凯发平台2019年12月11日电（通讯员 张中华）12月6日下午💁🏽‍♀️，英国埃克塞特大学数据科学与统计学系主任Gavin Shaddick 教授做客环境学术沙龙第541期，做了题为《从卫星数据到负担🔰：评估与环境空气污染有关的全球疾病负担（From satellites to burden: assessing the global burden of disease associated with ambient air pollution）》的学术报告🙋🏽。本次沙龙由大气污染与控制教研所鲁玺副教授主持，30余名师生听取了报告。

Shaddick教授在讲座开始首先介绍了2018年世界卫生组织最新发布的由空气细颗粒环境污染物造成的全球最新死亡数据🎎，表面全球多数地区的空气污染程度较高，90%的人口所呼吸的空气中含有较高水平的污染物𓀄。这一数据是基于人口暴露估算的国家层面的数据🪕，虽然这一估算方法的监测网络范围在不断扩大，但是仍有地区只能实现有限数据检测。因此，在地面监测数据的基础上，仍然需要其他来源数据进行校对补充🐺。Shaddick教授研究团队在贝叶斯模型框架下👩🏽‍🏭⛑️，提出了一种空气质量集成模型🧛🏿‍♂️，该模型采用多层次模型方法集成来自多个来源的数据源🥽🤏🏻，通过确保基于时间趋势的其他数据关联随时间变化而同步变化🌾，来确保地面测量数据与估计空气质量的其他因素之间的空间变化关系保持一致性➛。同时构建了基于全球10km×10km高分辨率网格化污染暴露浓度模型👏🏻，分析了2010-2016年全球PM2.5暴露浓度及相关空气污染的疾病负担🙆🏼‍♀️，对超出世界卫生组织规定空气暴露浓度人口比例的地区差异性特征进行了分析。最后，Shaddick教授指出，有研究表明2016年全球约有420万人口死于空气污染环境问题🈴，其中，90%的死亡人口来自中低收入国家👏🏼🛢，该地区空气污染浓度年平均水平超过世界卫生组织限定水平5倍之多；东南亚与西太平洋地区死亡人口占比较大，约为130万，20%死于传染性疾病💀，80%死于非传染性疾病↖️。与此相反，西欧与北美地区的空气污染浓度呈现下降态势。讲座结束后，在场师生踊跃提问🤵🏿‍♂️，气氛热烈，与Shaddick教授就如何将卫星数据与实际研究问题相结合、处理数据过程中存在的诸多技术性问题以及可能的应对方法、设想等进行了深入的沟通与交流。

Gavin Shaddick教授目前为英国埃克塞特大学（University of Exeter）数据科学与统计系和数学系的系主任🤾🏿🫷🏿，同时是Alan Turing研究员🤹🏼‍♂️，UKRI中心主任，还担任香港中文大学埃克塞特环境、可持续发展及弹性研究中心主任📀🪯。领导世界卫生组织空气质量和健康数据集成全球平台工作组，并在英国政府空气污染物医学影响委员会及其空气污染风险量化小组中任职。已发表学术论文170余篇👨🏽‍⚕️，出版著作有《环境流行病学时空方法》和《牛津临床医生流行病学手册》。