近日，我校统计学院应用数理统计科研团队教师李俊明、韩秀兰和研究生王思贤在大气科学和环境科学领域顶级SCI期刊《Environment International》（影响因子IF：7.297）发表研究论文“Globally analysing spatiotemporal trends of anthropogenic PM2.5 concentration and population's PM2.5 exposure from 1998 to 2016”。这是“改革创新 奋发有为”对标一流，实现我校学科团队建设重要标志性成果产出取得的重要突破。

论文首次提出了一种贝叶斯时空层次分段回归模型（BSTHPRM），该模型在考虑时空相关性的基础上实现了自适应探测局部变化趋势转折点，并可将不同尺度耦合的复杂时空过程分解为总体空间过程、总体时间过程和时空交互过程，可精细分析时空演化过程中的局部非线性变化趋势。文章基于遥感反演的1998-2016年全球大陆PM2.5年均浓度数据，首次分析了全球大陆由人类活动导致的PM2.5污染及对应人口暴露风险的时空演化规律，并将中国相应问题置于全球视野中进行分析，提供了一系列系统、深入的科学论据，为空气污染治理的全球性合作政策制定提供了重要参考。（统计学院供稿）

论文信息：Li, J.^*, X. Han^*, M. Jin, X. Zhang and S. Wang. "Globally analysing spatiotemporal trends of anthropogenic PM2.5 concentration and population's PM2.5 exposure from 1998 to 2016." Environment International.2019.128: 46-62.

全文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016041201833037X