北京市气温与黑碳和PM2.5对疾病死亡影响的交互效应

通过收集北京市2010~2016年逐日呼吸和心脑血管疾病死亡数据、污染物（BC、PM_2.5、SO₂、O₃和NO₂）日均浓度资料以及同期的气象资料,采用广义相加模型（GAMs）中的主效应模型、非参数二元响应模型和温度分层模型探讨了北京市气温、PM_2.5和BC单效应,以及气温与PM_2.5和BC交互作用分别对呼吸和心脑血管疾病死亡人数的影响.单效应分析结果表明,气温与两种疾病死亡人数的累计暴露-反应关系均呈“J”型分布特征,最适温度为24℃;累计滞后一天情况下PM_2.5和BC的健康效应均最显著,此时PM_2.5和BC浓度每升高四分位间距（IQR）,呼吸系统疾病死亡人数超额增加百分比（ER）分别为2.21%和1.80%,心脑血管疾病死亡人数ER分别为2.02%和1.48%.交互作用的研究结果表明,高温与高浓度的PM_2.5（或BC）对疾病死亡的影响存在协同效应,且高温条件下BC对疾病死亡影响的健康风险大于PM_2.5,当气温大于24℃时,BC和PM_2.5浓度每升高IQR对应的呼吸系统疾病死亡人数ER分别为6.22%和6.17%,心脑血管疾病死亡人数ER分别为5.01%和3.97%.虽然BC只占PM_2.5的一部分,但BC对人群健康的影响不容忽视,应该引起足够的重视.     

成都市气温与PM2.5和O3交互作用对疾病死亡人数的影响研究

利用成都市2014~2016年逐日呼吸系统疾病和心脑血管疾病死亡资料、同期气象资料和PM_2.5日均浓度和每日臭氧最大8h平均浓度（O₃）资料,采用分布滞后模型以及广义相加模型中的独立效应模型、非参数二元响应模型和温度分层模型探究了成都市气温、PM_2.5和O₃单效应,以及气温与PM_2.5（或O₃）交互作用对当地呼吸和心脑血管疾病死亡人数的影响.单效应分析结果表明,气温与两种疾病死亡人数的累计暴露-反应关系均呈反“J”型分布,最适温度在22.2℃,该温度对应的疾病死亡人数最少;累积滞后1d的PM_2.5（或O₃）对应的健康风险最大,此时,PM_2.5和O₃浓度每升高10μg/m³,呼吸系统疾病死亡风险分别增加0.58%和0.54%,心脑血管疾病死亡风险分别增加0.35%和0.66%.分季节研究结果表明,PM_2.5对两种疾病死亡影响的健康风险冬季最高,而O₃的健康风险在秋季最显著.交互作用的研究结果表明,高温与高浓度的PM_2.5（或O₃）对疾病死亡的影响存在协同放大效应,当气温高于22.2℃时,PM_2.5和O₃浓度每升高10μg/m³,对应的呼吸系统疾病死亡风险分别增加2.30%和1.14%,心脑血管疾病死亡风险分别增加1.09%和1.03%.研究结果提示O₃对人群健康的影响也不容忽视,应该引起足够的重视.     

臭氧和PM2.5对慢阻肺死亡影响及气温修饰效应

采用广义相加模型评估臭氧和细颗粒物（PM_2.5）暴露对2008~2017年上海浦东居民慢性阻塞性肺疾病（COPD）死亡的超额危险度（ER）和寿命损失年（YLL）的影响.结果表明：臭氧污染集中在4~6月,PM_2.5污染集中在12月、1~2月,10a间臭氧浓度逐年增加,PM_2.5有小幅下降;在最大滞后效应下,臭氧每增加10μg/m³,ER和YLL分别为1.34%（95% CI：0.57%~2.12%）和54.98（95% CI：16.36~106.41）人·a;PM_2.5每增加10μg/m³,两者分别为2.66%（95% CI：1.54%~3.79%）和130.92（95% CI：42.47~274.28）人·a;臭氧对男性和<85岁人群影响显著,PM_2.5对女性和³85岁人群影响显著;暖季时臭氧暴露相关的COPD死亡风险更高,冷季时PM_2.5暴露相关的COPD死亡风险更高.臭氧和PM_2.5致COPD死亡的影响可能因气温水平而异.     

兰州市空气污染对儿童呼吸疾病的影响

探讨兰州市空气污染对不同性别和年龄的儿童呼吸疾病就诊人数的影响以及季节性变化.通过收集2013~2017年兰州市空气污染物PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和O₃8h浓度数据、气象数据及3家三甲医院儿童呼吸疾病门诊资料,采用广义相加模型（GAM）控制星期几效应、气象因素、假期效应等混杂因素,分析空气污染物浓度与儿童呼吸系统疾病日门诊量的关系及滞后效应.研究期间,兰州市3家三甲医院儿童呼吸系统疾病日门诊量平均为387人次,范围1~1413人次.单污染物模型结果显示,PM_2.5、NO₂、SO₂、CO均在累积滞后一天（lag01）时效应量达到最大值,其浓度每增加10μg/m³（CO单位为1mg/m³）,儿童呼吸系统疾病就诊人次的超额危险度（ER）及95%可信区间（95% CI）分别为0.245%（95% CI：0.127%~0.363%）,0.568%（95% CI：0.327%~0.808%）,1.661%（95% CI：1.022%~2.302%）,2.245%（95% CI：1.610%~2.883%）;PM₁₀和O₃8h在各滞后天数均无统计学意义.对不同性别、年龄、季节分析发现,性别分层中PM_2.5对女童的影响略高于男童,NO₂、SO₂和CO的影响男童略高于女童;年龄分层发现PM_2.5、NO₂和CO的影响6~14岁组大于0~5岁组,SO₂的影响0~5岁组大于6~14岁组;季节分层中PM_2.5、NO₂、SO₂和CO对门诊量的影响只在冬季有意义,PM₁₀和O₃8h在各个季节均无意义.双污染物模型结果显示,分别调整其他5种污染物后,PM₁₀和O₃8h对儿童呼吸系统疾病门诊量的增加均无统计学意义;调整PM₁₀和O₃8h后,其他污染物呼吸系统疾病门诊量的增加均有统计学意义.兰州空气污染物（PM_2.5、NO₂、SO₂、CO）与呼吸系统疾病门诊量密切相关,并且SO₂和CO浓度增加更易增加儿童呼吸系统疾病的发病风险.性别、年龄和季节对空气污染物和呼吸系统疾病门诊就诊人次的关系有影响.     

人群的自然和社会属性分类下PM2.5对心血管疾病的影响

为了研究人群在自然属性和社会属性分类下的效应修饰作用,利用2005~2011年北京市大气PM_2.5日均浓度、气象要素及循环系统疾病每日死亡人数数据,根据不同年龄、性别及学历将人群分组,采用时间序列的半参数广义相加模型（GAM）,定量评价大气PM_2.5对居民循环系统疾病死亡人数的影响.单污染物模型和多污染物模型结果表明,PM_2.5为影响循环系统疾病每日死亡人数的主要大气污染物.北京市空气中PM_2.5的浓度每增加10μg/m³,循环系统疾病总死亡人数增加0.50%（95% CI：0.36,0.63）.不同人群的易感程度不同,各人群死亡人数的增加范围为0.23~0.71%,女性、60~74岁人群、文盲人群的健康风险相对较高.在文盲人群中,老年（60+）女性占比为66.2%,为了分离社会属性人群分类中可能存在的自然属性因素干扰,本文去除其中老年、女性这两个混杂因素的影响,文盲人群健康风险仍然大于较高学历的人群.年龄和性别因素叠加在学历因素上,可能加大低学历人群的健康风险,对于这部分叠加了自然因素和社会因素双重敏感性的人群应给与重点关注.     

沈阳市PM2.5离子成分对呼吸疾病门诊数影响研究

采用时间序列的半参数广义相加模型,在控制了长期趋势、"星期几效应"和气象因素等混杂因素的基础上,分析沈阳市大气污染物及PM_2.5中水溶性离子对呼吸系统疾病门诊就诊人数的影响,并按性别和年龄分层建模.结果表明：PM_2.5及其各离子成分与呼吸系统疾病门诊人数之间存在关联,并有明显的滞后效应.受冬季供暖燃煤排放影响,PM_2.5、NO₃^-和NH₄⁺呈显著关联,在滞后累积2d后风险最大.最佳滞后时间下,PM_2.5的浓度每增加10µg/m³,对应呼吸系统疾病日门诊就诊人数增加百分比（ER）为1.31%（95% CI：1.2%~1.43%）;离子成分SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺、Cl^-、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺和Na⁺的浓度每增加1个4分位间距（IQR）,对应的呼吸系统疾病日门诊就诊人数增加百分比（ER）分别为3.22%（95% CI：2.81%~3.62%）、4.67%（95% CI：4.13%~5.22%）、5.41%（95% CI：4.49%~6.33%）、7.38%（95% CI：3.91%~10.96%）、0.14%（95% CI：-6.34%~7.07%）、7.64%（95% CI：-11.87%~31.47%）、3.57%（95% CI：-2.83%~10.39%）和0.46%（95% CI：-16.64%~21.06%）.PM_2.5、Cl^-、Mg²⁺、Ca²⁺和Na⁺对女性呼吸疾病门诊人数的影响比对男性的影响大.PM_2.5、SO₄^2-、Cl^-、Ca²⁺和Na⁺对≥65岁的老人门诊人数的影响比对15~65岁劳动年龄人群的影响大.表明不同性别、不同年龄由于生理结构和环境因素的不同而引起的差异不同.     

兰州市沙尘天气与痤疮门诊量的时间序列

研究沙尘天气、非沙尘天气下颗粒物（PM_2.5、PM_C、PM₁₀）对痤疮门诊量的影响,并进行性别、年龄分层研究,筛选敏感人群.收集了2013~2017年兰州市沙尘期与非沙尘期3家三甲医院痤疮门诊量资料、大气颗粒物及气象数据,采用基于泊松分布的分布滞后非线性模型（DLNM）,控制气象因素、季节性和长期趋势、星期几效应等混杂因素,分析沙尘期与非沙尘期颗粒物对痤疮门诊量的影响及滞后效应.结果表明：沙尘期时,兰州市3家三甲医院痤疮日均门诊量为26人次,范围3~54人次.非沙尘期时痤疮日均门诊量为37人次,范围1~89人次;单污染物模型显示,PM_2.5、PM_C、PM₁₀均在滞后第6d （lag6）时效应量达到最大值,其浓度每增加10μg/m³,痤疮门诊量的超额危险度（ER）及95%可信区间（95% CI）分别为1.065（95% CI：0.260~1.877）、0.355（95% CI：0.018~0.693）、0.310（95% CI：0.054~0.567）,PM_2.5对痤疮门诊量的影响最为显著;性别及年龄分层发现,性别分层中PM_2.5对女性的影响有统计学意义,其浓度每增加10μg/m³,痤疮门诊量增加1.077（95% CI：0.124~2.039）;年龄分层中,0~18岁组受PM_C、PM₁₀影响显著,19~24岁组受PM_2.5、PM₁₀影响显著,各颗粒物对25~34岁组及≥35岁组效应无统计学意义.在非沙尘期时,PM_2.5、PM_C、PM₁₀不引起痤疮门诊量增加.双/多污染物模型显示,分别调整其他污染物后,PM_2.5、PM_C、PM₁₀对痤疮门诊量的影响与单污染物模型类似,仍具有统计学意义.兰州市沙尘天气下大气颗粒物（PM_2.5、PM_C、PM₁₀）可使痤疮门诊量增加,对女性及青少年影响显著.     

兰州市沙尘天气与痤疮门诊量的时间序列

研究沙尘天气、非沙尘天气下颗粒物（PM_2.5、PM_C、PM₁₀）对痤疮门诊量的影响,并进行性别、年龄分层研究,筛选敏感人群.收集了2013~2017年兰州市沙尘期与非沙尘期3家三甲医院痤疮门诊量资料、大气颗粒物及气象数据,采用基于泊松分布的分布滞后非线性模型（DLNM）,控制气象因素、季节性和长期趋势、星期几效应等混杂因素,分析沙尘期与非沙尘期颗粒物对痤疮门诊量的影响及滞后效应.结果表明：沙尘期时,兰州市3家三甲医院痤疮日均门诊量为26人次,范围3~54人次.非沙尘期时痤疮日均门诊量为37人次,范围1~89人次;单污染物模型显示,PM_2.5、PM_C、PM₁₀均在滞后第6d （lag6）时效应量达到最大值,其浓度每增加10μg/m³,痤疮门诊量的超额危险度（ER）及95%可信区间（95% CI）分别为1.065（95% CI：0.260~1.877）、0.355（95% CI：0.018~0.693）、0.310（95% CI：0.054~0.567）,PM_2.5对痤疮门诊量的影响最为显著;性别及年龄分层发现,性别分层中PM_2.5对女性的影响有统计学意义,其浓度每增加10μg/m³,痤疮门诊量增加1.077（95% CI：0.124~2.039）;年龄分层中,0~18岁组受PM_C、PM₁₀影响显著,19~24岁组受PM_2.5、PM₁₀影响显著,各颗粒物对25~34岁组及≥35岁组效应无统计学意义.在非沙尘期时,PM_2.5、PM_C、PM₁₀不引起痤疮门诊量增加.双/多污染物模型显示,分别调整其他污染物后,PM_2.5、PM_C、PM₁₀对痤疮门诊量的影响与单污染物模型类似,仍具有统计学意义.兰州市沙尘天气下大气颗粒物（PM_2.5、PM_C、PM₁₀）可使痤疮门诊量增加,对女性及青少年影响显著.     

中国PM2.5污染健康效应的国民经济影响分析

为合理评估PM_2.5污染,通过Meta分析,系统回顾已有文献并对中国人群的PM_2.5健康效应进行定量评估.在此基础上,综合运用Benmap模型和CGE模型,估计2017年全国PM_2.5污染造成的国民经济影响.结果表明,中国PM_2.5污染造成的全因早逝、慢性阻塞性肺病（住院）、脑卒中（住院）、缺血性心脏病（住院）、心血管疾病（门诊）、呼吸系统疾病（门诊）OR值分别为1.007（95% CI：1.005,1.009）、1.014（95% CI：1.009,1.019）、1.006（95% CI：1.002,1.011）、1.007（95% CI：1.005,1.010）、1.006（95% CI：1.002,1.010）、1.006（95% CI：1.004,1.008）（per 10μg/m³）.2017年,PM_2.5污染引起的中国年均劳动损失为2590.34万d,居民额外医疗支出为86.39亿元,造成的经济损失约占当年GDP的1.48%.     

沈阳大气污染物与气象因素对呼吸疾病门诊数的影响

利用时间序列的半参数广义相加模型,分析沈阳市2015年12月~2016年12月整个观测期间和污染期间大气污染物与气象因素及其交互作用对呼吸系统疾病门诊就诊人数的影响.结果表明：无论是全人群、不同性别、还是不同年龄人群中,HONO对门诊人数的影响均非常显著.最佳滞后时间下,PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、HONO和NH₃的浓度每增加10μg/m³或1个IQR,对应的呼吸系统疾病日门诊人数增加百分比（ER）分别为1.29%（1.18%~1.4%）,1.31%（1.2%~1.43%）,3.28%（3.07%~3.50%）,5.26%（4.91%~5.61%）,12.89%（4.45%~22.01%）和11.09%（9.84%~12.36%）.HONO、NH₃和PM_2.5对女性的影响远比对男性的影响大,污染日当日对门诊量的影响最大;PM_2.5对≥65岁的老人影响大;NH₃、HONO和SO₂对15~65岁人群影响大.污染天气条件下HONO和NO₂对门诊人数影响最高,均为污染日当日对门诊量的影响最大.沙尘天气Ca²⁺等土壤性离子影响最大.多污染物模型中,不同污染物对呼吸疾病的影响具有协同作用或拮抗作用.气温对各呼吸疾病的影响最强,低温和高污染物浓度对呼吸系统疾病门诊人数的影响有交互作用.     

浙江省丽水市空气质量的健康效应分析

本研究利用2013~2018年丽水空气质量、健康及气象等官方数据，采用半参数广义可加模型分析了丽水市空气质量状况与人群健康效应之间的关系.结果表明：（1）大气污染物可导致人群心血管疾病和呼吸系统疾病死亡率的增加，PM_2.5和O₃对于男性的影响显著高于女性，NO₂和SO₂对于女性的影响显著高于男性，污染物对于65岁以上人口的影响更为明显；（2）O₃对于全人群超额死亡风险的贡献率高达40%~50%，远高于PM_2.5对健康造成的危害，O₃已经成为丽水市最为突出的空气污染物.但是男性和女性有明显差异，O₃对于男性的超额风险贡献率最大，NO₂对于女性的超额风险贡献率最大；（3）丽水市污染物浓度处于剂量-效应关系曲线的低浓度处，单位污染物浓度的变化导致超额死亡率变化较大，降低单位浓度污染物产生的健康效益也更为显著.     

黑碳对呼吸系统发病急性影响及气温修正效应研究

为研究黑碳(BC)对呼吸系统急性发病的影响及气温的修正效应,收集北京市2009~2012年264075例呼吸系统急诊病例与同期空气污染物(BC、PM_2.5、SO₂、NO₂)及气象数据,在划分呼吸道感染部位(上、下呼吸道)与人群年龄的基础上,采用分布-滞后非线性模型与广义相加模型进行建模.首先分别研究BC、气温与发病的(滞后)关联,继而构造二元交互模型探索气温-BC的协同关系,再分层量化BC在不同气温水平的健康影响;并同时纳入气态污染物验证BC结果的稳健性.结果表明,对总呼吸系统、上感、下感而言,气温-发病风险的暴露-响应曲线均近似“V”型,阈值温度分别为24℃、26℃和24℃,且低温的滞后累积影响强于高温.主效应模型揭示BC诱发即时性风险,影响在3d内消失;BC浓度每升高四分位数(IQR),总呼吸系统、上感、下感的超额发病风险(ER)分别为1.97%、2.64%和1.34%.少儿(£14岁)超额发病风险最高(总呼吸系统,3.40%),而老年组(³60岁)结果不甚显著.双污染物模型显示,BC与SO₂共存会放大BC关联风险,尤以上感响应明显;而BC与NO₂共存会适度增强下感风险.BC-气温的非参数二元模型显示,BC升高使发病风险类似对数函数上升,且高温会显著增强BC的健康影响.分层模型得到,每IQR BC在气温高于阈值时导致的下感风险显著高于上感,分别为5.55%、1.27%(P>0.05);而低于阈值时BC所致上、下感风险相当,均在0.55%左右.BC对呼吸系统发病的急性影响与感染部位和气温水平紧密相关,不同年龄段间也体现差异化特征.     

京津冀及周边地区“十四五”及中长期PM2.5污染控制目标的健康效益预估研究

京津冀及周边地区是我国最具有代表性的空气污染较严重的城市群,为探究重污染地区空气污染的疾病负担及其未来空气质量改善的健康效益,基于环境因子人群疾病负担评估的基本方法,评估了京津冀及周边地区“2+26”城市2015年的PM_2.5相关疾病负担,并对该地区在“十四五”及中长期PM_2.5污染控制目标下的未来PM_2.5疾病负担进行了预估研究,分析了PM_2.5污染控制目标带来的健康效益.结果表明:①2015年“2+26”城市PM_2.5所致超额死亡数为15.11×104例.②若不考虑人口变化,未来空气质量按“十四五”及中长期PM_2.5污染控制目标改善,预计到2025年、2030年和2035年“2+26”城市PM_2.5所致超额死亡数将分别降至11.49×104、10.62×104和9.85×104例,比2015年分别减少了23.96%、29.72%和34.79%.③分年龄段和分疾病对比发现,65岁以上老年人群PM_2.5相关超额死亡数的占比较高且有上升趋势,与PM_2.5相关的心脑血管系统疾病（中风和缺血性心脏病）的超额死亡数在PM_2.5相关超额死亡总数中占比最大,且有增加的趋势.研究显示,京津冀及周边地区“2+26”城市未来空气质量的改善将大幅降低空气污染相关疾病负担,带来显著的健康效益,但由于人口增长和老龄化的影响,未来较长时间内我国空气污染带来的疾病负担依然较重,应持续改善空气质量,并关注脆弱人群的健康防护,以进一步降低空气污染相关疾病负担.      

环境条件对遵义市呼吸系统疾病的影响及预测研究

为探究气象和空气污染等环境条件对呼吸系统疾病发病的影响,为遵义地区相关疾病预防提供科学依据,采用分布滞后非线性模型和广义线性、相加模型,利用当地气象和污染资料,分析了2012~2016年遵义市气象环境要素对呼吸系统疾病发病的影响.结果显示,遵义市呼吸系统疾病发病状况与当地长期气候状态基本保持一致,气候效应对其的影响占主导作用,其中,冬季为呼吸系统疾病高发期,立秋至处暑前后其发病人数最少,表明此时间段内当地气候条件对呼吸系统疾病患者有气候疗养效应.气温对呼吸系统疾病发病的影响以低温滞后效应为主,在其敏感阈值附近气温每变化1℃,发病人数将累积增加31.6%（95% CI：4.4%~65.8%）;气压以高压滞后效应为主,相对湿度则在低湿部分同时有即时和滞后效应.舒适度对呼吸系统疾病的影响,在冷、热斜胁迫下其发病人数明显多于舒适状况时.PM_2.5、SO₂和NO₂三种污染物的影响都以即时效应为主,而CO则在累积滞后lag04时相对危险度最高,PM_2.5与呼吸系统疾病发病人数的暴露-反应曲线呈单调线性分布,SO₂、NO₂和CO均为“J”型分布.低温与高浓度NO₂或者低湿与高浓度SO₂的协同作用对呼吸系统疾病的影响较大.建立的全年和季节多元逐步回归方程的试预报准确率在75%以上（夏季除外）,其中分季节建模预测效果显著优于全年预测效果.