中山大学劳动卫生与环境卫生学考博初试主要考察考生对劳动卫生学、环境卫生学及相关交叉学科的理论知识掌握程度、科研能力以及解决实际问题的潜力。考试科目通常包括《劳动卫生学理论与应用》《环境卫生学前沿与案例分析》以及《科研设计与论文写作》三部分，总分100分，其中理论部分占比70%，科研与写作占30%。近五年真题分析显示，劳动卫生学中职业危害因素识别与防控（约20%）、职业流行病学方法（15%）和环境风险评估模型（18%）为高频考点；环境卫生学部分侧重大气污染健康效应（12%）、水环境微生物毒理（10%）及生态修复技术（15%）。

考生需重点突破以下备考方向：一是构建"三维度知识框架"，纵向梳理劳动卫生学从职业危害识别（如化学毒理、物理因素）到防控技术（工程控制、个体防护）的完整链条，横向拓展环境卫生学中大气-水-土壤多介质联动效应研究，纵深融入人工智能、大数据等新技术在环境健康领域的应用案例。二是强化科研方法论训练，针对《科研设计与论文写作》科目，需掌握Meta分析、生存分析等高级统计方法，并熟练运用STIRPAT模型、环境健康风险矩阵等工具。建议参考《职业卫生与职业医学》（第8版）作为核心理论教材，结合《Environmental Health Perspectives》近三年发表的PM2.5健康效应研究论文进行案例学习。

备考策略上应实施"四阶段递进法"：第一阶段（1-2个月）完成教材精读与知识图谱构建，建立职业危害分类数据库（如化学毒理物质CAS号对照表、物理因素强度分级标准）；第二阶段（3-4个月）开展专题研究，例如针对珠三角制造业集群进行职业尘肺病流行病学模型构建，或对珠江口微塑料污染进行暴露评估；第三阶段（5-6个月）进行模拟答辩训练，重点演练职业卫生标准修订建议、环境健康政策白皮书撰写等实务题型；第四阶段（7-8个月）进行真题深度解析，近五年已出现3次关于"新职业（如外卖骑手）职业伤害防控"的论述题，需提前准备相关法规修订建议和干预措施。

值得关注的是，2023年新增"环境健康大数据分析"科目，要求考生运用Python进行环境监测数据的清洗与可视化呈现。建议考生掌握Pandas、Matplotlib等工具，并模拟处理中山大学环境学院公开的珠江口水质监测数据库。同时需关注《职业病防治法》修订动态，2024年新规将生物安全纳入劳动卫生范畴，需重点研究实验室生物危害分级标准（BSL-2/BSL-3）与防控技术。最后，建议联系中山三院职业健康科或环境学院李某某教授团队进行课题预研，其团队近三年承担了国家重点研发计划"职业卫生智能监测"项目，相关成果已发表于《职业医学》2023年第4期。