本文对基于气传花粉监测数据的研究进行了总结，研究发现，通过花粉观测数据可以掌握某一地区的花粉情况，并据此编制出具有临床意义的花粉日历。然而，由于这些数据中不包含病例信息，因此需要结合过敏人群的特点来调整影响浓度的阈值。另外，通过分析在不同环境中暴露所面临的患病风险，进一步证实了防治花粉症在很大程度上依赖于清洁的空气。
局地观测条件和采样器的布置对监测数据产生了显著的影响。然而，总体来看，北半球大部分地区的花粉季节有所延长，花粉密度也有所上升，这一现象可以追溯到气候变暖的原因。为了预测花粉关键因素在未来的变化趋势，四种主要模型被广泛采用，并且它们在预测方面取得了较为理想的效果。对于那些预测效果不佳的区域，比如花粉浓度的高点以及地形复杂的区域，最理想的办法就是利用高分辨率的花粉监测数据来进行相应的调整。
然而，受限于低成本自动监测设备的匮乏，目前花粉监测的数据精度尚显不足，这一状况引发了一系列数据获取和技术难题。因此云开·全站体育app登录，我们建议将研发低成本自动监测设备作为该领域近期工作的核心任务，并基于此构建一套规范化的观测网络。
人类的生产生活受益于地球上繁多的植物，然而，某些植物释放的花粉在空气中传播，确实对我们的身体健康构成了影响。这些花粉不仅可能引发呼吸系统疾病，如过敏性鼻炎、哮喘等，还可能增加消化系统疾病，如胃癌、胰腺癌等，以及神经系统疾病的风险，甚至可能使部分人群的自杀率上升。近些年，随着全球气候变暖现象的加剧和碳排放量的上升，这些疾病的发生频率明显上升。
自19世纪起，研究者们便着手对空气中的花粉进行监测，并依据这些监测数据来推进花粉症的防治措施。近些年，伴随着研究技术和分析手段的进步，研究者们对所收集的空气花粉数据进行了更深入的剖析。他们探究了空气中花粉的种类与浓度变化趋势，以及这些变化如何响应气候环境因素。此外，他们还致力于研究如何对这些变化进行准确预测。
本综述基于气传花粉的监测数据，详细阐述了相关研究工作的最新进展，同时指出了当前研究中的若干不足之处，并提出了未来应重点推进的研究方向。
花粉监测数据在预防医学方面的应用
花粉日历通过图形化的方式呈现了某一地区在全年不同时间段（通常按旬划分）内，各种致敏性花粉的浓度分布。借助这份日历，医生和患者能够清晰地掌握不同花粉的盛花期、浓度高峰等重要信息，这对于临床应用来说具有相当的价值。
欧洲在开展这项研究方面处于领先地位，自20世纪70年代起，研究人员便着手构建花粉日历，并不断对其进行完善。近期，学者们还采取了一系列措施来减轻时空分布不均带来的不利影响，包括增加观测点的数量、对缺失数据进行插值填补、运用滑动平均或概率密度平均函数对数据进行校正等。
花粉蛋白的致敏能力各有不同，因此，不同类型的花粉在空气中达到一定浓度时才会引发过敏反应。鉴于此，研究团队根据不同患者群体中症状出现的比例——包括“首位患者出现症状”、“部分患者出现症状”、“多数患者出现症状”以及“所有患者均出现症状”——确定了相应的花粉浓度，并据此为各类花粉设定了具体的浓度阈值。在此背景下，欧洲过敏与临床免疫学会（EAACI）召集了专业团队，对相关的研究发现进行了深入探讨，并最终确立了一套共识性的参考值标准。
法国、芬兰以及奥地利的检测数据不仅验证了该标准的可信度，而且表明在确定花粉浓度阈值时，应当依据过敏患者的相关资料。另外，若能获取特定区域内植物的水平投影面积和植物高度等数据，这些信息可以被纳入经验模型，作为自变量。随后，可以将这些数据与花粉的致敏强度、授粉机制以及花粉季节的持续时间等因素结合起来进行评级。最终，通过乘积或累加的方式，计算出花粉过敏指数。此方法被采纳以评估西班牙各公园的潜在过敏风险，并为患者提供了直接的参考依据。
花粉过敏患者即便身处无花粉的环境中，气象条件或污染物的变动仍可能加剧其病情，故而必须全面考量环境暴露所引发的风险。
研究显示，单纯的相关性分析或单一的线性模型无法充分阐释环境因素的效应。因此，近期的研究多采用诸如逻辑回归、融合准Poisson回归的分布式滞后模型以及广义加性模型等非线性算法，这些方法在预测环境暴露导致的就诊人数方面表现出了较好的效果。学者们经过对多种因素的综合分析，发现低浓度花粉的接触能够有效并持久地减轻花粉过敏患者的症状，同时，极端天气如雷暴会促使花粉颗粒大量聚集，进而引发众多人的过敏反应。
同时，对花粉微粒与空气污染物间相互作用的机制有了更为详尽的阐述：臭氧自身的刺激性足以加剧花粉过敏的反应；而NO2与SO2浓度上升，则会推动花粉微粒破裂，导致更多过敏原的释放。过敏原在空气中滞留的时间远超花粉颗粒，并且能附着于其他大气颗粒之上，一旦被人体吸入，便有可能恶化过敏反应，这一现象从机理上证明了预防和治疗花粉症的关键在于保持空气的清洁。
由于隐私保护政策等规定的限制，获取患者资料往往成为预防医学领域研究的障碍，因此，依托患者自我报告的数据，正逐渐成为专家学者们打破这一困境的策略。学者们通过花粉症日记系统、手机应用程序等渠道，向公众无偿提供花粉监测和预测服务，以及个性化的定制服务。同时，他们还允许用户对自身症状进行评级并上报，这样以低成本的方式在非临床人群中开展症状调查（每年通常能收集到超过2万份的症状自评报告），这在很大程度上缓解了研究样本数量不足的问题。自查报告的研究成果不仅验证了症状程度与环境花粉浓度、用药与否等因素之间存在紧密联系，还揭示了不同城市间人群对暴露的敏感性存在显著差异。
另一方面，研究指出，在空气稳定且PM10浓度较高的环境中，新冠病毒有可能附着在户外颗粒物上。在新冠疫情广泛传播的当下，专家们忧虑花粉微粒可能成为病毒的携带者，从而放大传播的风险。一项在德国莱比锡进行的历时三个月的实验结果显示，花粉微粒并不能成为病毒传播的媒介。
疫情导致的封锁对花粉症的防治产生了一定阻碍，意大利的医务人员对此进行了总结，并编制了手册。手册中明确指出，过敏原特异性免疫治疗不会对新冠病毒的免疫反应造成干扰，因此建议尚未感染新冠病毒的人群继续进行舌下免疫治疗。然而，一旦确诊感染新冠病毒或与确诊者有密切接触，则应立即停止这种治疗。这一建议为疫情期间花粉症的治疗提供了科学依据。但中国的经验表明，尽快控制疫情才是解决问题的根本。
气传花粉关键要素的时间变化研究
根据上文所述，花粉监测数据对于花粉症防治至关重要。对于那些尚未进行相关研究的区域，通过1至3年的短期观测，我们能够迅速掌握研究区域花粉季节的覆盖范围、年度花粉总量以及峰值浓度出现的时间等重要信息。观测设备价格相对低廉，使得一些经济欠发达地区也能够进行相关研究，例如在特立尼达和多巴哥成功建立了首个气传花粉图像资料库；在墨西哥城的研究发现，花粉浓度的极端峰值与厄尔尼诺南方涛动的暖期现象紧密相连，这一现象能够引发低层大气的风速辐合，进而造成花粉的聚集。
在我国，研究人员不仅对人口密集区域的花粉特性进行了研究，还核实了黄土高原、新疆天山等自然区域的花粉分布情况，这为我国过敏花粉分布特征的界定打下了坚实的基础。此外，他们还强调，今后的研究应当提升花粉监测的精细度和时间跨度。
短期内的观察数据往往显示出不够稳定的特性。例如，在美国北卡罗来纳州这一区域，我们发现树木的花粉浓度有所上升，而草本植物的花粉浓度则出现了下降的趋势。这种现象的主要原因在于草本植物对于花粉季节前气象条件的变化表现出更高的敏感性。又如，同属一类花粉，诸如禾本科和桦木科的花粉，在不同地域的花粉季节时长以及年度花粉总量上，亦可能展现出显著的差别。这种差异的主要成因，主要是由城市化进程引发的环境变迁，例如热岛效应和植被的改变等因素所导致。
然而，若将观察时间范围扩大至20年或更长，便能够观察到一些普遍现象：在北半球的大多数观测站点，花粉季节的持续时间明显增长，同时季节性花粉的浓度也显著提升。深入分析发现，花粉季节的延长是由花粉季节起始时间的提前和结束时间的延后共同导致的，进而导致了花粉总量的增加。这一趋势与最高气温和最低气温的累积变化有着显著关联，从而证实了气候变暖和碳排放增加的影响。
外界环境的影响研究
总体来看，气候变暖导致花粉数量增加，然而，不同气象因素所产生的影响却呈现出不一致性。
从机制分析来看，这种不协调主要源于两点：首先，植物对周围环境的适应能力各有不同。例如，木本植物相较于草本植物，对气温变化的敏感度更高，因此气候变暖现象使得春季的花粉数量显著增加。其次，气象因素在植物生长的不同时期会扮演不同的角色，有时甚至可能是相反的作用。若在授粉前的一段时间内降水量相对较多，花粉的产量就会有所上升kaiyun.ccm，这是因为季前的降水有助于减轻植物可能遭遇的干旱压力。
若授粉期间频繁降雨，湿沉降效应便会干扰花粉的传播，进而减少空气中的花粉含量；再者，某些树木在冬季需低温以进入休眠状态，而在春季又需适中的气温来激活休眠的结束。这些不同影响相互叠加，使得能够体现气象要素综合状况的指标，其指示作用更为显著。
因此，在分析气象因子对各种物种及不同区域的影响时，我们必须摒弃那种简单且混乱的关联性分析方式，转而进行针对不同物种和区域的差异化综合研究，从而揭示出其中的共性特征。
花粉的关键指标会受到观测环境的多重影响。首先，观测点与花粉排放源的距离越近，相应的花粉浓度就会相应增加；反之，距离越远，花粉浓度则会降低。其次，观测点周围的植被覆盖范围对花粉浓度的高低也有决定性作用。此外，观测点周边植被的种类分布差异也会对花粉浓度产生显著的影响。最终，观察到的环境因素对高度的反应呈现出差异：在采样点高度小于10米的情况下，随着高度降低，空气中的花粉含量相应增加，这主要是因为低空区域包含了较多周边花粉来源的信息；然而，当高度超过10米时，高度对花粉含量的影响变得不明显，而且不同高度的花粉来源比例也相对稳定。除了直接的实地观测，大规模田间试验以及利用城市建设信息进行的模拟研究也得出了一致的结论。若要测定特定区域的背景花粉浓度，必须将采集设备安置在10米以上的位置。
高分卫星的遥感技术在该领域得到了应用，并有效地阐明了植被覆盖情况如何作用于花粉浓度，同时较为精确地预估了花粉的总数。然而，部分学者提出，植被状况的影响存在一定的不可确定性：树木的冠层状况对0.5公里半径内的花粉浓度有显著作用，而城市整体冠层体积与花粉浓度之间并无直接关联。
前者与大众普遍看法较为契合，而后者在机理层面给出了以下阐述：树木之间距离极近时，密集且相互重叠的树冠会导致花朵的繁茂程度下降，进而减少花粉的产出，使得多棵树的花粉总量反而不如一棵树。鉴于此，有必要进行更多研究，以明确不同遥感数据的适用范围，并对多因素的综合影响进行评估。
花粉关键要素的预测研究
对花粉症防治工作至关重要的是对未来花粉分布情况的预测，其中，前面提到的花粉季历便是此类预测方法的一种。然而，由于该方法未纳入气象相关数据等因素，其预测的精确度存在不足。目前，广泛采用的预测手段主要包括以下四种类型。
统计模型在预测花粉关键指标方面得到了广泛运用，并且其在时间序列和空间分布预测方面的准确率是可接受的。
近年来，研究人员主要从3方面开展工作以提高预测效果。
在构建模型之前，需对数据进行标准化处理以及进行人工筛选等前期准备工作。这样的操作有助于提高模型的整体准确性，然而，它也可能对离散值的预测能力产生一定程度的负面影响。
采用非线性模型来阐释变量之间的繁复联系。研究显示，无论是纯粹的非线性模型，还是结合了线性函数的复合算法，它们的预测效果都显著超越了简单的线性模型。
增强自变量所携带的数据，例如把早期花粉密度、发育天数、累积温度等反映植物生长阶段的指标纳入模型，以此提升其理论价值。此外，部分研究者还深入分析，将注意力集中于影响花粉产出量的雄蕊数目、冠层表面积等关键因素，首先利用气象因素预测植物花粉产量，随后再对空气中花粉浓度进行预测。此类方法往往忽视了对局部风场效应的考量，所以必须对湍流等因素进行更深入的考虑，以便增强其应用效果。
机器学习算法与统计模型有相似之处，它们都将自变量与因变量之间的联系视为一个“黑匣子”，然而，机器学习算法的准确率往往更高。近期的研究发现，复杂模型在预测方面的精度通常优于简单模型，而且，最优算法的选择还会因变量而异，因此，多次训练是必要的。经过多次训练，计算所需时间会相应增长，因此研究团队采取了一系列措施来优化模型和样本，包括调整核函数、按比例挑选训练数据以及评估自变量的作用。经过这些优化，算法和样本不仅能够减少计算所需的时间，而且还能提高预测的准确性。
在挑选训练样本的环节中，研究者们注意到，除了那些如生长日数、花粉积累量、累计生长天数等反映植物生理状况的关键指标权重较大之外，地表反射率、土壤温度、臭氧总量等在传统统计模型中不易纳入的变量，同样展现出了显著的影响力。此外，即便是常规气象数据，也能被雷达探测信息所取代。此外，植物在各个生长时期对周围环境的适应性变化也得到了更深入的阐释；例如，湿度的累积效应可能比降水的累积效应更为明显，这是因为前者有助于植物的生长发育。
然而，机器学习在预测花粉关键要素方面尚有局限，目前主要聚焦于极值预测，根本原因在于极值样本数量有限，这影响了模型的训练效能——从而突显了高分辨率和长序列花粉监测数据的重要性。
研究结果显示，运用气温强制因素或累积制冷需求量构建的物候学模型，对于花粉季节起始时间的预测效果较为理想；通常情况下，预测值与真实值的差异不会超过5天。
然而，物候模型的预测仍存在一些缺陷。首先，仅以气温变化为驱动的物候模型在预测花粉季节的结束时间上表现不佳。其次，这一问题可以通过加入光周期等其他因素来得到改善。为确保统计数据的一致性，花粉季节的起始（结束）时间通常被认定是全年花粉总量达到1%（99%）或2.5%（97.5%）的那个时刻，而不是授粉季节的起始（结束）时刻。这一做法导致花粉季节与授粉季节不完全重合，进而可能引发模型在预测花粉季节开始时间上出现延迟，或者浓度峰值期与植物盛花期不吻合等问题。最终，鉴于物候模型难以全面考量花粉的远程传播，其作用往往未能得到充分的重视。
在没有明显本地产生源的情况下，花粉的远距离传播成为了高浓度花粉的主要来源。这些来自外部来源的花粉不仅会提升过敏原的浓度，而且会延长过敏原在环境中的存在时间，从而加剧过敏症状。颗粒物传输模型是分析这一过程的一个有效方法。
花粉颗粒因其粒径较大且不参与化学反应等特点，使得在开展相关研究时，必须对通用模型进行相应的优化。目前，这一改进工作主要聚焦于两个方面：一方面是对传输过程的调整，具体包括将湍流通量、对流速度等虽不常用但对花粉颗粒影响显著的因子纳入模型之中；另一方面，部分学者尝试采用集合模式进行预测，并已证实这种方法能在一定程度上削弱异常值对结果的影响。
另一种优化策略涉及对参数化模型进行优化调整。鉴于花粉释放源的特性存在显著差异，传统的数据融合技术并不适合用于花粉浓度模拟，因此必须对其作出改进。研究显示，在模型中融入实时花粉数据能够显著提升模拟效果，甚至有可能将模型性能提升至原来的两倍。获取实时花粉信息，除了通过常规的观测手段以外，利用神经网络算法以及卫星遥感技术计算得出的数据，同样被证实具有很高的准确性。
此外，鉴于花粉在各类地形中的传播能力各有不同，因此在复杂地形中的模拟结果往往不尽如人意；在低分辨率模式下，可能会出现数据失真的情况；即便是在高分辨率模式下，高海拔区域也可能存在较大的系统误差。因此，最理想的办法还是将实测数据与模拟结果相结合，对数据进行必要的修正。
花粉监测技术的革新
花粉的鉴定与数量统计对操作者有着较高的技术标准，这一过程同样耗时较长，使得数据的实时更新变得困难，进而成为后续研究进展的阻碍。为了克服这一难题，科研人员致力于开发自动监测装置，并在此领域取得了显著的进步。
目前，全球范围内获得同行认可的四种花粉监测设备依次为：日本大和公司的KH-3000型号、德国HelmutHund公司的BAA500型号、瑞士Plair公司的PA-300型号以及瑞士SwisensAG公司的Poleno型号（尚未投入商业化运营）。其中，后三种设备不仅能够统计花粉数量，还能完成花粉种类的识别任务。在分类准确率方面，BAA500型号的表现（达到90%）略胜一筹，而PA-300型号的准确率则为80%。
借助先进的自动观测工具，研究人员进行了多项探究活动：在德国巴伐利亚州，通过部署多台BAA500型号的设备，成功构建了一个全面自动化的花粉监测网络，并将该区域划分为三大花粉区域及八个次级区域；Chappuis及其团队运用PA-300型号的设备，有力地证明了精确采样（按小时监测浓度）的必要性。此外，该自动监测设备具备特有的实时数据传输功能，并且已成功与移动互联网实现连接，从而满足了用户通过手机应用程序实时查询花粉信息的迫切需求。
除了上述自动监测设备，部分研究者还尝试运用其他手段来辨别花粉类型。例如，Klimczak等人提出，可以通过分析花粉提取物的核磁共振波谱来对其进行分类和计数，其识别的准确率大约在90%上下；而Sassen等人则指出，花粉表面的凸起裂片赋予了其独特的去极化特性，这种特性可以通过配备去极化光谱功能的激光雷达技术来实现识别。
2013年，Sassen的理论得到了证实：Noh等人首次运用激光雷达技术观测到了花粉的光学特性，并测得每立方米空气中高达近3000粒的花粉浓度。随后，研究者们纷纷采用激光雷达技术来识别花粉颗粒，并计算出了它们的光学厚度。然而，目前这种方法能够准确识别的花粉种类数量仍然相对有限。
近年来，花粉采样技术也取得了显著进展：Miki等人对各类采样器的采样效率进行了评估，并基于花粉颗粒浓度的连续性方程及碰撞理论，构建了新的采样效率模型；Gharbi等人为了解决传统花粉采集胶带中常用粘合剂含有四氯化碳所导致的高致癌风险，研发了新型的黏合剂；Weger等人为了减少采样场所的限制，开发了一款便携式的花粉采样器；Šikoparija等人通过实验验证，对于逐时花粉浓度的监测，采用14次以上的间歇性采样就能替代连续采样，从而减少悬浮颗粒对采样介质的潜在不良影响。
不足与展望
花粉监测数据的分析研究已经实现了显著的进步，然而，鉴于其作为一个新兴的研究领域，目前的研究成果不可避免地存在一些局限，这些问题主要集中在两个方面。
观测体系的标准化尚未形成，这一现状主要体现在观测设备自动化水平不高、观测标准缺乏统一性。高价的自动化监测设备难以普及，这不仅限制了数据的收集与处理，还影响了信息传递的速度，成为阻碍学科进步的关键因素。此外，即便采用传统的采样手段，依旧涵盖了多样的采样观念和器具。尽管这些不同的采样方式所获得的成果在相关性上得到了验证，一致性较高，但它们却难以形成统一的标准数据集，这无疑对分析结果的全面性产生了影响。
2）存在数据壁垒。该领域的研究与环保科学、卫星图像监测、城市规划等多个学科紧密相连，为了推进深入研究，必须实现信息的广泛交流。然而，目前面临显著的数据隔阂问题，这主要源于三个方面：首先，缺少经济高效的自监测设备；其次，长期公益资金支持不足，导致研究人员不愿意无偿提供监测数据；最后，政策限制使得病例信息等关键数据难以共享。
此外，与欧洲那些发展较为成熟的国家相比kaiyun全站网页版登录，我国在该领域的研究尚存在若干不足之处。
研究周期较短，探究深度有限。在我国，现有研究往往聚焦于五年或更短的时间范围内，且常常伴随科研项目结束而观测工作也随之停止，这一现象使得原创性研究数量相对较少。
我国在该领域内缺乏专注于此的高品质学术期刊。通过以“airborne pollen”及“气传花粉”作为关键词，在Web of Science数据库和知网中进行检索，并将论文发表时间范围限定在2016至2020年间，结果显示，Web of Science数据库中可查找到639篇相关论文，而知网数据库中则有56篇，两者之间的数量差异显著。此外，还有相当一部分英文论文是来自我国学者的研究成果。也就是说，国内的研究人员更偏爱在国际期刊上发布他们的研究成果。这一趋势不仅与职称晋升、奖励评估体系对SCI论文的重视程度密切相关，而且很大程度上是因为国内缺乏在该领域内享有盛誉的期刊，以及缺乏可靠的学术交流平台。
针对上述不足，应从如下方面开展进一步工作。
构建一个综合性的观测标准体系。这项任务需从两个维度并行推进，首先，研发经济实惠的自动观测工具，以解决观测点分布稀疏的问题；其次，借助现有的采样设施，拓宽符合观测要求的花粉种类，并确保与自动观测设备顺利衔接。
借助技术创新突破数据障碍：自动化监控系统节省的人力资源，不仅能在一定程度上补偿公益资金的投入，还能为后续研究提供更广阔的助力。面对难以获取的病例资料，我们能够充分运用智能设备与互联网技术，在确保患者隐私不受侵犯的前提下，搜集人群的整体数据。
国内观测数据序列不足，需在机制上推动科研与业务机构合作，以实现资源互惠和解决人员、场地等一连串难题；同时，技术上要着力研发自主知识产权的自动观测仪器，降低技术准入门槛，并设立各地花粉观测规范，形成统一的观测网络。
一系列“破四唯”政策的实施以及高水准科技期刊分级试点的深入开展，使得国内学者在国外期刊发表论文的趋势有望得到一定程度的减缓。然而，鉴于国内学者交流需求，仍需着力构建高水平的期刊平台。
论文作者：尹炤寅，刘燕，党冰，乔媛，张丰瑶，刘丹，欧阳昱晖
作者简介：尹炤寅，任职于北京城市气象研究院及北京市气象服务中心，担任高级工程师一职，专注于气象与环境对人类健康交叉影响的研究领域；欧阳昱晖（为本篇论文的通信作者），供职于首都医科大学附属北京同仁医院，是一名主任医师，其研究重点在于耳鼻咽喉科疾病以及鼻炎等相关病症。
