兰州市空气污染对呼吸系统疾病入院人数的影响

为评价兰州市空气污染对居民呼吸系统疾病日入院人数的影响,采用时间序列半参数广义相加模型(GAM),在控制了长期趋势、“星期几效应”及气象因子等混杂因素的影响后,分析2007~2009年兰州市空气污染物与呼吸系统疾病日入院人数的暴露-反应关系,并按性别和年龄层建立模型.3种空气污染物有一定的滞后效应,PM10滞后2d或5d,SO2滞后3d,NO2在当天或滞后3d对呼吸系统疾病入院人数的相对危险度(RR)值达到最大,其中PM10、SO2和NO2对呼吸系统疾病全人群的RR值分别为1.015、1.049和1.040.年龄￡15岁的人群对兰州市空气污染最为敏感,其次为年龄365岁的老年人群;空气污染对男性的影响较女性明显.     

大气污染物对兰州心脑血管疾病住院影响的病例交叉研究

为探讨兰州市大气污染对心脑血管疾病住院的急性健康效应,采用单向回顾性配对病例交叉设计,分析了兰州市2001~2005年大气污染物浓度(PM10、SO2及NO2)短期升高对人群心脑血管疾病住院的影响.结果表明,单向回顾性1:2匹配病例交叉研究的效应值(ORs)最大,在控制同期天气因素后,滞后3d PM10浓度每升高10μg/m3 ,总心脑血管疾病及心血管疾病住院的ORs分别为1.002(95%CI:1.001~1.003)和1.002(95%CI:1.001~1.003);无滞后SO2浓度每升高10μg/m3对总心脑血管疾病住院的OR值为1.005(95%CI:1.000~1.009);NO2在滞后1d浓度每升高10μg/m3对总心脑血管疾病OR值为1.022(95%CI:1.014~1.030);对心血管疾病及脑血管疾病住院影响均在滞后2d达到最大,ORs值分别为1.021(95%CI:1.011~1.030) 和1.019(95%CI:1.005~1.033).在多污染物模型中,PM10仍对心血管疾病住院人数增加有统计学意义;NO2对心脑血管疾病住院的影响均较单污染物模型中大.     

大气污染对呼吸系统疾病的影响——以河南省A市为例

文章将二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸入颗粒物(PM10)等主要污染物的监测浓度值与呼吸系统疾病(支气管炎、肺炎、哮喘)住院人数进行相关性分析,以探讨A市大气污染对呼吸系统疾病的影响。研究结果表明,二氧化氮(NO2)和可吸入颗粒物(PM10)对支气管炎住院人数有显著影响,可吸入颗粒物(PM10)还与哮喘住院人数有密切的关系,因此A市大气污染可能与呼吸系统疾病的环境病因有关。     

基于医疗大数据的空气污染类疾病信息分析研究

世界卫生组织表示,空气污染为造成全球疾病负担的一项重要因素,能够导致心血管疾病、呼吸系统疾病等各种疾病的发生,空气污染问题已经成为公共卫生领域关注的重点问题,对基于医疗大数据的空气污染类疾病信息进行分析。利用半参数广义相加的泊松回归模型,在控制时间、长期趋势、气象因素等一些复杂条件的基础上,对2012年1月1日至2016年12月31日,某市空气中SO2、PM10和NO2等一些主要空气污染物的监测浓度值与呼吸系统疾病(肺炎以及支气管炎与哮喘)住院人数的相关性进行研究,研究结果表明,空气颗粒物PM10对患病率的影响相对于气态污染物SO2、NO2更为严重。     

沙尘天气PM10对多种心血管疾病日门诊人数的影响

为研究沙尘天气大气可吸入颗粒物(PM10)与心血管系统疾病每日门诊人数的联系,采用半参数广义相加泊松回归模型(GAM),在排除了混杂因素如季节趋势、日历效应、气象因素和时间长期趋势等作用的前提下,分析2004年3月1日~5月31日沙尘暴频发区——甘肃省武威市大气PM10与多种心血管疾病每日门诊相对危险度(RR)的关系.结果表明,PM10与男、女总心血管系统疾病门诊RR均在滞后第2d(lag2)的联系有统计学意义.PM10分别在lag3和lag4对男、女性风湿性心脏病门诊RR的影响有统计学意义; PM10(lag2)与男性高血压门诊RR的联系有统计学意义.PM10在lag2对男性缺血性心血管疾病门诊RR的影响有统计学意义;PM10对男、女性心律失常以及充血性心力衰竭门诊RR的影响均无统计学意义.在调整了SO2和/或NO2后,PM10对男、女性心血管系统疾病门诊RR的作用有所下降,但在统计学上仍有意义.然而在分别调整了其他污染物后,SO2和NO2变得无统计学意义.沙尘天气PM10浓度分类模型分析表明,从正常清洁天、轻度污染天到扬沙天气、沙尘暴天气,随着PM10浓度水平的增大,心血管系统疾病(缺血性心血管疾病、充血性心力衰竭、心律失常、高血压、风湿性心脏病)门诊RR也随之增高,呈现一定的剂量效应关系.沙尘天气可吸入颗粒物可引起暴露居民多种心血管系统疾病(缺血性心血管疾病、充血性心力衰竭、心律失常、高血压、风湿性心脏病)门诊人数增多,且均呈现滞后效应. PM10浓度与心血管系统疾病门诊RR表现为一定的剂量效应关系.PM10浓度与沙尘天气强度有密切关系, 随着PM10浓度与沙尘天气强度的增大,暴露居民心血管系统多种疾病日门诊RR也增大,具体为:正常清洁天＜轻度污染天＜扬沙天＜沙尘暴天.     

北京地区1～3月PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2地面浓度分布特征分析

本次研究选取了2015年1~3月份北京地区的PM2.5、PM10、NO2、SO2浓度的小时栅格数据,利用ENVI 4.8软件取得各污染物栅格数据的平均值,分析各污染物的浓度分布差异,结果表明:北京地区1~3月大气污染物浓度的空间分布具有显著的梯度特征,污染物浓度从东-西、从南-北呈递减趋势,其中PM2.5、PM10的环境空气污染程度较重,NO2、SO2的地面浓污染程度较轻,主城区的污染物浓度相对较高,郊区的相对较低。     

北京-莫斯科环境大气质量变化趋势分析研究

选取中国北京市与俄罗斯莫斯科市为研究对象,利用2003—2014年北京市的PM10、SO2、NO2年浓度值,以及莫斯科市的PM10、SO2、NO2、CO、O3年均浓度值,计算区域综合污染指数,揭示其大气污染特征,并采用Daniel趋势检验法分析北京市与莫斯科首要污染物的变化趋势。结果表明:2003—2014年间北京市比莫斯科市空气污染程度大很多,发达国家中心城市与发展中国家中心城市的环境质量尚有一定差距;北京市与莫斯科市首要污染物均是PM10及NO2;北京市PM10、SO2、NO2的年均浓度值呈明显下降趋势,说明北京市"十二五"时期新能源和可再生能源发展规划落实较好。莫斯科市SO2、CO年均浓度值呈下降趋势,PM10、NO2年均浓度值有所下降,但下降趋势不明显。     

哈尔滨市2014年1-2月PM_(2.5)与主要空气污染物相关分析

为了解哈尔滨市主要空气污染物对PM2.5浓度变化的影响,利用SPSS软件及哈尔滨市南岗区2014年1-2月环境空气质量日报数据,对空气污染物中SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5进行了相关分析。结果显示,SO2、NO2、CO、O3、PM10与PM2.5均呈显著的正相关关系。结合相关性分析结果,建立了PM2.5与SO2、NO2、CO、PM10之间的主成分回归模型,并对模型进行了通径分析。分析结果表明,CO对PM2.5的直接影响最大,SO2、NO2、PM10对PM2.5的直接作用相对较小,但它们通过CO对PM2.5的间接作用较大。因此,在哈尔滨市1-2月主要空气污染物中,CO对PM2.5浓度的变化具有重要的影响。     

济南城区空气污染对呼吸道疾病门诊量的影响

为探讨空气污染对人群呼吸道健康的影响,调查了2002~2005 年济南市历城区空气质量状况及医院每日呼吸道疾病门诊量,采用时间序列方法的非参数广义相加模型(GAM),在控制门诊量变化的长期趋势、“星期几效应”、气象因素等混杂因素的基础上,分析了空气污染对呼吸道疾病日门诊量影响的最佳滞后时间及暴露-反应关系.结果表明,空气污染对呼吸道疾病日门诊量有影响.单污染物模型中,PM₁₀ 和NO₂ 分别滞后0d 和3d 及SO₂ 滞后0~3d 的移动平均值对人群呼吸道健康的影响具有统计学意义.PM₁₀、SO₂ 和NO₂ 日均浓度增加10µg/m³,呼吸道疾病日门诊相对危险度分别为1.004, 1.015,1.008.女性比男性对空气污染更为敏感.     

重庆市黔江区春季大气污染物浓度变化与气象因素关系研究

分析了2015年重庆市黔江城区2个自动监测站点PM10,SO2,NO2,O3日均值和小时均值,结合同期气象因素,对污染物浓度与气象因素进行分析.表明,PM10、SO2、NO2和O3春季平均值呈显著差异,PM10超标6天,SO2,NO2,O3污染水平较低,未超标;PM10、SO2和NO2呈现早晚双峰型,O3呈典型单峰型;风速与SO2和NO2浓度呈负相关,与O3浓度则呈正相关关系,风速较小时,利于PM10浓度降低,当风速达到一定程度,会导致PM10浓度升高;污染物浓度和相对湿度呈明显负相关;降水对大气污染物有削减作用.     

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.     

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.     

空气中SO2,PM2.5浓度水平与居民每日门诊就诊人次的动态研究

通过对１９９５年重庆渝中区空气中ＳＯ２、ＰＭ２．５浓度水平与居民每日就诊人数的动态观察发现：居民内科各月门认及诊人次按病种分类显示，慢性阻塞性肺部疾病（ＣＯＰＤ）在空气ＳＯ２、ＰＭ２．５空气浓度水平出现峰值的一月份呈现高峰；各年龄组四大类疾病的延迟七日的门诊女性就认人次中，ＣＯＰＤ和循环系统疾病的就诊人次与ＳＯ２、ＰＭ２．５浓度相关系数在０．４－０．７之间，有较为密切的关系。ＣＯＰＤ的时间聚集性分     

泸州市城区2004-2009年空气质量时空变化

为了掌握泸州市城区近年空气质量时空变化,对泸州市城区2004-2009年空气质量监测数据进行系统分析。结果表明,近年来泸州市城区空气质量总体良好,平均空气污染指数为80,空气质量优良率在72.33%以上。空气质量有逐步好转的趋势,SO2和PM10年平均浓度明显下降,NO2略有上升。污染物浓度时空分布不均匀,SO2与PM10夏季浓度较低,冬季较高,NO2浓度季节性变化不明显;兰田宪桥、小市上码头污染物浓度总体上高于忠山环监站。     

北京市园林植物吸附PM_(10)与SO_2总量及其健康效益

PM10和SO2是目前城市主要的大气污染物,严重危害居民健康。城市园林植物通过叶片和枝干表面能有效吸附大气污染物。采用大气污染物干沉降通量模型和暴露-反应关系模型定量评估了2003年北京市园林植物吸附PM10与SO2总量及其健康效益。北京市园林植物2003年吸附PM1030,415,563～38,019,454kg和SO23,057,173～3,821,466kg,导致减少死亡312～390人,呼吸系统入院286～357.5人,折合经济价值约为280,265,180～350,331,475元,约占国民生产总值的0.7‰～1.0‰。     

锦州市2005-2006年环境空气质量现状分析

根据锦州市2005年1月1日至2006年12月31日的环境空气质量监测资料,对锦州市每日的空气质量水平和可吸入颗粒物、二氧化硫和二氧化氮的月平均值和年平均值、空气质量级别、首要污染物等指标进行了统计分析.结果表明,锦州市的空气污染状况与冬季采暖和大尺度的天气现象如季风和降雨量等密切相关.