申请/专利权人：北京交通大学

申请日：2021-03-18

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN112951428B

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;G16H50/50;G06Q10/0635;G06Q10/0639;G06Q50/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2021.07.02#实质审查的生效;2021.06.11#公开

摘要：本发明提供了一种考虑身体活动水平的慢行交通出行健康影响评价方法。该方法采用能量代谢当量表征身体活动水平，获取出行者采取慢行交通出行方式的出行距离和时长，计算出行能量消耗，进而判断其出行者身体活动水平。基于获取的身体活动水平指标，采用比较风险评估的理论思路，以疾病负担为标准化指标构建评价体系，基于健康影响的严重程度，构建以全因死亡数和伤残调整生命年为指标的健康评价指标体系。本发明充分考虑了采取步行、骑行等慢行交通出行方式时，出行者身体活动水平提升所导致的正面和负面影响，完善了现有评价方法局限于正面影响评估的缺陷，构建了新型慢行交通出行健康影响评价方法。

主权项：1.一种考虑身体活动水平的慢行交通出行者健康影响评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取设定区域内的区域人群特征数据、区域慢行交通出行数据、区域大气污染数据和区域生命健康数据；步骤S2、基于所述区域人群特征数据构建能量代谢当量计算模型，将区域慢行交通出行数据导入所述能量代谢当量计算模型，获取区域内能量代谢当量数据；步骤S3、将所述区域内能量代谢当量数据与剂量-响应函数进行对照，分析人体身体活动水平的暴露参数，进而计算出行过程中的正面影响人群归因分值；步骤S4、基于区域大气污染数据构建人群污染物暴露模型，将所述区域慢行交通出行数据和基于区域内能量代谢当量数据获取的呼吸量数据导入所述人群污染物暴露模型，计算出区域内慢行交通出行者的污染物暴露值，根据所述污染物暴露值计算出行过程中的负面影响人群归因分值；步骤S5、使用比较风险评估方法将所述正面影响人群归因分值和所述负面影响人群归因分值进行汇总，以疾病负担为标准化指标构建评价体系，基于健康影响的严重程度，构建全因死亡数健康评价指标体系和伤残调整生命年健康评价指标体系；所述步骤S2具体包括：步骤S21：基于所述区域人群特征数据构建能量代谢当量MET计算模型，计算公式为： 其中，MET为能量代谢当量，表示为人体在单位时间内单位重量肌肉的实际耗氧量与静坐耗氧量的比值，v为出行速度，s为出行坡度百分比，a,b为剂量参数，受出行方式和人群特征影响，l为坡度一致的出行区间长度，L为总出行距离；步骤S22：导入区域人群特征数据，获取区域内出行者的性别、年龄数据，参照相关标准中对于不同活动水平的能量代谢当量规定和实测值，依据人群特征确定剂量参数a,b，校正所述MET计算模型；步骤S23：将区域慢行交通出行数据导入校正后的能量代谢当量计算模型，获取出行速度、出行路径和经行路段坡度数据，以计算该区域内的各交通方式的平均出行能量代谢当量，其计算公式为： 其中，为区域内采用交通方式m的平均出行代谢当量，pmc为采用交通方式m时活动水平为c的出行所占总体的比例，METc为出行活动水平为c时的能量代谢当量；所述步骤S3具体包括：步骤S31：依据步骤S23计算的区域内平均出行能量代谢当量，量化相对风险RR： 其中，RRmh为采用交通方式m出行时间为h时的相对风险，该相对风险为采用交通方式m出行时长为h时的健康参数影响与无出行行为的基础健康参数影响间的比值，为区域内采用交通方式m的平均出行代谢当量，α是剂量-响应函数DRF的系数，表征与相对风险的关系；步骤S32：依据区域慢行交通出行数据中的出行时长数据，构建不同交通方式的出行时长分布函数，基于时长分布函数确定正面影响的人群归因分值，其计算公式为： 其中，PAFpositive是正面影响的人群归因分值，RRmh为采用交通方式m出行时间为h时的相对风险，Pmh和Qmh分别为基准对照组和计算组的出行时长分布函数，其中对照年的时长分布函数曲线根据过往交通数据确定；所述步骤S4具体包括：步骤S41：处理区域大气污染数据，提取各区域内各主要监测站的大气污染物浓度监测值，实现污染物浓度值与现实地理坐标的连接，构建区域污染物浓度分布模型；步骤S42：将所述区域划分为若干网格，基于步骤S41所构建的区域污染物浓度分布模型计算各网格内污染物浓度，计算公式为： 其中,i为网格编号，j为网格内采样点编号，Ci为网格i的平均污染物浓度，Cij为网格i内采样点j处污染物浓度；步骤S43：基于步骤S23中所计算的平均能量代谢当量和区域人群特征数据，计算各网格内出行者呼吸量，计算公式为： 其中，Bk,m为特征人群k采用交通方式m时的呼吸量，为区域内采用交通方式m的平均出行代谢当量，V为平均排气量，H为出行者高度，单位为m，W为出行者体重，A为出行者年龄，a1，b1，c1，d1为性别参数，取决于出行者的性别；步骤S44：基于步骤S43中所计算的各网格内出行者呼吸量，构建人群污染物暴露模型，计算各网格特征人群的个体暴露参数，计算公式为：Ei,m＝Ci×Bk,m×Ti其中，Ei,m为网格i内采用交通方式m的个体暴露参数，Ci为网格i的平均污染物浓度，Bk,m为特征人群k采用交通方式m时的呼吸量，Ti为网格i内暴露时间；基于人群出行特征，上述个体暴露参数公式中暴露时间的计算公式为： 其中，Ti为网格i内暴露时间，Li为网格i内路网长度，vk,m为特征人群k采用交通方式m的平均移动速率；步骤S45：提取所述区域慢行交通出行数据内各条数据，每条数据包含出行方式、出行起讫点、出行路径、出行时长、出行速度和经行路段坡度信息应用地理信息系统软件将数据与网格坐标相连接，计算各网格内的污染物暴露总和，计算公式为： 其中，E为区域内污染物人群暴露水平，Ei,m为网格i内采用交通方式m时的污染物个体暴露参数，data为区域慢行交通出行数据内各条数据；步骤S46：将步骤S45计算的区域内污染物人群暴露水平代入剂量响应函数，获取负面影响的人群归因分值，计算公式为： 其中，PAFnegative是负面影响的人群归因分值，RR是相对危险度，表征暴露组危险度与对照组危险度的比值，β是剂量响应函数DRF的系数，将参考研究区域的病理学报告获取，Eb是对照组的人群污染物暴露水平，其中对照组的值参考相关研究文献或标准中的安全值确定；所述的步骤S5具体包括：步骤S51：基于获取的全因死亡数数据，构建全因死亡健康评价体系：ΔDBmt,total＝∑ΔDBmt,i＝∑PAFi×DBmt,i,baseline其中，ΔDBmt,total是全因死亡指标下的标准化健康评价指标，i表示正面或负面影响，PAFi是正面或负面影响的人群归因分值，DBmt,i,baseline是该影响的全因死亡率基准值，根据过往年数据规定；步骤S52：基于获取的伤残调整生命年数据，构建伤残调整生命年健康评价体系：ΔDBda,total＝∑ΔDBda,i＝∑PAFi×DBda,i,baseline其中，ΔDBda,total是伤残调整生命年指标下的标准化健康评价指标，i表示正面或负面影响，PAFi是正面或负面影响的人群归因分值，DBda,i,baseline是该影响的伤残调整生命年基准值，根据过往年数据规定。

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百度查询： 北京交通大学 考虑身体活动水平的慢行交通出行健康影响评价方法

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