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1.
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(PM2.5、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,PM2.5、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...  相似文献   
2.
为揭示镇域尺度规模土壤重金属含量的空间分异及其影响因素,以成都平原腹心地带某镇为研究区域,采集788份表层土壤样品,利用地累积指数法对土壤Cd、Hg、As、Cu、Pb、Cr、Zn和Ni的污染进行评价,基于地理探测器,以土壤性质、地形和距离等15种因子为自变量,各重金属含量为因变量,探析土壤重金属含量的空间分异及其影响因素.结果表明,研究区土壤Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn含量平均值是成都市土壤背景值的1.06~1.93倍,Cd含量低于背景值;除Hg呈现轻度污染外,其余7种重金属处于清洁状态.8种重金属空间分布存在显著差异,且各重金属间存在显著相关性,并与土壤性质存在显著相关性.因子探测发现,总磷(TP)、总钾(TK)、pH、总有机碳(TOC)、高程和距铁路距离对8种重金属含量的解释力最显著.交互作用探测发现,土壤性质与其他因子交互作用是重金属空间分异的最主要影响因素,高程、距住宅区距离、距铁路距离和距工业用地距离也是重要影响因子.风险探测发现,Hg在高程和距铁路距离的子区域的差异最显著,其余7种重金属在土壤性质影响因子子区域的差异最显著.镇域尺度规模土壤重金属的空间分布差异显著,这与研究区的土壤性质、地形和人类活动密切相关.  相似文献   
3.
通过收集广州市2011~2015年6种疾病(非意外因素、心血管疾病、脑卒中、缺血性心脏病、呼吸系统疾病以及慢性阻塞性肺疾病)逐日死亡人数、逐日NO2浓度以及同期气象资料,采用广义相加模型探讨了NO2暴露对不同疾病死亡的影响(相对危险度,RR值)和累积滞后效应,并进一步采用分层分析方法解析了冷季(11月至次年4月)和暖季(5~10月) NO2死亡风险的差异.结果表明,NO2影响急促短暂,通常持续4d.当NO2浓度升高10μg/m3,在Lag0-4d时,人群非意外死亡人数将上升2.18%(RR=1.0218;95% CI:1.0167,1.0270),在冷季与暖季分别上升2.6%(RR=1.0260;95% CI:1.0191,1.0328)与0.57%(RR=1.0057;95% CI:0.9952,1.0163),两者差异有统计学意义(P=0.002).在不同疾病中,NO2对慢性阻塞性肺疾病的影响最大.因而NO2仍然为广州地区人群健康重要的危险因素,需要加强NO2排放的控制与治理,并且加强冷季健康风险预警以保护公共健康.  相似文献   
4.
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、PM2.5、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,PM2.5、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。  相似文献   
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