[发明专利]一种应用于城市规划方案的健康影响评估方法和系统

说明书

一种应用于城市规划方案的健康影响评估方法和系统，评估方法包括步骤：(1)基于现状和城市规划方案的空间数据和属性数据；(2)计算现状与城市规划方案情景相对于现状的PM2.5变化量(ΔAir)和体力活动量变化量(ΔPA)；(3)计算城市规划方案造成的疾病发病/死亡人数变化(H)；(4)评估人员根据步骤3的输出判断是否需要进行规划方案优化等。系统包括指标计算模块、PM2.5/体力活动变化量计算模块、健康结果计算模块、规划方案优化模块等。基于“建成环境—健康风险/健康行为—健康结果”的评估路径构建了完整的定量健康影响评估方法，能够面向城市规划方案，计算城市规划方案相对于现状的健康结果变化，以支撑规划决策和城市规划方案优化。

技术领域

本发明所属城市规划领域，具体为一种面向城市规划方案的健康结果模拟预测方法及系统。

背景技术

城市规划方案是城市建设的蓝图，需要在编制阶段就考虑方案实施后对城市居民可能产生的健康影响，并进行定量预测。这将有利于前瞻性地明确城市规划方案的健康风险，从而规避日后方案落成后对居民产生的不利健康影响，对于建设健康城市、落实“健康中国”国策意义重大。

城市规划能够通过影响健康风险暴露(例如空气、水和土壤污染等)和健康行为(例如体力活动、体育锻炼等)，最终影响健康结果，即“城市规划——健康风险暴露/健康行为——健康结果”路径。现有健康影响预测方案的构建基本遵循该影响路径，但根据预测环节不同又可具体分为两类。

第一类方案直接致力于解决“城市规划——健康结果”的直接预测关系。该类方案通常基于某地区健康统计数据与建成环境数据，采用传统统计回归模型或机器学习模型，构建健康结果与建成环境的统计回归和预测关系，以此作为一种健康影响评估工具。该类型健康影响评估工具以“美国国家公共卫生评估模型(N-PHAM)”为代表，该工具的基础为美国自然环境和建成环境与健康行为和健康结果的统计模型，据此得到具有显著影响的建成环境/自然环境指标及其影响效应，作为工具内置参数。进而以空间数据为输入，使用情景规划软件分析得到街道交叉口密度、开放空间用地覆盖率、森林覆盖率等建成环境/自然环境特征指标，基于上述内置参数得到通勤步行、休闲步行、通勤骑行、机动车出行、身体质量指数(BMI)、健康状态和精神健康等输出结果。

上述第一类健康影响评估工具的缺点是应用情景受限和参数本土化潜力差。该类工具的参数是基于特定地区的数据通过模型拟合获取的，面临参数在地域和空间尺度上的普适性问题，即基于外国数据构建的工具不适用于中国、基于城市宏观层面数据构建的工具不适用于社区微观层面，可推广性较差。另一方面，各国的规划体制有所不同，可以调控的城市规划要素和指标也不同。此类基于国外建成环境特征构建的健康影响评估工具在应用在中国时，就可能面临输入和输出指标不匹配问题。同时，该类工具源于一个整体性的模型，局部调整空间较小，参数本土化潜力较差。

另一类方案致力于解决“健康风险暴露/健康行为——健康结果”的预测关系。该类方案通常基于医学领域提供的关于健康风险/健康行为与健康结果的联系的大量证据，基于“比较风险框架”，构建由健康风险/健康行为到健康结果的预测关系，以此作为一种健康影响评估工具。该类型健康影响评估工具以“城市和交通规划健康影响评估(Urban andTranspOrt Planning Health Impact Assessment,UTOPHIA)工具”为代表，该工具通过比较健康风险/健康行为暴露的推荐值和现状水平得到其差值，进而通过暴露响应函数(exposure response functions,ERF)计算暴露差值水平下的相对风险(relative risk,RR)和人群归因分数(population attributable fraction,PAF)，得到可预防的发病/死亡。

上述第二类健康影响评估工具主要关注健康风险/健康行为与健康结果的关系，不涉及建成环境要素，因而对城市规划方案的适用性不足，无法直接用于评估和预测城市规划方案的健康影响。

发明内容