PM2.5空气污染，人口暴露于超过世卫组织临时目标1值（占总人口百分比）

PM2.5 pollution, population exposed to levels exceeding WHO Interim Target-1 value (% of total)

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指标代码：EN.ATM.PM25.MC.T1.ZS所属主题：环境：排放Environment: Emissions

2017最新有效年份

186最新年份有值国家

265历史上有数据经济体

87%总体缺失率

指标解释

World Bank official description / 世界银行官方说明

Percent of population exposed to ambient concentrations of PM2.5 that exceed the World Health Organization (WHO) Interim Target 1 (IT-1) is defined as the portion of a country’s population living in places where mean annual concentrations of PM2.5 are greater than 35 micrograms per cubic meter. The Air Quality Guideline (AQG) of 10 micrograms per cubic meter is recommended by the WHO as the lower end of the range of concentrations over which adverse health effects due to PM2.5 exposure have been observed.

可供参考的中文翻译：暴露于环境中PM2.5浓度超过世界卫生组织（WHO）临时目标1（IT-1）的入口比例定义为该国居住在年均PM2.5浓度大于35微克/立方米的地区的人口比例。WHO建议的空气质量准则（AQG）值为10微克/立方米，这是观察到PM2.5暴露不良健康影响浓度范围的低端。

数据口径与风险提示

数据为年度均值，未反映短期高浓度事件或季节性波动
35微克/立方米为WHO多级标准的最低档，低于该值不代表无健康风险
人口暴露比例受人口分布与空气监测站点覆盖度影响，农村地区数据可能不足
城市扩张可能导致人口分布变化，进而影响暴露比例计算
该指标衡量的是人口覆盖比例而非绝对人数，与实际受影响人数需区分
空气监测网络密度和数据质量因国家而异，跨国比较需谨慎
部分国家数据缺失或使用替代监测方法，可能影响趋势准确性
该指标为比例指标，高比例不等同于绝对健康风险更高，需结合人口规模判断

中国趋势

趋势解读

中国该指标在1990年代基本保持稳定，约91%人口暴露于超过WHO临时目标1的PM2.5浓度环境。2000年代初期起持续攀升，于2011年前后达到约95.4%的历史峰值。2012年后出现显著下降趋势，到2017年降至约81.2%，较1990年下降约9.5个百分点。整体呈现先升后降的倒V型走势，下降阶段集中在2012至2017年，2012至2017年间下降幅度约10.4个百分点。由于数据仅覆盖1990至2017年，更早时期趋势无法得知，且世界数据缺失导致无法进行跨国同期对比。

1990年中国约90.8%人口暴露于超标环境
2011年达到峰值约95.4%，为数据期内最高点
2017年降至约81.2%，较峰值下降约14.2个百分点
1990至2017年整体下降约9.5个百分点
2012至2017年间变化幅度最大，合计下降约14.2个百分点
数据覆盖1990至2017年共12个时间点
数据始于1990年，1990年之前的趋势无法知晓
仅覆盖1990至2017年，后续年份数据未提供

全球趋势

趋势解读

世界层面数据缺失，无法计算该时期的世界趋势和变化幅度。排名快照显示截至2017年，全球仍有相当数量国家/地区接近100%人口暴露于超标环境，主要集中在中东和非洲地区。由于缺乏全球聚合数据，世界平均变化轨迹和各国差异程度无法从本指标直接获知。

世界层面无聚合数据，趋势无法呈现
2017年排名快照显示多个国家达到或接近100%
全球数据缺失导致无法进行中国与世界的趋势对比
排名数据仅反映某一时间点，无法揭示变化方向
中高收入国家或地区的暴露比例变化无法从本指标获知

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	-	环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。
1970-1979	-	-	环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。
1980-1989	-	-	环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。
1990-1999	1.0x	-	该时期中国暴露比例几乎无变化（倍数约为1.0），可能表明供需结构相对平衡——排放增长与人口城镇化的抵消效应维持了暴露比例的稳定。需要结合同期的能源消费结构变化和城镇化速度进一步验证。
2000-2009	1.0x	-	该时期倍数略大于1（约为1.02），暴露比例轻微上升，可能反映工业化和城镇化加速导致排放增量超过人口分布变化的抵消作用，分子（暴露人口）的增速略快于分母（总人口）的增速。需要结合同期的机动车保有量增长和工业结构变化进行机制检验。
2010-2019	0.9x	-	该时期倍数明显小于1（约为0.86），暴露比例下降约14%，可能反映排放控制政策（而非人口转移）发挥了主导作用——污染源减排使分母（达标人口）相对扩大。需要结合同期能源结构转型、排放强度下降或监测标准调整等变量进行稳健性验证。
2020-2029	-	-	环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。

2017 年全部国家排名

排名已尽量排除 World、地区组和收入组，仅保留国家参与比较。排名高低应结合指标口径解释。

排名	国家	代码	数值
1	Bahrain 巴林	BHR	100.0
2	Burundi 布隆迪	BDI	100.0
3	Cameroon 喀麦隆	CMR	100.0
4	Central African Republic 中非共和国	CAF	100.0
5	Chad 乍得	TCD	100.0
6	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	100.0
7	Djibouti 吉布提	DJI	100.0
8	Eritrea 厄立特里亚	ERI	100.0
9	Iraq 伊拉克	IRQ	100.0
10	Libya 利比亚	LBY	100.0
11	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	100.0
12	Niger 尼日尔	NER	100.0
13	Qatar 卡塔尔	QAT	100.0
14	Rwanda 卢旺达	RWA	100.0
15	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	100.0
16	South Sudan 南苏丹	SSD	100.0
17	Sudan 苏丹	SDN	100.0
18	Uganda 乌干达	UGA	100.0
19	Yemen, Rep. 也门	YEM	100.0
20	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	100.0
21	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	100.0
22	Gabon 加蓬	GAB	100.0
23	Nepal 尼泊尔	NPL	100.0
24	Bangladesh 孟加拉国	BGD	100.0
25	Kuwait 科威特	KWT	99.9
26	Afghanistan 阿富汗	AFG	99.7
27	Pakistan 巴基斯坦	PAK	99.6
28	Oman 阿曼	OMN	98.9
29	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	98.3
30	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	94.4
31	Turkiye 土耳其	TUR	91.6
32	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	89.6
33	Nigeria 尼日利亚	NGA	85.5
34	India 印度	IND	84.8
35	Algeria 阿尔及利亚	DZA	84.4
36	Senegal 塞内加尔	SEN	83.8
37	China 中国	CHN	81.2
38	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	80.0
39	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	77.0
40	Tunisia 突尼斯	TUN	77.0
41	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	69.8
42	Mali 马里	MLI	64.2
43	Mongolia 蒙古	MNG	63.3
44	Bhutan 不丹	BTN	54.9
45	Togo 多哥	TGO	51.9
46	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	49.6
47	Benin 贝宁	BEN	45.2
48	Ghana 加纳	GHA	45.1
49	Myanmar 缅甸	MMR	42.9
50	Viet Nam 越南	VNM	34.5
51	Armenia 亚美尼亚	ARM	34.3
52	Cabo Verde 佛得角	CPV	30.0
53	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	29.7
54	Angola 安哥拉	AGO	23.9
55	Morocco 摩洛哥	MAR	21.9
56	North Macedonia 北马其顿	MKD	21.2
57	Kenya 肯尼亚	KEN	20.8
58	Jordan 约旦	JOR	19.8
59	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	19.7
60	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	19.3
61	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	19.3
62	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	18.0
63	Gambia, The 冈比亚	GMB	17.2
64	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	13.4
65	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	12.6
66	Peru 秘鲁	PER	11.7
67	South Africa 南非	ZAF	6.24
68	Israel 以色列	ISR	6.07
69	Lao PDR 老挝	LAO	4.10
70	Thailand 泰国	THA	3.15
71	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	2.77
72	Brazil 巴西	BRA	2.02
73	Belarus 白俄罗斯	BLR	1.85
74	Mexico 墨西哥	MEX	1.59
75	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	1.25
76	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	0.81
77	Russian Federation 俄罗斯	RUS	0.79
78	Indonesia 印度尼西亚	IDN	0.59
79	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	0.56
80	Poland 波兰	POL	0.39
81	Chile 智利	CHL	0.29
82	Montenegro 黑山	MNE	0.26
83	Serbia 塞尔维亚	SRB	0.24
84	Georgia 格鲁吉亚	GEO	0.17
85	Lesotho 莱索托	LSO	0.14
86	Greece 希腊	GRC	0.12
87	Bulgaria 保加利亚	BGR	0.11
88	Argentina 阿根廷	ARG	0.06
89	United States 美国	USA	0.02
90	Zambia 赞比亚	ZMB	0.01
91	Lebanon 黎巴嫩	LBN	0.00
92	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	0.00
93	Andorra 安道尔	AND	0.00
94	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	0.00
95	Australia 澳大利亚	AUS	0.00
96	Austria 奥地利	AUT	0.00
97	Bahamas, The 巴哈马	BHS	0.00
98	Barbados 巴巴多斯	BRB	0.00
99	Belgium 比利时	BEL	0.00
100	Belize 伯利兹	BLZ	0.00
101	Bolivia 玻利维亚	BOL	0.00
102	Botswana 博茨瓦纳	BWA	0.00
103	Brunei Darussalam 文莱	BRN	0.00
104	Cambodia 柬埔寨	KHM	0.00
105	Canada 加拿大	CAN	0.00
106	Colombia 哥伦比亚	COL	0.00
107	Comoros 科摩罗	COM	0.00
108	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	0.00
109	Croatia 克罗地亚	HRV	0.00
110	Cuba 古巴	CUB	0.00
111	Cyprus 塞浦路斯	CYP	0.00
112	Czechia 捷克	CZE	0.00
113	Denmark 丹麦	DNK	0.00
114	Dominica 多米尼克	DMA	0.00
115	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	0.00
116	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	0.00
117	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	0.00
118	Estonia 爱沙尼亚	EST	0.00
119	Eswatini 斯威士兰	SWZ	0.00
120	Fiji 斐济	FJI	0.00
121	Finland 芬兰	FIN	0.00
122	France 法国	FRA	0.00
123	Germany 德国	DEU	0.00
124	Grenada 格林纳达	GRD	0.00
125	Guatemala 危地马拉	GTM	0.00
126	Guinea 几内亚	GIN	0.00
127	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	0.00
128	Guyana 圭亚那	GUY	0.00
129	Haiti 海地	HTI	0.00
130	Honduras 洪都拉斯	HND	0.00
131	Hungary 匈牙利	HUN	0.00
132	Iceland 冰岛	ISL	0.00
133	Ireland 爱尔兰	IRL	0.00
134	Italy 意大利	ITA	0.00
135	Jamaica 牙买加	JAM	0.00
136	Japan 日本	JPN	0.00
137	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	0.00
138	Kiribati 基里巴斯	KIR	0.00
139	Korea, Rep. 韩国	KOR	0.00
140	Latvia 拉脱维亚	LVA	0.00
141	Liberia 利比里亚	LBR	0.00
142	Lithuania 立陶宛	LTU	0.00
143	Luxembourg 卢森堡	LUX	0.00
144	Madagascar 马达加斯加	MDG	0.00
145	Malawi 马拉维	MWI	0.00
146	Malaysia 马来西亚	MYS	0.00
147	Maldives 马尔代夫	MDV	0.00
148	Malta 马耳他	MLT	0.00
149	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	0.00
150	Mauritius 毛里求斯	MUS	0.00
151	Micronesia, Fed. Sts. 密克罗尼西亚	FSM	0.00
152	Moldova 摩尔多瓦	MDA	0.00
153	Mozambique 莫桑比克	MOZ	0.00
154	Namibia 纳米比亚	NAM	0.00
155	Netherlands 荷兰	NLD	0.00
156	New Zealand 新西兰	NZL	0.00
157	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	0.00
158	Norway 挪威	NOR	0.00
159	Panama 巴拿马	PAN	0.00
160	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	0.00
161	Paraguay 巴拉圭	PRY	0.00
162	Philippines 菲律宾	PHL	0.00
163	Portugal 葡萄牙	PRT	0.00
164	Romania 罗马尼亚	ROU	0.00
165	Samoa 萨摩亚	WSM	0.00
166	Seychelles 塞舌尔	SYC	0.00
167	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	0.00
168	Singapore 新加坡	SGP	0.00
169	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	0.00
170	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	0.00
171	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	0.00
172	Spain 西班牙	ESP	0.00
173	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	0.00
174	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	0.00
175	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	0.00
176	Suriname 苏里南	SUR	0.00
177	Sweden 瑞典	SWE	0.00
178	Switzerland 瑞士	CHE	0.00
179	Timor-Leste 东帝汶	TLS	0.00
180	Tonga 汤加	TON	0.00
181	Ukraine 乌克兰	UKR	0.00
182	United Kingdom 英国	GBR	0.00
183	Uruguay 乌拉圭	URY	0.00
184	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	0.00
185	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	0.00
186	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	0.00

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

更高的比例意味着更大比例的人口居住在年均PM2.5浓度超过35微克/立方米的环境中，暴露于该污染水平的健康风险相对较高。数值接近100%表明该国大部分人口长期处于超出WHO最低健康保护标准的空气污染环境中。

数值较低通常意味着什么

更低的比例表示较少人口暴露于超过WHO临时目标1的环境，可能反映空气质量改善、污染源减排政策奏效，或人口分布向低污染区域转移。但需注意低比例可能仅表示监测站点覆盖有限，而非实际空气质量良好。