室外空氣污染暴露規(guī)避健康路徑規(guī)劃服務(wù)

夏吉品，鄒 濱，楊忠霖，李沈鑫

中南大學(xué) 地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，長沙410083

1 引言

城市空氣質(zhì)量濃度超標(biāo)事件近年頻繁發(fā)生。截止2016年，全國338個地級及以上城市仍有75.1%的環(huán)境空氣質(zhì)量超標(biāo)，平均超標(biāo)天數(shù)比例為21.2%。以PM2.5為首要污染物的超標(biāo)天數(shù)占重度及以上空氣質(zhì)量等級總天數(shù)的80.3%。研究表明，短期暴露于濃度超標(biāo)的空氣污染會嚴(yán)重危害公眾、特別是慢性支氣管炎、肺癌等疾病患者敏感人群的健康，引起不同程度的咳嗽、呼吸困難等癥狀[1-2]。相比室內(nèi)，室外日常出行空氣污染暴露更難控制，已成為影響公眾健康不可忽視的重要行為。在我國室外空氣質(zhì)量濃度短期難以達(dá)標(biāo)的當(dāng)下，如何在出行過程中有效規(guī)避PM2.5高濃度區(qū)域、降低PM2.5暴露強(qiáng)度，已成為公眾當(dāng)前防控大氣污染健康損害的一種新需求。

隨著智能手機(jī)硬件性能的快速提升，路徑規(guī)劃APP當(dāng)前已成為公眾出行的常備工具。在當(dāng)前主流手機(jī)智能平臺中，Android因開放性、開源性和完全免費性等優(yōu)勢，在移動智能終端領(lǐng)域已占據(jù)絕對優(yōu)勢[3]，出現(xiàn)了以Google地圖、高德地圖為代表的多種基于Android平臺的路徑規(guī)劃應(yīng)用程序APP[4]。然稍加分析可知，現(xiàn)有各類路徑規(guī)劃APP中的路徑選擇方案多局限于出發(fā)點與目的地之間的最短距離[5-6]、最佳路況[7-8]或最少時間[9-10]，對所選路徑健康與否缺乏考慮，難以滿足指導(dǎo)公眾日常出行過程中規(guī)避空氣污染健康損害的需要。

截止目前，國外已有學(xué)者開始研究空氣污染低暴露風(fēng)險路徑搜索算法。在此過程中，采用空氣污染指數(shù)API（Air Pollution Index）測度出行路段空氣污染暴露風(fēng)險[11]。但是，API作為一個定性或半定量評估空氣質(zhì)量等級的指數(shù)，無法用于累積計算個體在出行道路上所受的健康損害。在綜合考慮暴露濃度和暴露時長的基礎(chǔ)上，有學(xué)者引入暴露劑量這一指標(biāo)開啟了以低暴露劑量為標(biāo)準(zhǔn)的最低暴露路徑搜索算法研究[12]。但不容忽視，現(xiàn)已報道的最低暴露路徑搜索算法多依賴日均或月均空氣污染物濃度[13-16]，忽略了空氣污染濃度在出行過程時段間的動態(tài)變化，且尚無面向應(yīng)用的最低暴露路徑服務(wù)產(chǎn)品。

對此，針對當(dāng)前我國城市空氣質(zhì)量超標(biāo)、公眾防控大氣污染健康損害的新需求，以PM2.5為例，本研究擬以動態(tài)最低空氣污染暴露劑量健康路徑搜索服務(wù)構(gòu)建為基礎(chǔ)，開發(fā)基于Android平臺的公眾健康路徑規(guī)劃APP，通過對公眾日常出行的指導(dǎo)、達(dá)到規(guī)避大氣污染暴露健康損害的目的。

2 健康路徑動態(tài)規(guī)劃算法

健康路徑指出發(fā)點與目的地間出行道路上個體所受空氣污染暴露劑量累積最低的路徑。健康路徑動態(tài)規(guī)劃算法是基于動態(tài)Dijkstra路徑規(guī)劃算法的一種目標(biāo)值的優(yōu)化算法。傳統(tǒng)DijKstra算法是以距離最短或時間最短為目標(biāo)函數(shù)求解最優(yōu)值，而本文提出的健康路徑動態(tài)規(guī)劃算法是以空氣污染暴露劑量累積最低為目標(biāo)函數(shù)的Dijkstra算法求解最優(yōu)值。如圖1所示，健康路徑包括PM2.5濃度分布制圖、道路段PM2.5暴露劑量估算、暴露劑量累積最低路徑搜索三部分，分別可借助克里格空間插值、暴露劑量評估、動態(tài)Dijkstra健康路徑搜索方法實現(xiàn)。

圖1 健康路徑搜索過程示意圖

2.1 克里格空間插值制圖

PM2.5濃度分布制圖是出行道路段PM2.5暴露劑量估算的基礎(chǔ)。以變異函數(shù)理論及結(jié)構(gòu)分析為基礎(chǔ)，克里格空間插值方法不僅可考慮已知點間、已知點與插值點的相對位置關(guān)系，還可顧及各點間的空間相關(guān)性，是一種可在有限區(qū)域內(nèi)對變量進(jìn)行無偏最優(yōu)估計的空間插值方法[17]。計算公式為：

式中，Z(χ0)為未知點特征屬性估計值，Z(χi)為已知點相應(yīng)觀測值，λi為已知點對未知點的克里格權(quán)重系數(shù)，n為已知點的個數(shù)。

2.2 道路段暴露劑量評估

污染暴露是個體在某一時空過程接觸一種及以上環(huán)境污染物的行為[18]。暴露劑量評估即指在對環(huán)境濃度與暴露行為準(zhǔn)確識別基礎(chǔ)上，應(yīng)用模型定量計算個體吸入污染物量的過程[18]。伴隨當(dāng)前空氣污染環(huán)境健康損害研究對暴露劑量-反應(yīng)關(guān)系的進(jìn)一步確認(rèn)，暴露劑量已成為一種表征PM2.5暴露對人體健康損害大小的有效指標(biāo)。計算公式為：

D為個體沿道路出行累積的PM2.5暴露劑量（μg）；Ci為PM2.5濃度（μg/m3）；IR為呼吸速率（m3/min）。IR取《中國人群暴露參數(shù)手冊》兒童、成年人和老年人輕度運動狀態(tài)城鄉(xiāng)居民個體呼吸速率均值（表1）；Δt是以Vi速度通過Li長度道路段的時間開銷。

2.3 動態(tài)Dijkstra健康路徑搜索優(yōu)化

作為經(jīng)典最短路徑搜索算法，Dijkstra采用遍歷搜索方式求解最短路徑，可靠性高、魯棒性好[19-20]。與經(jīng)典最短路徑規(guī)劃[21-22]中各道路段物理長度保持不變相異，健康路徑規(guī)劃中每條道路段的長度實際為暴露風(fēng)險權(quán)重，隨該道路段上PM2.5濃度與出行時長的變化而改變。即出發(fā)時刻規(guī)劃的健康路徑，往往會在前往目的地的行進(jìn)過程中因道路段暴露風(fēng)險的變化需要動態(tài)更新。

表1 輕度運動城鄉(xiāng)居民個體平均呼吸量

健康路徑的選擇問題，可以看成一個研究約束條件下的目標(biāo)函數(shù)的極值問題。據(jù)此原理，動態(tài)Dijkstra健康路徑搜索，以路徑的空氣污染暴露劑量累積值最低為目標(biāo)函數(shù)，以起止點必須包括在道路上為約束條件，求取從起點到終點通過DijKstra算法搜索的所有路徑中累計空氣污染暴露劑量值最低的路徑。若存在原起始點或目的地未直接落在道路段的情景，則進(jìn)行最近鄰道路段上起始點和目的地空間位置的標(biāo)定，從而確保起止點在道路段。健康路徑動態(tài)更新則按照已出行道路段不回退基本原則，以上一時刻PM2.5暴露劑量累積最低道路段為基礎(chǔ)，逐步搜索當(dāng)前時刻暴露風(fēng)險權(quán)重最低道路段，如此循環(huán)至出行過程結(jié)束。

3 健康路徑規(guī)劃后臺設(shè)計與實現(xiàn)

3.1總體架構(gòu)設(shè)計

綜合考慮系統(tǒng)功能的復(fù)雜性及手機(jī)終端計算能力的局限性，面向手機(jī)APP的健康路徑規(guī)劃服務(wù)后臺設(shè)計定位于數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)邏輯處理、信息服務(wù)與交互式接口提供?；谲浖こ獭案邇?nèi)聚低耦合”思想將整個后臺分為訪問層、邏輯層和服務(wù)層（圖2），分別負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)訪問、業(yè)務(wù)邏輯處理和客戶端服務(wù)請求響應(yīng)。

具體而言，訪問層主要為邏輯層提供數(shù)據(jù)訪問接口：非空間數(shù)據(jù)通過封裝的Ado.net和JDBC訪問底層數(shù)據(jù)庫，空間數(shù)據(jù)通過空間數(shù)據(jù)引擎（ArcSDE）中間件存取。邏輯層包括數(shù)據(jù)訪問、污染制圖、濃度提取、暴露劑量估算、用戶管理及呼吸參數(shù)管理模塊，完成數(shù)據(jù)的采集與業(yè)務(wù)的處理，支撐服務(wù)層。服務(wù)層通過ArcGIS Server為客戶端APP提供路徑規(guī)劃和地圖訪問的REST接口，利用Tomcat服務(wù)器為客戶端APP提供與用戶信息相關(guān)的JSON接口。

圖2 健康路徑規(guī)劃APP后臺架構(gòu)

3.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計

通過自頂向下、逐步分解的系統(tǒng)功能分析可知，健康路徑規(guī)劃所依賴的數(shù)據(jù)可分為空間和非空間兩類（圖3）?？臻g數(shù)據(jù)主要包括空氣質(zhì)量監(jiān)測站點位置與道路網(wǎng)數(shù)據(jù)，通過ArcSDE進(jìn)行管理；非空間數(shù)據(jù)主要為用戶基本身份信息、空氣質(zhì)量濃度監(jiān)測數(shù)據(jù)、公眾呼吸暴露參數(shù)，直接存儲在SQL Server數(shù)據(jù)庫。

圖3 健康路徑規(guī)劃APP數(shù)據(jù)庫設(shè)計

3.3 開發(fā)與實現(xiàn)

健康路徑規(guī)劃服務(wù)后臺實現(xiàn)包括后臺任務(wù)開發(fā)、GIS服務(wù)器開發(fā)與Web服務(wù)器開發(fā)三個部分（圖4）。

后臺任務(wù)開發(fā)通過空氣質(zhì)量濃度與道路網(wǎng)數(shù)據(jù)的疊置調(diào)用實現(xiàn)道路段空氣質(zhì)量濃度值的提取。首先，調(diào)用數(shù)據(jù)訪問模塊獲取當(dāng)前時刻空氣質(zhì)量監(jiān)測站點PM2.5濃度數(shù)據(jù)，通過ArcGIS Engine（AE）開發(fā)完成空間點構(gòu)造、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換與PM2.5濃度連續(xù)空間曲面的插值制圖；以此為基礎(chǔ)，通過道路網(wǎng)數(shù)據(jù)道路段中心點提取對應(yīng)網(wǎng)格位置的PM2.5濃度曲面值，完成格網(wǎng)內(nèi)道路段PM2.5濃度的賦值與更新。

圖4 健康路徑規(guī)劃APP后臺實現(xiàn)技術(shù)流程

GIS服務(wù)采用WebGIS技術(shù)、AE組件式技術(shù)和ArcGIS SDE進(jìn)行開發(fā)，實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的存取與處理、GIS服務(wù)的發(fā)布與管理。GIS服務(wù)器主要用于將后臺任務(wù)更新后的道路網(wǎng)數(shù)據(jù)上傳至ArcGIS Server，完成服務(wù)的更新。整個過程通過Python腳本實現(xiàn)流程的自定義處理，具體為：

（1）創(chuàng)建服務(wù)定義草稿文件（SDDraft）：轉(zhuǎn)換路網(wǎng)地圖為SDDraft文件。

（2）修改SDDraft定義，注冊地圖服務(wù)和路徑服務(wù)。

（3）分析和檢查SDDraft錯誤。

（4）轉(zhuǎn)換SDDraft為.sd服務(wù)定義文件。

（5）上傳服務(wù)至ArcGIS Server。

Web服務(wù)采用Java語言、SpringMVC、Spring和MyBatis框架（SSM）開發(fā)，實現(xiàn)用戶信息管理。Web服務(wù)器主要基于用戶信息和呼吸參數(shù)調(diào)用，通過暴露劑量評估模型實現(xiàn)PM2.5濃度向暴露劑量的轉(zhuǎn)換。客戶端首先通過http協(xié)議向Web服務(wù)器發(fā)送暴露劑量、暴露時長和用戶ID請求數(shù)據(jù)；Web服務(wù)器隨后根據(jù)用戶信息完成基于呼吸參數(shù)庫的用戶呼吸參數(shù)匹配，采用暴露評估模型計算暴露劑量，以JSON格式返回給客戶端。

4 健康路徑規(guī)劃APP設(shè)計與實現(xiàn)

健康路徑規(guī)劃手機(jī)終端APP在Android Studio集成開發(fā)環(huán)境基于Android原生應(yīng)用開發(fā)模式開發(fā)。APP地圖定位通過調(diào)用ArcGIS Runtime SDK for Android（ArcSDK）實現(xiàn)，包括地圖管理、登錄注冊與路徑規(guī)劃三項功能。

4.1 APP功能設(shè)計與實現(xiàn)

4.1.1 地圖定位與顯示

地圖是健康路徑可視化規(guī)劃的基礎(chǔ)。健康路徑規(guī)劃APP的地圖功能包括定位和圖層管理兩個方面。地圖定位通過LocationListener接口實時獲取APP載體手機(jī)GPS定位經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，完成用戶位置的實時地圖加載。圖層管理用于健康路徑規(guī)劃APP相關(guān)圖層的動態(tài)加載與顯示，從下到上依次為背景圖層、道路網(wǎng)圖層、路徑規(guī)劃結(jié)果圖層、起止點定義圖層。背景圖層采用天地圖底圖展示用戶周圍地理環(huán)境；道路網(wǎng)圖層分級渲染顯示路網(wǎng)各道路段PM2.5實時濃度；路徑規(guī)劃結(jié)果圖層和起止點圖層用于動態(tài)添加健康路徑規(guī)劃的出行路線和起止點標(biāo)識。

4.1.2 登錄注冊

登陸注冊功能是獲取用戶年齡與性別信息，實現(xiàn)出行個體呼吸參數(shù)匹配提取的關(guān)鍵。用戶個人信息輸入后，通過HttpClient組件POST請求Web服務(wù)器登陸注冊接口，根據(jù)請求返回的狀態(tài)碼判斷是否登陸注冊成功。

為避免APP與Web服務(wù)端頻繁請求呼吸參數(shù)造成服務(wù)器負(fù)載過大的壓力，健康路徑規(guī)劃APP在用戶登陸注冊成功后即主動請求服務(wù)端呼吸參數(shù)查詢服務(wù)，利用Android提供的SharedPrefereneces將匹配的呼吸參數(shù)保存在本地xml文件。

4.1.3 路徑規(guī)劃

健康路徑動態(tài)搜索是健康路徑規(guī)劃APP的核心功能，主要包括地理編碼查詢、路徑規(guī)劃任務(wù)請求與顯示，路徑規(guī)劃界面（圖5）。地理編碼查詢是將用戶輸入的起始點與目的地地名轉(zhuǎn)換為確切空間地理坐標(biāo)位置的過程，主要通過HTTP協(xié)議請求天地圖地理編碼服務(wù)查詢可匹配的位置。地理編碼服務(wù)返回結(jié)果通常包含匹配位置的名稱、經(jīng)緯度及詳細(xì)地址。路徑規(guī)劃任務(wù)請求用于實現(xiàn)路徑規(guī)劃任務(wù)參數(shù)的設(shè)置與封裝和請求的發(fā)送。為避免ANR（Application is Not Response）導(dǎo)致的應(yīng)用崩潰，Android開發(fā)中將路徑規(guī)劃任務(wù)設(shè)置在子線程執(zhí)行，執(zhí)行完畢通過回調(diào)機(jī)制更新至主線程地圖界面。

圖5 健康路徑規(guī)劃APP路徑規(guī)劃界面

表2 最短路徑、最快路徑和健康路徑出行效益指標(biāo)對比統(tǒng)計

路徑規(guī)劃功能核心代碼如下：

//獲取路徑任務(wù)默認(rèn)參數(shù)

ListenableFuture＜RouteParameters＞

listenableFuture=mRouteTask.createDefaultParametersAsync（）；

RouteParameters routeParameters=listenableFuture.get（）；

//添加起止點、設(shè)置返回路徑方向

Stop stop1=new Stop（start）；

Stop stop2=new Stop（end）；

List＜Stop＞routeStops=new ArrayList＜＞（）；

routeStops.add（stop1）；

routeStops.add（stop2）；

routeParameters.setStops（routeStops）；

routeParameters.setReturnDirections（true）；

//執(zhí)行路徑規(guī)劃任務(wù)

RouteResult routeResult=mRouteTask.solveRouteAsync（route-Parameters）.get（）；

//回調(diào)更新顯示結(jié)果

callBack.updateUI（routeResult）；

4.2 健康路徑效果測試

為測試健康路徑規(guī)劃APP的可靠性其及規(guī)避大氣污染暴露風(fēng)險的效果，針對2015年11月26日采集的PM2.5濃度數(shù)據(jù)，在長沙主城區(qū)隨機(jī)抽取多組路徑規(guī)劃起始點與目的地，從距離、時間和暴露劑量三方面開展最短路徑、最快路徑與健康路徑的對比評價（圖6）。出行效益指標(biāo)統(tǒng)計（表2）表明，健康路徑相比最短路徑和最快路徑在公眾出行過程中可分別可降低個體5.0%和7.3%的PM2.5暴露劑量，但同時會比最短路徑增加約9.4%的出行距離，比最快路徑增多8.0%的出行時間。

圖6 健康路徑、最短路徑與最快路徑出行規(guī)劃效果對比示意圖

5 結(jié)束語

針對我國當(dāng)前城市空氣質(zhì)量超標(biāo)、公眾大氣污染健康損害防控的新需求，以對人體健康危害較大的空氣污染物PM2.5為例，本研究設(shè)計、開發(fā)與實現(xiàn)了以暴露劑量為終端健康損害權(quán)重表征指標(biāo)的健康路徑規(guī)劃服務(wù)APP。測試結(jié)果表明，健康路徑規(guī)劃APP服務(wù)規(guī)劃下的健康路徑相比傳統(tǒng)最短路徑和最快路徑可分別降低出行公眾個體5.0%和7.3%的暴露劑量，是一種可用于公眾規(guī)避空氣污染暴露風(fēng)險的有效路徑規(guī)劃服務(wù)?？紤]到我國大氣污染呈現(xiàn)出多污染源疊加的復(fù)合型污染特征，基于多種污染物綜合健康效應(yīng)的路徑規(guī)劃服務(wù)仍有待進(jìn)一步研究。此外，通過融入道路級小時粒度空氣質(zhì)量濃度預(yù)報數(shù)據(jù)，提升暴露劑量評估精度以及APP健康風(fēng)險預(yù)警預(yù)報能力，增加用戶出行路徑評價和用戶意見反饋功能模塊，改善用戶體驗也是未來主要的改進(jìn)方向。