广州市大气污染物对2型糖尿病人群死亡的影响

为探讨空气污染物与2型糖尿病的联系,本研究通过收集广州市2013～2018年空气污染物监测数据、2型糖尿病逐日死亡人数以及气象资料,使用时间序列广义相加模型的方法探究了空气污染物(PM_2.5、NO₂、O₃、PM₁₀、SO₂和CO)暴露对2型糖尿病人群逐日死亡人数的影响,同时探讨了0～64岁与65岁以上人群、男性与女性及冷季(11月～次年4月)与暖季(5～10月)下空气污染影响的差异.结果表明空气污染物的影响急促短暂,通常持续3d,且在累积滞后2d时,PM_2.5、NO₂、PM₁₀、O₃、SO₂及CO的浓度每升高一个IQR,2型糖尿病逐日死亡人数分别上升6.3%(RR=1.063;95%CI:1.017,1.112)、4.7%(RR=1.047;95%CI:1.008,1.088)、6.7%(RR=1.067;95%CI:1.020,1.116)、0.5%(RR=1.005...     

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.     

黄石市大气二氧化氮健康效应与人群暴露风险

为揭示黄石市二氧化氮(NO₂)的健康效应和人群暴露风险特征,收集2015～2020年黄石市NO₂浓度、非意外死亡、呼吸系统和循环系统疾病每日死亡人数、内科疾病每日住院人数以及气象要素等资料,探究了黄石市NO₂时空变化,采用时间序列的半参数广义相加模型(GAM)定量评价NO₂对黄石市死亡病例和内科住院病例人数的影响,并对居民的暴露风险(R*)进行评估.结果表明:黄石市NO₂的浓度年内变化呈“U”型,春冬污染较严重,人群密集和工业区NO₂浓度稍高.在最佳滞后时间下,NO₂浓度每增加10μg/m³,非意外死亡、呼吸系统和循环系统病例的死亡人数在lag01、lag3、lag1时达到最大,增加百分比(ER)值分别为1.93%(95%CI:-2.10,6.14),2.13%(95%CI:-6.56,11.62),4.82%(95%CI:-0.22,10.02),内科疾病每日住院人数在lag05时达到最大,增加百分比(IP)值...     

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.     

西安BC、PM2.5与气温协同对心脑血管疾病死亡的影响

利用西安市2014~2015年BC、PM_2.5和气温及心脑血管疾病每日死亡人数等资料,基于时间序列的广义相加模型中的主效应模型、非参数二元响应模型和温度分层模型对其进行研究.结果表明,BC、PM_2.5对心脑血管疾病死亡人数的影响存在滞后效应,最佳滞后时间下,BC、PM_2.5浓度每增加1个IQR（BC：5.31μg/m³,PM_2.5：40.30μg/m³）,心脑血管疾病每日死亡人数ER（95% CI）分别为3.53%（95% CI：1.86,5.23）、2.01%（95% CI：1.06,2.97）.气温与心脑血管疾病每日死亡人数的暴露反应关系呈“V”型分布特征,最适温度为26℃.低温和高污染物浓度对心脑血管疾病的影响存在协同放大效应,当气温低于26℃时,BC对人群健康风险比PM_2.5更大.对于心脑血管疾病而言,不同人群的易感程度不同,女性群体对BC、PM_2.5暴露更为敏感.当BC、PM_2.5同时纳入其它一种或几种气态污染物时,对ER值无较大影响.BC仅占PM_2.5浓度的一小部分,但健康影响不容忽视,BC可作为评估大气污染物健康风险的重要空气质量指标.     

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.     

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.     

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%.     

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.     

颗粒物污染对高血压门急诊就诊人数的影响-时间序列研究

为探讨颗粒物对金昌市高血压门急诊就诊人数影响的暴露反应关系,本文收集甘肃省金昌市2012年1月1日~2015年12月31日大气PM₁₀、SO₂、NO₂数据及2014年1月1日~2015年12月31日大气PM_2.5污染物监测数据及同期气象观测数据,同时收集近年金昌市三家综合医院的高血压门急诊日就诊病例.采用广义相加模型,分析不同大气污染物与高血压门急诊日就诊人数的关联性.结果表明,在单污染物模型中,滞后L07d时PM₁₀平均浓度每升高一个IQR,高血压日门急诊人数增加2.30%（95% CI：1.30%~3.32%）,L6d时PM_2.5平均浓度每升高一个IQR,高血压日门急诊人数增加2.53%（95% CI：1.45%~3.62%）.PM₁₀和PM_2.5对男性、65岁以上高血压患者门急诊影响更高.SO₂和NO₂与颗粒物之间存在协同效应,沙尘天气下PM₁₀对高血压门急诊人数的影响由2.30%增加到2.36%,PM_2.5的影响由2.53%减少到2.39%.研究得出颗粒物污染对金昌市高血压门急诊就诊人数具有不同程度的影响,其中细颗粒物（PM_2.5）的效应更强.     

广州市多污染物联合暴露的健康效应评估

本研究应用贝叶斯核机器回归(BKMR)分析了广州市2015~2018年大气主要污染物(SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO和O₃)与非意外死亡之间的联合健康效应。结果表明,6种污染物对健康结局均存在较大影响。随着其它污染物固定百分位数浓度的增加,SO₂、O₃或NO₂的浓度从第25百分位数变化到第75百分位数导致的效应值的绝对值逐渐升高;相反,PM_2.5、CO或PM₁₀的浓度从第25百分位数变化到第75百分位数导致的效应值的绝对值逐渐减少。在累积滞后0~1d时,多种空气污染物的混合暴露对非意外死亡人数的影响效应值为正,与最低浓度相较,当所有污染物的浓度增至第90百分位数时,人数非意外死亡人数将增加21.98%(95%CI:3.04%,44.41%)。通过应用BKMR模型,本研究证实多种污染物的暴露可对广州市人群公共健康造成联合的综合影响。在污染物的防控治理上,不仅需要针对当地主要空气污染物,还需加强对多污染物暴露的防控。     

城市住宅室内空气污染物时空特征分析

检索Web of Science、PubMed、ScienceDirect、中国知网、万方和维普数据库2000—2019年公开发表的国内外城市住宅室内空气污染的相关研究文献,获得15项研究,11723条数据,并系统分析了我国城市住宅室内空气污染物在采暖季和非采暖季的污染现状、变化及成因。Meta分析结果表明:室内空气污染物浓度在采暖季和非采暖季差异（季节性差异）显著（P<0.05）,标准化均数差（SMD）为0.43,95%置信区间（CI）:[0.19,0.66];其中PM_2.5、NO₂、苯的季节性差异在2013—2019年SMD （95% CI）:0.64[0.46,0.82],较2000—2012年的SMD （95% CI）:0.99[0.11,1.87]有所缓解;与国外相似地区室内污染物SMD （95% CI）:0.54[0.21,0.86]比较,我国严寒、寒冷地区室内污染物SMD （95% CI）:0.90[0.37,1.43],季节性差异更大。因此,我国城市住宅室内污染受采暖影响较大,严寒、寒冷地区更为明显;近年来,部分污染物季节性差异有缓解趋势。     

NO2对高血压患者血压和脉压的短期影响

为了探讨气态污染物NO₂对高血压患者血压水平和脉压的短期影响,本文基于前瞻性队列研究,收集甘肃省金昌市2011年1月1日~2015年11月30日逐日NO₂监测数据及同期气象观测数据,运用混合效应模型,在控制随机效应及其他混杂因素的基础上,分析NO₂与高血压患者血压水平和脉压的关联性.结果表明：（1）NO₂在滞后1d（lag1）时平均浓度每升高1个IQR,收缩压升高0.457mmHg（0.131~0.784）,滞后7d（lag7）和4d（lag4）时,NO₂的平均浓度每升高1个IQR,舒张压上升0.276mmHg（0.025~0.527）,脉压上升0.402mmHg（0.047~0.758）,且结果均具有统计学意义.（2）性别、年龄、BMI、吸烟、饮酒、季节在NO₂对高血压患者血压水平和脉压的效应中可能具有修饰作用.多污染物模型及调整沙尘影响后,NO₂对高血压患者血压及脉压的影响保持一致.     

大气污染暴露与育龄妇女月经周期长度的关联

招募343名山西常住的育龄妇女,开展大气污染暴露与育龄妇女月经周期长度的横断面研究.基于妇女月经周期生理特点,设置大气污染暴露的时间窗口期.采集妇女所在城市的空气质量监测点大气SO₂、NO₂、PM_2.5和O₃的日报浓度,分别计算不同暴露时间的大气污染物浓度水平.采用广义线性模型,分析大气污染暴露与育龄妇女月经周期长度的关联效应,阐明大气污染暴露对妇女生育力的潜在健康风险.结果表明,当控制混杂因素后,妇女在SO₂暴露窗第1期(0.053,95%CI:0.022,0.083)、第2期(0.049,95%CI:0.02,0.078)和第3期(0.045;95%CI:0.017、0.073),Q4组SO₂的暴露水平与月经周期总长度呈显著的正相关;而且,SO₂与月经周期总长度的正相关主要表现在卵泡期长度的延长上.在NO₂暴露窗第1期(0.060,95CI:0.035,0.085)、第2期(0.056,95CI:0.030,...     

基于CMAQ空气质量模型研究机动车对济南市空气质量的影响

为研究济南市机动车排气对城市区域空气质量的影响,利用环境空气质量监测站点（简称"1号站点"）和路边机动车尾气监测站点（简称"2号站点"）的在线数据,以及基于4种模拟情景的CMAQ空气质量模型预测数据,研究了济南市城市区域大气污染物质量浓度变化规律及不同机动车车型对6种常规大气污染物的贡献.结果表明:①在采暖季,1号站点ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（CO）、ρ（O₃）和ρ（SO₂）月均值分别为435 μg/m3、702 μg/m3、84.2 μg/m3、6.8 mg/m3、4.5 μg/m3和92 μg/m3.②2015年12月24日（灰霾天）,1号站点ρ（CO）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）均明显升高,ρ（SO₂）、ρ（O₃）和ρ（NO₂）均变化不明显.2个监测站点中ρ（NO₂）和ρ（PM₁₀）均呈双峰趋势,2个峰值出现的时间与上、下班高峰期基本一致.除ρ（O₃）和ρ（SO₂）达GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准外,其他污染物均超过GB 3095-2012二级标准限值,采暖季大气污染特征为颗粒物型污染.③机动车对研究区域NO₂和PM₁₀贡献率较大,其中,小型车对CO、NO₂、PM₁₀和PM_2.5贡献率最大,其贡献率分别为85.7%、50.1%、53.4%和52.8%.机动车排放源能降低空气中ρ（O₃）,其总贡献率为-25.5%,其中大型车、中型车、小型车对O₃的贡献率分别为-8.8%、-2.7%和-8.9%.灰霾天下不同机动车车型对空气中污染物质量浓度的总贡献率均比采暖季大.研究显示,济南市采暖季大气污染特征为颗粒物型污染,机动车排放源对空气中NO₂和PM_2.5有较大贡献.      

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.     

我国城市O3污染的数值预报试验研究

为在我国开展城市O₃污染预报,新近发展了一个O₃污染数值预报模式系统.它由物理、生态过程模式(包括污染源模型,下垫面参数化模型,中尺度-α气象模式,中尺度-β气象模式,湍流统计量参数化模式和干湿沉积模式)和高分辨O₃化学模式(HROM)组成.用该系统对重庆、广州和济南市的O₃污染作了24 h实际预报试验,结果表明:预报与实测O₃质量浓度之间有相当好的一致性,API指数平均预报准确率超过85%;城市O₃质量浓度表现出明显的日变化、空间分布的非均匀性和地区差异;NO₂是O₃的一个重要前体污染物,它们之间呈好的负相关.