年9月25日，昆山杜克大学全球健康研究中心举办的本学期第三场兴泉全球健康系列讲座如期而至！

中英两国空气污染暴露评估对比本期讲座，邀请到的是目前在昆山杜克大学全球健康研究中心，暴露生物学和化学实验室担任博士后研究员的杨震春博士。他在帝国理工学院公共卫生学院获得博士学位，主要研究兴趣是环境暴露。

杨博士从他的主要研究方法讲起，具体介绍了研究中英两国空气污染时所使用的土地利用回归模型（LUR,Landusrgrssion）。

土地利用回归模型作为一种模拟城市尺度大气污染物浓度空间分异的通用模型，土地回归通常利用数十个采样点的大气污染物浓度数据作为因变量，通过在地理信息系统(GIS)框架内获取站点周边的土地利用、交通、人口密度等数据作为自变量，建立回归模型来分析这些因素对大气污染物浓度空间分布的影响。

土地利用回归模型

监测数据，即从不同的检测地点收集多元的数据，这些污染物浓度监测数据作为LUR模型的因变量，对于模型有至关重要的作用

GIS预测数据，可以获取对污染物浓度可能产生影响的因素数据，如土地利用情况、交通、建筑特征、气象、人口密度、排放源分布和海拔等。最常见的变量形式则是以站点周边一定缓冲区内的影响因素分布情况来体现

模型的构建发展

模型的检验

模型的应用

LUR模型有多个维度的应用，它可以用于跨国，国家级和城市级的研究之中，具体如英国UFP的污染情况和于上海开展的空气污染和儿童肥胖关系的调研。

杨博士指出，在中英开展的实验中发现，两国有关空气污染指数和模型处理存在一些差异。

1.经历过工业大革命的英国，有意识且较早地建立了监控站。如年设立的国家监控网（NationalMonitoringNtwork）和年设立的大气监控网(AtmomaticUrbanMonitoringNtwork)。中国则是在和年才逐渐讨论并完善空气污染监测站的设立。

2.对于GIS预测数据的获取，英国采用土地测量数据（landsurvydata/ordnancsurvy），而中国因为城市化不均匀的自身因素，选用了卫星数据(satllitdata)。

3.模型开发方面，英国侧重于传统的方法，中国则是将智能化的机器学习嫁接于其中。

当参会同学问及选择投身于环境科学的缘由时，来自山西的杨博士说：在外求学时，感受到了不同的“蓝天”，便逐渐对环境问题产生了兴趣，而健康问题也与环境科学紧密相连。

在做污染物研究室发现，婴儿在生命发育的关键时期暴露于空气污染，会有肥胖相关的发育絮乱问题出现。对于环境污染的研究，也是对下一代孩子健康的关怀。

提及在四川大学，加入九寨沟实验室的经历和申请英国两所名校的历程，杨教授感慨道，兴趣是一切激情的前提，会推动一个人，在奋斗的专业道路上找到前行的方向！

兴泉全球健康讲坛系列主席阎丽静教授为杨震春博士(右)颁发讲坛证书END预览时标签不可点文章已于修改收录于话题#个上一篇下一篇