对暴露空气污染的人口估计 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 计算各函
数产生的健康影响效应ꎬ保存 ＣＦＧＸ 格式的配置文
件并生成 ＣＦＧＲＸ 格式的结果文件ꎬ配置文件和结
果文件均可重复使用 对于不同疾病类型的单个健
康影响效应ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可将健康影响效应按区域
整合ꎬ得到郡(县)州甚至整个国家的健康影响效
应ꎻ对于同一疾病类型的多个健康影响效应ꎬ以参
数的先后顺序为运算限制条件ꎬ通过相加相减权重分配等方式进行数学运算得到最终结果ꎬ以上运
算均可批量进行ꎬ计算结果可通过 ＧＩＳ Ｍａｐ柱状
图数据报表等形式展示出来３ ３ ４ 健康效益 在 ３ ３ ３ 节获取健康影响效应
后ꎬ选择与疾病类型对应的价值衡量函数ꎬ考虑到
通货膨胀和收入调整等因素的影响ꎬ须设定通货膨
胀参照年份参照标准和收入调整参照年份参照
标准ꎻ为了使运算结果更精准ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采取蒙
特卡罗方法(Ｍａｒｃｈｅｎｋｏ ｅｔ ａｌ ꎬ２００７)并默认迭代次
数为 ５０００ 次(用户可自定义迭代次数)ꎬ在此基础
上ꎬ通过相加相减权重分配等方式对价值评估进
行数学运算得到最终的健康效益ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可批
量运行得到多种疾病类型产生的健康效益ꎬ保存ＡＰＶＸ 格式的配置文件并生成 ＡＰＶＲＸ 格式的结果
文件ꎬ配置文件和结果文件均可重复使用 对于单
个疾病类型对应的健康效益ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可将健康
效益按区域整合ꎬ得到郡(县)州甚至整个国家的
健康效益ꎬ并可通过 ＧＩＳ Ｍａｐ柱状图数据报表等
形式展示出来３ ３ ５ 结果展示 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 提供了 ＧＩＳ Ｍａｐ数据报表柱状图等多种展示方式ꎬ其中ꎬＧＩＳ Ｍａｐ为用户提供了添加删除放大或缩小图层柱状或
饼状的展示与转换保存图层地图投影转换(Ｏｎｕｒｅｔ ａｌ ꎬ２００９ꎻ梁世文等ꎬ２０１０)等功能ꎻ数据报表展示
了与污染物浓度健康影响健康效益相关的所有
信息ꎬ并可导出为 ＸＬＳ 或 ＣＳＶ 格式的文件ꎬ方便用
户进行查看和应用于与 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 相关的软件ꎻ柱状图可根据用户需要选择州或郡(县)来展示特定
区域的数据信息
４ 结果分析(Ｒｅｓｕｌｔ ａｎａｌｙｓｉｓ)
采用同一主流 ＰＣ 机分别对 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 和
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行测试ꎬ测试数据由美国环保署提
供ꎬ选取 ＰＭ２ ５为目标污染物ꎬ网格分辨率为 １２ ｋｍtimes１２ ｋｍꎬＰＭ２ ５基准浓度为 ２０００ 年模型数据ꎬ减排
后浓度为 ２００６ 年模型数据ꎻ人口数据为 ２０００ 年美
国人口统计数据(州统计)ꎬ批量计算 ６９ 种疾病类
型的健康影响效应和 １５ 组整合运算方式的健康效
益ꎬ涉及计算的参数和变量均设置一致 ＢｅｎＭＡＰＣＥ 同样适用于美国以外的其他国家和地区ꎬ前提是
用户需要将该国家或地区的地图图层污染物种
类人口分布数据发病率(死亡率)数据健康影响
函数价值衡量函数通货膨胀率收入调整等基础
数据按 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 提供的数据文件模板制作后导
入数据库以急性心肌梗塞为例ꎬ选取(１ － (１ ((１ － Ｉ times
Ａ) times ｅｘｐ(β timesＱ) ＋ Ｉ))) times Ｉ times Ａ times Ｐ 为健康影响
函数ꎬ价值衡量函数为 Ａ times ＭｅｄｉｃａｌＣｏｓｔＩｎｄｅｘ ＋ Ｂ timesＷａｇｅＩｎｄｅｘ 来阐述ꎬ其中ꎬＩ 指当空气污染集中度变
动 １时ꎬ发病率(死亡率)的变动百分比ꎬＡＢ 为用
户根据经验设置的常数ꎬβ 为用于计算健康影响的
参数常量(经验值)ꎬＱ 为污染物浓度变化ꎬＰ 为受
空气污染影响的暴露人口数量ꎬＭｅｄｉｃａｌＣｏｓｔＩｎｄｅｘ(Ｑｉａｎ ｅｔ ａｌ ꎬ ２０１０ ) 为疾病消耗指数ꎬ ＷａｇｅＩｎｄｅｘ(Ｒｅｉｎａ ｅｔ ａｌ ꎬ ２００７ ) 为 工 资 指 数 将 分 辨 率 为
１２ ｋｍ times１２ ｋｍ 网格对应的健康影响和健康效益整
合至 ５０ 个州对应的健康影响和健康效益 图 ４ 为健
康影响(ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 分别计算所
得)的线性拟合和相对误差结果ꎬ图 ５ 为健康效益
(ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 分别计算所得)的线
性拟合和相对误差结果 由图可知ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 计
算得到的健康影响和健康效益与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 吻
合较好ꎬ相对误差(由于浮点误差计算造成)均小于
０1049008 ００００５ ꎬ计算结果的精确度和准确性均达到美国
环保署的要求
９９３２
环 境 科 学 学 报 ３３ 卷
图 ４ 健康影响的线性拟合(ａ)和相对误差(ｂ)Ｆｉｇ ４ Ｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ(ａ) ａｎｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｅｒｒｏｒ(ｂ) ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔｓ
图 ５ 健康效益的线性拟合(ａ)和相对误差(ｂ)Ｆｉｇ ５ Ｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ(ａ) ａｎｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｅｒｒｏｒ(ｂ) ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔｓ
图 ６ 计算时间对比
Ｆｉｇ ６ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ
通过生成结果文件(ＣＦＧＲＸ 代表健康影响结果
文件ꎬＡＰＶＲＸ 代表健康效益结果文件)所需时间比
对(图 ６)ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 运算时间缩短至 ＢｅｎＭＡＰＶ４ ０ 的一半以下ꎬ且解决了系统崩溃及数据溢出等
问题 因为 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了异步多线程处理机
制ꎬ允许程序进行后台处理ꎬ同时保持对用户界面
的控制ꎬ特别在内存使用效率方面采取更合理的机
制ꎬ比如尽量精简对象定义提高对象的使用率和
对象调用完毕后及时释放对象ꎻ使用了效率高且索
引唯一的数据结构(Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ数组)ꎬ提高了数据
调用速度ꎻ操作数据库时ꎬ大量采用 ＤａｔａＲｅａｄｅｒ 读
操作和批量导入写操作ꎬ减少 Ｉ Ｏ 操作ꎬ提高了对数
据库的读写速度本文以农业与矿业见长的 Ｍｏｎｔａｎａ 州农业与
制造业为主的 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州为例进行对比分析ꎬ结果
如表 １ 所示 Ｍｏｎｔａｎａ 州的 ＰＭ２ ５浓度削减为 ３ ００００μｇ1048944ｍ － ３ꎬＮｅｗ Ｙｏｒｋ 州的 ＰＭ２ ５ 浓度削减为 ２1049008 ３８００μｇ1048944ｍ － ３ꎬ削减程度相近ꎬ但 Ｍｏｎｔａｎａ 州的健康影响
和健康效益均远低于 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州(表 １) 从人体健
康和环境经济学考虑ꎬ对于决策者来说ꎬ可以优先
控制人口密度较大的 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州的污染物排放 因此ꎬ利用 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行模拟分析ꎬ根据当地人口
分布污染物排放地理环境等特点ꎬ可为政府决策
者提供制定既利于人体健康又利于环境和经济发
展的污染物控制策略的辅助决策依据
００４２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
表 １ Ｍｏｎｔａｎａ 与 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 控制效益对比
Ｔａｂｌｅ １ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ｉｎ Ｍｏｎｔａｎａ ａｎｄ Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ
区域(州)ＰＭ２ ５削减浓度
(μｇ1048944ｍ － ３)人口总量
人健康影响
人健康效益
美元
Ｍｏｎｔａｎａ ３ ００００ ６７２８８８ １１９ ４１５３４７６０
Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ ２ ３８００ １４２８０１００ １７９８ ６２５１０６９００
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 操作界面简洁美观ꎬ将空气质量网
格健康影响健康效益和结果展示功能均整合于
同一界面ꎬ避免了 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０(用户可下载并安
装 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 安装包进行体验ꎬ 下载地址ｈｔｔｐ ｗｗｗ ｅｐａ ｇｏｖ ａｉｒｑｕａｌｉｔｙ ｂｅｎｍａｐ ｄｏｗｎｌｏａｄｈｔｍｌ)中存在的操作界面多次更替及转换的繁琐操
作ꎬ使用户能便捷地进行参数设置功能编辑ꎻＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 保留增强了 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 所有功能ꎬ并兼容 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 各类输入数据文件ꎻ在操作和
使用方法上强调优良的用户体验ꎬ主要增加了输入
数据的验证运行状态的指示导入和导出文件格
式的种类等ꎻ结果展示方面ꎬ用户只需双击需要展
示的结果文件( ＡＱＧＸꎬ ＣＦＧＲＸꎬ ＡＰＶＲＸ)ꎬ即可
同时展示 ＧＩＳ Ｍａｐ数据表格柱状图等ꎬ而不需像
ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 那样ꎬ每次只能单独选取一个结果文
件和一种展示方式ꎬ大大简化了选取对象的复杂程
度和减少操作的重复次数ꎬ极大地提高了用户的交
互性ꎻＧＩＳ Ｍａｐ 图层色调形象直观对比明显ꎬ图层
属性数据的展示和分析功能强大ꎬ图层的保存导入导出等附加功能齐全
５ 结论(Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ)
１)决策者可利用 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行空气污染控
制健康效益评估ꎻＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 综合考虑了区域人口
分布特点经济与环境质量状况ꎬ以保护人体健康
为首要目的ꎬ可协助决策者评估所制定的空气质量
改善计划所带来的健康效益２)ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了全新的技术架构ꎬ其相对
美国环保署原有 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ꎬ计算效率成倍提
高ꎬ大幅改进了 ＧＩＳ 展示分析功能ꎬ用户体验好３)ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 能重现 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 的运算结
果ꎬ二者对应的健康影响和健康效益计算结果的相
对误差均小于 ０ ００００５ ꎬ满足了美国环保署对计
算结果的要求ꎬ能完全替代原有 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 为空
气污染控制策略的健康效益评估提供辅助决策
责任作者简介朱云(１９７２mdash)ꎬ男ꎬ博士ꎬ华南理工大学环境
与能源学院副教授ꎬ硕士生导师 长期从事环境模拟辅助决
策及环境信息系统开发研究 Ｅ￣ｍａｉｌ ｚｈｕｙｕｎ ｓｃｕｔ ｅｄｕ ｃｎ
参考文献(Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ)
Ａｂｄａｌｌａ Ｈ Ｉ ２０１１ Ｎｅｗ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｄｙｎａｍｉｃ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｉｎｔｈｅ ｄａｔａｂａｓｅ [ Ｊ] Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ ９(４) １４７￣１５２
Ａｌｍｅｉｄａ Ｓ Ｍꎬ Ｆａｒｉｎｈａ Ｍ Ｍꎬ Ｖｅｎｔｕｒａ Ｍ Ｇꎬ ｅｔ ａｌ ２００７ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ａｉｒｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｍａｔｔｅｒ ｉｎ ｌａｒｇｅ ｕｒｂａｎ ａｒｅａｓ ｆｏｒ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ[Ｊ] Ｗａｔｅｒꎬ Ａｉｒꎬ ａｎｄ Ｓｏｉｌ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ １７９(１ ４) ４３￣５５
Ｈａｎｓ Ｏꎬ Ｅｒｉｋ Ｔꎬ Ｔａａｖｉ Ｌꎬ ｅｔ ａｌ ２００９ Ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｔａｌｌｉｎｎ ｕｓｉｎｇ ｆｉｎｅ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ａｎｄｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ[Ｊ] Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｈｅａｌｔｈꎬ ８(１) １￣９
Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ２００４ Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｏｕｔｄｏｏｒ Ａｉｒ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎＤｅｖｅｌｏｐｉｎｇ Ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ ｏｆ Ａｓｉａ Ａ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ Ｒｅｖｉｅｗ [ Ｒ] ＳｐｅｃｉａｌＲｅｐｏｒｔ １５ Ｂｏｓｔｏｎ ＨＥＩ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ＯｖｅｒｓｉｇｈｔＣｏｍｍｉｔｔｅｅ ４￣９
Ｋａｎ Ｈ Ｄꎬ Ｃｈｅｎ Ｒ Ｊꎬ Ｔｏｎｇ Ｓ Ｌ ２０１２ Ａｍｂｉｅｎｔ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅꎬ ａｎｄ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｈｅａｌｔｈ ｉｎ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ ] ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌꎬ ４２(１) １０￣１９
Ｋｏｎｇ Ｃꎬ Ｙｕ Ｌꎬ Ｙａｎ Ｓ Ｚꎬ ｅｔ ａｌ ２００７ Ｂｒｅａｔｈｉｎｇ Ｂｅｔｔｅｒ Ｌｉｎｋｉｎｇ Ｅｎｅｒｇｙａｎｄ ＧＨＧ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｈｅａｌｔｈ Ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ ] ＣｈｉｎａＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｓｅｒｉｅｓꎬ ９１１７￣１２２
Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ Ｖꎬ Ｓｍｉｔｈ Ｔ ２００９ Ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｓｔｏｒｍ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｆｒｏｍ ｓｐａｔｉａｌｇｒｉｄｓ [ Ｊ] Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ａｎｄ Ｏｃｅａｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ２６(１１) ２３５３￣２３６５
Ｌｅｗｉｎｓｋｉ Ｎ ２００８ Ｎａｎｏｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｗｈａｔ ａｒｅ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔｓ [ Ｊ] Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｐｒｏｇｒｅｓｓꎬ １０４ (１３)３７￣４０
李德仁 ２００７ 城市空间信息规则网格与不规则网格的数据转换[Ｊ] 武汉大学学报(信息科学版)ꎬ３２(２) ９５￣９９
梁世文ꎬ 王春光ꎬ 尹志永 ２０１０ ＡｒｃＧＩＳ 坐标系统探讨[Ｊ] 地理空间信息ꎬ８(４) １５２￣１５７
Ｍａｒｃｈｅｎｋｏ Ｍ Ａꎬ Ｍｉｋｈａｉｌｏｖ Ｇ Ａ ２００７ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｂｙ ｔｈｅＭｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ ｍｅｔｈｏｄ[Ｊ] Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｍｏｔｅ Ｃｏｎｔｒｏｌꎬ ６８(５)８８８￣９００
Ｍｉｌｎｅｒ Ｊꎬ Ｖａｒｄｏｕｌａｋｉｓ Ｓꎬ Ｓｏｔｉｒｉｓ Ｃｈａｌａｂｉ Ｚꎬ ｅｔ ａｌ ２０１１ Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇｉｎｈａｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｏｓｕｒｅ ｔｏ ｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ￣ｒｅｌａｔｅｄ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ ｉｎ ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｂｕｉｌｄｉｎｇｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ [ Ｊ ] Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌꎬ ３７(１) ２６８￣２７９
Ｏｎｕｒ Ｉꎬ Ｍａｋｔａｖ Ｄꎬ Ｓａｒｉ Ｍꎬ ｅｔ ａｌ ２００９ Ｃｈａｎｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒａｎｄ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｕｓｉｎｇ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ ＧＩＳ Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｉｎ ＫｅｍｅｒꎬＴｕｒｋｅｙ[ Ｊ] Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇꎬ ３０ ( ７ )１７４９￣１７５７
Ｑｉａｎ Ｘ Ｎꎬ Ｔａｇａｒｅ Ｈｅｍａｎｔ Ｄꎬ Ｆｕｌｂｒｉｇｈｔ Ｒｏｂｅｒｔ Ｋꎬ ｅｔ ａｌ ２０１０ Ｏｐｔｉｍａｌｅｍｂｅｄｄｉｎｇ ｆｏｒ ｓｈａｐｅ ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｉｎ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｄａｔａｂａｓｅｓ [ Ｊ] Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓꎬ １４(３) ２４３￣２５４
Ｒｅｉｎａ Ｐꎬ Ｇｒｏｇａｎ Ｔ ２００７ Ｉｎｆｌａｔｉｏｎ ｃｏｏｌｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａꎬ Ｗｅｓｔ Ｅｕｒｏｐｅꎬ Ｕ Ｓ[Ｊ] ＥＮＲ (Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｎｅｗｓ￣Ｒｅｃｏｒｄ)ꎬ ２５９(２２) ２９￣３１
Ｓｈｅｎ Ｌ Ｑꎬ Ｌｉｕ Ｚꎬ Ａｎ Ｐꎬ ｅｔ ａｌ ２０１１ Ｌｏｗ￣ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｍｏｄｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｆｏｒＭＶＣ [ Ｊ] ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ２１(６) ８３７￣８４３
Ｔａｎｇ Ｍ Ｌꎬ Ｑｉｕ Ｓ Ｆꎬ Ｐｏｏｎ Ｗ Ｙ ２０１２ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｉｎｔｅｒｖａｌ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｏｒ ｄｉｓｅａｓｅ ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｒｔｉａｌ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｓｅｒｉｅｓ [ Ｊ ] Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ５６(５) １２００￣１２２０
Ｗｕ Ｃ Ｙꎬ Ｃｈａｎ Ｈ Ｔꎬ Ｄａｉ Ｓ Ｔ ２０１２ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ ａｐｐｌｙｉｎｇ Ｍｏｄｉｆｉｅｄ ＤｅｌｐｈｉＭｅｔｈｏｄ(ＭＤＭ) ｉｎ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ａｄｏｐｔｉｎｇ ＲＦＩＤ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｃｒｉｔｅｒｉａ[ Ｊ] Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ４(１) １８７￣１９８
Ｙｕｓｕｆ Ａ Ｇꎬ Ａｄｎａｎｅ Ｅ ２００５ Ａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｗｉｌｌｉｎｇｎｅｓｓ ｔｏ ｐａｙ ｆｏｒｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｇａｚａ Ｓｔｒｉｐ [ Ｊ ] Ｂｕｉｌｄｉｎｇ ａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ ８(４０) １０９３￣１１０２
Ｚｈａｎｇ Ｊ Ｈ ２００８ Ｒｅａｌ ｏｐｔｉｏｎ ｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｎ ｇｒｉｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ[Ｊ] ＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓꎬ ４６(１) ３３３￣３４３
１０４２
环 境 科 学 学 报 ３３ 卷
１ 引言(Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ)
空气污染主要影响人体的呼吸系统和心血管
系统ꎬ并可能引起一系列急性疾病甚至导致死亡据报道ꎬ总悬浮颗粒物(ＴＳＰ)和 ＳＯ２ 年平均浓度每
升高 １００ μｇ1048944ｍ － ３ꎬ人群慢性阻塞肺部疾病(ＣＯＰＤ)心血管病死亡率和总死亡率分别可能上升 ７ ４ ７ ８ 和 １ ９ (Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅꎬ２００４) 欧洲
ＡＰＨＥＡ 研究结果显示ꎬＰＭ１０ 日均浓度每增加 １００μｇ1048944ｍ － ３ꎬ死亡率增加 ０ ６ ꎬ大于 ６５ 岁人群哮喘和
ＣＯＰＤ 的医院就诊率增加 １ ５ ꎬ心血管疾病增加
１ １ (Ｈａｎｓ ｅｔ ａｌ ꎬ２００９) Ｋａｎ 等(２０１２)的研究表
明ꎬ在我国上海市ꎬ空气中 ＰＭ１０ＳＯ２ＮＯ２浓度每增
加 １０ μｇ1048944ｍ － ３ꎬ 因病住院率分别增加 ０1049008 １８ ０1049008 ６３ ０ ９９ ꎬ心脑血管疾病分别增加 ０ ２３ ０1049008 ６５ ０ ８０ ꎬ若空气中 ＴＳＰＳＯ２ＮＯｘ浓度每增加
１０ μｇ1048944ｍ － ３ꎬ肺癌致死率分别增加 １ １０ ４1049008 ２０ ２ ７０ 如果空气质量没有得到较大改善ꎬ到 ２０２０年我国由于空气污染造成人体健康的损失可能达
到我国 ＧＤＰ 的 １３ (Ｋｏｎｇ ｅｔ ａｌ ꎬ２００７)ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ (Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｂｅｎｅｆｉｔｓ Ｍａｐｐｉｎｇ
ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｐｒｏｇｒａｍ)是美国环保署(ＵＳＥＰＡ)开发
的健康效益评价(Ａｌｍｅｉｄａ ｅｔ ａｌ ꎬ２００７)模型工具ꎬ该模型通过综合利用空间网格化的人口与空气质量
信息来评估空气污染物浓度的改变对急性疾病和
死亡率变化的影响ꎬ并进一步利用价值衡量函数ꎬ估计污染物浓度变化所带来的健康经济效益 但
ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 存在计算速度慢用户交互不理想ＧＩＳ 运行速度慢且展示效果欠佳等问题ꎬ特别是在
区域空间网格(Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ ｅｔ ａｌ ꎬ２００９)数多和参
与计算的价值衡量函数数量大时ꎬ其运行时间长ꎬ甚至会出现数据溢出或系统崩溃的现象 针对上述
问题ꎬ受 ＵＳＥＰＡ 的委托ꎬ本研究主要研发能大幅提
升运算速度及 ＧＩＳ 展示分析效果用户体验较好的
新一代空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ( Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｂｅｎｅｆｉｔｓ Ｍａｐｐｉｎｇ ａｎｄ ＡｎａｌｙｓｉｓＰｒｏｇｒａｍ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ Ｅｄｉｔｉｏｎꎬ 下载地址为 ｈｔｔｐ ｗｗｗ ａｂａｃａｓ￣ｄｓｓ ｃｏｍ)ꎬ用以替代现有的 ＢｅｎＭＡＰＶ４ ０ 对空气污染进行健康效益分析ꎬ并进而为
ＵＳＥＰＡ 制定空气污染控制政策和策略提供辅助决
策依据
２ 评估原理(Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ)
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 通过评估某区域内一种或多种空
气污染物浓度变化对该区域内居民的健康影响
(如急性呼吸道疾病患者死亡人数变化等)ꎬ然后
乘以每一例疾病或死亡引起的经济损失ꎬ即可得到
该区域内一种或多种污染物浓度改善所带来的人
体健康效益 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可根据需要将不同地理区
域计算得到的健康影响健康效益整合 ( Ｚｈａｎｇꎬ２００８ꎻＡｂｄａｌｌａꎬ２０１１)ꎬ得到郡(县)州甚至整个国
家的总体健康影响和健康效益 评估控制某一污染
物所得到的健康效益的原理如图 １ 所示
图 １ 评估原理示意图
Ｆｉｇ １ Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ
发病率(死亡率)Ｙ 与污染物浓度 ｘ 的关系为 ｌｎＹ ＝ ｌｎＢ ＋ βｘꎬ通过该公式可求得减排后的发病率
６９３２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
(死亡率)Ｙ ＝ Ｙ０ times (１ － ｅ － βΔ ｘ)ꎬ其中ꎬｌｎＢ 为基准值
(常数)ꎬｘ 为污染物浓度(μｇ1048944ｍ － ３)ꎬβ 为与污染物
类型有关的用于计算健康影响的参数(经验值)ꎬＹ０
代表基准年的发病率(死亡率ꎬ常数)ꎬΔｘ 为 ｘ０ － ｘ１
(μｇ1048944ｍ － ３) 健康影响 ＝ Ｙ times Ｐꎬ其中ꎬＰ 为研究区域
内受空气污染影响的暴露人口数量 健康效益为健
康影响与每例疾病或死亡的统计损失的乘积
３ 框架及功能设计(Ｆｒａｍｅ ａｎｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎ)
３ １ 功能框架
ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 基于 ｄｅｌｐｈｉ(Ｗｕ ｅｔ ａｌ ꎬ２０１２)自身提供的 Ｄａｔａｓｎａｐ 架构模式开发ꎬ此架构相对比较
封闭且兼容性较差 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了最新的面向
对象的模型视图控制(Ｍｏｄｅｌ Ｖｉｅｗ ＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒꎬＭＶＣꎬＳｈｅｎ ｅｔ ａｌ ꎬ２０１１)架构模式开发ꎬ其将应用程序划
分为如图 ２ 所示的 ３ 个相互联系的核心模型
(Ｍｏｄｅｌ)视图(Ｖｉｅｗ)控制(Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ) ＭＶＣ 的主
要优势是开源免费ꎬ以及可维护性可扩展性灵活性和兼容性强
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 功能框架如图 ３ 所示ꎬ主要分为五
图 ２ ＭＶＣ 架构模式
Ｆｉｇ ２ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ＭＶＣ
大模块ꎬ分别为数据库管理空气质量网格健康影
响(Ｍｉｌｎｅｒ ｅｔ ａｌ ꎬ２０１１ꎻＬｅｗｉｎｓｋｉ ｅｔ ａｌ ꎬ２００８)健康
效益和结果展示 其中ꎬ数据库管理为健康影响分
析和计算健康效益提供重要的原始统计数据ꎻ空气
质量网格提供目标污染物选择污染物浓度文件导
入及分析ꎻ健康影响和健康效益通过选取一定的基
础数据和设置参数变量ꎬ通过数理统计整合等方
法得到需要的结果ꎻ计算结果可通过 ＧＩＳ Ｍａｐ数据
报表柱状图等形式展示
图 ３ ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 功能框架图
Ｆｉｇ ３ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｏｆ ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ
３ ２ 开发和运行环境
根据 ＵＳＥＰＡ 的实际需求及软件运行的稳定性兼容性安全性等原则ꎬ决定采用多用户多任务硬件支持良好容易操作的 Ｗｉｎｄｏｗｓ1051855 ＸＰ(３２ 位)以
上操作系统ꎻ 在支持跨平台 性能稳定的 1049008 ＮｅｔＦｒａｍｅｗｏｒｋ ４ ０ 框 架 下ꎬ 选 择 Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ 1051855 ＶｉｓｕａｌＳｔｕｄｉｏ ２０１０ 为开发平台和 Ｃ２ ０ 为开发语言ꎻ为保
证数据库稳定性和安全性ꎬ选择开源免费运行效
率高优良移植性的 Ｆｉｒｅｂｉｒｄ 为数据库ꎻＧＩＳ 平台采
用开源免费的 ＤｏｔＳｐａｔｉａｌ３ ３ 系统功能
３ ３ １ 数据库管理 资料齐全的数据库是
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 正常运行的先决条件ꎬ数据库管理为各
类数据及运行参数的导入导出设置等提供了各
７９３２
环 境 科 学 学 报 ３３ 卷
种不同的功能ꎬ数据库管理主要有以下 １０ 项功能１)网格定义
网格定义主要有两种划分方式ꎬ一种是将国家
以不规则的行政区域来划分ꎬ如国家州郡(县)ꎻ一种是将国家以均匀方形网格(李德仁ꎬ２００７)来划
分ꎬ如网格分辨率为 ３６ ｋｍ times３６ ｋｍ１２ ｋｍ times １２ ｋｍꎬ此处需以经纬度来设定ꎬ西南为负值ꎬ东北为正
值 用户可根据需要自行添加删除编辑网格定义２) 污染物
空气污染物是指对人体或生态系统造成不良
影响的气态物质ꎬ如氮氧化物硫氧化物臭氧悬浮颗粒物(ＰＭ２ ５ＰＭ１０)等ꎬ这里所说的污染物主要
是指污染物浓度统计指标的定义ꎬ如 ２４ ｈ 平均值８ｈ 最大值８ ｈ 平均值等 根据实际需要ꎬ可对某污染
物定义一个或多个统计指标ꎬ用户可自行添加删除编辑污染物定义
３)污染物浓度监测数据
污染物浓度监测数据是通过各区域或网格内
监测点监测得到ꎬ但并非每个区域或网格都有监测
点ꎬ特别是人口稀少和资源匮乏地区ꎬ这些地区的
污染物浓度值ꎬ需要利用周边区域或网格的浓度通
过数据模型进行估计ꎬ而并非实际监测数据 用户
可将已定义的污染物所对应的浓度文件导入数据
库ꎬ并可进行编辑删除等操作４)疾病发生率或盛行率
疾病发生率是指每个人在单位时间内发生疾
病的概率ꎬ盛行率是指因某种因素的改变(污染程
度的改变)使得已存在的健康问题产生变化的概率
(Ｔａｎｇ ｅｔ ａｌ ꎬ２０１２)ꎬ两种概率均可根据人群的种
族性别和年龄进行更详细的划分 用户可将某种
疾病所对应的疾病发生率或盛行率文件导入数据
库ꎬ并进行编辑删除等操作５)人口资料
人口资料属于统计数据ꎬ是用来估计受到空气
污染浓度改变影响的暴露人口数量ꎬ可根据人种种族性别和年龄来划分人口的分布情况ꎬ人口资
料必须与统计的网格定义相对应 用户可将人口资
料文件导入数据库ꎬ并可添加和删除人口资料６)健康影响函数
健康影响函数是基于美国对流行病学研究而
统计得到ꎬ包含了疾病类型污染物污染物浓度统
计指标人群起止年龄人种种族性别研究的作
者年份研究的区域其他污染物种类和某些限定
条件等参数ꎻ应用于计算的不可缺少的变量有受空气污染影响的暴露人口数量疾病发病率污染
物减排前后的浓度分布函数的类型及参数用户
自定义常量等 用户可将各种疾病对应的健康影响
函数文件导入数据库ꎬ并根据需要进行添加删除编辑等操作
７)变量
计算健康影响和健康效益时ꎬ可能会涉及到有
关变量ꎬ这些变量因区域而异ꎬ需按地理区域来设
定划分 用户可将变量文件导入数据库ꎬ也可根据
需要进行添加删除编辑等操作８) 通货膨胀率
评估健康效益时ꎬ需要设定通货膨胀率ꎬ将估
计值进行折现ꎬ这样才能得到较精确的数值 影响
通货膨胀的因素主要有物价指数医疗消费指数
(Ｑｉａｎ ｅｔ ａｌ ꎬ ２０１０ ) 和 工 资 指 数 ( Ｒｅｉｎａ ｅｔ ａｌ ꎬ２００７)ꎬ用户可将这些指数通过文件导入数据库ꎬ并根据需要进行添加删除等操作
９)价值衡量函数
价值衡量函数是 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 的最关键要素ꎬ通过价值衡量函数即可估计当空气质量发生改变时
所产生的健康效益ꎬ为决策者提供有力的辅助决策
依据 价值衡量函数与疾病类型人群起止年龄和
限定条件相关ꎻ应用于计算的不可缺少的变量有自定义常量(根据通货膨胀情况而定)分布函数的
类型及参数等 用户可将各疾病对应的价值衡量函
数文件导入数据库ꎬ也可根据需要进行添加删除编辑等操作
１０)收入调整资料
居民收入的增加或减少ꎬ直接关系到他们的支
付意愿(ｗｉｌｌｉｎｇ ｔｏ ｐａｙꎬＷＴＰꎬ Ｙｕｓｕｆ ｅｔ ａｌ ꎬ２００５)ꎬ居民的支付意愿也会间接影响他们对空气污染的关
注度和重视程度 收入调整与疾病类型相关ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 的收入调整资料是以 １９９０ 年的收入为
参考基准ꎬ用户可将收入调整文件导入数据库ꎬ并进行添加删除编辑等操作 特别注意的是ꎬ用户
如果自行设定收入调整数据ꎬ需要设定基准年份３ ３ ２ 空气质量网格 创建空气质量网格是为了
估计暴露于空气污染的人口数量ꎬ用户选择目标污
染物网格定义污染物基准浓度及减排后浓度(模拟)文件或浓度监测数据ꎬ可生成空气质量网格配
置文件( ＡＱＧＸ 格式)ꎬ为计算健康影响提供依据ꎻ基准浓度减排后浓度基准浓度与减排后浓度差
８９３２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
值分布均可以 ＧＩＳ Ｍａｐ 形象直观地展示出来 用户
也可选择多个目标污染物ꎬ异步批量生成多个空气
质量网格配置文件ꎬ配置文件均可重复使用３ ３ ３ 健康影响 评估目标污染物产生的健康影
响效应ꎬ需要选择人口数据和健康影响函数ꎬ用户
通过筛选条件选择需要的函数ꎬ可选择多个不同函
数ꎬ也可重复选择同一个函数ꎬ并分别设置所选函
数的变量ꎬ如起始年龄终止年龄人种种族性别疾病发病率疾病盛行率等 这里并不注重函数
本身ꎬ而是更关注变量ꎬ因为变量的设置直接影响
对暴露空气污染的人口估计 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 计算各函
数产生的健康影响效应ꎬ保存 ＣＦＧＸ 格式的配置文
件并生成 ＣＦＧＲＸ 格式的结果文件ꎬ配置文件和结
果文件均可重复使用 对于不同疾病类型的单个健
康影响效应ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可将健康影响效应按区域
整合ꎬ得到郡(县)州甚至整个国家的健康影响效
应ꎻ对于同一疾病类型的多个健康影响效应ꎬ以参
数的先后顺序为运算限制条件ꎬ通过相加相减权重分配等方式进行数学运算得到最终结果ꎬ以上运
算均可批量进行ꎬ计算结果可通过 ＧＩＳ Ｍａｐ柱状
图数据报表等形式展示出来３ ３ ４ 健康效益 在 ３ ３ ３ 节获取健康影响效应
后ꎬ选择与疾病类型对应的价值衡量函数ꎬ考虑到
通货膨胀和收入调整等因素的影响ꎬ须设定通货膨
胀参照年份参照标准和收入调整参照年份参照
标准ꎻ为了使运算结果更精准ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采取蒙
特卡罗方法(Ｍａｒｃｈｅｎｋｏ ｅｔ ａｌ ꎬ２００７)并默认迭代次
数为 ５０００ 次(用户可自定义迭代次数)ꎬ在此基础
上ꎬ通过相加相减权重分配等方式对价值评估进
行数学运算得到最终的健康效益ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可批
量运行得到多种疾病类型产生的健康效益ꎬ保存ＡＰＶＸ 格式的配置文件并生成 ＡＰＶＲＸ 格式的结果
文件ꎬ配置文件和结果文件均可重复使用 对于单
个疾病类型对应的健康效益ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可将健康
效益按区域整合ꎬ得到郡(县)州甚至整个国家的
健康效益ꎬ并可通过 ＧＩＳ Ｍａｐ柱状图数据报表等
形式展示出来３ ３ ５ 结果展示 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 提供了 ＧＩＳ Ｍａｐ数据报表柱状图等多种展示方式ꎬ其中ꎬＧＩＳ Ｍａｐ为用户提供了添加删除放大或缩小图层柱状或
饼状的展示与转换保存图层地图投影转换(Ｏｎｕｒｅｔ ａｌ ꎬ２００９ꎻ梁世文等ꎬ２０１０)等功能ꎻ数据报表展示
了与污染物浓度健康影响健康效益相关的所有
信息ꎬ并可导出为 ＸＬＳ 或 ＣＳＶ 格式的文件ꎬ方便用
户进行查看和应用于与 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 相关的软件ꎻ柱状图可根据用户需要选择州或郡(县)来展示特定
区域的数据信息
４ 结果分析(Ｒｅｓｕｌｔ ａｎａｌｙｓｉｓ)
采用同一主流 ＰＣ 机分别对 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 和
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行测试ꎬ测试数据由美国环保署提
供ꎬ选取 ＰＭ２ ５为目标污染物ꎬ网格分辨率为 １２ ｋｍtimes１２ ｋｍꎬＰＭ２ ５基准浓度为 ２０００ 年模型数据ꎬ减排
后浓度为 ２００６ 年模型数据ꎻ人口数据为 ２０００ 年美
国人口统计数据(州统计)ꎬ批量计算 ６９ 种疾病类
型的健康影响效应和 １５ 组整合运算方式的健康效
益ꎬ涉及计算的参数和变量均设置一致 ＢｅｎＭＡＰＣＥ 同样适用于美国以外的其他国家和地区ꎬ前提是
用户需要将该国家或地区的地图图层污染物种
类人口分布数据发病率(死亡率)数据健康影响
函数价值衡量函数通货膨胀率收入调整等基础
数据按 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 提供的数据文件模板制作后导
入数据库以急性心肌梗塞为例ꎬ选取(１ － (１ ((１ － Ｉ times
Ａ) times ｅｘｐ(β timesＱ) ＋ Ｉ))) times Ｉ times Ａ times Ｐ 为健康影响
函数ꎬ价值衡量函数为 Ａ times ＭｅｄｉｃａｌＣｏｓｔＩｎｄｅｘ ＋ Ｂ timesＷａｇｅＩｎｄｅｘ 来阐述ꎬ其中ꎬＩ 指当空气污染集中度变
动 １时ꎬ发病率(死亡率)的变动百分比ꎬＡＢ 为用
户根据经验设置的常数ꎬβ 为用于计算健康影响的
参数常量(经验值)ꎬＱ 为污染物浓度变化ꎬＰ 为受
空气污染影响的暴露人口数量ꎬＭｅｄｉｃａｌＣｏｓｔＩｎｄｅｘ(Ｑｉａｎ ｅｔ ａｌ ꎬ ２０１０ ) 为疾病消耗指数ꎬ ＷａｇｅＩｎｄｅｘ(Ｒｅｉｎａ ｅｔ ａｌ ꎬ ２００７ ) 为 工 资 指 数 将 分 辨 率 为
１２ ｋｍ times１２ ｋｍ 网格对应的健康影响和健康效益整
合至 ５０ 个州对应的健康影响和健康效益 图 ４ 为健
康影响(ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 分别计算所
得)的线性拟合和相对误差结果ꎬ图 ５ 为健康效益
(ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 分别计算所得)的线
性拟合和相对误差结果 由图可知ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 计
算得到的健康影响和健康效益与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 吻
合较好ꎬ相对误差(由于浮点误差计算造成)均小于
０1049008 ００００５ ꎬ计算结果的精确度和准确性均达到美国
环保署的要求
９９３２
环 境 科 学 学 报 ３３ 卷
图 ４ 健康影响的线性拟合(ａ)和相对误差(ｂ)Ｆｉｇ ４ Ｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ(ａ) ａｎｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｅｒｒｏｒ(ｂ) ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔｓ
图 ５ 健康效益的线性拟合(ａ)和相对误差(ｂ)Ｆｉｇ ５ Ｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ(ａ) ａｎｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｅｒｒｏｒ(ｂ) ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔｓ
图 ６ 计算时间对比
Ｆｉｇ ６ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ
通过生成结果文件(ＣＦＧＲＸ 代表健康影响结果
文件ꎬＡＰＶＲＸ 代表健康效益结果文件)所需时间比
对(图 ６)ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 运算时间缩短至 ＢｅｎＭＡＰＶ４ ０ 的一半以下ꎬ且解决了系统崩溃及数据溢出等
问题 因为 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了异步多线程处理机
制ꎬ允许程序进行后台处理ꎬ同时保持对用户界面
的控制ꎬ特别在内存使用效率方面采取更合理的机
制ꎬ比如尽量精简对象定义提高对象的使用率和
对象调用完毕后及时释放对象ꎻ使用了效率高且索
引唯一的数据结构(Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ数组)ꎬ提高了数据
调用速度ꎻ操作数据库时ꎬ大量采用 ＤａｔａＲｅａｄｅｒ 读
操作和批量导入写操作ꎬ减少 Ｉ Ｏ 操作ꎬ提高了对数
据库的读写速度本文以农业与矿业见长的 Ｍｏｎｔａｎａ 州农业与
制造业为主的 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州为例进行对比分析ꎬ结果
如表 １ 所示 Ｍｏｎｔａｎａ 州的 ＰＭ２ ５浓度削减为 ３ ００００μｇ1048944ｍ － ３ꎬＮｅｗ Ｙｏｒｋ 州的 ＰＭ２ ５ 浓度削减为 ２1049008 ３８００μｇ1048944ｍ － ３ꎬ削减程度相近ꎬ但 Ｍｏｎｔａｎａ 州的健康影响
和健康效益均远低于 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州(表 １) 从人体健
康和环境经济学考虑ꎬ对于决策者来说ꎬ可以优先
控制人口密度较大的 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州的污染物排放 因此ꎬ利用 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行模拟分析ꎬ根据当地人口
分布污染物排放地理环境等特点ꎬ可为政府决策
者提供制定既利于人体健康又利于环境和经济发
展的污染物控制策略的辅助决策依据
００４２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
表 １ Ｍｏｎｔａｎａ 与 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 控制效益对比
Ｔａｂｌｅ １ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ｉｎ Ｍｏｎｔａｎａ ａｎｄ Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ
区域(州)ＰＭ２ ５削减浓度
(μｇ1048944ｍ － ３)人口总量
人健康影响
人健康效益
美元
Ｍｏｎｔａｎａ ３ ００００ ６７２８８８ １１９ ４１５３４７６０
Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ ２ ３８００ １４２８０１００ １７９８ ６２５１０６９００
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 操作界面简洁美观ꎬ将空气质量网
格健康影响健康效益和结果展示功能均整合于
同一界面ꎬ避免了 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０(用户可下载并安
装 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 安装包进行体验ꎬ 下载地址ｈｔｔｐ ｗｗｗ ｅｐａ ｇｏｖ ａｉｒｑｕａｌｉｔｙ ｂｅｎｍａｐ ｄｏｗｎｌｏａｄｈｔｍｌ)中存在的操作界面多次更替及转换的繁琐操
作ꎬ使用户能便捷地进行参数设置功能编辑ꎻＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 保留增强了 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 所有功能ꎬ并兼容 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 各类输入数据文件ꎻ在操作和
使用方法上强调优良的用户体验ꎬ主要增加了输入
数据的验证运行状态的指示导入和导出文件格
式的种类等ꎻ结果展示方面ꎬ用户只需双击需要展
示的结果文件( ＡＱＧＸꎬ ＣＦＧＲＸꎬ ＡＰＶＲＸ)ꎬ即可
同时展示 ＧＩＳ Ｍａｐ数据表格柱状图等ꎬ而不需像
ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 那样ꎬ每次只能单独选取一个结果文
件和一种展示方式ꎬ大大简化了选取对象的复杂程
度和减少操作的重复次数ꎬ极大地提高了用户的交
互性ꎻＧＩＳ Ｍａｐ 图层色调形象直观对比明显ꎬ图层
属性数据的展示和分析功能强大ꎬ图层的保存导入导出等附加功能齐全
５ 结论(Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ)
１)决策者可利用 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行空气污染控
制健康效益评估ꎻＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 综合考虑了区域人口
分布特点经济与环境质量状况ꎬ以保护人体健康
为首要目的ꎬ可协助决策者评估所制定的空气质量
改善计划所带来的健康效益２)ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了全新的技术架构ꎬ其相对
美国环保署原有 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ꎬ计算效率成倍提
高ꎬ大幅改进了 ＧＩＳ 展示分析功能ꎬ用户体验好３)ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 能重现 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 的运算结
果ꎬ二者对应的健康影响和健康效益计算结果的相
对误差均小于 ０ ００００５ ꎬ满足了美国环保署对计
算结果的要求ꎬ能完全替代原有 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 为空
气污染控制策略的健康效益评估提供辅助决策
责任作者简介朱云(１９７２mdash)ꎬ男ꎬ博士ꎬ华南理工大学环境
与能源学院副教授ꎬ硕士生导师 长期从事环境模拟辅助决
策及环境信息系统开发研究 Ｅ￣ｍａｉｌ ｚｈｕｙｕｎ ｓｃｕｔ ｅｄｕ ｃｎ
参考文献(Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ)
Ａｂｄａｌｌａ Ｈ Ｉ ２０１１ Ｎｅｗ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｄｙｎａｍｉｃ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｉｎｔｈｅ ｄａｔａｂａｓｅ [ Ｊ] Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ ９(４) １４７￣１５２
Ａｌｍｅｉｄａ Ｓ Ｍꎬ Ｆａｒｉｎｈａ Ｍ Ｍꎬ Ｖｅｎｔｕｒａ Ｍ Ｇꎬ ｅｔ ａｌ ２００７ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ａｉｒｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｍａｔｔｅｒ ｉｎ ｌａｒｇｅ ｕｒｂａｎ ａｒｅａｓ ｆｏｒ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ[Ｊ] Ｗａｔｅｒꎬ Ａｉｒꎬ ａｎｄ Ｓｏｉｌ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ １７９(１ ４) ４３￣５５
Ｈａｎｓ Ｏꎬ Ｅｒｉｋ Ｔꎬ Ｔａａｖｉ Ｌꎬ ｅｔ ａｌ ２００９ Ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｔａｌｌｉｎｎ ｕｓｉｎｇ ｆｉｎｅ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ａｎｄｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ[Ｊ] Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｈｅａｌｔｈꎬ ８(１) １￣９
Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ２００４ Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｏｕｔｄｏｏｒ Ａｉｒ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎＤｅｖｅｌｏｐｉｎｇ Ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ ｏｆ Ａｓｉａ Ａ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ Ｒｅｖｉｅｗ [ Ｒ] ＳｐｅｃｉａｌＲｅｐｏｒｔ １５ Ｂｏｓｔｏｎ ＨＥＩ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ＯｖｅｒｓｉｇｈｔＣｏｍｍｉｔｔｅｅ ４￣９
Ｋａｎ Ｈ Ｄꎬ Ｃｈｅｎ Ｒ Ｊꎬ Ｔｏｎｇ Ｓ Ｌ ２０１２ Ａｍｂｉｅｎｔ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅꎬ ａｎｄ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｈｅａｌｔｈ ｉｎ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ ] ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌꎬ ４２(１) １０￣１９
Ｋｏｎｇ Ｃꎬ Ｙｕ Ｌꎬ Ｙａｎ Ｓ Ｚꎬ ｅｔ ａｌ ２００７ Ｂｒｅａｔｈｉｎｇ Ｂｅｔｔｅｒ Ｌｉｎｋｉｎｇ Ｅｎｅｒｇｙａｎｄ ＧＨＧ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｈｅａｌｔｈ Ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ ] ＣｈｉｎａＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｓｅｒｉｅｓꎬ ９１１７￣１２２
Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ Ｖꎬ Ｓｍｉｔｈ Ｔ ２００９ Ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｓｔｏｒｍ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｆｒｏｍ ｓｐａｔｉａｌｇｒｉｄｓ [ Ｊ] Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ａｎｄ Ｏｃｅａｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ２６(１１) ２３５３￣２３６５
Ｌｅｗｉｎｓｋｉ Ｎ ２００８ Ｎａｎｏｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｗｈａｔ ａｒｅ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔｓ [ Ｊ] Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｐｒｏｇｒｅｓｓꎬ １０４ (１３)３７￣４０
李德仁 ２００７ 城市空间信息规则网格与不规则网格的数据转换[Ｊ] 武汉大学学报(信息科学版)ꎬ３２(２) ９５￣９９
梁世文ꎬ 王春光ꎬ 尹志永 ２０１０ ＡｒｃＧＩＳ 坐标系统探讨[Ｊ] 地理空间信息ꎬ８(４) １５２￣１５７
Ｍａｒｃｈｅｎｋｏ Ｍ Ａꎬ Ｍｉｋｈａｉｌｏｖ Ｇ Ａ ２００７ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｂｙ ｔｈｅＭｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ ｍｅｔｈｏｄ[Ｊ] Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｍｏｔｅ Ｃｏｎｔｒｏｌꎬ ６８(５)８８８￣９００
Ｍｉｌｎｅｒ Ｊꎬ Ｖａｒｄｏｕｌａｋｉｓ Ｓꎬ Ｓｏｔｉｒｉｓ Ｃｈａｌａｂｉ Ｚꎬ ｅｔ ａｌ ２０１１ Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇｉｎｈａｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｏｓｕｒｅ ｔｏ ｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ￣ｒｅｌａｔｅｄ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ ｉｎ ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｂｕｉｌｄｉｎｇｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ [ Ｊ ] Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌꎬ ３７(１) ２６８￣２７９
Ｏｎｕｒ Ｉꎬ Ｍａｋｔａｖ Ｄꎬ Ｓａｒｉ Ｍꎬ ｅｔ ａｌ ２００９ Ｃｈａｎｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒａｎｄ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｕｓｉｎｇ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ ＧＩＳ Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｉｎ ＫｅｍｅｒꎬＴｕｒｋｅｙ[ Ｊ] Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇꎬ ３０ ( ７ )１７４９￣１７５７
Ｑｉａｎ Ｘ Ｎꎬ Ｔａｇａｒｅ Ｈｅｍａｎｔ Ｄꎬ Ｆｕｌｂｒｉｇｈｔ Ｒｏｂｅｒｔ Ｋꎬ ｅｔ ａｌ ２０１０ Ｏｐｔｉｍａｌｅｍｂｅｄｄｉｎｇ ｆｏｒ ｓｈａｐｅ ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｉｎ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｄａｔａｂａｓｅｓ [ Ｊ] Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓꎬ １４(３) ２４３￣２５４
Ｒｅｉｎａ Ｐꎬ Ｇｒｏｇａｎ Ｔ ２００７ Ｉｎｆｌａｔｉｏｎ ｃｏｏｌｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａꎬ Ｗｅｓｔ Ｅｕｒｏｐｅꎬ Ｕ Ｓ[Ｊ] ＥＮＲ (Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｎｅｗｓ￣Ｒｅｃｏｒｄ)ꎬ ２５９(２２) ２９￣３１
Ｓｈｅｎ Ｌ Ｑꎬ Ｌｉｕ Ｚꎬ Ａｎ Ｐꎬ ｅｔ ａｌ ２０１１ Ｌｏｗ￣ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｍｏｄｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｆｏｒＭＶＣ [ Ｊ] ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ２１(６) ８３７￣８４３
Ｔａｎｇ Ｍ Ｌꎬ Ｑｉｕ Ｓ Ｆꎬ Ｐｏｏｎ Ｗ Ｙ ２０１２ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｉｎｔｅｒｖａｌ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｏｒ ｄｉｓｅａｓｅ ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｒｔｉａｌ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｓｅｒｉｅｓ [ Ｊ ] Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ５６(５) １２００￣１２２０
Ｗｕ Ｃ Ｙꎬ Ｃｈａｎ Ｈ Ｔꎬ Ｄａｉ Ｓ Ｔ ２０１２ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ ａｐｐｌｙｉｎｇ Ｍｏｄｉｆｉｅｄ ＤｅｌｐｈｉＭｅｔｈｏｄ(ＭＤＭ) ｉｎ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ａｄｏｐｔｉｎｇ ＲＦＩＤ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｃｒｉｔｅｒｉａ[ Ｊ] Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ４(１) １８７￣１９８
Ｙｕｓｕｆ Ａ Ｇꎬ Ａｄｎａｎｅ Ｅ ２００５ Ａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｗｉｌｌｉｎｇｎｅｓｓ ｔｏ ｐａｙ ｆｏｒｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｇａｚａ Ｓｔｒｉｐ [ Ｊ ] Ｂｕｉｌｄｉｎｇ ａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ ８(４０) １０９３￣１１０２
Ｚｈａｎｇ Ｊ Ｈ ２００８ Ｒｅａｌ ｏｐｔｉｏｎ ｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｎ ｇｒｉｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ[Ｊ] ＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓꎬ ４６(１) ３３３￣３４３
１０４２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
(死亡率)Ｙ ＝ Ｙ０ times (１ － ｅ － βΔ ｘ)ꎬ其中ꎬｌｎＢ 为基准值
(常数)ꎬｘ 为污染物浓度(μｇ1048944ｍ － ３)ꎬβ 为与污染物
类型有关的用于计算健康影响的参数(经验值)ꎬＹ０
代表基准年的发病率(死亡率ꎬ常数)ꎬΔｘ 为 ｘ０ － ｘ１
(μｇ1048944ｍ － ３) 健康影响 ＝ Ｙ times Ｐꎬ其中ꎬＰ 为研究区域
内受空气污染影响的暴露人口数量 健康效益为健
康影响与每例疾病或死亡的统计损失的乘积
３ 框架及功能设计(Ｆｒａｍｅ ａｎｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎ)
３ １ 功能框架
ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 基于 ｄｅｌｐｈｉ(Ｗｕ ｅｔ ａｌ ꎬ２０１２)自身提供的 Ｄａｔａｓｎａｐ 架构模式开发ꎬ此架构相对比较
封闭且兼容性较差 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了最新的面向
对象的模型视图控制(Ｍｏｄｅｌ Ｖｉｅｗ ＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒꎬＭＶＣꎬＳｈｅｎ ｅｔ ａｌ ꎬ２０１１)架构模式开发ꎬ其将应用程序划
分为如图 ２ 所示的 ３ 个相互联系的核心模型
(Ｍｏｄｅｌ)视图(Ｖｉｅｗ)控制(Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ) ＭＶＣ 的主
要优势是开源免费ꎬ以及可维护性可扩展性灵活性和兼容性强
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 功能框架如图 ３ 所示ꎬ主要分为五
图 ２ ＭＶＣ 架构模式
Ｆｉｇ ２ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ＭＶＣ
大模块ꎬ分别为数据库管理空气质量网格健康影
响(Ｍｉｌｎｅｒ ｅｔ ａｌ ꎬ２０１１ꎻＬｅｗｉｎｓｋｉ ｅｔ ａｌ ꎬ２００８)健康
效益和结果展示 其中ꎬ数据库管理为健康影响分
析和计算健康效益提供重要的原始统计数据ꎻ空气
质量网格提供目标污染物选择污染物浓度文件导
入及分析ꎻ健康影响和健康效益通过选取一定的基
础数据和设置参数变量ꎬ通过数理统计整合等方
法得到需要的结果ꎻ计算结果可通过 ＧＩＳ Ｍａｐ数据
报表柱状图等形式展示
图 ３ ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 功能框架图
Ｆｉｇ ３ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｏｆ ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ
３ ２ 开发和运行环境
根据 ＵＳＥＰＡ 的实际需求及软件运行的稳定性兼容性安全性等原则ꎬ决定采用多用户多任务硬件支持良好容易操作的 Ｗｉｎｄｏｗｓ1051855 ＸＰ(３２ 位)以
上操作系统ꎻ 在支持跨平台 性能稳定的 1049008 ＮｅｔＦｒａｍｅｗｏｒｋ ４ ０ 框 架 下ꎬ 选 择 Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ 1051855 ＶｉｓｕａｌＳｔｕｄｉｏ ２０１０ 为开发平台和 Ｃ２ ０ 为开发语言ꎻ为保
证数据库稳定性和安全性ꎬ选择开源免费运行效
率高优良移植性的 Ｆｉｒｅｂｉｒｄ 为数据库ꎻＧＩＳ 平台采
用开源免费的 ＤｏｔＳｐａｔｉａｌ３ ３ 系统功能
３ ３ １ 数据库管理 资料齐全的数据库是
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 正常运行的先决条件ꎬ数据库管理为各
类数据及运行参数的导入导出设置等提供了各
７９３２
环 境 科 学 学 报 ３３ 卷
种不同的功能ꎬ数据库管理主要有以下 １０ 项功能１)网格定义
网格定义主要有两种划分方式ꎬ一种是将国家
以不规则的行政区域来划分ꎬ如国家州郡(县)ꎻ一种是将国家以均匀方形网格(李德仁ꎬ２００７)来划
分ꎬ如网格分辨率为 ３６ ｋｍ times３６ ｋｍ１２ ｋｍ times １２ ｋｍꎬ此处需以经纬度来设定ꎬ西南为负值ꎬ东北为正
值 用户可根据需要自行添加删除编辑网格定义２) 污染物
空气污染物是指对人体或生态系统造成不良
影响的气态物质ꎬ如氮氧化物硫氧化物臭氧悬浮颗粒物(ＰＭ２ ５ＰＭ１０)等ꎬ这里所说的污染物主要
是指污染物浓度统计指标的定义ꎬ如 ２４ ｈ 平均值８ｈ 最大值８ ｈ 平均值等 根据实际需要ꎬ可对某污染
物定义一个或多个统计指标ꎬ用户可自行添加删除编辑污染物定义
３)污染物浓度监测数据
污染物浓度监测数据是通过各区域或网格内
监测点监测得到ꎬ但并非每个区域或网格都有监测
点ꎬ特别是人口稀少和资源匮乏地区ꎬ这些地区的
污染物浓度值ꎬ需要利用周边区域或网格的浓度通
过数据模型进行估计ꎬ而并非实际监测数据 用户
可将已定义的污染物所对应的浓度文件导入数据
库ꎬ并可进行编辑删除等操作４)疾病发生率或盛行率
疾病发生率是指每个人在单位时间内发生疾
病的概率ꎬ盛行率是指因某种因素的改变(污染程
度的改变)使得已存在的健康问题产生变化的概率
(Ｔａｎｇ ｅｔ ａｌ ꎬ２０１２)ꎬ两种概率均可根据人群的种
族性别和年龄进行更详细的划分 用户可将某种
疾病所对应的疾病发生率或盛行率文件导入数据
库ꎬ并进行编辑删除等操作５)人口资料
人口资料属于统计数据ꎬ是用来估计受到空气
污染浓度改变影响的暴露人口数量ꎬ可根据人种种族性别和年龄来划分人口的分布情况ꎬ人口资
料必须与统计的网格定义相对应 用户可将人口资
料文件导入数据库ꎬ并可添加和删除人口资料６)健康影响函数
健康影响函数是基于美国对流行病学研究而
统计得到ꎬ包含了疾病类型污染物污染物浓度统
计指标人群起止年龄人种种族性别研究的作
者年份研究的区域其他污染物种类和某些限定
条件等参数ꎻ应用于计算的不可缺少的变量有受空气污染影响的暴露人口数量疾病发病率污染
物减排前后的浓度分布函数的类型及参数用户
自定义常量等 用户可将各种疾病对应的健康影响
函数文件导入数据库ꎬ并根据需要进行添加删除编辑等操作
７)变量
计算健康影响和健康效益时ꎬ可能会涉及到有
关变量ꎬ这些变量因区域而异ꎬ需按地理区域来设
定划分 用户可将变量文件导入数据库ꎬ也可根据
需要进行添加删除编辑等操作８) 通货膨胀率
评估健康效益时ꎬ需要设定通货膨胀率ꎬ将估
计值进行折现ꎬ这样才能得到较精确的数值 影响
通货膨胀的因素主要有物价指数医疗消费指数
(Ｑｉａｎ ｅｔ ａｌ ꎬ ２０１０ ) 和 工 资 指 数 ( Ｒｅｉｎａ ｅｔ ａｌ ꎬ２００７)ꎬ用户可将这些指数通过文件导入数据库ꎬ并根据需要进行添加删除等操作
９)价值衡量函数
价值衡量函数是 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 的最关键要素ꎬ通过价值衡量函数即可估计当空气质量发生改变时
所产生的健康效益ꎬ为决策者提供有力的辅助决策
依据 价值衡量函数与疾病类型人群起止年龄和
限定条件相关ꎻ应用于计算的不可缺少的变量有自定义常量(根据通货膨胀情况而定)分布函数的
类型及参数等 用户可将各疾病对应的价值衡量函
数文件导入数据库ꎬ也可根据需要进行添加删除编辑等操作
１０)收入调整资料
居民收入的增加或减少ꎬ直接关系到他们的支
付意愿(ｗｉｌｌｉｎｇ ｔｏ ｐａｙꎬＷＴＰꎬ Ｙｕｓｕｆ ｅｔ ａｌ ꎬ２００５)ꎬ居民的支付意愿也会间接影响他们对空气污染的关
注度和重视程度 收入调整与疾病类型相关ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 的收入调整资料是以 １９９０ 年的收入为
参考基准ꎬ用户可将收入调整文件导入数据库ꎬ并进行添加删除编辑等操作 特别注意的是ꎬ用户
如果自行设定收入调整数据ꎬ需要设定基准年份３ ３ ２ 空气质量网格 创建空气质量网格是为了
估计暴露于空气污染的人口数量ꎬ用户选择目标污
染物网格定义污染物基准浓度及减排后浓度(模拟)文件或浓度监测数据ꎬ可生成空气质量网格配
置文件( ＡＱＧＸ 格式)ꎬ为计算健康影响提供依据ꎻ基准浓度减排后浓度基准浓度与减排后浓度差
８９３２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
值分布均可以 ＧＩＳ Ｍａｐ 形象直观地展示出来 用户
也可选择多个目标污染物ꎬ异步批量生成多个空气
质量网格配置文件ꎬ配置文件均可重复使用３ ３ ３ 健康影响 评估目标污染物产生的健康影
响效应ꎬ需要选择人口数据和健康影响函数ꎬ用户
通过筛选条件选择需要的函数ꎬ可选择多个不同函
数ꎬ也可重复选择同一个函数ꎬ并分别设置所选函
数的变量ꎬ如起始年龄终止年龄人种种族性别疾病发病率疾病盛行率等 这里并不注重函数
本身ꎬ而是更关注变量ꎬ因为变量的设置直接影响
对暴露空气污染的人口估计 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 计算各函
数产生的健康影响效应ꎬ保存 ＣＦＧＸ 格式的配置文
件并生成 ＣＦＧＲＸ 格式的结果文件ꎬ配置文件和结
果文件均可重复使用 对于不同疾病类型的单个健
康影响效应ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可将健康影响效应按区域
整合ꎬ得到郡(县)州甚至整个国家的健康影响效
应ꎻ对于同一疾病类型的多个健康影响效应ꎬ以参
数的先后顺序为运算限制条件ꎬ通过相加相减权重分配等方式进行数学运算得到最终结果ꎬ以上运
算均可批量进行ꎬ计算结果可通过 ＧＩＳ Ｍａｐ柱状
图数据报表等形式展示出来３ ３ ４ 健康效益 在 ３ ３ ３ 节获取健康影响效应
后ꎬ选择与疾病类型对应的价值衡量函数ꎬ考虑到
通货膨胀和收入调整等因素的影响ꎬ须设定通货膨
胀参照年份参照标准和收入调整参照年份参照
标准ꎻ为了使运算结果更精准ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采取蒙
特卡罗方法(Ｍａｒｃｈｅｎｋｏ ｅｔ ａｌ ꎬ２００７)并默认迭代次
数为 ５０００ 次(用户可自定义迭代次数)ꎬ在此基础
上ꎬ通过相加相减权重分配等方式对价值评估进
行数学运算得到最终的健康效益ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可批
量运行得到多种疾病类型产生的健康效益ꎬ保存ＡＰＶＸ 格式的配置文件并生成 ＡＰＶＲＸ 格式的结果
文件ꎬ配置文件和结果文件均可重复使用 对于单
个疾病类型对应的健康效益ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可将健康
效益按区域整合ꎬ得到郡(县)州甚至整个国家的
健康效益ꎬ并可通过 ＧＩＳ Ｍａｐ柱状图数据报表等
形式展示出来３ ３ ５ 结果展示 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 提供了 ＧＩＳ Ｍａｐ数据报表柱状图等多种展示方式ꎬ其中ꎬＧＩＳ Ｍａｐ为用户提供了添加删除放大或缩小图层柱状或
饼状的展示与转换保存图层地图投影转换(Ｏｎｕｒｅｔ ａｌ ꎬ２００９ꎻ梁世文等ꎬ２０１０)等功能ꎻ数据报表展示
了与污染物浓度健康影响健康效益相关的所有
信息ꎬ并可导出为 ＸＬＳ 或 ＣＳＶ 格式的文件ꎬ方便用
户进行查看和应用于与 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 相关的软件ꎻ柱状图可根据用户需要选择州或郡(县)来展示特定
区域的数据信息
４ 结果分析(Ｒｅｓｕｌｔ ａｎａｌｙｓｉｓ)
采用同一主流 ＰＣ 机分别对 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 和
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行测试ꎬ测试数据由美国环保署提
供ꎬ选取 ＰＭ２ ５为目标污染物ꎬ网格分辨率为 １２ ｋｍtimes１２ ｋｍꎬＰＭ２ ５基准浓度为 ２０００ 年模型数据ꎬ减排
后浓度为 ２００６ 年模型数据ꎻ人口数据为 ２０００ 年美
国人口统计数据(州统计)ꎬ批量计算 ６９ 种疾病类
型的健康影响效应和 １５ 组整合运算方式的健康效
益ꎬ涉及计算的参数和变量均设置一致 ＢｅｎＭＡＰＣＥ 同样适用于美国以外的其他国家和地区ꎬ前提是
用户需要将该国家或地区的地图图层污染物种
类人口分布数据发病率(死亡率)数据健康影响
函数价值衡量函数通货膨胀率收入调整等基础
数据按 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 提供的数据文件模板制作后导
入数据库以急性心肌梗塞为例ꎬ选取(１ － (１ ((１ － Ｉ times
Ａ) times ｅｘｐ(β timesＱ) ＋ Ｉ))) times Ｉ times Ａ times Ｐ 为健康影响
函数ꎬ价值衡量函数为 Ａ times ＭｅｄｉｃａｌＣｏｓｔＩｎｄｅｘ ＋ Ｂ timesＷａｇｅＩｎｄｅｘ 来阐述ꎬ其中ꎬＩ 指当空气污染集中度变
动 １时ꎬ发病率(死亡率)的变动百分比ꎬＡＢ 为用
户根据经验设置的常数ꎬβ 为用于计算健康影响的
参数常量(经验值)ꎬＱ 为污染物浓度变化ꎬＰ 为受
空气污染影响的暴露人口数量ꎬＭｅｄｉｃａｌＣｏｓｔＩｎｄｅｘ(Ｑｉａｎ ｅｔ ａｌ ꎬ ２０１０ ) 为疾病消耗指数ꎬ ＷａｇｅＩｎｄｅｘ(Ｒｅｉｎａ ｅｔ ａｌ ꎬ ２００７ ) 为 工 资 指 数 将 分 辨 率 为
１２ ｋｍ times１２ ｋｍ 网格对应的健康影响和健康效益整
合至 ５０ 个州对应的健康影响和健康效益 图 ４ 为健
康影响(ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 分别计算所
得)的线性拟合和相对误差结果ꎬ图 ５ 为健康效益
(ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 分别计算所得)的线
性拟合和相对误差结果 由图可知ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 计
算得到的健康影响和健康效益与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 吻
合较好ꎬ相对误差(由于浮点误差计算造成)均小于
０1049008 ００００５ ꎬ计算结果的精确度和准确性均达到美国
环保署的要求
９９３２
环 境 科 学 学 报 ３３ 卷
图 ４ 健康影响的线性拟合(ａ)和相对误差(ｂ)Ｆｉｇ ４ Ｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ(ａ) ａｎｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｅｒｒｏｒ(ｂ) ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔｓ
图 ５ 健康效益的线性拟合(ａ)和相对误差(ｂ)Ｆｉｇ ５ Ｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ(ａ) ａｎｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｅｒｒｏｒ(ｂ) ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔｓ
图 ６ 计算时间对比
Ｆｉｇ ６ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ
通过生成结果文件(ＣＦＧＲＸ 代表健康影响结果
文件ꎬＡＰＶＲＸ 代表健康效益结果文件)所需时间比
对(图 ６)ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 运算时间缩短至 ＢｅｎＭＡＰＶ４ ０ 的一半以下ꎬ且解决了系统崩溃及数据溢出等
问题 因为 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了异步多线程处理机
制ꎬ允许程序进行后台处理ꎬ同时保持对用户界面
的控制ꎬ特别在内存使用效率方面采取更合理的机
制ꎬ比如尽量精简对象定义提高对象的使用率和
对象调用完毕后及时释放对象ꎻ使用了效率高且索
引唯一的数据结构(Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ数组)ꎬ提高了数据
调用速度ꎻ操作数据库时ꎬ大量采用 ＤａｔａＲｅａｄｅｒ 读
操作和批量导入写操作ꎬ减少 Ｉ Ｏ 操作ꎬ提高了对数
据库的读写速度本文以农业与矿业见长的 Ｍｏｎｔａｎａ 州农业与
制造业为主的 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州为例进行对比分析ꎬ结果
如表 １ 所示 Ｍｏｎｔａｎａ 州的 ＰＭ２ ５浓度削减为 ３ ００００μｇ1048944ｍ － ３ꎬＮｅｗ Ｙｏｒｋ 州的 ＰＭ２ ５ 浓度削减为 ２1049008 ３８００μｇ1048944ｍ － ３ꎬ削减程度相近ꎬ但 Ｍｏｎｔａｎａ 州的健康影响
和健康效益均远低于 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州(表 １) 从人体健
康和环境经济学考虑ꎬ对于决策者来说ꎬ可以优先
控制人口密度较大的 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州的污染物排放 因此ꎬ利用 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行模拟分析ꎬ根据当地人口
分布污染物排放地理环境等特点ꎬ可为政府决策
者提供制定既利于人体健康又利于环境和经济发
展的污染物控制策略的辅助决策依据
００４２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
表 １ Ｍｏｎｔａｎａ 与 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 控制效益对比
Ｔａｂｌｅ １ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ｉｎ Ｍｏｎｔａｎａ ａｎｄ Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ
区域(州)ＰＭ２ ５削减浓度
(μｇ1048944ｍ － ３)人口总量
人健康影响
人健康效益
美元
Ｍｏｎｔａｎａ ３ ００００ ６７２８８８ １１９ ４１５３４７６０
Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ ２ ３８００ １４２８０１００ １７９８ ６２５１０６９００
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 操作界面简洁美观ꎬ将空气质量网
格健康影响健康效益和结果展示功能均整合于
同一界面ꎬ避免了 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０(用户可下载并安
装 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 安装包进行体验ꎬ 下载地址ｈｔｔｐ ｗｗｗ ｅｐａ ｇｏｖ ａｉｒｑｕａｌｉｔｙ ｂｅｎｍａｐ ｄｏｗｎｌｏａｄｈｔｍｌ)中存在的操作界面多次更替及转换的繁琐操
作ꎬ使用户能便捷地进行参数设置功能编辑ꎻＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 保留增强了 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 所有功能ꎬ并兼容 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 各类输入数据文件ꎻ在操作和
使用方法上强调优良的用户体验ꎬ主要增加了输入
数据的验证运行状态的指示导入和导出文件格
式的种类等ꎻ结果展示方面ꎬ用户只需双击需要展
示的结果文件( ＡＱＧＸꎬ ＣＦＧＲＸꎬ ＡＰＶＲＸ)ꎬ即可
同时展示 ＧＩＳ Ｍａｐ数据表格柱状图等ꎬ而不需像
ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 那样ꎬ每次只能单独选取一个结果文
件和一种展示方式ꎬ大大简化了选取对象的复杂程
度和减少操作的重复次数ꎬ极大地提高了用户的交
互性ꎻＧＩＳ Ｍａｐ 图层色调形象直观对比明显ꎬ图层
属性数据的展示和分析功能强大ꎬ图层的保存导入导出等附加功能齐全
５ 结论(Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ)
１)决策者可利用 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行空气污染控
制健康效益评估ꎻＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 综合考虑了区域人口
分布特点经济与环境质量状况ꎬ以保护人体健康
为首要目的ꎬ可协助决策者评估所制定的空气质量
改善计划所带来的健康效益２)ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了全新的技术架构ꎬ其相对
美国环保署原有 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ꎬ计算效率成倍提
高ꎬ大幅改进了 ＧＩＳ 展示分析功能ꎬ用户体验好３)ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 能重现 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 的运算结
果ꎬ二者对应的健康影响和健康效益计算结果的相
对误差均小于 ０ ００００５ ꎬ满足了美国环保署对计
算结果的要求ꎬ能完全替代原有 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 为空
气污染控制策略的健康效益评估提供辅助决策
责任作者简介朱云(１９７２mdash)ꎬ男ꎬ博士ꎬ华南理工大学环境
与能源学院副教授ꎬ硕士生导师 长期从事环境模拟辅助决
策及环境信息系统开发研究 Ｅ￣ｍａｉｌ ｚｈｕｙｕｎ ｓｃｕｔ ｅｄｕ ｃｎ
参考文献(Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ)
Ａｂｄａｌｌａ Ｈ Ｉ ２０１１ Ｎｅｗ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｄｙｎａｍｉｃ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｉｎｔｈｅ ｄａｔａｂａｓｅ [ Ｊ] Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ ９(４) １４７￣１５２
Ａｌｍｅｉｄａ Ｓ Ｍꎬ Ｆａｒｉｎｈａ Ｍ Ｍꎬ Ｖｅｎｔｕｒａ Ｍ Ｇꎬ ｅｔ ａｌ ２００７ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ａｉｒｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｍａｔｔｅｒ ｉｎ ｌａｒｇｅ ｕｒｂａｎ ａｒｅａｓ ｆｏｒ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ[Ｊ] Ｗａｔｅｒꎬ Ａｉｒꎬ ａｎｄ Ｓｏｉｌ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ １７９(１ ４) ４３￣５５
Ｈａｎｓ Ｏꎬ Ｅｒｉｋ Ｔꎬ Ｔａａｖｉ Ｌꎬ ｅｔ ａｌ ２００９ Ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｔａｌｌｉｎｎ ｕｓｉｎｇ ｆｉｎｅ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ａｎｄｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ[Ｊ] Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｈｅａｌｔｈꎬ ８(１) １￣９
Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ２００４ Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｏｕｔｄｏｏｒ Ａｉｒ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎＤｅｖｅｌｏｐｉｎｇ Ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ ｏｆ Ａｓｉａ Ａ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ Ｒｅｖｉｅｗ [ Ｒ] ＳｐｅｃｉａｌＲｅｐｏｒｔ １５ Ｂｏｓｔｏｎ ＨＥＩ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ＯｖｅｒｓｉｇｈｔＣｏｍｍｉｔｔｅｅ ４￣９
Ｋａｎ Ｈ Ｄꎬ Ｃｈｅｎ Ｒ Ｊꎬ Ｔｏｎｇ Ｓ Ｌ ２０１２ Ａｍｂｉｅｎｔ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅꎬ ａｎｄ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｈｅａｌｔｈ ｉｎ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ ] ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌꎬ ４２(１) １０￣１９
Ｋｏｎｇ Ｃꎬ Ｙｕ Ｌꎬ Ｙａｎ Ｓ Ｚꎬ ｅｔ ａｌ ２００７ Ｂｒｅａｔｈｉｎｇ Ｂｅｔｔｅｒ Ｌｉｎｋｉｎｇ Ｅｎｅｒｇｙａｎｄ ＧＨＧ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｈｅａｌｔｈ Ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ ] ＣｈｉｎａＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｓｅｒｉｅｓꎬ ９１１７￣１２２
Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ Ｖꎬ Ｓｍｉｔｈ Ｔ ２００９ Ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｓｔｏｒｍ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｆｒｏｍ ｓｐａｔｉａｌｇｒｉｄｓ [ Ｊ] Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ａｎｄ Ｏｃｅａｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ２６(１１) ２３５３￣２３６５
Ｌｅｗｉｎｓｋｉ Ｎ ２００８ Ｎａｎｏｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｗｈａｔ ａｒｅ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔｓ [ Ｊ] Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｐｒｏｇｒｅｓｓꎬ １０４ (１３)３７￣４０
李德仁 ２００７ 城市空间信息规则网格与不规则网格的数据转换[Ｊ] 武汉大学学报(信息科学版)ꎬ３２(２) ９５￣９９
梁世文ꎬ 王春光ꎬ 尹志永 ２０１０ ＡｒｃＧＩＳ 坐标系统探讨[Ｊ] 地理空间信息ꎬ８(４) １５２￣１５７
Ｍａｒｃｈｅｎｋｏ Ｍ Ａꎬ Ｍｉｋｈａｉｌｏｖ Ｇ Ａ ２００７ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｂｙ ｔｈｅＭｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ ｍｅｔｈｏｄ[Ｊ] Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｍｏｔｅ Ｃｏｎｔｒｏｌꎬ ６８(５)８８８￣９００
Ｍｉｌｎｅｒ Ｊꎬ Ｖａｒｄｏｕｌａｋｉｓ Ｓꎬ Ｓｏｔｉｒｉｓ Ｃｈａｌａｂｉ Ｚꎬ ｅｔ ａｌ ２０１１ Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇｉｎｈａｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｏｓｕｒｅ ｔｏ ｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ￣ｒｅｌａｔｅｄ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ ｉｎ ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｂｕｉｌｄｉｎｇｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ [ Ｊ ] Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌꎬ ３７(１) ２６８￣２７９
Ｏｎｕｒ Ｉꎬ Ｍａｋｔａｖ Ｄꎬ Ｓａｒｉ Ｍꎬ ｅｔ ａｌ ２００９ Ｃｈａｎｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒａｎｄ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｕｓｉｎｇ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ ＧＩＳ Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｉｎ ＫｅｍｅｒꎬＴｕｒｋｅｙ[ Ｊ] Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇꎬ ３０ ( ７ )１７４９￣１７５７
Ｑｉａｎ Ｘ Ｎꎬ Ｔａｇａｒｅ Ｈｅｍａｎｔ Ｄꎬ Ｆｕｌｂｒｉｇｈｔ Ｒｏｂｅｒｔ Ｋꎬ ｅｔ ａｌ ２０１０ Ｏｐｔｉｍａｌｅｍｂｅｄｄｉｎｇ ｆｏｒ ｓｈａｐｅ ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｉｎ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｄａｔａｂａｓｅｓ [ Ｊ] Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓꎬ １４(３) ２４３￣２５４
Ｒｅｉｎａ Ｐꎬ Ｇｒｏｇａｎ Ｔ ２００７ Ｉｎｆｌａｔｉｏｎ ｃｏｏｌｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａꎬ Ｗｅｓｔ Ｅｕｒｏｐｅꎬ Ｕ Ｓ[Ｊ] ＥＮＲ (Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｎｅｗｓ￣Ｒｅｃｏｒｄ)ꎬ ２５９(２２) ２９￣３１
Ｓｈｅｎ Ｌ Ｑꎬ Ｌｉｕ Ｚꎬ Ａｎ Ｐꎬ ｅｔ ａｌ ２０１１ Ｌｏｗ￣ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｍｏｄｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｆｏｒＭＶＣ [ Ｊ] ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ２１(６) ８３７￣８４３
Ｔａｎｇ Ｍ Ｌꎬ Ｑｉｕ Ｓ Ｆꎬ Ｐｏｏｎ Ｗ Ｙ ２０１２ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｉｎｔｅｒｖａｌ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｏｒ ｄｉｓｅａｓｅ ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｒｔｉａｌ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｓｅｒｉｅｓ [ Ｊ ] Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ５６(５) １２００￣１２２０
Ｗｕ Ｃ Ｙꎬ Ｃｈａｎ Ｈ Ｔꎬ Ｄａｉ Ｓ Ｔ ２０１２ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ ａｐｐｌｙｉｎｇ Ｍｏｄｉｆｉｅｄ ＤｅｌｐｈｉＭｅｔｈｏｄ(ＭＤＭ) ｉｎ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ａｄｏｐｔｉｎｇ ＲＦＩＤ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｃｒｉｔｅｒｉａ[ Ｊ] Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ４(１) １８７￣１９８
Ｙｕｓｕｆ Ａ Ｇꎬ Ａｄｎａｎｅ Ｅ ２００５ Ａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｗｉｌｌｉｎｇｎｅｓｓ ｔｏ ｐａｙ ｆｏｒｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｇａｚａ Ｓｔｒｉｐ [ Ｊ ] Ｂｕｉｌｄｉｎｇ ａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ ８(４０) １０９３￣１１０２
Ｚｈａｎｇ Ｊ Ｈ ２００８ Ｒｅａｌ ｏｐｔｉｏｎ ｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｎ ｇｒｉｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ[Ｊ] ＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓꎬ ４６(１) ３３３￣３４３
１０４２
环 境 科 学 学 报 ３３ 卷
种不同的功能ꎬ数据库管理主要有以下 １０ 项功能１)网格定义
网格定义主要有两种划分方式ꎬ一种是将国家
以不规则的行政区域来划分ꎬ如国家州郡(县)ꎻ一种是将国家以均匀方形网格(李德仁ꎬ２００７)来划
分ꎬ如网格分辨率为 ３６ ｋｍ times３６ ｋｍ１２ ｋｍ times １２ ｋｍꎬ此处需以经纬度来设定ꎬ西南为负值ꎬ东北为正
值 用户可根据需要自行添加删除编辑网格定义２) 污染物
空气污染物是指对人体或生态系统造成不良
影响的气态物质ꎬ如氮氧化物硫氧化物臭氧悬浮颗粒物(ＰＭ２ ５ＰＭ１０)等ꎬ这里所说的污染物主要
是指污染物浓度统计指标的定义ꎬ如 ２４ ｈ 平均值８ｈ 最大值８ ｈ 平均值等 根据实际需要ꎬ可对某污染
物定义一个或多个统计指标ꎬ用户可自行添加删除编辑污染物定义
３)污染物浓度监测数据
污染物浓度监测数据是通过各区域或网格内
监测点监测得到ꎬ但并非每个区域或网格都有监测
点ꎬ特别是人口稀少和资源匮乏地区ꎬ这些地区的
污染物浓度值ꎬ需要利用周边区域或网格的浓度通
过数据模型进行估计ꎬ而并非实际监测数据 用户
可将已定义的污染物所对应的浓度文件导入数据
库ꎬ并可进行编辑删除等操作４)疾病发生率或盛行率
疾病发生率是指每个人在单位时间内发生疾
病的概率ꎬ盛行率是指因某种因素的改变(污染程
度的改变)使得已存在的健康问题产生变化的概率
(Ｔａｎｇ ｅｔ ａｌ ꎬ２０１２)ꎬ两种概率均可根据人群的种
族性别和年龄进行更详细的划分 用户可将某种
疾病所对应的疾病发生率或盛行率文件导入数据
库ꎬ并进行编辑删除等操作５)人口资料
人口资料属于统计数据ꎬ是用来估计受到空气
污染浓度改变影响的暴露人口数量ꎬ可根据人种种族性别和年龄来划分人口的分布情况ꎬ人口资
料必须与统计的网格定义相对应 用户可将人口资
料文件导入数据库ꎬ并可添加和删除人口资料６)健康影响函数
健康影响函数是基于美国对流行病学研究而
统计得到ꎬ包含了疾病类型污染物污染物浓度统
计指标人群起止年龄人种种族性别研究的作
者年份研究的区域其他污染物种类和某些限定
条件等参数ꎻ应用于计算的不可缺少的变量有受空气污染影响的暴露人口数量疾病发病率污染
物减排前后的浓度分布函数的类型及参数用户
自定义常量等 用户可将各种疾病对应的健康影响
函数文件导入数据库ꎬ并根据需要进行添加删除编辑等操作
７)变量
计算健康影响和健康效益时ꎬ可能会涉及到有
关变量ꎬ这些变量因区域而异ꎬ需按地理区域来设
定划分 用户可将变量文件导入数据库ꎬ也可根据
需要进行添加删除编辑等操作８) 通货膨胀率
评估健康效益时ꎬ需要设定通货膨胀率ꎬ将估
计值进行折现ꎬ这样才能得到较精确的数值 影响
通货膨胀的因素主要有物价指数医疗消费指数
(Ｑｉａｎ ｅｔ ａｌ ꎬ ２０１０ ) 和 工 资 指 数 ( Ｒｅｉｎａ ｅｔ ａｌ ꎬ２００７)ꎬ用户可将这些指数通过文件导入数据库ꎬ并根据需要进行添加删除等操作
９)价值衡量函数
价值衡量函数是 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 的最关键要素ꎬ通过价值衡量函数即可估计当空气质量发生改变时
所产生的健康效益ꎬ为决策者提供有力的辅助决策
依据 价值衡量函数与疾病类型人群起止年龄和
限定条件相关ꎻ应用于计算的不可缺少的变量有自定义常量(根据通货膨胀情况而定)分布函数的
类型及参数等 用户可将各疾病对应的价值衡量函
数文件导入数据库ꎬ也可根据需要进行添加删除编辑等操作
１０)收入调整资料
居民收入的增加或减少ꎬ直接关系到他们的支
付意愿(ｗｉｌｌｉｎｇ ｔｏ ｐａｙꎬＷＴＰꎬ Ｙｕｓｕｆ ｅｔ ａｌ ꎬ２００５)ꎬ居民的支付意愿也会间接影响他们对空气污染的关
注度和重视程度 收入调整与疾病类型相关ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 的收入调整资料是以 １９９０ 年的收入为
参考基准ꎬ用户可将收入调整文件导入数据库ꎬ并进行添加删除编辑等操作 特别注意的是ꎬ用户
如果自行设定收入调整数据ꎬ需要设定基准年份３ ３ ２ 空气质量网格 创建空气质量网格是为了
估计暴露于空气污染的人口数量ꎬ用户选择目标污
染物网格定义污染物基准浓度及减排后浓度(模拟)文件或浓度监测数据ꎬ可生成空气质量网格配
置文件( ＡＱＧＸ 格式)ꎬ为计算健康影响提供依据ꎻ基准浓度减排后浓度基准浓度与减排后浓度差
８９３２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
值分布均可以 ＧＩＳ Ｍａｐ 形象直观地展示出来 用户
也可选择多个目标污染物ꎬ异步批量生成多个空气
质量网格配置文件ꎬ配置文件均可重复使用３ ３ ３ 健康影响 评估目标污染物产生的健康影
响效应ꎬ需要选择人口数据和健康影响函数ꎬ用户
通过筛选条件选择需要的函数ꎬ可选择多个不同函
数ꎬ也可重复选择同一个函数ꎬ并分别设置所选函
数的变量ꎬ如起始年龄终止年龄人种种族性别疾病发病率疾病盛行率等 这里并不注重函数
本身ꎬ而是更关注变量ꎬ因为变量的设置直接影响
对暴露空气污染的人口估计 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 计算各函
数产生的健康影响效应ꎬ保存 ＣＦＧＸ 格式的配置文
件并生成 ＣＦＧＲＸ 格式的结果文件ꎬ配置文件和结
果文件均可重复使用 对于不同疾病类型的单个健
康影响效应ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可将健康影响效应按区域
整合ꎬ得到郡(县)州甚至整个国家的健康影响效
应ꎻ对于同一疾病类型的多个健康影响效应ꎬ以参
数的先后顺序为运算限制条件ꎬ通过相加相减权重分配等方式进行数学运算得到最终结果ꎬ以上运
算均可批量进行ꎬ计算结果可通过 ＧＩＳ Ｍａｐ柱状
图数据报表等形式展示出来３ ３ ４ 健康效益 在 ３ ３ ３ 节获取健康影响效应
后ꎬ选择与疾病类型对应的价值衡量函数ꎬ考虑到
通货膨胀和收入调整等因素的影响ꎬ须设定通货膨
胀参照年份参照标准和收入调整参照年份参照
标准ꎻ为了使运算结果更精准ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采取蒙
特卡罗方法(Ｍａｒｃｈｅｎｋｏ ｅｔ ａｌ ꎬ２００７)并默认迭代次
数为 ５０００ 次(用户可自定义迭代次数)ꎬ在此基础
上ꎬ通过相加相减权重分配等方式对价值评估进
行数学运算得到最终的健康效益ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可批
量运行得到多种疾病类型产生的健康效益ꎬ保存ＡＰＶＸ 格式的配置文件并生成 ＡＰＶＲＸ 格式的结果
文件ꎬ配置文件和结果文件均可重复使用 对于单
个疾病类型对应的健康效益ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可将健康
效益按区域整合ꎬ得到郡(县)州甚至整个国家的
健康效益ꎬ并可通过 ＧＩＳ Ｍａｐ柱状图数据报表等
形式展示出来３ ３ ５ 结果展示 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 提供了 ＧＩＳ Ｍａｐ数据报表柱状图等多种展示方式ꎬ其中ꎬＧＩＳ Ｍａｐ为用户提供了添加删除放大或缩小图层柱状或
饼状的展示与转换保存图层地图投影转换(Ｏｎｕｒｅｔ ａｌ ꎬ２００９ꎻ梁世文等ꎬ２０１０)等功能ꎻ数据报表展示
了与污染物浓度健康影响健康效益相关的所有
信息ꎬ并可导出为 ＸＬＳ 或 ＣＳＶ 格式的文件ꎬ方便用
户进行查看和应用于与 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 相关的软件ꎻ柱状图可根据用户需要选择州或郡(县)来展示特定
区域的数据信息
４ 结果分析(Ｒｅｓｕｌｔ ａｎａｌｙｓｉｓ)
采用同一主流 ＰＣ 机分别对 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 和
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行测试ꎬ测试数据由美国环保署提
供ꎬ选取 ＰＭ２ ５为目标污染物ꎬ网格分辨率为 １２ ｋｍtimes１２ ｋｍꎬＰＭ２ ５基准浓度为 ２０００ 年模型数据ꎬ减排
后浓度为 ２００６ 年模型数据ꎻ人口数据为 ２０００ 年美
国人口统计数据(州统计)ꎬ批量计算 ６９ 种疾病类
型的健康影响效应和 １５ 组整合运算方式的健康效
益ꎬ涉及计算的参数和变量均设置一致 ＢｅｎＭＡＰＣＥ 同样适用于美国以外的其他国家和地区ꎬ前提是
用户需要将该国家或地区的地图图层污染物种
类人口分布数据发病率(死亡率)数据健康影响
函数价值衡量函数通货膨胀率收入调整等基础
数据按 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 提供的数据文件模板制作后导
入数据库以急性心肌梗塞为例ꎬ选取(１ － (１ ((１ － Ｉ times
Ａ) times ｅｘｐ(β timesＱ) ＋ Ｉ))) times Ｉ times Ａ times Ｐ 为健康影响
函数ꎬ价值衡量函数为 Ａ times ＭｅｄｉｃａｌＣｏｓｔＩｎｄｅｘ ＋ Ｂ timesＷａｇｅＩｎｄｅｘ 来阐述ꎬ其中ꎬＩ 指当空气污染集中度变
动 １时ꎬ发病率(死亡率)的变动百分比ꎬＡＢ 为用
户根据经验设置的常数ꎬβ 为用于计算健康影响的
参数常量(经验值)ꎬＱ 为污染物浓度变化ꎬＰ 为受
空气污染影响的暴露人口数量ꎬＭｅｄｉｃａｌＣｏｓｔＩｎｄｅｘ(Ｑｉａｎ ｅｔ ａｌ ꎬ ２０１０ ) 为疾病消耗指数ꎬ ＷａｇｅＩｎｄｅｘ(Ｒｅｉｎａ ｅｔ ａｌ ꎬ ２００７ ) 为 工 资 指 数 将 分 辨 率 为
１２ ｋｍ times１２ ｋｍ 网格对应的健康影响和健康效益整
合至 ５０ 个州对应的健康影响和健康效益 图 ４ 为健
康影响(ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 分别计算所
得)的线性拟合和相对误差结果ꎬ图 ５ 为健康效益
(ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 分别计算所得)的线
性拟合和相对误差结果 由图可知ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 计
算得到的健康影响和健康效益与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 吻
合较好ꎬ相对误差(由于浮点误差计算造成)均小于
０1049008 ００００５ ꎬ计算结果的精确度和准确性均达到美国
环保署的要求
９９３２
环 境 科 学 学 报 ３３ 卷
图 ４ 健康影响的线性拟合(ａ)和相对误差(ｂ)Ｆｉｇ ４ Ｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ(ａ) ａｎｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｅｒｒｏｒ(ｂ) ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔｓ
图 ５ 健康效益的线性拟合(ａ)和相对误差(ｂ)Ｆｉｇ ５ Ｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ(ａ) ａｎｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｅｒｒｏｒ(ｂ) ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔｓ
图 ６ 计算时间对比
Ｆｉｇ ６ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ
通过生成结果文件(ＣＦＧＲＸ 代表健康影响结果
文件ꎬＡＰＶＲＸ 代表健康效益结果文件)所需时间比
对(图 ６)ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 运算时间缩短至 ＢｅｎＭＡＰＶ４ ０ 的一半以下ꎬ且解决了系统崩溃及数据溢出等
问题 因为 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了异步多线程处理机
制ꎬ允许程序进行后台处理ꎬ同时保持对用户界面
的控制ꎬ特别在内存使用效率方面采取更合理的机
制ꎬ比如尽量精简对象定义提高对象的使用率和
对象调用完毕后及时释放对象ꎻ使用了效率高且索
引唯一的数据结构(Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ数组)ꎬ提高了数据
调用速度ꎻ操作数据库时ꎬ大量采用 ＤａｔａＲｅａｄｅｒ 读
操作和批量导入写操作ꎬ减少 Ｉ Ｏ 操作ꎬ提高了对数
据库的读写速度本文以农业与矿业见长的 Ｍｏｎｔａｎａ 州农业与
制造业为主的 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州为例进行对比分析ꎬ结果
如表 １ 所示 Ｍｏｎｔａｎａ 州的 ＰＭ２ ５浓度削减为 ３ ００００μｇ1048944ｍ － ３ꎬＮｅｗ Ｙｏｒｋ 州的 ＰＭ２ ５ 浓度削减为 ２1049008 ３８００μｇ1048944ｍ － ３ꎬ削减程度相近ꎬ但 Ｍｏｎｔａｎａ 州的健康影响
和健康效益均远低于 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州(表 １) 从人体健
康和环境经济学考虑ꎬ对于决策者来说ꎬ可以优先
控制人口密度较大的 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州的污染物排放 因此ꎬ利用 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行模拟分析ꎬ根据当地人口
分布污染物排放地理环境等特点ꎬ可为政府决策
者提供制定既利于人体健康又利于环境和经济发
展的污染物控制策略的辅助决策依据
００４２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
表 １ Ｍｏｎｔａｎａ 与 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 控制效益对比
Ｔａｂｌｅ １ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ｉｎ Ｍｏｎｔａｎａ ａｎｄ Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ
区域(州)ＰＭ２ ５削减浓度
(μｇ1048944ｍ － ３)人口总量
人健康影响
人健康效益
美元
Ｍｏｎｔａｎａ ３ ００００ ６７２８８８ １１９ ４１５３４７６０
Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ ２ ３８００ １４２８０１００ １７９８ ６２５１０６９００
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 操作界面简洁美观ꎬ将空气质量网
格健康影响健康效益和结果展示功能均整合于
同一界面ꎬ避免了 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０(用户可下载并安
装 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 安装包进行体验ꎬ 下载地址ｈｔｔｐ ｗｗｗ ｅｐａ ｇｏｖ ａｉｒｑｕａｌｉｔｙ ｂｅｎｍａｐ ｄｏｗｎｌｏａｄｈｔｍｌ)中存在的操作界面多次更替及转换的繁琐操
作ꎬ使用户能便捷地进行参数设置功能编辑ꎻＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 保留增强了 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 所有功能ꎬ并兼容 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 各类输入数据文件ꎻ在操作和
使用方法上强调优良的用户体验ꎬ主要增加了输入
数据的验证运行状态的指示导入和导出文件格
式的种类等ꎻ结果展示方面ꎬ用户只需双击需要展
示的结果文件( ＡＱＧＸꎬ ＣＦＧＲＸꎬ ＡＰＶＲＸ)ꎬ即可
同时展示 ＧＩＳ Ｍａｐ数据表格柱状图等ꎬ而不需像
ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 那样ꎬ每次只能单独选取一个结果文
件和一种展示方式ꎬ大大简化了选取对象的复杂程
度和减少操作的重复次数ꎬ极大地提高了用户的交
互性ꎻＧＩＳ Ｍａｐ 图层色调形象直观对比明显ꎬ图层
属性数据的展示和分析功能强大ꎬ图层的保存导入导出等附加功能齐全
５ 结论(Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ)
１)决策者可利用 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行空气污染控
制健康效益评估ꎻＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 综合考虑了区域人口
分布特点经济与环境质量状况ꎬ以保护人体健康
为首要目的ꎬ可协助决策者评估所制定的空气质量
改善计划所带来的健康效益２)ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了全新的技术架构ꎬ其相对
美国环保署原有 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ꎬ计算效率成倍提
高ꎬ大幅改进了 ＧＩＳ 展示分析功能ꎬ用户体验好３)ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 能重现 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 的运算结
果ꎬ二者对应的健康影响和健康效益计算结果的相
对误差均小于 ０ ００００５ ꎬ满足了美国环保署对计
算结果的要求ꎬ能完全替代原有 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 为空
气污染控制策略的健康效益评估提供辅助决策
责任作者简介朱云(１９７２mdash)ꎬ男ꎬ博士ꎬ华南理工大学环境
与能源学院副教授ꎬ硕士生导师 长期从事环境模拟辅助决
策及环境信息系统开发研究 Ｅ￣ｍａｉｌ ｚｈｕｙｕｎ ｓｃｕｔ ｅｄｕ ｃｎ
参考文献(Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ)
Ａｂｄａｌｌａ Ｈ Ｉ ２０１１ Ｎｅｗ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｄｙｎａｍｉｃ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｉｎｔｈｅ ｄａｔａｂａｓｅ [ Ｊ] Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ ９(４) １４７￣１５２
Ａｌｍｅｉｄａ Ｓ Ｍꎬ Ｆａｒｉｎｈａ Ｍ Ｍꎬ Ｖｅｎｔｕｒａ Ｍ Ｇꎬ ｅｔ ａｌ ２００７ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ａｉｒｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｍａｔｔｅｒ ｉｎ ｌａｒｇｅ ｕｒｂａｎ ａｒｅａｓ ｆｏｒ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ[Ｊ] Ｗａｔｅｒꎬ Ａｉｒꎬ ａｎｄ Ｓｏｉｌ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ １７９(１ ４) ４３￣５５
Ｈａｎｓ Ｏꎬ Ｅｒｉｋ Ｔꎬ Ｔａａｖｉ Ｌꎬ ｅｔ ａｌ ２００９ Ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｔａｌｌｉｎｎ ｕｓｉｎｇ ｆｉｎｅ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ａｎｄｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ[Ｊ] Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｈｅａｌｔｈꎬ ８(１) １￣９
Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ２００４ Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｏｕｔｄｏｏｒ Ａｉｒ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎＤｅｖｅｌｏｐｉｎｇ Ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ ｏｆ Ａｓｉａ Ａ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ Ｒｅｖｉｅｗ [ Ｒ] ＳｐｅｃｉａｌＲｅｐｏｒｔ １５ Ｂｏｓｔｏｎ ＨＥＩ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ＯｖｅｒｓｉｇｈｔＣｏｍｍｉｔｔｅｅ ４￣９
Ｋａｎ Ｈ Ｄꎬ Ｃｈｅｎ Ｒ Ｊꎬ Ｔｏｎｇ Ｓ Ｌ ２０１２ Ａｍｂｉｅｎｔ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅꎬ ａｎｄ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｈｅａｌｔｈ ｉｎ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ ] ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌꎬ ４２(１) １０￣１９
Ｋｏｎｇ Ｃꎬ Ｙｕ Ｌꎬ Ｙａｎ Ｓ Ｚꎬ ｅｔ ａｌ ２００７ Ｂｒｅａｔｈｉｎｇ Ｂｅｔｔｅｒ Ｌｉｎｋｉｎｇ Ｅｎｅｒｇｙａｎｄ ＧＨＧ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｈｅａｌｔｈ Ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ ] ＣｈｉｎａＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｓｅｒｉｅｓꎬ ９１１７￣１２２
Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ Ｖꎬ Ｓｍｉｔｈ Ｔ ２００９ Ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｓｔｏｒｍ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｆｒｏｍ ｓｐａｔｉａｌｇｒｉｄｓ [ Ｊ] Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ａｎｄ Ｏｃｅａｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ２６(１１) ２３５３￣２３６５
Ｌｅｗｉｎｓｋｉ Ｎ ２００８ Ｎａｎｏｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｗｈａｔ ａｒｅ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔｓ [ Ｊ] Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｐｒｏｇｒｅｓｓꎬ １０４ (１３)３７￣４０
李德仁 ２００７ 城市空间信息规则网格与不规则网格的数据转换[Ｊ] 武汉大学学报(信息科学版)ꎬ３２(２) ９５￣９９
梁世文ꎬ 王春光ꎬ 尹志永 ２０１０ ＡｒｃＧＩＳ 坐标系统探讨[Ｊ] 地理空间信息ꎬ８(４) １５２￣１５７
Ｍａｒｃｈｅｎｋｏ Ｍ Ａꎬ Ｍｉｋｈａｉｌｏｖ Ｇ Ａ ２００７ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｂｙ ｔｈｅＭｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ ｍｅｔｈｏｄ[Ｊ] Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｍｏｔｅ Ｃｏｎｔｒｏｌꎬ ６８(５)８８８￣９００
Ｍｉｌｎｅｒ Ｊꎬ Ｖａｒｄｏｕｌａｋｉｓ Ｓꎬ Ｓｏｔｉｒｉｓ Ｃｈａｌａｂｉ Ｚꎬ ｅｔ ａｌ ２０１１ Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇｉｎｈａｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｏｓｕｒｅ ｔｏ ｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ￣ｒｅｌａｔｅｄ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ ｉｎ ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｂｕｉｌｄｉｎｇｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ [ Ｊ ] Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌꎬ ３７(１) ２６８￣２７９
Ｏｎｕｒ Ｉꎬ Ｍａｋｔａｖ Ｄꎬ Ｓａｒｉ Ｍꎬ ｅｔ ａｌ ２００９ Ｃｈａｎｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒａｎｄ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｕｓｉｎｇ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ ＧＩＳ Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｉｎ ＫｅｍｅｒꎬＴｕｒｋｅｙ[ Ｊ] Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇꎬ ３０ ( ７ )１７４９￣１７５７
Ｑｉａｎ Ｘ Ｎꎬ Ｔａｇａｒｅ Ｈｅｍａｎｔ Ｄꎬ Ｆｕｌｂｒｉｇｈｔ Ｒｏｂｅｒｔ Ｋꎬ ｅｔ ａｌ ２０１０ Ｏｐｔｉｍａｌｅｍｂｅｄｄｉｎｇ ｆｏｒ ｓｈａｐｅ ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｉｎ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｄａｔａｂａｓｅｓ [ Ｊ] Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓꎬ １４(３) ２４３￣２５４
Ｒｅｉｎａ Ｐꎬ Ｇｒｏｇａｎ Ｔ ２００７ Ｉｎｆｌａｔｉｏｎ ｃｏｏｌｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａꎬ Ｗｅｓｔ Ｅｕｒｏｐｅꎬ Ｕ Ｓ[Ｊ] ＥＮＲ (Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｎｅｗｓ￣Ｒｅｃｏｒｄ)ꎬ ２５９(２２) ２９￣３１
Ｓｈｅｎ Ｌ Ｑꎬ Ｌｉｕ Ｚꎬ Ａｎ Ｐꎬ ｅｔ ａｌ ２０１１ Ｌｏｗ￣ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｍｏｄｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｆｏｒＭＶＣ [ Ｊ] ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ２１(６) ８３７￣８４３
Ｔａｎｇ Ｍ Ｌꎬ Ｑｉｕ Ｓ Ｆꎬ Ｐｏｏｎ Ｗ Ｙ ２０１２ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｉｎｔｅｒｖａｌ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｏｒ ｄｉｓｅａｓｅ ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｒｔｉａｌ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｓｅｒｉｅｓ [ Ｊ ] Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ５６(５) １２００￣１２２０
Ｗｕ Ｃ Ｙꎬ Ｃｈａｎ Ｈ Ｔꎬ Ｄａｉ Ｓ Ｔ ２０１２ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ ａｐｐｌｙｉｎｇ Ｍｏｄｉｆｉｅｄ ＤｅｌｐｈｉＭｅｔｈｏｄ(ＭＤＭ) ｉｎ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ａｄｏｐｔｉｎｇ ＲＦＩＤ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｃｒｉｔｅｒｉａ[ Ｊ] Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ４(１) １８７￣１９８
Ｙｕｓｕｆ Ａ Ｇꎬ Ａｄｎａｎｅ Ｅ ２００５ Ａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｗｉｌｌｉｎｇｎｅｓｓ ｔｏ ｐａｙ ｆｏｒｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｇａｚａ Ｓｔｒｉｐ [ Ｊ ] Ｂｕｉｌｄｉｎｇ ａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ ８(４０) １０９３￣１１０２
Ｚｈａｎｇ Ｊ Ｈ ２００８ Ｒｅａｌ ｏｐｔｉｏｎ ｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｎ ｇｒｉｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ[Ｊ] ＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓꎬ ４６(１) ３３３￣３４３
１０４２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
值分布均可以 ＧＩＳ Ｍａｐ 形象直观地展示出来 用户
也可选择多个目标污染物ꎬ异步批量生成多个空气
质量网格配置文件ꎬ配置文件均可重复使用３ ３ ３ 健康影响 评估目标污染物产生的健康影
响效应ꎬ需要选择人口数据和健康影响函数ꎬ用户
通过筛选条件选择需要的函数ꎬ可选择多个不同函
数ꎬ也可重复选择同一个函数ꎬ并分别设置所选函
数的变量ꎬ如起始年龄终止年龄人种种族性别疾病发病率疾病盛行率等 这里并不注重函数
本身ꎬ而是更关注变量ꎬ因为变量的设置直接影响
对暴露空气污染的人口估计 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 计算各函
数产生的健康影响效应ꎬ保存 ＣＦＧＸ 格式的配置文
件并生成 ＣＦＧＲＸ 格式的结果文件ꎬ配置文件和结
果文件均可重复使用 对于不同疾病类型的单个健
康影响效应ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可将健康影响效应按区域
整合ꎬ得到郡(县)州甚至整个国家的健康影响效
应ꎻ对于同一疾病类型的多个健康影响效应ꎬ以参
数的先后顺序为运算限制条件ꎬ通过相加相减权重分配等方式进行数学运算得到最终结果ꎬ以上运
算均可批量进行ꎬ计算结果可通过 ＧＩＳ Ｍａｐ柱状
图数据报表等形式展示出来３ ３ ４ 健康效益 在 ３ ３ ３ 节获取健康影响效应
后ꎬ选择与疾病类型对应的价值衡量函数ꎬ考虑到
通货膨胀和收入调整等因素的影响ꎬ须设定通货膨
胀参照年份参照标准和收入调整参照年份参照
标准ꎻ为了使运算结果更精准ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采取蒙
特卡罗方法(Ｍａｒｃｈｅｎｋｏ ｅｔ ａｌ ꎬ２００７)并默认迭代次
数为 ５０００ 次(用户可自定义迭代次数)ꎬ在此基础
上ꎬ通过相加相减权重分配等方式对价值评估进
行数学运算得到最终的健康效益ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可批
量运行得到多种疾病类型产生的健康效益ꎬ保存ＡＰＶＸ 格式的配置文件并生成 ＡＰＶＲＸ 格式的结果
文件ꎬ配置文件和结果文件均可重复使用 对于单
个疾病类型对应的健康效益ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 可将健康
效益按区域整合ꎬ得到郡(县)州甚至整个国家的
健康效益ꎬ并可通过 ＧＩＳ Ｍａｐ柱状图数据报表等
形式展示出来３ ３ ５ 结果展示 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 提供了 ＧＩＳ Ｍａｐ数据报表柱状图等多种展示方式ꎬ其中ꎬＧＩＳ Ｍａｐ为用户提供了添加删除放大或缩小图层柱状或
饼状的展示与转换保存图层地图投影转换(Ｏｎｕｒｅｔ ａｌ ꎬ２００９ꎻ梁世文等ꎬ２０１０)等功能ꎻ数据报表展示
了与污染物浓度健康影响健康效益相关的所有
信息ꎬ并可导出为 ＸＬＳ 或 ＣＳＶ 格式的文件ꎬ方便用
户进行查看和应用于与 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 相关的软件ꎻ柱状图可根据用户需要选择州或郡(县)来展示特定
区域的数据信息
４ 结果分析(Ｒｅｓｕｌｔ ａｎａｌｙｓｉｓ)
采用同一主流 ＰＣ 机分别对 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 和
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行测试ꎬ测试数据由美国环保署提
供ꎬ选取 ＰＭ２ ５为目标污染物ꎬ网格分辨率为 １２ ｋｍtimes１２ ｋｍꎬＰＭ２ ５基准浓度为 ２０００ 年模型数据ꎬ减排
后浓度为 ２００６ 年模型数据ꎻ人口数据为 ２０００ 年美
国人口统计数据(州统计)ꎬ批量计算 ６９ 种疾病类
型的健康影响效应和 １５ 组整合运算方式的健康效
益ꎬ涉及计算的参数和变量均设置一致 ＢｅｎＭＡＰＣＥ 同样适用于美国以外的其他国家和地区ꎬ前提是
用户需要将该国家或地区的地图图层污染物种
类人口分布数据发病率(死亡率)数据健康影响
函数价值衡量函数通货膨胀率收入调整等基础
数据按 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 提供的数据文件模板制作后导
入数据库以急性心肌梗塞为例ꎬ选取(１ － (１ ((１ － Ｉ times
Ａ) times ｅｘｐ(β timesＱ) ＋ Ｉ))) times Ｉ times Ａ times Ｐ 为健康影响
函数ꎬ价值衡量函数为 Ａ times ＭｅｄｉｃａｌＣｏｓｔＩｎｄｅｘ ＋ Ｂ timesＷａｇｅＩｎｄｅｘ 来阐述ꎬ其中ꎬＩ 指当空气污染集中度变
动 １时ꎬ发病率(死亡率)的变动百分比ꎬＡＢ 为用
户根据经验设置的常数ꎬβ 为用于计算健康影响的
参数常量(经验值)ꎬＱ 为污染物浓度变化ꎬＰ 为受
空气污染影响的暴露人口数量ꎬＭｅｄｉｃａｌＣｏｓｔＩｎｄｅｘ(Ｑｉａｎ ｅｔ ａｌ ꎬ ２０１０ ) 为疾病消耗指数ꎬ ＷａｇｅＩｎｄｅｘ(Ｒｅｉｎａ ｅｔ ａｌ ꎬ ２００７ ) 为 工 资 指 数 将 分 辨 率 为
１２ ｋｍ times１２ ｋｍ 网格对应的健康影响和健康效益整
合至 ５０ 个州对应的健康影响和健康效益 图 ４ 为健
康影响(ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 分别计算所
得)的线性拟合和相对误差结果ꎬ图 ５ 为健康效益
(ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 分别计算所得)的线
性拟合和相对误差结果 由图可知ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 计
算得到的健康影响和健康效益与 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 吻
合较好ꎬ相对误差(由于浮点误差计算造成)均小于
０1049008 ００００５ ꎬ计算结果的精确度和准确性均达到美国
环保署的要求
９９３２
环 境 科 学 学 报 ３３ 卷
图 ４ 健康影响的线性拟合(ａ)和相对误差(ｂ)Ｆｉｇ ４ Ｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ(ａ) ａｎｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｅｒｒｏｒ(ｂ) ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔｓ
图 ５ 健康效益的线性拟合(ａ)和相对误差(ｂ)Ｆｉｇ ５ Ｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ(ａ) ａｎｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｅｒｒｏｒ(ｂ) ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔｓ
图 ６ 计算时间对比
Ｆｉｇ ６ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ
通过生成结果文件(ＣＦＧＲＸ 代表健康影响结果
文件ꎬＡＰＶＲＸ 代表健康效益结果文件)所需时间比
对(图 ６)ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 运算时间缩短至 ＢｅｎＭＡＰＶ４ ０ 的一半以下ꎬ且解决了系统崩溃及数据溢出等
问题 因为 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了异步多线程处理机
制ꎬ允许程序进行后台处理ꎬ同时保持对用户界面
的控制ꎬ特别在内存使用效率方面采取更合理的机
制ꎬ比如尽量精简对象定义提高对象的使用率和
对象调用完毕后及时释放对象ꎻ使用了效率高且索
引唯一的数据结构(Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ数组)ꎬ提高了数据
调用速度ꎻ操作数据库时ꎬ大量采用 ＤａｔａＲｅａｄｅｒ 读
操作和批量导入写操作ꎬ减少 Ｉ Ｏ 操作ꎬ提高了对数
据库的读写速度本文以农业与矿业见长的 Ｍｏｎｔａｎａ 州农业与
制造业为主的 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州为例进行对比分析ꎬ结果
如表 １ 所示 Ｍｏｎｔａｎａ 州的 ＰＭ２ ５浓度削减为 ３ ００００μｇ1048944ｍ － ３ꎬＮｅｗ Ｙｏｒｋ 州的 ＰＭ２ ５ 浓度削减为 ２1049008 ３８００μｇ1048944ｍ － ３ꎬ削减程度相近ꎬ但 Ｍｏｎｔａｎａ 州的健康影响
和健康效益均远低于 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州(表 １) 从人体健
康和环境经济学考虑ꎬ对于决策者来说ꎬ可以优先
控制人口密度较大的 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州的污染物排放 因此ꎬ利用 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行模拟分析ꎬ根据当地人口
分布污染物排放地理环境等特点ꎬ可为政府决策
者提供制定既利于人体健康又利于环境和经济发
展的污染物控制策略的辅助决策依据
００４２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
表 １ Ｍｏｎｔａｎａ 与 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 控制效益对比
Ｔａｂｌｅ １ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ｉｎ Ｍｏｎｔａｎａ ａｎｄ Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ
区域(州)ＰＭ２ ５削减浓度
(μｇ1048944ｍ － ３)人口总量
人健康影响
人健康效益
美元
Ｍｏｎｔａｎａ ３ ００００ ６７２８８８ １１９ ４１５３４７６０
Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ ２ ３８００ １４２８０１００ １７９８ ６２５１０６９００
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 操作界面简洁美观ꎬ将空气质量网
格健康影响健康效益和结果展示功能均整合于
同一界面ꎬ避免了 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０(用户可下载并安
装 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 安装包进行体验ꎬ 下载地址ｈｔｔｐ ｗｗｗ ｅｐａ ｇｏｖ ａｉｒｑｕａｌｉｔｙ ｂｅｎｍａｐ ｄｏｗｎｌｏａｄｈｔｍｌ)中存在的操作界面多次更替及转换的繁琐操
作ꎬ使用户能便捷地进行参数设置功能编辑ꎻＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 保留增强了 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 所有功能ꎬ并兼容 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 各类输入数据文件ꎻ在操作和
使用方法上强调优良的用户体验ꎬ主要增加了输入
数据的验证运行状态的指示导入和导出文件格
式的种类等ꎻ结果展示方面ꎬ用户只需双击需要展
示的结果文件( ＡＱＧＸꎬ ＣＦＧＲＸꎬ ＡＰＶＲＸ)ꎬ即可
同时展示 ＧＩＳ Ｍａｐ数据表格柱状图等ꎬ而不需像
ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 那样ꎬ每次只能单独选取一个结果文
件和一种展示方式ꎬ大大简化了选取对象的复杂程
度和减少操作的重复次数ꎬ极大地提高了用户的交
互性ꎻＧＩＳ Ｍａｐ 图层色调形象直观对比明显ꎬ图层
属性数据的展示和分析功能强大ꎬ图层的保存导入导出等附加功能齐全
５ 结论(Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ)
１)决策者可利用 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行空气污染控
制健康效益评估ꎻＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 综合考虑了区域人口
分布特点经济与环境质量状况ꎬ以保护人体健康
为首要目的ꎬ可协助决策者评估所制定的空气质量
改善计划所带来的健康效益２)ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了全新的技术架构ꎬ其相对
美国环保署原有 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ꎬ计算效率成倍提
高ꎬ大幅改进了 ＧＩＳ 展示分析功能ꎬ用户体验好３)ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 能重现 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 的运算结
果ꎬ二者对应的健康影响和健康效益计算结果的相
对误差均小于 ０ ００００５ ꎬ满足了美国环保署对计
算结果的要求ꎬ能完全替代原有 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 为空
气污染控制策略的健康效益评估提供辅助决策
责任作者简介朱云(１９７２mdash)ꎬ男ꎬ博士ꎬ华南理工大学环境
与能源学院副教授ꎬ硕士生导师 长期从事环境模拟辅助决
策及环境信息系统开发研究 Ｅ￣ｍａｉｌ ｚｈｕｙｕｎ ｓｃｕｔ ｅｄｕ ｃｎ
参考文献(Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ)
Ａｂｄａｌｌａ Ｈ Ｉ ２０１１ Ｎｅｗ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｄｙｎａｍｉｃ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｉｎｔｈｅ ｄａｔａｂａｓｅ [ Ｊ] Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ ９(４) １４７￣１５２
Ａｌｍｅｉｄａ Ｓ Ｍꎬ Ｆａｒｉｎｈａ Ｍ Ｍꎬ Ｖｅｎｔｕｒａ Ｍ Ｇꎬ ｅｔ ａｌ ２００７ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ａｉｒｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｍａｔｔｅｒ ｉｎ ｌａｒｇｅ ｕｒｂａｎ ａｒｅａｓ ｆｏｒ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ[Ｊ] Ｗａｔｅｒꎬ Ａｉｒꎬ ａｎｄ Ｓｏｉｌ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ １７９(１ ４) ４３￣５５
Ｈａｎｓ Ｏꎬ Ｅｒｉｋ Ｔꎬ Ｔａａｖｉ Ｌꎬ ｅｔ ａｌ ２００９ Ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｔａｌｌｉｎｎ ｕｓｉｎｇ ｆｉｎｅ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ａｎｄｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ[Ｊ] Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｈｅａｌｔｈꎬ ８(１) １￣９
Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ２００４ Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｏｕｔｄｏｏｒ Ａｉｒ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎＤｅｖｅｌｏｐｉｎｇ Ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ ｏｆ Ａｓｉａ Ａ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ Ｒｅｖｉｅｗ [ Ｒ] ＳｐｅｃｉａｌＲｅｐｏｒｔ １５ Ｂｏｓｔｏｎ ＨＥＩ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ＯｖｅｒｓｉｇｈｔＣｏｍｍｉｔｔｅｅ ４￣９
Ｋａｎ Ｈ Ｄꎬ Ｃｈｅｎ Ｒ Ｊꎬ Ｔｏｎｇ Ｓ Ｌ ２０１２ Ａｍｂｉｅｎｔ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅꎬ ａｎｄ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｈｅａｌｔｈ ｉｎ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ ] ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌꎬ ４２(１) １０￣１９
Ｋｏｎｇ Ｃꎬ Ｙｕ Ｌꎬ Ｙａｎ Ｓ Ｚꎬ ｅｔ ａｌ ２００７ Ｂｒｅａｔｈｉｎｇ Ｂｅｔｔｅｒ Ｌｉｎｋｉｎｇ Ｅｎｅｒｇｙａｎｄ ＧＨＧ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｈｅａｌｔｈ Ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ ] ＣｈｉｎａＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｓｅｒｉｅｓꎬ ９１１７￣１２２
Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ Ｖꎬ Ｓｍｉｔｈ Ｔ ２００９ Ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｓｔｏｒｍ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｆｒｏｍ ｓｐａｔｉａｌｇｒｉｄｓ [ Ｊ] Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ａｎｄ Ｏｃｅａｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ２６(１１) ２３５３￣２３６５
Ｌｅｗｉｎｓｋｉ Ｎ ２００８ Ｎａｎｏｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｗｈａｔ ａｒｅ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔｓ [ Ｊ] Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｐｒｏｇｒｅｓｓꎬ １０４ (１３)３７￣４０
李德仁 ２００７ 城市空间信息规则网格与不规则网格的数据转换[Ｊ] 武汉大学学报(信息科学版)ꎬ３２(２) ９５￣９９
梁世文ꎬ 王春光ꎬ 尹志永 ２０１０ ＡｒｃＧＩＳ 坐标系统探讨[Ｊ] 地理空间信息ꎬ８(４) １５２￣１５７
Ｍａｒｃｈｅｎｋｏ Ｍ Ａꎬ Ｍｉｋｈａｉｌｏｖ Ｇ Ａ ２００７ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｂｙ ｔｈｅＭｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ ｍｅｔｈｏｄ[Ｊ] Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｍｏｔｅ Ｃｏｎｔｒｏｌꎬ ６８(５)８８８￣９００
Ｍｉｌｎｅｒ Ｊꎬ Ｖａｒｄｏｕｌａｋｉｓ Ｓꎬ Ｓｏｔｉｒｉｓ Ｃｈａｌａｂｉ Ｚꎬ ｅｔ ａｌ ２０１１ Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇｉｎｈａｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｏｓｕｒｅ ｔｏ ｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ￣ｒｅｌａｔｅｄ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ ｉｎ ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｂｕｉｌｄｉｎｇｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ [ Ｊ ] Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌꎬ ３７(１) ２６８￣２７９
Ｏｎｕｒ Ｉꎬ Ｍａｋｔａｖ Ｄꎬ Ｓａｒｉ Ｍꎬ ｅｔ ａｌ ２００９ Ｃｈａｎｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒａｎｄ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｕｓｉｎｇ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ ＧＩＳ Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｉｎ ＫｅｍｅｒꎬＴｕｒｋｅｙ[ Ｊ] Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇꎬ ３０ ( ７ )１７４９￣１７５７
Ｑｉａｎ Ｘ Ｎꎬ Ｔａｇａｒｅ Ｈｅｍａｎｔ Ｄꎬ Ｆｕｌｂｒｉｇｈｔ Ｒｏｂｅｒｔ Ｋꎬ ｅｔ ａｌ ２０１０ Ｏｐｔｉｍａｌｅｍｂｅｄｄｉｎｇ ｆｏｒ ｓｈａｐｅ ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｉｎ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｄａｔａｂａｓｅｓ [ Ｊ] Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓꎬ １４(３) ２４３￣２５４
Ｒｅｉｎａ Ｐꎬ Ｇｒｏｇａｎ Ｔ ２００７ Ｉｎｆｌａｔｉｏｎ ｃｏｏｌｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａꎬ Ｗｅｓｔ Ｅｕｒｏｐｅꎬ Ｕ Ｓ[Ｊ] ＥＮＲ (Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｎｅｗｓ￣Ｒｅｃｏｒｄ)ꎬ ２５９(２２) ２９￣３１
Ｓｈｅｎ Ｌ Ｑꎬ Ｌｉｕ Ｚꎬ Ａｎ Ｐꎬ ｅｔ ａｌ ２０１１ Ｌｏｗ￣ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｍｏｄｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｆｏｒＭＶＣ [ Ｊ] ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ２１(６) ８３７￣８４３
Ｔａｎｇ Ｍ Ｌꎬ Ｑｉｕ Ｓ Ｆꎬ Ｐｏｏｎ Ｗ Ｙ ２０１２ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｉｎｔｅｒｖａｌ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｏｒ ｄｉｓｅａｓｅ ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｒｔｉａｌ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｓｅｒｉｅｓ [ Ｊ ] Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ５６(５) １２００￣１２２０
Ｗｕ Ｃ Ｙꎬ Ｃｈａｎ Ｈ Ｔꎬ Ｄａｉ Ｓ Ｔ ２０１２ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ ａｐｐｌｙｉｎｇ Ｍｏｄｉｆｉｅｄ ＤｅｌｐｈｉＭｅｔｈｏｄ(ＭＤＭ) ｉｎ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ａｄｏｐｔｉｎｇ ＲＦＩＤ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｃｒｉｔｅｒｉａ[ Ｊ] Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ４(１) １８７￣１９８
Ｙｕｓｕｆ Ａ Ｇꎬ Ａｄｎａｎｅ Ｅ ２００５ Ａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｗｉｌｌｉｎｇｎｅｓｓ ｔｏ ｐａｙ ｆｏｒｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｇａｚａ Ｓｔｒｉｐ [ Ｊ ] Ｂｕｉｌｄｉｎｇ ａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ ８(４０) １０９３￣１１０２
Ｚｈａｎｇ Ｊ Ｈ ２００８ Ｒｅａｌ ｏｐｔｉｏｎ ｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｎ ｇｒｉｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ[Ｊ] ＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓꎬ ４６(１) ３３３￣３４３
１０４２
环 境 科 学 学 报 ３３ 卷
图 ４ 健康影响的线性拟合(ａ)和相对误差(ｂ)Ｆｉｇ ４ Ｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ(ａ) ａｎｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｅｒｒｏｒ(ｂ) ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔｓ
图 ５ 健康效益的线性拟合(ａ)和相对误差(ｂ)Ｆｉｇ ５ Ｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ(ａ) ａｎｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｅｒｒｏｒ(ｂ) ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔｓ
图 ６ 计算时间对比
Ｆｉｇ ６ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ
通过生成结果文件(ＣＦＧＲＸ 代表健康影响结果
文件ꎬＡＰＶＲＸ 代表健康效益结果文件)所需时间比
对(图 ６)ꎬＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 运算时间缩短至 ＢｅｎＭＡＰＶ４ ０ 的一半以下ꎬ且解决了系统崩溃及数据溢出等
问题 因为 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了异步多线程处理机
制ꎬ允许程序进行后台处理ꎬ同时保持对用户界面
的控制ꎬ特别在内存使用效率方面采取更合理的机
制ꎬ比如尽量精简对象定义提高对象的使用率和
对象调用完毕后及时释放对象ꎻ使用了效率高且索
引唯一的数据结构(Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ数组)ꎬ提高了数据
调用速度ꎻ操作数据库时ꎬ大量采用 ＤａｔａＲｅａｄｅｒ 读
操作和批量导入写操作ꎬ减少 Ｉ Ｏ 操作ꎬ提高了对数
据库的读写速度本文以农业与矿业见长的 Ｍｏｎｔａｎａ 州农业与
制造业为主的 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州为例进行对比分析ꎬ结果
如表 １ 所示 Ｍｏｎｔａｎａ 州的 ＰＭ２ ５浓度削减为 ３ ００００μｇ1048944ｍ － ３ꎬＮｅｗ Ｙｏｒｋ 州的 ＰＭ２ ５ 浓度削减为 ２1049008 ３８００μｇ1048944ｍ － ３ꎬ削减程度相近ꎬ但 Ｍｏｎｔａｎａ 州的健康影响
和健康效益均远低于 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州(表 １) 从人体健
康和环境经济学考虑ꎬ对于决策者来说ꎬ可以优先
控制人口密度较大的 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 州的污染物排放 因此ꎬ利用 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行模拟分析ꎬ根据当地人口
分布污染物排放地理环境等特点ꎬ可为政府决策
者提供制定既利于人体健康又利于环境和经济发
展的污染物控制策略的辅助决策依据
００４２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
表 １ Ｍｏｎｔａｎａ 与 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 控制效益对比
Ｔａｂｌｅ １ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ｉｎ Ｍｏｎｔａｎａ ａｎｄ Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ
区域(州)ＰＭ２ ５削减浓度
(μｇ1048944ｍ － ３)人口总量
人健康影响
人健康效益
美元
Ｍｏｎｔａｎａ ３ ００００ ６７２８８８ １１９ ４１５３４７６０
Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ ２ ３８００ １４２８０１００ １７９８ ６２５１０６９００
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 操作界面简洁美观ꎬ将空气质量网
格健康影响健康效益和结果展示功能均整合于
同一界面ꎬ避免了 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０(用户可下载并安
装 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 安装包进行体验ꎬ 下载地址ｈｔｔｐ ｗｗｗ ｅｐａ ｇｏｖ ａｉｒｑｕａｌｉｔｙ ｂｅｎｍａｐ ｄｏｗｎｌｏａｄｈｔｍｌ)中存在的操作界面多次更替及转换的繁琐操
作ꎬ使用户能便捷地进行参数设置功能编辑ꎻＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 保留增强了 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 所有功能ꎬ并兼容 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 各类输入数据文件ꎻ在操作和
使用方法上强调优良的用户体验ꎬ主要增加了输入
数据的验证运行状态的指示导入和导出文件格
式的种类等ꎻ结果展示方面ꎬ用户只需双击需要展
示的结果文件( ＡＱＧＸꎬ ＣＦＧＲＸꎬ ＡＰＶＲＸ)ꎬ即可
同时展示 ＧＩＳ Ｍａｐ数据表格柱状图等ꎬ而不需像
ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 那样ꎬ每次只能单独选取一个结果文
件和一种展示方式ꎬ大大简化了选取对象的复杂程
度和减少操作的重复次数ꎬ极大地提高了用户的交
互性ꎻＧＩＳ Ｍａｐ 图层色调形象直观对比明显ꎬ图层
属性数据的展示和分析功能强大ꎬ图层的保存导入导出等附加功能齐全
５ 结论(Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ)
１)决策者可利用 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行空气污染控
制健康效益评估ꎻＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 综合考虑了区域人口
分布特点经济与环境质量状况ꎬ以保护人体健康
为首要目的ꎬ可协助决策者评估所制定的空气质量
改善计划所带来的健康效益２)ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了全新的技术架构ꎬ其相对
美国环保署原有 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ꎬ计算效率成倍提
高ꎬ大幅改进了 ＧＩＳ 展示分析功能ꎬ用户体验好３)ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 能重现 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 的运算结
果ꎬ二者对应的健康影响和健康效益计算结果的相
对误差均小于 ０ ００００５ ꎬ满足了美国环保署对计
算结果的要求ꎬ能完全替代原有 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 为空
气污染控制策略的健康效益评估提供辅助决策
责任作者简介朱云(１９７２mdash)ꎬ男ꎬ博士ꎬ华南理工大学环境
与能源学院副教授ꎬ硕士生导师 长期从事环境模拟辅助决
策及环境信息系统开发研究 Ｅ￣ｍａｉｌ ｚｈｕｙｕｎ ｓｃｕｔ ｅｄｕ ｃｎ
参考文献(Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ)
Ａｂｄａｌｌａ Ｈ Ｉ ２０１１ Ｎｅｗ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｄｙｎａｍｉｃ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｉｎｔｈｅ ｄａｔａｂａｓｅ [ Ｊ] Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ ９(４) １４７￣１５２
Ａｌｍｅｉｄａ Ｓ Ｍꎬ Ｆａｒｉｎｈａ Ｍ Ｍꎬ Ｖｅｎｔｕｒａ Ｍ Ｇꎬ ｅｔ ａｌ ２００７ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ａｉｒｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｍａｔｔｅｒ ｉｎ ｌａｒｇｅ ｕｒｂａｎ ａｒｅａｓ ｆｏｒ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ[Ｊ] Ｗａｔｅｒꎬ Ａｉｒꎬ ａｎｄ Ｓｏｉｌ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ １７９(１ ４) ４３￣５５
Ｈａｎｓ Ｏꎬ Ｅｒｉｋ Ｔꎬ Ｔａａｖｉ Ｌꎬ ｅｔ ａｌ ２００９ Ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｔａｌｌｉｎｎ ｕｓｉｎｇ ｆｉｎｅ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ａｎｄｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ[Ｊ] Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｈｅａｌｔｈꎬ ８(１) １￣９
Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ２００４ Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｏｕｔｄｏｏｒ Ａｉｒ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎＤｅｖｅｌｏｐｉｎｇ Ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ ｏｆ Ａｓｉａ Ａ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ Ｒｅｖｉｅｗ [ Ｒ] ＳｐｅｃｉａｌＲｅｐｏｒｔ １５ Ｂｏｓｔｏｎ ＨＥＩ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ＯｖｅｒｓｉｇｈｔＣｏｍｍｉｔｔｅｅ ４￣９
Ｋａｎ Ｈ Ｄꎬ Ｃｈｅｎ Ｒ Ｊꎬ Ｔｏｎｇ Ｓ Ｌ ２０１２ Ａｍｂｉｅｎｔ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅꎬ ａｎｄ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｈｅａｌｔｈ ｉｎ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ ] ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌꎬ ４２(１) １０￣１９
Ｋｏｎｇ Ｃꎬ Ｙｕ Ｌꎬ Ｙａｎ Ｓ Ｚꎬ ｅｔ ａｌ ２００７ Ｂｒｅａｔｈｉｎｇ Ｂｅｔｔｅｒ Ｌｉｎｋｉｎｇ Ｅｎｅｒｇｙａｎｄ ＧＨＧ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｈｅａｌｔｈ Ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ ] ＣｈｉｎａＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｓｅｒｉｅｓꎬ ９１１７￣１２２
Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ Ｖꎬ Ｓｍｉｔｈ Ｔ ２００９ Ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｓｔｏｒｍ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｆｒｏｍ ｓｐａｔｉａｌｇｒｉｄｓ [ Ｊ] Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ａｎｄ Ｏｃｅａｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ２６(１１) ２３５３￣２３６５
Ｌｅｗｉｎｓｋｉ Ｎ ２００８ Ｎａｎｏｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｗｈａｔ ａｒｅ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔｓ [ Ｊ] Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｐｒｏｇｒｅｓｓꎬ １０４ (１３)３７￣４０
李德仁 ２００７ 城市空间信息规则网格与不规则网格的数据转换[Ｊ] 武汉大学学报(信息科学版)ꎬ３２(２) ９５￣９９
梁世文ꎬ 王春光ꎬ 尹志永 ２０１０ ＡｒｃＧＩＳ 坐标系统探讨[Ｊ] 地理空间信息ꎬ８(４) １５２￣１５７
Ｍａｒｃｈｅｎｋｏ Ｍ Ａꎬ Ｍｉｋｈａｉｌｏｖ Ｇ Ａ ２００７ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｂｙ ｔｈｅＭｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ ｍｅｔｈｏｄ[Ｊ] Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｍｏｔｅ Ｃｏｎｔｒｏｌꎬ ６８(５)８８８￣９００
Ｍｉｌｎｅｒ Ｊꎬ Ｖａｒｄｏｕｌａｋｉｓ Ｓꎬ Ｓｏｔｉｒｉｓ Ｃｈａｌａｂｉ Ｚꎬ ｅｔ ａｌ ２０１１ Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇｉｎｈａｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｏｓｕｒｅ ｔｏ ｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ￣ｒｅｌａｔｅｄ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ ｉｎ ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｂｕｉｌｄｉｎｇｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ [ Ｊ ] Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌꎬ ３７(１) ２６８￣２７９
Ｏｎｕｒ Ｉꎬ Ｍａｋｔａｖ Ｄꎬ Ｓａｒｉ Ｍꎬ ｅｔ ａｌ ２００９ Ｃｈａｎｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒａｎｄ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｕｓｉｎｇ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ ＧＩＳ Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｉｎ ＫｅｍｅｒꎬＴｕｒｋｅｙ[ Ｊ] Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇꎬ ３０ ( ７ )１７４９￣１７５７
Ｑｉａｎ Ｘ Ｎꎬ Ｔａｇａｒｅ Ｈｅｍａｎｔ Ｄꎬ Ｆｕｌｂｒｉｇｈｔ Ｒｏｂｅｒｔ Ｋꎬ ｅｔ ａｌ ２０１０ Ｏｐｔｉｍａｌｅｍｂｅｄｄｉｎｇ ｆｏｒ ｓｈａｐｅ ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｉｎ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｄａｔａｂａｓｅｓ [ Ｊ] Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓꎬ １４(３) ２４３￣２５４
Ｒｅｉｎａ Ｐꎬ Ｇｒｏｇａｎ Ｔ ２００７ Ｉｎｆｌａｔｉｏｎ ｃｏｏｌｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａꎬ Ｗｅｓｔ Ｅｕｒｏｐｅꎬ Ｕ Ｓ[Ｊ] ＥＮＲ (Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｎｅｗｓ￣Ｒｅｃｏｒｄ)ꎬ ２５９(２２) ２９￣３１
Ｓｈｅｎ Ｌ Ｑꎬ Ｌｉｕ Ｚꎬ Ａｎ Ｐꎬ ｅｔ ａｌ ２０１１ Ｌｏｗ￣ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｍｏｄｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｆｏｒＭＶＣ [ Ｊ] ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ２１(６) ８３７￣８４３
Ｔａｎｇ Ｍ Ｌꎬ Ｑｉｕ Ｓ Ｆꎬ Ｐｏｏｎ Ｗ Ｙ ２０１２ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｉｎｔｅｒｖａｌ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｏｒ ｄｉｓｅａｓｅ ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｒｔｉａｌ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｓｅｒｉｅｓ [ Ｊ ] Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ５６(５) １２００￣１２２０
Ｗｕ Ｃ Ｙꎬ Ｃｈａｎ Ｈ Ｔꎬ Ｄａｉ Ｓ Ｔ ２０１２ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ ａｐｐｌｙｉｎｇ Ｍｏｄｉｆｉｅｄ ＤｅｌｐｈｉＭｅｔｈｏｄ(ＭＤＭ) ｉｎ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ａｄｏｐｔｉｎｇ ＲＦＩＤ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｃｒｉｔｅｒｉａ[ Ｊ] Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ４(１) １８７￣１９８
Ｙｕｓｕｆ Ａ Ｇꎬ Ａｄｎａｎｅ Ｅ ２００５ Ａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｗｉｌｌｉｎｇｎｅｓｓ ｔｏ ｐａｙ ｆｏｒｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｇａｚａ Ｓｔｒｉｐ [ Ｊ ] Ｂｕｉｌｄｉｎｇ ａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ ８(４０) １０９３￣１１０２
Ｚｈａｎｇ Ｊ Ｈ ２００８ Ｒｅａｌ ｏｐｔｉｏｎ ｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｎ ｇｒｉｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ[Ｊ] ＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓꎬ ４６(１) ３３３￣３４３
１０４２
９ 期 杨毅等空气污染与健康效益评估工具 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 研发
表 １ Ｍｏｎｔａｎａ 与 Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ 控制效益对比
Ｔａｂｌｅ １ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ｉｎ Ｍｏｎｔａｎａ ａｎｄ Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ
区域(州)ＰＭ２ ５削减浓度
(μｇ1048944ｍ － ３)人口总量
人健康影响
人健康效益
美元
Ｍｏｎｔａｎａ ３ ００００ ６７２８８８ １１９ ４１５３４７６０
Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ ２ ３８００ １４２８０１００ １７９８ ６２５１０６９００
ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 操作界面简洁美观ꎬ将空气质量网
格健康影响健康效益和结果展示功能均整合于
同一界面ꎬ避免了 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０(用户可下载并安
装 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 安装包进行体验ꎬ 下载地址ｈｔｔｐ ｗｗｗ ｅｐａ ｇｏｖ ａｉｒｑｕａｌｉｔｙ ｂｅｎｍａｐ ｄｏｗｎｌｏａｄｈｔｍｌ)中存在的操作界面多次更替及转换的繁琐操
作ꎬ使用户能便捷地进行参数设置功能编辑ꎻＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 保留增强了 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 所有功能ꎬ并兼容 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 各类输入数据文件ꎻ在操作和
使用方法上强调优良的用户体验ꎬ主要增加了输入
数据的验证运行状态的指示导入和导出文件格
式的种类等ꎻ结果展示方面ꎬ用户只需双击需要展
示的结果文件( ＡＱＧＸꎬ ＣＦＧＲＸꎬ ＡＰＶＲＸ)ꎬ即可
同时展示 ＧＩＳ Ｍａｐ数据表格柱状图等ꎬ而不需像
ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 那样ꎬ每次只能单独选取一个结果文
件和一种展示方式ꎬ大大简化了选取对象的复杂程
度和减少操作的重复次数ꎬ极大地提高了用户的交
互性ꎻＧＩＳ Ｍａｐ 图层色调形象直观对比明显ꎬ图层
属性数据的展示和分析功能强大ꎬ图层的保存导入导出等附加功能齐全
５ 结论(Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ)
１)决策者可利用 ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 进行空气污染控
制健康效益评估ꎻＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 综合考虑了区域人口
分布特点经济与环境质量状况ꎬ以保护人体健康
为首要目的ꎬ可协助决策者评估所制定的空气质量
改善计划所带来的健康效益２)ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 采用了全新的技术架构ꎬ其相对
美国环保署原有 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ꎬ计算效率成倍提
高ꎬ大幅改进了 ＧＩＳ 展示分析功能ꎬ用户体验好３)ＢｅｎＭＡＰ ＣＥ 能重现 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 的运算结
果ꎬ二者对应的健康影响和健康效益计算结果的相
对误差均小于 ０ ００００５ ꎬ满足了美国环保署对计
算结果的要求ꎬ能完全替代原有 ＢｅｎＭＡＰ Ｖ４ ０ 为空
气污染控制策略的健康效益评估提供辅助决策
责任作者简介朱云(１９７２mdash)ꎬ男ꎬ博士ꎬ华南理工大学环境
与能源学院副教授ꎬ硕士生导师 长期从事环境模拟辅助决
策及环境信息系统开发研究 Ｅ￣ｍａｉｌ ｚｈｕｙｕｎ ｓｃｕｔ ｅｄｕ ｃｎ
参考文献(Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ)
Ａｂｄａｌｌａ Ｈ Ｉ ２０１１ Ｎｅｗ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｄｙｎａｍｉｃ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｉｎｔｈｅ ｄａｔａｂａｓｅ [ Ｊ] Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ ９(４) １４７￣１５２
Ａｌｍｅｉｄａ Ｓ Ｍꎬ Ｆａｒｉｎｈａ Ｍ Ｍꎬ Ｖｅｎｔｕｒａ Ｍ Ｇꎬ ｅｔ ａｌ ２００７ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ａｉｒｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｍａｔｔｅｒ ｉｎ ｌａｒｇｅ ｕｒｂａｎ ａｒｅａｓ ｆｏｒ ｈｅａｌｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ[Ｊ] Ｗａｔｅｒꎬ Ａｉｒꎬ ａｎｄ Ｓｏｉｌ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ １７９(１ ４) ４３￣５５
Ｈａｎｓ Ｏꎬ Ｅｒｉｋ Ｔꎬ Ｔａａｖｉ Ｌꎬ ｅｔ ａｌ ２００９ Ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｔａｌｌｉｎｎ ｕｓｉｎｇ ｆｉｎｅ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ａｎｄｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ[Ｊ] Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｈｅａｌｔｈꎬ ８(１) １￣９
Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ２００４ Ｈｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｏｕｔｄｏｏｒ Ａｉｒ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎＤｅｖｅｌｏｐｉｎｇ Ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ ｏｆ Ａｓｉａ Ａ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ Ｒｅｖｉｅｗ [ Ｒ] ＳｐｅｃｉａｌＲｅｐｏｒｔ １５ Ｂｏｓｔｏｎ ＨＥＩ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ＯｖｅｒｓｉｇｈｔＣｏｍｍｉｔｔｅｅ ４￣９
Ｋａｎ Ｈ Ｄꎬ Ｃｈｅｎ Ｒ Ｊꎬ Ｔｏｎｇ Ｓ Ｌ ２０１２ Ａｍｂｉｅｎｔ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎꎬ ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅꎬ ａｎｄ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｈｅａｌｔｈ ｉｎ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ ] ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌꎬ ４２(１) １０￣１９
Ｋｏｎｇ Ｃꎬ Ｙｕ Ｌꎬ Ｙａｎ Ｓ Ｚꎬ ｅｔ ａｌ ２００７ Ｂｒｅａｔｈｉｎｇ Ｂｅｔｔｅｒ Ｌｉｎｋｉｎｇ Ｅｎｅｒｇｙａｎｄ ＧＨＧ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｈｅａｌｔｈ Ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ ] ＣｈｉｎａＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｓｅｒｉｅｓꎬ ９１１７￣１２２
Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ Ｖꎬ Ｓｍｉｔｈ Ｔ ２００９ Ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｓｔｏｒｍ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｆｒｏｍ ｓｐａｔｉａｌｇｒｉｄｓ [ Ｊ] Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ａｎｄ Ｏｃｅａｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ２６(１１) ２３５３￣２３６５
Ｌｅｗｉｎｓｋｉ Ｎ ２００８ Ｎａｎｏｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｗｈａｔ ａｒｅ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔｓ [ Ｊ] Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｐｒｏｇｒｅｓｓꎬ １０４ (１３)３７￣４０
李德仁 ２００７ 城市空间信息规则网格与不规则网格的数据转换[Ｊ] 武汉大学学报(信息科学版)ꎬ３２(２) ９５￣９９
梁世文ꎬ 王春光ꎬ 尹志永 ２０１０ ＡｒｃＧＩＳ 坐标系统探讨[Ｊ] 地理空间信息ꎬ８(４) １５２￣１５７
Ｍａｒｃｈｅｎｋｏ Ｍ Ａꎬ Ｍｉｋｈａｉｌｏｖ Ｇ Ａ ２００７ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｂｙ ｔｈｅＭｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ ｍｅｔｈｏｄ[Ｊ] Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｍｏｔｅ Ｃｏｎｔｒｏｌꎬ ６８(５)８８８￣９００
Ｍｉｌｎｅｒ Ｊꎬ Ｖａｒｄｏｕｌａｋｉｓ Ｓꎬ Ｓｏｔｉｒｉｓ Ｃｈａｌａｂｉ Ｚꎬ ｅｔ ａｌ ２０１１ Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇｉｎｈａｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｏｓｕｒｅ ｔｏ ｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ￣ｒｅｌａｔｅｄ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ ｉｎ ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｂｕｉｌｄｉｎｇｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｈｅａｌｔｈ ｉｍｐａｃｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ [ Ｊ ] Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌꎬ ３７(１) ２６８￣２７９
Ｏｎｕｒ Ｉꎬ Ｍａｋｔａｖ Ｄꎬ Ｓａｒｉ Ｍꎬ ｅｔ ａｌ ２００９ Ｃｈａｎｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒａｎｄ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｕｓｉｎｇ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ ＧＩＳ Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｉｎ ＫｅｍｅｒꎬＴｕｒｋｅｙ[ Ｊ] Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇꎬ ３０ ( ７ )１７４９￣１７５７
Ｑｉａｎ Ｘ Ｎꎬ Ｔａｇａｒｅ Ｈｅｍａｎｔ Ｄꎬ Ｆｕｌｂｒｉｇｈｔ Ｒｏｂｅｒｔ Ｋꎬ ｅｔ ａｌ ２０１０ Ｏｐｔｉｍａｌｅｍｂｅｄｄｉｎｇ ｆｏｒ ｓｈａｐｅ ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｉｎ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｄａｔａｂａｓｅｓ [ Ｊ] Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓꎬ １４(３) ２４３￣２５４
Ｒｅｉｎａ Ｐꎬ Ｇｒｏｇａｎ Ｔ ２００７ Ｉｎｆｌａｔｉｏｎ ｃｏｏｌｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａꎬ Ｗｅｓｔ Ｅｕｒｏｐｅꎬ Ｕ Ｓ[Ｊ] ＥＮＲ (Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｎｅｗｓ￣Ｒｅｃｏｒｄ)ꎬ ２５９(２２) ２９￣３１
Ｓｈｅｎ Ｌ Ｑꎬ Ｌｉｕ Ｚꎬ Ａｎ Ｐꎬ ｅｔ ａｌ ２０１１ Ｌｏｗ￣ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｍｏｄｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｆｏｒＭＶＣ [ Ｊ] ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ２１(６) ８３７￣８４３
Ｔａｎｇ Ｍ Ｌꎬ Ｑｉｕ Ｓ Ｆꎬ Ｐｏｏｎ Ｗ Ｙ ２０１２ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｉｎｔｅｒｖａｌ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｏｒ ｄｉｓｅａｓｅ ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｒｔｉａｌ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｓｅｒｉｅｓ [ Ｊ ] Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ５６(５) １２００￣１２２０
Ｗｕ Ｃ Ｙꎬ Ｃｈａｎ Ｈ Ｔꎬ Ｄａｉ Ｓ Ｔ ２０１２ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ ａｐｐｌｙｉｎｇ Ｍｏｄｉｆｉｅｄ ＤｅｌｐｈｉＭｅｔｈｏｄ(ＭＤＭ) ｉｎ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ａｄｏｐｔｉｎｇ ＲＦＩＤ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｃｒｉｔｅｒｉａ[ Ｊ] Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ４(１) １８７￣１９８
Ｙｕｓｕｆ Ａ Ｇꎬ Ａｄｎａｎｅ Ｅ ２００５ Ａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｗｉｌｌｉｎｇｎｅｓｓ ｔｏ ｐａｙ ｆｏｒｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｇａｚａ Ｓｔｒｉｐ [ Ｊ ] Ｂｕｉｌｄｉｎｇ ａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ ８(４０) １０９３￣１１０２
Ｚｈａｎｇ Ｊ Ｈ ２００８ Ｒｅａｌ ｏｐｔｉｏｎ ｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｎ ｇｒｉｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ[Ｊ] ＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓꎬ ４６(１) ３３３￣３４３
１０４２