中国生命周期影响评估中环境 PM2.5 健康损害的本土化特征因子

Qiao Ma, Renxiao Yuan, Shan Wang, Yuchen Sun, Qianqian Zhang, Xueliang Yuan, Qingsong Wang, Congwei Luo

摘要

生命周期评估（LCA）是一种广泛使用的量化环境影响的方法，而生命周期影响评估（LCIA）是生命周期评估的重要步骤，也是不确定性的主要来源。表征因子（CF）是 LCIA 模型中的关键要素。在中国，环境 PM2.5 导致的健康损失是 LCIA 结果的一个重要方面，但一般采用全球模型开发的特征因子进行评估，因此仍需结合本地化考虑因素和最新信息，以便在中国进行更精确的应用。在本研究中，我们将大气化学传输模型 GEOS-Chem、包含中国队列研究的暴露-反应模型 GEMM 和最新的本地数据结合起来，开发了中国环境 PM2.5 健康损害 LCIA 的本地化 CFs。结果表明，中国四种主要 PM2.5 前体物的 CFs 均表现出显著的区域间差异和月度差异。与目前使用的CFs相比，我们的结果普遍高出一个数量级，并且显示出不同的空间分布，这表明在中国，环境PM2.5造成的健康损害在LCIA中被低估了，为了在LCIA和LCA研究中获得更准确的结果，需要采用本土化的CFs。

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Indigenized Characterization Factors for Health Damage Due to Ambient PM2.5 in Life Cycle Impact Assessment in China

Life cycle assessment (LCA) is a broadly used method for quantifying environmental impacts, and life cycle impact assessment (LCIA) is an important step as well as a major source of uncertainties in LCA. Characterization factors (CFs) are pivotal elements in LCIA models. In China, the health loss due to ambient PM2.5 is an important aspect of LCIA results, which, however, is generally assessed by adopting CFs developed by global models and there remains a need to integrate localized considerations and the latest information for more precise applications in China. In this study, we developed indigenized CFs for LCIA of health damage due to ambient PM2.5 in China by coupling the atmospheric chemical transport model GEOS-Chem, exposure–response model GEMM containing Chinese cohort studies, and the latest local data. Results show that CFs of four major PM2.5 precursors all exhibit significant interregional variation and monthly differences in China. Our results were generally an order of magnitude higher and show disparate spatial distribution compared to CFs currently in use, suggesting that the health damage due to ambient PM2.5 was underestimated in LCIA in China, and indigenized CFs need to be adopted for more accurate results in LCIA and LCA studies.

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