空气污染物浓度与呼吸系统疾病的关系研究

利用杭州市日均空气污染物浓度与呼吸系统疾病门诊人数数据,结合泊松广义相加模型(GAM)和反向传输(BP)神经网络模型,评价该区域主要空气污染物对居民呼吸系统疾病的影响,并进行短期门诊人数预测,结果表明:PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和SO_2每增加1个四分位间距(IQR)时,对呼吸系统疾病门诊人数的相对危险度(RR)最大值分别为1.030(95%置信区间(CI):1.016~1.045)、1.063(95%CI:1.043~1.084)、1.053(95%CI:1.016~1.091)和1.025(95%CI:1.003~1.048),且分别在滞后3、2、4、3d时达到最大值,可见PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2对呼吸系统疾病存在滞后效应。BP神经网络模型对呼吸系统疾病门诊人数的预测值与实际值接近,且平均相对误差为13.821%,说明BP神经网络模型可用于呼吸系统疾病门诊人数的短期预测。