1、 “CCAPP 经验分享经验分享”项目（项目（ CCAPP Case Study Series）由中国清洁空气政策伙伴关）由中国清洁空气政策伙伴关系秘书处发起，系秘书处发起， 专注于梳理介绍清洁空气相关的国内外管理经验、 政策机制、 工具方法、研究进展，以支持中国清洁空气工作的开展。本中文翻译报告为该项目产出之一。 中国清洁空气政策伙伴关系（中国清洁空气政策伙伴关系（China Clean Air Policy Partnership，CCAPP）是由能源基金资助，清华大学、北京大学、生态环境部环境规划院、中国环境科学研究院等十多家国内学术机构和事业单位共同发起成立，旨在： - 提供跨部门、跨

2、行业、跨机构、跨地域的交流平台； - 总结、宣传与推广国际、国内和地方先进经验； - 分享清洁空气领域的相关管理和政策信息，推动清洁空气政策落地实施； - 实现“寻求空气质量改善与温室气体减排的协同路径，持续改善中国的空气质量，保护公众健康，共同创造世界级的洁净空气”的美好愿景。 原报告名称（英文）：State of Global Air 2019 原报告下载地址：https:/www.stateofglobalair.org/sites/default/files/soga_2019_report.pdf 本报告名称（中文）：2019 年全球空气状况报告 本报告中文翻译：蔡曼思、刘奔、李莹、

3、张路遥、孙茹（CCAPP 志愿者团队） 本报告中文审阅：CCAPP 秘书处 免责声明：免责声明： 本报告翻译了 State of Global Air 2019，出于纯公益性目的，旨在宣传交流国内外先进经验，报告内容不代表中国清洁空气政策伙伴关系及其成员观点。中国清洁空气政策伙伴关系（CCAPP）不保证本书中所含数据的精确性，对使用这些数据所产生的任何后果不承担责任。本中文翻译报告由中国清洁空气政策伙伴关系所有，对外公开发布，使用者不得出于商业目的销售、传播或制作相关衍生作品。 专家评语 Mr. Robert OKeefe: 美国健康效应研究所（HEI） 副主席 主要负责 HEI 重大项目的领

4、导与管理，长期从事发展中国家空气污染的健康影响评估等研究工作，经常受邀在美国国会、欧洲议会等重要机构发表演讲。 “We appreciate CCAPP and its volunteers effort in making a high-quality translation of the 2019 SoGA report available for audiences in China. This effort will enable broad access to objective, high-quality, and comprehensive information on glob

5、al air quality and its health impacts across China. PM2.5 pollution has dropped markedly in recent years in China yielding health and economic benefits - this underscores the potential for continued air quality management efforts to improve air quality rapidly and substantially both in China and aro

6、und the world. We hope the publication of this translated report can help expand the use of this information by local communities and organizations and spark conversations on clean air.” 黄薇： 北京大学公共卫生学院 研究员 长期致力于大气复合污染的健康损伤机制和风险评估等相关研究，曾应邀参加 WHO 全球空气质量标准修订更新工作（2016-2019 年） “HEI 长期致力于全球空气质量管理的政策和技术研究，

7、不断引领全球高质量研究的设计和实施的发展、以及研究结果的系统发布，不但提升环境健康研究的影响力，也极大推动了研究成果的政策转化。这份报告也体现了 HEI 三十多年来系统工作的思考凝炼，我参与了中文摘要的校订。非常感谢志愿者们的贡献，大家付出的点点滴滴都将助推环境健康全民共识的形成！ ” 段小丽： 北京科技大学能源与环境工程学院 教授 长期致力于环境暴露行为模式与暴露参数，环境基准、环境健康风险评估与管理有关标准及政策等研究。 “基于 HEI 报告进行了翻译和总结， 现有推文围绕颗粒物和臭氧污染的健康影响进行了分析， 使我们更加清晰地了解到了当前颗粒物暴露和臭氧暴露的国际国内相关经验与研究进展；

8、 并针对室内污染这一重要暴露途径进行了总结和阐述， 为从业者开展相关工作、解决突出问题提供了一定思路和启发， 对于指导我国下一步的环境与健康工作也具有重要参考意义和价值。 未来建议可以分享一些更加实用性的工具或网站链接， 提高可用性。 ” 目录 简介 . 1 空气污染暴露. 5 环境细颗粒物污染 . 5 PM2.5污染暴露情况及变化趋势 . 8 臭氧 . 14 臭氧暴露情况和变化趋势 . 14 室内空气污染. 17 室内空气污染暴露情况和趋势. 17 空气污染造成的疾病负担 . 24 环境 PM2.5污染物造成的疾病负担 . 28 臭氧造成的疾病负担 . 29 室内空气污染造成的疾病负担. 3

9、1 空气污染对健康影响情况和变化趋势 . 33 空气污染对预期寿命的影响. 37 减少空气污染，延长寿命 . 39 总结 . 43 附件 . 45 1 简介 空气污染影响人体健康。空气污染将增加心血管和呼吸系统相关疾病的患病率，进而导致过早死亡；也会增加哮喘等慢性疾病患病率，进而影响学校或工作出勤率，也会大大降低生活质量。 无论老幼、 贫穷与富裕， 所有人都会受到空气污染的影响。 过去几十年的研究显示，较差的空气质量将严重影响我们的健康和生活质量的方方面面。 科学家们仍在继续探究更多的相关细节，持续探索和解释空气污染的成因，帮助我们探究空气质量区域差异较大的原因所在。 空气污染是全球第五大死亡

10、风险因素。相较于其他众所周知的危险因素（如营养不良、酗酒和缺乏体育锻炼），空气污染贡献了更多过早死亡人数。每年归因于空气污染相关疾病的死亡人数高于道路交通伤害或疟疾造成的死亡人数。 本报告为美国健康效应研究所 （HEI） 第三个关于全球空气状况的年度报告， 结合美国健康指标和评估研究所 (IHME)全球疾病负担（GBD）项目中部分最新研究成果，介绍了全球空气污染暴露和健康影响的最新情况。 基于往年的全球空气状况报告，本年度报告提供了全球环境空气污染和室内空气污染（固体燃料燃烧所致）的最新情况。为跟踪室外空气质量状况，本报告主要聚焦细颗粒物（空气动力学直径小于 2.5 微米的颗粒物，或 PM2.

11、5）和近地表臭氧（对流层臭氧）两种常规空气污染物。本报告还对民用固体燃料（煤炭、木头或生物质燃料等）燃2 烧所导致的室内空气污染暴露情况进行跟踪评估。以上均是影响空气质量的关键指标，会对人体健康产生影响。 全球范围内，空气污染一直是导致死亡和残病的首要危险因素之一。众所周知，呼吸被污染的空气会增加心脏病、慢性呼吸道疾病、肺部感染和癌症的患病率。2017 年，空气污染是全球第五大死亡风险因素，造成全球约 490 万人过早死亡和 1.47 亿年健康生命损失（图 1）。本报告总结了空气污染对健康影响的最新证据，并讨论了这些健康影响如何影响人们的预期寿命和生活质量。 图 1. 2017 年全球风险因素

12、全球排行（基于各年龄段、各性别的全因死亡人数排名） 3 今年的报告增加了哪些新内容? 评估了对预期寿命的影响。预期寿命一直是衡量一个社会健康状况的重要指标。今年全球空气状况分析了空气污染对世界各国民众预期寿命的影响。 考虑了类型 II 糖尿病的风险。近期有证据表明空气污染会导致患 II 型糖尿病，今年报告对与其相关的健康负担进行了评估。 运用最新、质量更高的数据，提高全球疾病负担（GBD）评估： 年度更新 尽管空气污染健康负担评估结论存在一定差异， 但众多分析都表明空气污染对人类健康影响巨大。 随着科学的不断进步，新的数据和研究方法也在 GBD 项目的空气污染和健康影响评估中得以应用。今年全球

13、空气状况报告对前几次报告中涉及到的所有指标均进行了更新。 虽然，新方法的应用可能会导致报告分析内容与往年有所不同，但报告利用新方法定期对以往的主要结论进行重新评估，确保主要结论在每年度报告内的一致性。以下更新有助于确保每次评估都能根据严格的科学方法提供最准确的信息： 消除了重复计算。 2019 年报告对室内外空气污染进行了区分， 对室外空气污染的健康疾病负担进行了独立分析。以往评估可能对室内外空气污染暴露的疾病负担进行了重复计算。 更新了暴露对健康影响的分析方法。分析污染暴露与特定健康风险之间关系的数学方法（即暴露-反应关系）得到更新。这些新方法中运用的数据都是来自最新的4 PM2.5污染、

14、室内空气污染和二手烟健康影响的流行病学研究， 以及主动吸烟的健康影响相关文献综述。 更新了评估臭氧浓度及臭氧污染暴露的方法。在新的评估方法中，首次加入了大量地面臭氧浓度测量数据。此外，臭氧暴露量度已改为每日 8 小时的最高水平，以配合最新流行病学分析。 引入更全面的 PM2.5监测数据。截至目前，PM2.5地面监测站点已从约 6000 个增至 9960 个。引入 PM2.5地面监测数据，可有效校准卫星数据，有助于精准估算空间和时间尺度上不断变化的 PM2.5浓度。此外，校准模型也可直接提供 PM2.5暴露估算中的不确定性分布。 在这些更新中， 剔除重复计算、 更新暴露-反应函数对疾病负担估算结

15、果的影响最大。更多信息，请参阅附见。 随着大众对空气污染问题的日益关注，一些机构已估算了空气污染的疾病负担。最值得注意的是，世界卫生组织（WHO）一直以来在进行定期评估，也于 2018 年初发布了最新的分析报告（基于 2016 年数据）。IHME 是本报告的主要信息来源，该机构是目前唯一一个每年对其评估数据进行更新的机构；由于评估过程较为复杂，所以评估结果存在一定差异性也属正常。 不过， 由于越来越多的机构使用较为一致的方法，这些差异性也趋于减少。 5 空气污染暴露 环境(室外)空气质量主要以两种大气污染物为衡量指标， 分别是： 细颗粒物 （PM2.5）（空气动力学直径小于 2.5 微米的空气

16、悬浮颗粒物）和近地面或对流层臭氧（O3）。分析表明，全球许多人生活在空气污染物浓度较高的地区，身体健康受到严重威胁。最新数据显示，有些地区的污染情况有所改善，而部分地区的污染情况却更加恶化。 全球范围内，使用固体燃料烹饪的现象较为普遍，是室内 PM2.5污染暴露的主要来源，也可能是影响环境空气质量的重要因素。 环境细颗粒物污染 环境细颗粒物污染主要源于机动车尾气排放，燃煤发电厂工、业排放，以及许多其他人为或自然来源。较大颗粒物污染暴露对人体健康也会产生不利影响，但研究表明，细颗粒物污染长期暴露是预测归因于心血管和呼吸系统疾病等的死亡率最直接、 最显著并且关联度极高的指标。 全球 90%以上的人

17、口居住在污染程度超过 WHO 空气质量准则值的地区。超过半数人口居住的地区空气质量甚至不能达到 WHO 最宽松的空气质量过渡期目标值。 全球范围内，环境 PM2.5的水平持续高于 WHO 空气质量准则值。基于长期 PM2.5污染暴露健康影响的相关证据，该准则设定 PM2.5年均浓度为 10 g/m3，但 WHO 也承认即使暴露于低于该准则值的污染物浓度下，仍会造成一定不容忽视的健康影响。在空气污染最为严重的地区， WHO 设置三个阶段的过渡期目标， 分别是： 过渡期目标 1 （IT-1，6 35 g/m3），过渡期目标 2（IT-2，25 g/m3），过渡期目标 3（IT-3，15 g/m3）

18、。 如图 2 所示，2017 年仍有一些地区污染物浓度超过 WHO 准则值和过渡期目标值。 图 2. 2017 年全球 PM2.5年均浓度 （基于 WHO 空气质量准则值与过渡期目标值进行划分） 2017 年，全球有 92%的人口生活在污染物浓度超过 WHO 准则值的地区。其中 54%的人口生活在污染物浓度超 IT-1 的地区，67% 人口生活在污染物浓度超 IT-2 的地区，还有 82% 生活在污染物浓度超过 IT-3 的地区。 如何估算 PM2.5 暴露 颗粒物浓度是以每立方米空气中所含颗粒物数量来计量，单位为 g/m3。众多发达国家通过广泛分布在城市周围的监测站点构成的监测网，监测 PM

19、2.5 浓度。这些站点提供每小时不间断污染水平监测数据， 为空气污染健康效应的研究和空气质量管理提供了大量数据。 7 尽管上述数据来源对 PM2.5暴露具有较高研究价值，但在中低发展水平国家中快速增长的城市地区，以及在全球农村和郊区地区，地面空气质量监测站数量较少、布站稀疏。为更全面评估全球空气污染水平，科学家通过结合能够获得的地面监测数据和卫星观测数据，并利用全球大气化学传输模型，来填补信息及数据来源的不足。 运用综合方法，科学家得以系统地评估全球 PM2.5浓度。先按照经纬度网络把地球分成网格单元， 每一网格覆盖了 0.1纬度 0.1经度的范围 （在赤道上大约是 11 km 11 km，纬

20、度越高，对应相差 0.1的经度线之间的纬线越短，在南/北极点处为 0；经度不变） 并且系统估算了全球范围内网格化的PM2.5浓度。 为评估某国人口的年均PM2.5暴露量，科学家将网格化的 PM2.5浓度与该地区人口数相结合， 形成人口加权 PM2.5年平均浓度。 计算人口加权 PM2.5年均浓度更多考量了人口密度较大地区的空气质量 （给了这些地区更多权重），因而，这种方法可更准确地估算人口 PM2.5暴露情况。 8 PM2.5污染暴露情况及变化趋势 全球疾病负担（GBD）项目估算了 1990-2017 年 PM2.5 污染暴露情况。研究表明，全球 PM2.5污染暴露存在显著地区差异。针对高 P

21、M2.5污染暴露背后的驱动因素及改善空气质量措施的影响，该项目也进行了专业分析。 不同国家和地区年均 PM2.5浓度存在显著差异 不同国家和地区 PM2.5浓度存在显著差异。2017 年， 南亚地区 PM2.5浓度最高，其中浓度最高的国家依次为：尼泊尔（100 g/m3)、印度（91 g/m3)、孟加拉国（61 g/m3)和巴基斯坦（58 g/m3)。不丹的 PM2.5浓度为该地区最低（38 g/m3），却仍高于 WHO第一过渡期目标值（IT-1)。 PM2.5浓度居第二位的地区是撒哈拉以南的非洲西部，其中尼日尔（94g/m3)、喀麦隆（73g/m3）、尼日利亚（72g/m3）、乍得（66g/

22、m3)和毛里塔尼亚（47g/m3)等国的浓度最高。北非和中东国家 PM2.5浓度相近，例如卡塔尔（91g/m3)、沙特阿拉伯（88g/m3)、 埃及 （87g/m3)、 巴林 （71g/m3)、 伊拉克 （62g/m3） 和科威特 （61g/m3)。处于该地区的其他国家 PM2.5浓度均在 30-60 g/m3之间。东亚地区，中国 PM2.5浓度最高，为 53g/m3，朝鲜的 PM2.5浓度为 32g/m3。 PM2.5浓度最低的 10 个国家，分别是马尔代夫、美国、挪威、爱沙尼亚、冰岛、加拿大、瑞典、新西兰、文莱和芬兰。这些国家人口加权 PM2.5平均浓度小于 8 g/m3。 不同国家和地区

23、之间，PM2.5污染来源有所不同。撒哈拉沙漠的沙尘导致北非、中东地区、撒哈拉以南非洲西部一些国家的颗粒物浓度偏高。美国健康效应研究所（HEI）最9 近的一项分析发现，印度 PM2.5污染主要来自民用固体燃料，建筑、道路和其他人类活动产生的粉尘， 工业和电厂燃煤， 制砖， 交通运输和柴油机械等。 对于中国而言， 其 PM2.5来源较为不同。 另一独立研究指出， 中国 PM2.5污染主要来源依次为工业和电厂燃煤等、交通运输、生物制燃料燃烧、露天焚烧农田，以及用于烹饪和取暖的民用燃煤。（更多HEI 报告中关于印度和中国的信息，见附件）。 有些国家采取较为严格的污染防控措施，而有些国家仍继续依赖或增加

24、煤炭等的使用。因此，各国空气污染源的种类及其贡献程度也不同。全球空气状况今后的版本将着重分析国家和全球层面的污染源相关数据。 PM2.5污染暴露情况在一些地方有所改善，有些地区依旧严峻 全球来看，生活在污染物浓度超过 WHO 空气质量准则值（PM2.5浓度 10g/m3)地区的人口比例略有下降，从 1990 年的 96%下降至 2017 年的 92%。但生活在未达到 IT-1 (PM2.5浓度 35g/m3)地区的人口比例几乎未有变化，仍为 54%左右。 过去几十年里，不同国家的空气质量均发生了不同程度的变化。图 3 显示了 1990年、 2010 年和 2017 年 11 个人口大国和欧盟中

25、生活在空气质量超过 WHO 准则值和三个过渡期目标值地区的人口比例。 图 3 中最左边一列显示，半数以上的国家和地区中，生活在空气质量超过 WHO 准则值地区的人口比例有所下降；全球来看，生活在空气质量超标（WHO 准则值）地区的人口比例略有下降。其中，降幅最大的是美国，1990 至 2010 年该比例从 50%迅速下降至约 40%， 到 2017 年仅为 3%。 在巴西， 2010 年该比例略有上升， 2017 年下降了近 23-68%。2010 年以来，欧盟和日本的超标地区人口比例下降了 14%，但两地仍有约 80%的10 人口生活在空气质量超标环境。其余国家中，该比例在俄罗斯为 92%，

26、在中国、印度、尼日利亚、巴基斯坦和孟加拉国等国则是 100%。 图 3 1990 年、2010 年和 2017 年 11 个人口大国和欧盟中国生活在 PM2.5浓度超过 WHO 准则值和过渡期目标值地区的人口百分比 图 3 中其余 3 栏显示，自 1990 年以来，巴西、日本、欧盟、俄罗斯、印度尼西亚和墨西哥等国家在实现三个过渡期目标方面取得明显进展。这些国家在 1990 年时生活在细颗粒物浓度超过 WHO 第一、二个过渡期目标值地区的人口比例也是相对较低的。 然而，图中所示的其它国家中，大部分是亚洲国家，其空气质量依旧较差。在孟加拉国和巴基斯坦两国， 自 1990 年起， 所有的人口均生活在

27、细颗粒物浓度超过 WHO 最为宽松的过渡期目标值（即 35 g/m3）。 在印度、尼日利亚和中国，暴露于细颗粒物浓度11 高于 IT-1 目标值区地区的人口比例有所下降。其中，中国暴露于细颗粒物浓度大于 IT-1目标值地区的人口比例最低， 为 81% （更多详情， 见后文 “中国大气污染防治成效” ） 。 欠发达国家空气质量较差 GBD 项目使用社会人口指数（SDI）对各个国家的发展水平进行分类，SDI 反映了各国收入水平、受教育程度和生育率的综合情况。从图 4 可以看出，一个国家的社会经济发展水平与其 PM2.5污染暴露之间存在较强负相关。 换言之， 欠发达国家的 PM2.5污染暴露是发达国

28、家的四至五倍。臭氧污染暴露情况（将在下一节讨论）则呈现了一个不一样的情况。 图 4 不同社会人口指数分类下的人口加权 PM2.5年均浓度和人口加权季节性 8 小时臭氧浓度 中国大气污染防治成效 12 近几年，中国 PM2.5污染明显缓解，然而污染物浓度还是超过了 WHO 建议的最为宽松的过渡期目标值。 近几年，中国大力开展大气污染防治工作。2013 年，中国国务院发布了第一个大气污染防治行动计划，这是开展大气污染防治行动的重要里程碑。该行动计划设定了主要空气质量目标和具体行动措施，包括减少对煤炭的依赖、减少工业排放、控制部分城市车辆数量、增加低排放能源等。2017 年行动计划顺利收官后，中国发

29、布了新的三年计划 （2018 - 2020 年） ，将更多的城市划入治理范围中。 GBD 数据显示，中国 PM2.5污染暴露量稳步下降。最近一项针对中国 74 个城市空气质量和相关健康影响的研究发现，这些城市在空气质量改善方面取得显著成绩，2013-2017 年 PM2.5年均浓度下降了三分之一。 这项研究还指出， 二氧化硫年均浓度下降了 54%，一氧化碳年均浓度下降了 28%。 然而，挑战仍然存在。中国 PM2.5人口加权年浓度仍然超过了 WHO 准则值，甚至超过了 IT-1（PM2.5浓度 35 g/m3）。GBD 项目估计，2017 年中国约有 85.2 万人死于PM2.5污染。迄今为止

30、（2019 年报告撰写之时），中国实施大气污染污染防治行动计划以来，臭氧污染仍未得到有效缓解。而根据 GBD 项目，2017 年在中国臭氧污染暴露已导致 17.8 万人因慢性呼吸道疾病死亡。 13 中国和全球人口加权 PM2.5年均浓度与 WHO 空气质量准则值和过渡期目标值 （注：查看更多相关数据，请访问：https:/www.stateofglobalair.org/data#/air/plot?pollutants=pm25） 尽管与全球平均水平相比，中国空气质量仍有一定差距，但近年来中国空气质量的明显改善对改善民众健康意义重大。 中国案例充分表明了空气质量管理工作的潜力之大，中国及世界

31、各地均可行动实现空气质量快速、大幅的改善。 14 臭氧 臭氧污染是较发达国家持续面临的挑战，且在较不发达地区日益严重，造成新的空气质量问题。 臭氧的来源既有人类活动，也有自然环境。当臭氧在大气层的高处（平流层)时，臭氧起着保护作用，保护地球免受有害射线和紫外线辐射。当它接近地面时（在对流层)，它成为温室气体、污染物，对人体健康带来不利影响。近地面臭氧污染大多是由人类活动(例如工业过程和运输)产生的，这些活动向大气排放臭氧前体物（主要是挥发性有机物和氮氧化物)， 并在阳光照射下发生反应形成臭氧。 臭氧污染暴露增加了人死于呼吸系统疾病特别是慢性阻塞性肺病的可能性。 臭氧暴露情况和变化趋势 图5展示

32、了各地区人口加权季节性8小时臭氧浓度(臭氧污染暴露估算方法见下文)。整体而言，相较 PM2.5，全球各地臭氧浓度变化相对较小。人口加权浓度低值范围约为20-30 ppb（ppb 是十亿分之一），主要集中在小岛屿国家；浓度高值范围为 60 多-70 多ppb，其中科威特浓度最高( 72 ppb)。全球 11 个人口大国中，人口加权季节性 8 小时臭氧浓度范围为 45-68ppb，其中，巴西为 45ppb，中国为 68ppb。 从社会人口发展水平来看，臭氧污染暴露各地的情况与 PM2.5（图 4)和室内空气污染暴露明显不同。 尽管北美等发达国家和地区采取了一系列措施控制造成臭氧污染的人为源排放，但

33、其臭氧污染暴露仍处高位。中国等经济增长迅速的发展中国家，人口加权臭氧浓度正缓慢持续地增加。这些趋势表明，臭氧污染的产生受多种因素综合影响，尤15 其在中纬度地区随着工业化和经济发展， 臭氧前体物(如氮氧化物、 甲烷和非甲烷挥发性有机物等化学物质)排放增加，加上气温升高，导致臭氧污染加剧。 尽管臭氧污染控制已取得了一定进展， 但如何持续控制臭氧污染将成为很多发达国家和地区面临的巨大挑战；对于发展中国家来说，随着经济不断发展，臭氧污染防治也逐渐成为亟需解决的重要问题。 图 5 2017 年世界各国人口加权的臭氧季节性平均（8h 最大）浓度 如何估算臭氧暴露 臭氧浓度以十亿分之一(ppb)来计量。

34、在评估臭氧暴露情况时， 由于中纬度地区(大多数流行病学研究进行的地方)臭氧浓度往往在暖季达到峰值，因此科学家采用每个地区暖季测量的臭氧值，而不是年平均值。就像 PM2.5一样，较发达国家和地区采用覆盖面较广的监测网络监测臭氧浓度变化， 但世界上仍有很多国家和地区不具备这样16 的监测网络。因此，一直以来，GBD 项目始终使用化学传输模型计算世界各地的臭氧浓度。 今年，GBD 项目对原有的臭氧浓度估算方法进行了更新升级。 首先，更新后的评估方法采用臭氧季节性 8 小时日最大浓度，而不是过去一直使用的 1 小时日最大浓度。因为，最新流行病学研究均采用 8 小时日最大浓度研究臭氧污染暴露的健康影响（

35、注：“季节性”指一年中臭氧浓度最高的 6 个月）。 其次，今年报告结合了多种化学传输模型、较为全面的监测数据，大大提高了臭氧污染暴露估算的精确性（以上模型及数据库来自对流层臭氧评估报告，详情见附件） 。通过该方法，可在一定程度上纠正预测值误差，进行预测模型的不确定性分析。 与计算人口加权的 PM2.5浓度一样，GBD 项目研究人员结合以上最新模型模拟数据与人口数据，估算人口加权的臭氧季节性平均 8 小时日最大浓度。 17 室内空气污染 在许多地区，民众使用固体燃料（例如煤，木材，木炭，粪便和作物秸秆等生物质材料）烹饪食物、取暖和照明。这导致居民室内及周边环境的污染物浓度偏高。 GBD 项目将室

36、内空气污染暴露定义为各国利用固体燃料烹饪的人口比例（详见 下文“如何估算室内空气污染暴露”）。由于较寒冷地区的居民会较多使用固体燃料取暖，因此这种方法可能会低估这些地区的室内空气污染暴露情况。 室内空气污染暴露情况和趋势 在全球范围内，使用固体燃料烹饪的人数有所下降。不过，地区差距仍然存在，在欠发达国家和地区，居民仍遭受最严重的室内空气污染。 2017 年，36 亿人（占全球人口的 47）因使用固体燃料烹饪而暴露于室内空气污染中，尤以在撒哈拉以南非洲，南亚和东亚最为普遍（图 6）。 18 图 6. 2017 年世界各国因采用固体燃料烹饪而暴露于室内空气污染的人口比例 如图 7 所示，在 13

37、个人口超过 5000 万的国家中，超过 10的人口暴露于室内空气污染。由于这些国家人口众多，因此尽管室内空气污染暴露人口比例很低，但总人数较大。2017 年，印度和中国分别有 8.46 亿人（占总人口的 60）和 4.52 亿人（占总人口的 32）暴露于室内空气污染。 19 图 7. 在 13 个人口超过 5000 万的国家中遭受室内空气污染的人口数和人口百分比。各国使用固体燃料烹饪超过的人口均超过 10 很多地区已经开始使用更为清洁的燃料。由于室内、外固体燃料燃烧也会造成环境空气污染，因此使用更为清洁的能源将有效改善室内、外的空气质量。虽然，不同地区室内空气污染对环境空气污染的贡献程度有所不

38、同，但大多数国家尚未开始相关研究。不过一项最新研究表明，民用能源的使用贡献了全球环境 PM2.5浓度的 21。另一项研究显示，全球约 31%的室外空气污染相关死亡与民用能源消耗有关（注：以上研究中所指燃料类型和能源使用存在差异） 。 HEI 全球主要空气污染源疾病负担项目 （GBD MAPS）发现，印度民用生物质燃料燃烧贡献了 2015 年全国人口加权 PM2.5浓度的 24左右。中国民用生物质燃料、煤炭燃烧贡献了 2013 年全国人口加权 PM2.5浓度的约 19（详见附件）。 在全球范围内，采用固体燃料烹饪的家庭数量比例从 2005 年的57降至 2017 年的 47（图 8），这主要是由

39、于处于社会人口发展中等水平的国家（包括中低水平，中等水平和中高等水平）采取了一系列清洁能源替代的举措（详见“向更清洁的民用燃料转变”）。在中国，得益于积极削减固体燃料在烹饪和取暖中的使用占比，使用固体燃料烹饪的家庭数量比例从 2005 年的 61降至 2017 年的 32（2017 年数量为 4.52 亿）。同样，印度使用固体燃料烹饪的家庭数量比例从 2005 年的 76降至 2017 年的 60（2017 年数量为 8.46 亿），这部分归功于印度政府的一项计划，旨在实现印度民用固体燃料向液化石油气转变。 20 图 8. 基于社会人口指数（SDI）分类的使用固体燃料烹饪的人口数量比例变化趋势

40、 但是，在社会人口发展水平最低的地方，尤其是在撒哈拉以南非洲地区东部、中部和西部地区，民用固体燃料的使用率仍很高。在这些国家中，在也门 2017 年使用固体燃料烹饪的家庭数量比例为 22（660 万），在尼泊尔为 65（1900 万），在南苏丹则超过 99（980 万），呈明显地域差异。尽管许多国家归因于空气污染的相关疾病发病率正在下降，但随着人口的持续增长，潜在的受影响人数很可能保持不变甚至增加。 如何估算室内空气污染暴露 2017 年，全球近一半人口（总计 36 亿人）暴露于室内空气污染 21 首先，IHME GBD 项目的室内空气污染暴露估算需明确使用固体燃料烹饪的家庭比例。 固体燃料使

41、用情况相关数据来自大量调研项目、 数据库和个人研究 （包括 1980-2017 年， 来自 150 个国家的 680 项研究） 。 基于这些数据与人口统计数据， 估算 GBD中每个国家/地区因民用固体燃料使用而暴露于空气污染的人口比例（按年龄和性别分组）。 其次， 为运用综合暴露-响应公式来估算疾病负担， 本项目将固体燃料使用换算为室内 PM2.5浓度，然后依次评估男性、女性和儿童的暴露情况。这一基于数学模型的转化过程反映了室内 PM2.5浓度和几个影响因素之间的关系，包括参与室内监测家庭的社会人口构成、监测的持续时间，以及这些监测数据代表的是个体暴露浓度还是室内污染物的总体浓度。随后，基于来

42、自六个国家的七项个体暴露浓度和对应的室内浓度监测的研究成果，通过个体暴露浓度与室内浓度的比率，可将污染物的室内浓度换算为个体污染暴露。由于各群体的室内空气污染暴露时间存在差异，上述数学模型对男性、女性和儿童分别进行了估算。 与往年不同，除评估环境 PM2.5污染暴露外，今年报告也评估了因使用固体燃料烹饪而导致的室内 PM2.5污染暴露。这一步骤是通过从每项研究中估算的室内空气污染暴露中去除环境PM2.5暴露来完成的。 通过这种方式， 报告可分别独立估算室内PM2.5暴露浓度与环境 PM2.5暴露。更多信息，参考附件。 22 向更清洁的民用燃料转变 在多因素的推动下，使用固体燃料烹饪的家庭数量比

43、例不断下降。经济发展和城市化往往会增加居民使用清洁燃料的机会。另外，一些国家已经实施了大规模清洁能源替代计划，主动将用于烹饪的固体燃料替换为更清洁的能源。 在中国，政府禁止京津冀及周边地区城镇家庭使用煤炭烹饪和取暖，并大力推广天然气的使用。该措施主要源于 2013 年发布的大气污染防治行动计划。尽管民用散煤燃烧仅占中国总煤炭使用量的一小部分，但民用燃煤灶缺少燃煤发电厂所使用的过滤系统，因此民用散煤燃烧贡献了相当大一部分污染物排放。 在印度，政府出台多项计划，推动更多家庭使用液化石油气（LPG）而不是生物质燃料。尽管许多家庭可以支付得起补贴后的液化石油气，但安装家用液化石油气管路的费用十分高昂。

44、 政府推出了一项名为 Pradhan Mantri Ujjwala Yojana （PMUY）的计划，2016-2018 年初累计免费为 3500 万贫困家庭提供了液化石油气安装服务，并计划到 2020 年完成 8000 万户安装。该计划另一特色是“聚焦妇女”，将妇女视为变革的重要驱动因素。该计划认识到妇女在家庭烹饪中的作用，室内空气污染对印度妇女和儿童健康影响更大，因此该计划要求每个液化石油气的安装服务均需以妇女的名义注册。 在加纳，政府致力于促进液化石油气的应用已有三十余年。1990 年以来，虽然使用固体燃料烹饪的人口比例从 95%下降至 2017 年的 73，但仍处高位。作为该国“人人享

45、有可持续能源行动计划”的一部分，加纳政府的目标是到 2020 年为该国 50的人口供应液化石油气。与此相关的是， 考虑到固体燃料燃烧在农村地区较为普遍， 政府在 2013 年启动了“农村液化石油气”促进计划， 以推动农村地区液23 化石油气的使用。随着这些计划的推出，研究人员正密切关注其对空气质量和民众健康的影响。 24 空气污染造成的疾病负担 为量化空气污染暴露对民众健康的影响，GBD 项目从不断增加的人口死亡率和残疾率角度出发，对疾病负担进行评估。 如何估算疾病负担？ GBD 项目通过两个因素表征归因于空气污染的疾病负担：一是某年可归因于空气污染的死亡人数； （2）归因于空气污染的死亡或伤

46、残导致的寿命损失，以伤残调整寿命年（DALYs）表示。 某年归因于空气污染的死亡人数反映了过早死亡人数（相较于没有空气污染情况下的死亡人数）。DALYs 是因早死所致的寿命损失年和伤残所致的健康寿命损失两部分之和，因此 DALYs 既反映了病例总数，又反映了发生死亡或残疾的年龄。 对于这两个因素，GBD 项目基于以下三个因素估算疾病负担： （1）相对于已观测到的各污染物最低风险的暴露水平，估算 PM2.5、臭氧和室内空气污染暴露水平； （2）基于流行病学研究得出的数学函数，在考虑年龄和性别差异的同时，将不同程度的污染暴露与具体归因的健康影响相关联；（3）估算与空气污染有关的各种疾病的潜在死亡率

47、。 疾病负担还可以年龄标准化死亡率和伤残调整寿命年率来衡量（即每 10 万人的死亡数或上调整寿命年）。死亡率等可用来比较不同人口规模国家的疾病负担情况。在使用年龄标准化率对两国情况进行比较时， 可以假设两国的人口年龄结构一致。 否25 则，在暴露水平相同的情况下，人口老龄化国家的心血管疾病发病率将会高于人口较为年轻的国家（请参阅附件）。 估算疾病负担的第一步是确定科学证据是否足够有力， 并识别归因于空气污染的健康问题。 几十年以来，多项研究表明，空气污染通过多种方式影响人体健康。 其中一些影响是空气污染短期暴露造成的，例如重污染天引发哮喘症状或呼吸系统疾病、心血管疾病相关的住院率激增。另外一些

48、影响则是由于空气污染长期暴露造成的，包括患慢性病和因呼吸道疾病、心脏病和肺癌而过早死亡的可能性增加。世界卫生组织、美国环境保护署、国际癌症研究机构和其他组织已系统地开展了相关科学研究，以探究可能归因于空气污染的健康问题。 空气污染暴露与住院、残疾、呼吸道疾病、心脏病、中风、肺癌和糖尿病以及肺炎等传染病引发的过早死亡存在一定关联。 基于对于空气污染影响健康的基本理解，研究人员通过计算将空气污染暴露转化为过早死亡人数和患病或残疾导致的寿命损失（即伤残调整寿命年或 DALYs），量化归因于空气污染的疾病负担。 这种量化方式有助于为空气质量管理提供科学依据，为特定污染物的影响评估、 特定人群所面临的健

49、康风险以及随着时间的推移空气污染影响趋势等内容提供科学分析。 GBD 项目使用这种方法估算了 2017 年全球各国家/地区的空气污染的健康影响（图9）。 据估计，2017 年空气污染（室内外 PM2.5和臭氧）导致约 490 万人过早死亡（占全球总死亡人数的 8.7）和 1.47 亿年健康寿命损失（占全球所有 DALY 的 5.9）。 2017 年，归因于空气污染的死亡人数最多的 10 个国家是中国（120 万），印度（12026 万），巴基斯坦（12.8 万），印度尼西亚（12.4 万），孟加拉国（12.3 万），尼日利亚（11.4 万），美国 （10.8 万），俄罗斯（9.9 万），巴西（

50、6.6 万), 和菲律宾（6.4 万）。 2017 年，空气污染导致全球约 500 万人过早死亡每十人中就有一人死于空气污染。 空气污染在全球死亡风险因素中排名第五（图 1），仅次于不合理饮食、高血压、烟草暴露和高血糖等行为和代谢因素。 它是主要的环境风险因素，远远超过了用水不安全、卫生缺乏保障等过去常认为是公共卫生措施重点的环境风险因素。 图 9. 2017 年全球各国归因于空气污染的过早死亡人数 大部分归因于空气污染的疾病负担 （82） 来自慢性非传染性疾病。 如图 10 所示，全球 41%的慢性阻塞性肺疾病（COPD）死亡人数归因于空气污染，20%的 II 型糖尿病死亡人数，19%的肺癌