南京市江宁区2010年气象因素对SO2等大气污染物浓度的影响

目的探讨气象因素对大气污染物浓度的影响,以期建立气象因素与大气污染物浓度关系的模型。方法收集南京市江宁区2010年气象资料(日平均气压、日最高气压、日最低气压、日平均气温、日最高气温、日最低气温、日平均相对湿度、日最小相对湿度、日降水量、日平均风速、日照时数)和大气主要污染物(SO2、NO2、PM2.5)浓度资料,以气象因素对大气污染物浓度进行多元线性回归分析,建立多元回归方程。结果 SO2日平均浓度与日最高气压和日最高气温呈负相关,与最低气压呈正相关;NO2日平均浓度与最低气温呈负相关;PM2.5日平均浓度与日最小相对湿度和日平均风速呈负相关。结论气象因素的变化对于大气污染物浓度有一定影响。在污染物特征及地形地貌基本不变、总的污染物排放相对稳定的情况下,通过建立多元回归方程可以预测气象因素变化对大气污染物浓度的影响。     

广州市部分气象因素与大气中SO_2等污染物浓度的关系

为研究广州市2006—2008年大气污染特征,建立气象因素与大气污染物浓度关系的模型,探讨气象因素对大气污染物的影响,收集广州市2006—2008年气象资料(日平均气压、日平均气温、日平均相对湿度、日平均能见度)和大气污染物(SO2、NO2、PM10)资料,对气象因素进行主成分分析,对大气污染物浓度与气象因素进行多重线性回归及主成分回归分析,建立回归方程。结果显示,大气中NO2浓度与月最低气压呈正相关,与月平均能见度呈负相关(P0.001);大气中SO2与月最高气压呈正相关(P0.001),PM10浓度与月最高气压及月最高气温呈正相关(P0.001)。可见气象因素对大气污染物浓度的影响为多因素联合作用。     

深圳市2002～2005年大气污染物浓度与气象因素的关系研究

[目的]探讨大气SO2、NO2、PM10浓度变化与气温、气压、相对湿度的关系。[方法]大气SO2、NO2、PM10浓度和日平均气压、日最大气压、日最小气压、日平均气温、日最高气温、日最低气温、日平均相对湿度、日最小相对湿度的月均值由相应月份的日监测值得出,大气污染物浓度与气象要素的相关关系采用多变量逐步回归分析模型分析。[结果]①大气SO2浓度变化与日最大气压有关,气压的增加有利于SO2浓度的加大,其标化偏回归系数（β）为0.6246;SO2浓度变化与日平均相对湿度有关,湿度的加大有利于SO2浓度的减少（β=-0.7623）。②大气NO2浓度变化与日最大气压有关,气压的增加有利于NO2浓度的加大（β=0.9999）;NO2浓度变化与日最高气温、日平均相对湿度有关,这二者的升高有利于NO2浓度的减少（β分别为-0.4226和-0.6307）。③大气PM10浓度变化与日平均气压有关,气压的增加有利于PM10浓度的加大（β=0.8368）;PM10浓度与日平均相对湿度、日最小相对湿度有关,日平均相对湿度的加大有利于PM10浓度的降低（β=-2.6988）,日最小相对湿度的升高有利于PM10浓度的加大（β=1.7538）。[结论]气温、气压和相对湿度的改变对大气SO2、NO2、PM10浓度有影响。     

西安市春夏气象因素对大气污染的影响

目的 探讨气象因素对大气污染的影响.方法 收集2005年4月1日-6月30日西安市气象因素(日最高、最低气温、日平均气压、日平均相对湿度)和大气污染物浓度(SO2、NO2及PM10)资料,绘制资料中各要素的时间趋势图,研究气象因素以及大气污染物随时间变化的趋势;对大气污染物浓度与气象因素进行多重线性回归分析和相关分析.结果 该时间段气温呈上升趋势,日均相对湿度也呈一定上升趋势,日均气压逐渐下降;空气污染物浓度呈一定下降趋势但并不明显.各气象因素和大气污染物之间呈现一定统计学相关(P＜0.05),各气象因素对大气污染物浓度影响的回归方程为lnSO2=-3.352 0.019×最高气温-0.026×最低气温,lnNO2=-3.448-0.003×日均湿度 0.012×最高气温-0.015×最低气温,lnPM10=-2.197 0.011×最高气温-0.021×最低气温.结论 气象因素的变化对大气污染状况具有一定的影响.     

南京市大气PM10与居民死亡关系的时间序列分析

目的探讨南京市大气PM10与居民日死亡率的相关性。方法收集南京市2007—2012年大气污染物PM10、SO2和NO2的日平均浓度、气象因素(包括日平均气温和相对湿度)及每日死因别死亡人数,采用时间序列分析方法,基于广义相加模型(generalized additive models,GAM)建立单污染物和多污染物模型,分析大气PM10浓度与居民每日死亡人数的关系,并分性别和年龄探讨PM10对非意外死亡率的影响。结果大气污染物PM10、NO2及SO2浓度分别为102.0、42.3、52.6μg/m3,其中PM10、NO2浓度高于GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准。单污染物模型中,大气PM10(lag0~1)浓度每增加10μg/m3,居民非意外死亡率增加0.117%(95%CI:0.007%~0.226%),脑血管、心血管及呼吸系统疾病死亡率的增加均无统计学意义(P0.05);多污染物模型中,当PM10单独或同时引入SO2、NO2时,对非意外死亡率的影响消失(P0.05)。大气PM10(lag0~1)浓度每增加10μg/m3时,74岁以上居民非意外死亡率增加(P0.05),而对男、女性居民非意外死亡率的影响均无统计学意义(P0.05)。结论大气PM10污染可能增加居民非意外死亡率,尤其对老年人群的影响最为明显。     

成都市大气颗粒物对居民心脑血管疾病死亡的急性影响研究

目的 探讨成都市大气颗粒物的急性暴露与居民每日心脑血管疾病死亡的关系。方法 收集2013-2015年成都市大气PM2.5、PM10、SO2和NO2的日平均浓度、气象因素(包括日平均气温和相对湿度)及心脑血管疾病日死亡数。采用广义相加模型(Generalized Additive Models,GAM)建立单污染物、多污染物模型,分析大气PM2.5、PM10浓度对居民心脑血管疾病日死亡数的影响。结果 大气污染物PM2.5、PM10浓度分别为75.9、119.7μg/m3,PM2.5高于GB3095-2012《环境空气质量标准》 二级标准。单污染物模型中,大气PM2.5(lag1)和PM10(lag01)浓度每增加10μg/m3,心脑血管疾病日死亡数分别增加0.29%(95%CI:0.01%~0.56%)和0.27%(95%CI:0.09%~0.45%)。PM2.5和PM10浓度与心脑血管疾病死亡的暴露反应关系基本呈线性。多污染物模型中,PM2.5和PM10单独或同时引入SO2、NO2时,对心脑血管疾病日死亡数的影响消失(P>0.05)。结论 成都市大气PM2.5和PM10浓度升高可能导致居民心脑血管疾病日死亡数增加。     

兰州市大气污染物的分布特征及其对人体健康的影响

目的探讨兰州市大气污染物的分布特征及其对呼吸系统疾病的健康效应。方法收集兰州市2001年1月1日至2009年12月31日的大气污染物(PM10、SO2和NO2)资料及同期的气象资料和呼吸系统疾病日入院资料,分析了PM10、SO2和NO2的分布特征及其与气象因子的相关关系。采用时间序列半参广义相加模型(GAM)研究了大气污染物与呼吸系统疾病日入院人数的暴露-反应关系。结果 9年内PM10和SO2浓度表现出下降的趋势,NO2浓度基本保持不变;3种污染物浓度最高值均出现在冬季,最低值出现在夏季;PM10浓度月分布呈双峰型,SO2和NO2呈单峰型。气象因子与污染物有显著的相关关系。三种污染物对呼吸系统疾病入院人数的影响存在滞后效应,均在滞后0~6 d(avg06)的移动平均值使呼吸系统疾病日入院人数的超额危险度(ER)达到最大,其中PM10、SO2和NO2浓度每增加10μg/m3,对应的呼吸系统疾病日入院人数的ER分别为0.45%、1.35%和3.02%。结论兰州市大气污染物(PM10、SO2和NO2)对呼吸系统疾病的日入院人数有影响。     

长沙市大气污染物与脑卒中急诊关系的病例交叉研究

目的探讨长沙市大气污染物日均浓度与脑卒中急诊的相关性。方法收集2008—2009年中南大学湘雅三医院每日脑出血和脑梗死急诊数据,及长沙市同期大气二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸入颗粒物(PM10)和相关气象数据,采用季节分层的单向回顾性1∶4配对病例交叉设计建立单污染物和多污染物模型并进行分析。结果在调整气象因素(气温和相对湿度)的单污染物滞后模型中,秋季SO2、NO2、PM10日均浓度每增加10μg/m3,滞后0~3 d的脑出血与脑梗死OR值均大于1,且关联有统计学意义(P0.05)。多污染物模型中,控制PM10+NO2后秋季SO2浓度每增加10μg/m3时,脑梗死急诊的OR值(95%CI)为1.446(1.130~1.850);控制PM10+SO2后秋季NO2浓度每增加10μg/m3时,脑出血急诊的OR值(95%CI)为1.615(1.131~2.305);控制其他污染物后冬季NO2、PM10浓度每增加10μg/m3,脑出血急诊的OR值(95%CI)分别为1.325(1.019~1.724)和1.117(1.024~1.218),关联均有统计学意义(P0.05)。结论长沙市秋季SO2、NO2、PM10浓度与脑出血和脑梗死急诊均呈正向关联,其中SO2对脑梗死急诊影响更明显,NO2对脑出血急诊影响更明显;冬季NO2、PM10浓度与脑出血急诊亦呈正向关联。     

天津市大气气态污染物与居民每日死亡关系的时间序列分析

目的 研究天津市大气气态污染物二氧化硫(SO2)和二氧化氮(NO2)与城区居民每日死亡间的相关性.方法 收集天津市城区2005-2007年大气主要污染物[SO2、NO2和可吸入颗粒物(PM10)]日平均浓度、日平均气温和相对湿度以及每日死因别死亡人数,采用广义相加模型,控制长期和季节趋势、气温和相对湿度等气象因素的影响,探讨SO2和NO2日平均浓度与每日死因别死亡间的相关性,分析PM10及模型参数对其相对危险度估计的影响.结果 大气SO2和NO2与人群每日非意外死亡和循环系统疾病死亡间显著相关,与呼吸系统疾病间无显著关联.SO2浓度每升高10μg/m3,人群非意外死亡和循环系统疾病死亡分别增加0.56%(0.23%～0.89%)和0.49%(0.06%～0.93%);NO2浓度每升高10 μg/m3,人群非意外死亡和循环系统疾病死亡分别增加0.94%(0.17%～1.70%)和1.29%(0.29%～2.30%).结论 天津市大气SO2和NO2污染与城区居民每日非意外死亡和循环系统疾病死亡显著相关.     

如皋地区环境因素对呼吸系统疾病死亡病例发生的影响

目的探讨如皋地区环境因素对当地居民呼吸系统疾病死亡病例发生的影响。方法利用如皋地区2011-2013年居民呼吸系统疾病死亡资料和同期气象数据、大气污染数据,采用冗余分析法分析环境因素与呼吸系统疾病死亡的关系。结果大气污染物中,SO2、NO2、PM10与各类呼吸系统疾病死亡关系密切,O3的影响不确定;气象要素中,温度、气压与其关系密切,而风速、相对湿度的影响不确定。结论环境因素对居民呼吸系统疾病死亡有着重要影响,SO2、NO2、PM10与其呈正相关,其中SO2对肺气肿的影响较其他污染物大;气温与各类呼吸系统疾病死亡人数呈显著负相关,气压则呈显著正相关;春季和冬季主要受各类污染物和气压的影响,春末和夏季主要受温度的影响。此类呼吸系统疾病患者应采取相应措施应对周围环境变化,防止死亡病例的发生。     

佳木斯市大气PM10对呼吸系统疾病日人院人数的影响

目的 探讨2010-2014年佳木斯市大气PM10对城区居民呼吸系统疾病日入院人数的影响.方法 采用1∶3配比的时间分层病例交叉研究,控制气象等因素的影响,以条件logistic回归分析佳木斯市2010年1月1日-2014年12月31日大气PM10浓度与呼吸系统疾病日入院人数的关系,并按性别(男、女)、年龄(＜15岁、15～65岁、＞65岁)和疾病类型[肺炎、慢性阻塞性肺疾病(COPD)和支气管肺炎],对大气污染物的健康效应进行分层分析.结果 研究期间佳木斯市大气PM10的日均浓度及年均浓度均低于国家二级标准.大气PM10日均浓度与SO2、NO2、日均气压呈正相关,与日均温度呈负相关,差异均有统计学意义(P＜O.01).单污染物模型显示,研究期间大气PM10浓度每升高10μg/m3,与肺炎、COPD日入院人数的OR值分别在滞后4、3d达到最高,相应的OR值(95％CI)分别为1.021(1.002～1.041),1.022(1.004～1.040),均有统计学意义(P＜0.05);在控制气温、相对湿度、气压的影响后,多污染物模型显示,大气PM10浓度每升高10 μg/m3,仍会增加肺炎、COPD日入院人数,均有统计学意义(P＜0.05).性别分层结果显示,大气PM10浓度每升高10 μg/m3,可引起男性肺炎患者及男、女性COPD患者日入院人数增加,差异均有统计学意义(P＜0.05);年龄分层结果显示,大气PM10浓度每升高10μg/m3,可引起＜15岁、15～65岁、＞65岁肺炎、COPD、支气管肺炎患者日入院人数增加,差异均有统计学意义(P＜0.05).结论 佳木斯市呼吸系统常见疾病的日入院人数增加可能与该市大气PM10短期低浓度暴露有关联.     

2015—2018年西安市两城区PM2.5质量浓度变化特征及气象影响因素

目的了解西安市莲湖区和雁塔区PM2.5质量浓度的变化特征及其与气象条件的关系。方法 2015-2018年,根据2012年西安市6个主城区全部环保站点的环保监测数据,包括NO2、SO2,PM10、PM2.5、CO和O3,选择上述污染物浓度相对较高的莲湖区和相对较低的雁塔区分别采集空气样本,按照国家环保部《环境空气PM10和PM2.5的测定重量法》(HJ 618-2011)开展PM2.5的质量浓度检测。依据《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)中日均二级浓度限值标准(75μg/m3),按照不同年度、区域和季节对检测结果分别开展统计分析和评价。收集同期西安市气象局气象数据资料,包括日平均温度、日平均气压、日均相对湿度、日平均风速、日降水量、最高温度和最低温度,分析PM2.5质量浓度与气象影响因素的关系。结果共采集分析空气样本660份,PM2.5质量浓度中位数为71μg/m3,达标356份,样本总达标率为53.94%,4年样本达标率由高到低依次为2017年>2018年>2016年>2015年(P<0.001),全部样品PM2.5质量浓度平均水平由高到低依次为2015年>2016年>2017年>2018年(P<0.001)。样本达标率和PM2.5质量浓度在莲湖区、雁塔区间的差异均无统计学意义(P>0.05)。不同季节样品达标率由高到低依次为夏季>春季>秋季>冬季(P<0.05);不同季节PM2.5质量浓度平均水平由高到低依次为冬季>秋季>春季>夏季(P<0.001)。日均温度、日均气压、日均风速、日均相对湿度、降水量和最低温度同PM2.5质量浓度显著相关(P<0.001)。莲湖区和雁塔区气象因素多元回归分析的调整后R2分别为0.390和0.373。结论西安市两城区空气质量逐年改善,秋冬季PM2.5污染较为严重。气象因素影响大气中PM2.5质量浓度水平。     

某低污染区大气污染物对脑血管疾病死亡的影响

目的探讨低污染地区主要大气污染物对居民脑血管病死亡的影响。方法收集2002—2007年某地区脑血管病日死亡人数和主要大气污染物日平均浓度,经时间序列法平稳化序列后,再运用多元线性回归法进行相关性和确定性分析。结果①该地区大气中二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)以及空气动力学直径10μm以下的可吸入颗粒物(PM10)日平均浓度与居民脑血管疾病死亡人数之间存在显著相关(P0.05),其中大气中SO2、NO2、CO浓度每升高10μg/m3,脑血管疾病死亡的相对危险度(OR)分别增加5.65%(95%CI,4.93%～6.37%)、1.03%(95%CI,0.24%～1.82%)和0.12%(95%CI,0.09%～0.14%),而PM10则呈显著负相关(P=0.00)。②居民日脑血管疾病死亡人数与大气污染物浓度存在线性回归(P0.05),回归方程为:^y=16.917+72.092(SO2)+26.190(NO2)-15.932(PM10)+2.062(CO)。③从标化后的偏回归系数可以得出,自变量SO2浓度对应变量脑血管疾病日死亡的影响最大。结论该地区居民脑血管病死亡与大气中SO2、NO2和呈正相关,存在线性回归,其中尤以SO2的影响最大,PM10则呈负相关;控制该地区SO2的污染水平是降低居民脑血管疾病死亡率的关键。     

深圳市2006-2010年空气污染物浓度变化特征

目的探讨深圳市2006--2010年大气污染物浓度时空变化特征。方法收集深圳市9个国控环境监测点2006--2010年空气中SO2、NO2和PM10的逐日日均浓度,其检测采用大气质量连续自动监测系统进行监测,系统以光谱法仪器（DOAS仪器）为主。结果深圳市2006--2010年空气中SO2、NO2、PM10的年均浓度总体呈下降趋势,SO,从0．0310mg／m3下降至0．0112mg／m3,NO2从0．0544mg／m3下降至0．0460mg／m3,PM10从0．0650mg／m3下降至0．0584mg／m3;每年日均浓度符合《环境空气质量标准》（GB3095—1996）的天数和达标标准亦逐年上升。季节趋势看,每年夏季各污染物平均浓度最低。关外两个监测点的污染物浓度高于关内。结论深圳市2006--2010年SO2、NO2和PM10浓度总体呈下降趋势,大气质量逐年改善,季节趋势明显,需重点关注改善关外大气质量。     

A time-series study of air pollution, socioeconomic status, and mortality in Vancouver, Canada

We evaluated the relationship between daily levels of particulate and gaseous phase pollutants and mortality within a dynamic cohort of approximately 550,000 individuals whose vital status was ascertained between 1986 and 1999. Time-series methods were applied to evaluate whether there were differential pollutant effects on daily aggregated numbers of deaths in the cohort that was stratified into quintiles of income as defined by the 1991 and 1996 Canadian censuses. The percent change in all-cause, cardiovascular, respiratory, and cancer daily mortality was calculated in relation to short-term changes in levels of a number of particulate (PM(2.5), PM(10-2.5), total suspended particle co-efficient of haze PM(10), SO(4)) and gaseous (O(3), CO, SO(2), NO(2)) pollutants. The estimated effects of air pollution on mortality were adjusted for day of week effects, and several meteorologic variables including temperature, change in barometric pressure, and relative humidity. Several gaseous pollutants were associated with an increased risk of mortality. Specifically for an increase equivalent to the difference between the 90th and 10th percentiles, the estimated percent change in daily mortality based on the 3-day average of NO(2), and SO(2) was 4.0% and 1.3%, respectively. The corresponding changes in mortality associated with SO(2) were much higher when analyses were restricted to death from respiratory disease. Specifically, a difference between the 90th and 10th percentiles was associated with a 5.6% (95% CI= -0.7% to 12.3%). The daily mean coarse fraction (PM(10-2.5)) was associated with increased cardiovascular mortality (estimated change=5.9%, 95% CI=1.1-10.8%). PM(2.5) was not found to be an important predictor of mortality. For NO(2), CO, and SO(2), there was some suggestion of increased risk of all-cause and cardiovascular mortality at lower levels of socioeconomic status. However, these results should be interpreted cautiously due to the small number of deaths observed within each stratum of socioeconomic status.     

苏州市恶性肿瘤日死亡率与大气主要污染物的关系

[目的]探讨大气主要污染物对居民恶性肿瘤日死亡率的影响。[方法]收集2002～2007年苏州地区恶性肿瘤日死亡人数和大气中可吸入颗粒物（PM10）、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）以及一氧化碳（CO）等污染物日平均浓度,经时间序列法平稳化后,再运用多元线性回归法进行相关性和确定性分析。[结果]（1）该地区居民恶性肿瘤日死亡率与7天前（1ag7）的大气中SO2、NO2及当日（1ag0）PM10平均浓度存在相关（P〈0．05）,其中S02和PM10每升高10μg/m^3,恶性肿瘤死亡的相对危险度（RR）和95％可信区间（Cl）分别为1．004（1．003～1．006,P〈0．01）和1．001（1．000～1．002,P〈0．05）,日死亡率分别上升0．44％（0．29％～0．60％）和0．10％（0．01％-0．19％）;而N02则呈负相关（P〈0．01）。（2）居民恶性肿瘤日死亡率与大气污染物日平均浓度存在线性回归（P〈0．05）,回归方程为：y=4．985＋3．963[SO2]-2．878[N02]＋0．577[PM10];模型预测的结果比较准确。（3）自变量SO2浓度标化后的偏回归系数为0．392,对应变量恶性肿瘤日死亡率的影响最大。[结论]该地区居民恶性肿瘤日死亡率与大气中SO2和PM10日平均水平呈正相关,与NO2则呈负相关;控制该地区SO2的污染水平可能有利于降低居民恶性肿瘤死亡率。     

2002-2007年深圳市关内和关外大气污染物变化规律及相关性分析

目的研究深圳市2002—2007年关内、关外大气污染物SO2、NO2、PM10空间和时间的变化规律。方法收集深圳市2002—2007年9个国控环境监测点SO2、NO2和PM10的日平均浓度,对大气污染物时间空间变化情况及大气污染物之间的相关性进行分析。结果深圳市2002—2007年关内、关外大气SO2、NO2、PM10浓度的月变化均呈"V"字型分布,即1—6月逐渐下降,6—12月又逐渐上升;关内、关外大气污染物浓度均是秋季高,夏季低;深圳市2002—2007年关内大气污染物浓度变化趋势是2002—2004年逐渐上升,2005年有所下降,2006—2007年又再次上升,而关外2002—2006年变化趋势与关内相似,而2007年并没有继续上升,反而3个指标监测值均有所下降;关外地区SO2浓度连续6a高于关内,NO2与PM10浓度关外2002—2006年连续5a高于关内,而2007年关内首次超过关外;2002—2007年深圳市关内、关外大气SO2浓度符合国家二级标准,但关内接近一级标准,NO2浓度符合国家三级标准,PM10浓度符合国家二级标准。深圳市大气SO2、NO2和PM10浓度之间存在较强的相关性。结论深圳市空...     

常州市大气细颗粒物对老年人死亡影响的时间序列研究

目的 分析常州市大气细颗粒物(PM2.5)暴露对老年人死亡的影响。方法 收集常州市2015年1月1日至2017年12月31日的居民全死因个案资料和同期常州市大气污染物浓度及气象监测资料,采用广义线性模型(GLM)在控制长期趋势、星期几效应及气象因素等混杂因素的基础上,分析PM2.5对老年人(≥65岁)死亡的影响。结果 2015-2017年常州市大气PM2.5浓度均值为50.0μg/m³,超标天数共178天,老年人每日非意外总死亡54.6例,其中呼吸系统疾病日死亡7.7例,循环系统疾病日死亡22.1例。在单污染物模型中,大气PM2.5浓度(lag04)每增加10μg/m³时,老年人日非意外总死亡、呼吸系统疾病和循环系统疾病日死亡数分别增加0.92%(95%CI:0.29%～1.56%)、1.66%(95%CI:0.10%～3.31%)和1.22%(95%CI:0.24%～2.22%)。多污染物模型中,单独调整SO2、NO2或同时调整SO2和NO2后,PM2.5对老年人非意外总死亡、呼吸系统疾病和循环系统疾病死亡的影响效应消失(P>0.05)。结论 常州市大气PM2.5污染对老年人死亡影响有一定的时间滞后性,显著增加老年人日非意外总死亡、呼吸系统疾病和循环系统疾病死亡数。