基于SDGSAT-1夜光影像和改进的空间随机森林模型的中国城市群夜间PM2.5与人口暴露评估

全面了解细颗粒物(PM2.5)的分布能有效缓解空气质量恶化带来的健康问题。虽然卫星数据已经证明了它在监测 PM2.5浓度方面的有效性，但以前的研究主要集中在白天的PM2.5 估计和气溶胶光学深度测量。本研究采用改进的空间随机森林模型，利用SDGSAT-1 夜间灯光数据估算 PM2.5 浓度。以300米(R2=0.81)的分辨率绘制了中国四个城市群的地图，并将人口加权指数用于衡量与夜间暴露于 PM2.5 相关的风险。结果表明，京津冀地区PM2.5 暴露量最高，为66.84“μg”/m3，其次是成渝(62.66“μg”/m3)、长三角(52.04“μg”/m3)和粤港澳大湾区(33.74“μg”/m3)。成渝城市群在儿童(5岁≤)和老年人(≥65 岁)PM2.5暴露方面排名最高。易感人群加权 PM2.5 浓度为 PM2.5 污染风险提供了补充视角。我们的研究结果为政策制定者提供了有价值的信息，以优先考虑污染控制策略和措施。