深圳市气象因素对SO2等大气污染物的影响研究

目的探讨气象因素对大气污染物的影响及建立气象因素与大气污染物浓度关系的模型。方法收集深圳市2002—2007年气象资料(日平均气压、日最高气压、日最低气压、日气压差、日平均气温、日最高气温、日最低气温、月降雨量、日平均相对湿度、日最小相对湿度、风速)和大气污染物(SO2、NO2、PM10)浓度资料,对大气污染物浓度与气象因素进行多重线性回归分析,建立多元回归方程。结果日最小相对湿度与大气中SO2、NO2浓度呈负相关,日最低气温与大气中NO2浓度呈负相关,日平均相对湿度、风速与大气中PM10浓度成呈负相关,日气压差与大气中PM10浓度呈正相关,SO2、NO2、PM10浓度与各气象因素建立的多元回归方程模型均有统计学意义(P<0.001)。结论气象因素的变化对大气污染物浓度有一定影响,利用气象因素与大气污染物浓度的相互关系可建立反映两者内在关系的多元回归方程模型。     

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。     

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.     

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。     

广州市空气污染与城区居民心脑血管疾病死亡的时间序列分析

目的探讨广州市空气污染物(PM10、SO2、NO2)对心脑血管疾病死亡的短期影响。方法收集广州市城区居民心脑血管疾病死亡统计资料及同期大气污染物浓度、气象监测资料,采用时间序列的自回归模型,在控制长期趋势、短期趋势、气象因素等混杂因素的基础上,分析广州中心城区2006年1月1日—2008年12月31日空气污染物与居民心脑血管疾病每日死亡人数的关系。结果 2007年和2008年的死亡病例数高于2006年,每年3—12月的死亡病例数低于1月和2月。NO2和PM10浓度与心脑血管疾病每日死亡人数呈正相关,空气中NO2和PM10的浓度每升高1μg/m3,心脑血管疾病每日死亡人数将分别增加1.8%和1.1%,前6 d的NO2和PM10水平对当天的疾病死亡病例数有负影响。PM10、SO2、NO2浓度之间呈现一定正相关,并具有滞后现象。结论广州市大气中NO2和PM10对人群健康存在短期影响,能增加人群心脑血管疾病死亡。     

Air Pollution and the Cerebro Cardio-vascular Diseases Mortality of Population in Guangzhou: a Time-series Analysis

目的 探讨广州市空气污染物(PM10、SO2、NO2)对心脑血管疾病死亡的短期影响.方法 收集广州市城区居民心脑血管疾病死亡统计资料及同期大气污染物浓度、气象监测资料,采用时间序列的自回归模型,在控制长期趋势、短期趋势、气象因素等混杂因素的基础上,分析广州中心城区2006年1月1日—2008年12月31日空气污染物与居民心脑血管疾病每日死亡人数的关系.结果 2007年和2008年的死亡病例数高于2006年,每年3-12月的死亡病例数低于1月和2月.NO2和PM10浓度与心脑血管疾病每日死亡人数呈正相关,空气中NO2和PM10的浓度每升高lμg/m3,心脑血管疾病每日死亡人数将分别增加1.8％和1.1％,前6d的NO2和PM10水平对当天的疾病死亡病例数有负影响.PM10、SO2、NO2浓度之间呈现一定正相关,并具有滞后现象.结论 广州市大气中NO2和PM10对人群健康存在短期影响,能增加人群心脑血管疾病死亡.     

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。     

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。     

广州市2004—2008年大气污染对城区居民每日死亡率影响的时间序列分析

目的 评价2004-2008年广州市大气污染短期暴露与居民死亡风险的相关性.方法 采用时间序列方法,对主要大气污染物可吸入颗粒物(PM10)、二氧化氮(NO2)和二氧化硫(SO2)与每日死亡率相关性进行Poisson回归分析.结果 模型分析结果表明,通过控制年龄、性别、时间、星期几效应和气象因素,发现PM10、NO2和SO2这3种大气污染物暴露与超额死亡风险存在正相关关系.广州市3种大气污染物在过去48 h的暴露浓度每上升10 μg/m3所对应的总死亡的超额风险分别为0.94％(0.79～ 1.09)、1.55％(1.31 ～ 1.78)和1.09％(0.91 ～ 1.27).研究结果表明,大气污染物暴露与心血管系统疾病或呼吸系统疾病死亡的关联显著,对老年人和女性的影响更为显著.结论 广州市主要大气污染短期暴露与居民的超额死亡风险显著相关.     

大气污染对女性健康效应的时间序列分析

为定量研究广东省某市大气污染对女性居民日死亡率的急性影响,采用Poisson广义相加模型对该市大气NO2、PM10、SO2的日平均浓度与女性居民日死亡人数进行相关回归分析,并控制时间长期趋势、气象、季节等混杂因素的影响.结果显示,当大气NO2、PM10、SO2浓度分别每上升100 μg/m3时,对女性总死亡率的急性效应相对危险度最高值分别为1.075 (95％CI:1.040～1.111),1.055(95％CI:1.027～1.084),1.073(95％CI:1.006～1.140);且NO2、PM10、SO2日平均浓度的升高与女性居民日心脑血管疾病死亡数的增加之间有正向统计学关联(P＜0.05).提示该市大气NO2、PM10、SO2污染对女性居民日死亡率具有急性影响,尤其是对心脑血管疾病.     

深圳市大气PM10与呼吸系统疾病日门诊量的时间序列分析

目的探讨大气可吸入颗粒污染物（PM10）对医院呼吸系统疾病门诊量的影响。方法2012年1月1日至12月31日疾病资料来源于深圳市2家三级甲等综合性医院逐日门诊病例资料,空气污染物资料来自深圳市环境监测站,气象资料来自气象局。采用广义相加Poisson回归模型的时间序列分析,在控制长期趋势、星期几效应和气象等影响因素后,对大气PM10日均浓度与呼吸系统疾病日门诊量的关系和滞后效应进行分析。结果深圳市2012年全年日均大气PM10浓度为0．052mg／m^3,符合国家二级标准,2家医院全年呼吸系统门诊量为562174人次,平均1535．99人次／d。广义相加模型分析结果发现PM10日均浓度与呼吸系统疾病门诊量存在正相关关系。滞后6d时PM10日均浓度对呼吸系统疾病门诊量的影响最强[相对危险度（RR）为1．0047,95％CI：1．0036—1．0058]。引入CO、O3、NO2、SO2进行多污染物模型分析发现,多污染物模型的RR值相对单污染物模型有升有降（均P〈0．05）,其中以双污染物模型PM10＋SO2和三污染物模型PM10＋CO＋SO2中的PM10的RR值最高,分别为1．0059、1．0067。结论深圳市大气PM10污染与医院呼吸系统疾病日门诊量呈正相关关系,且存在滞后效应。     

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。     

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.     

大气污染物浓度与呼吸系统疾病住院率相关性分析

目的探讨世界大学生运动会前,广州市龙岗区政府改善环境政策对大气污染物浓度及其与呼吸系统疾病住院率之间的关系。方法搜集龙岗区2004～2011年每月主要大气污染物二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸入颗粒物(PM10)浓度值及该区同期每月所有公立医院支气管炎、肺炎、哮喘3种呼吸系统疾病住院率,通过SPSS软件处理数据,运用多元线性回归分析其相关性。结果 SO2、NO2与支气管炎、肺炎、哮喘住院率有相关性,PM10与哮喘、肺炎住院率有密切的关系,PM10与支气管炎住院率相关性不明显。结论龙岗区大气污染物浓度与呼吸系统疾病住院率之间具有相关性。政府采取改善环境等相关的干预措施,可以有效地降低空气污染物浓度,改善居民居住环境,保障居民健康。     

乌鲁木齐大气污染与循环系统疾病日住院人数的时间序列分析

目的定量评估乌鲁木齐城区主要大气污染物(SO2、NO2、PM10)对居民循环系统疾病的影响,建立大气污染对人群健康影响的预测模型。方法采用时间序列的广义相加模型(GAM),在控制了时间的长期趋势、季节趋势、周效应、气象因素等混杂因素的基础上,研究乌鲁木齐市区2005年1月1日—2009年12月31日大气污染物浓度与居民所患循环系统疾病人数的关联性。结果大气中SO2、NO2和PM10浓度每增加10μg/m3,循环系统疾病日住院人数相对危险度分别增加1.063(95%CI 1.024～1.091)、1.0341(95%CI 1.011～1.067)和1.057(95%CI 1.021～1.088)。研究期间主要污染物浓度总体呈逐年上升的趋势,循环系统疾病日住院人数不仅持续增加而且是呈周期性的波动存在(夏季偏低,冬季偏高)。结论对乌鲁木齐循环系统疾病日住院人数影响较大的污染物为SO2、PM10,并且与气象因素存在相关性。     

广州地区空气污染对儿童呼吸系统疾病就诊人次的影响研究

目的探讨广州地区主要的大气污染物(NO2、PM10和SO2)与儿童呼吸系统疾病门诊人次的关系。方法通过广州市环境保护局和广州某医院分别获得2005年1月1日—2011年12月31日大气污染物(NO2、PM10、SO2)的日均浓度资料和儿科呼吸系统疾病日门诊人次资料,采用分布滞后线性模型分析大气NO2、PM10、SO2对儿科呼吸系统疾病门诊人次的影响。结果大气NO2、PM10和SO2浓度对儿科呼吸系统疾病门诊人次的滞后效应可持续至15 d。大气NO2、PM10、SO2浓度每升高10μg/m3对儿科呼吸系统疾病门诊人次影响的累积效应在0~30 d时均有统计学意义(P0.05),且均于15 d达到最大值(NO2:RR=1.029 2,95%CI:1.024 6~1.033 8;PM10:RR=1.020 4,95%CI:1.016 4~1.024 5;SO2:RR=1.040 8,95%CI:1.032 5~1.049 1)。结论广州大气NO2、PM10、SO2浓度的升高可能会造成15 d内儿童呼吸系统疾病门诊就诊人次的增加。     

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。     

西安市大气污染对城区居民每日死亡率影响的时间序列分析

目的 评价西安市大气污染对城市居民的健康影响.方法 采用时间序列方法对2004-2008年西安主要大气污染物(PM10、NO2和SO2)与每日死亡率相关性进行泊松回归分析,并控制年龄、性别、时间、“星期几效应”和气象因素的影响.结果 研究地区大气PM10、NO2和SO2暴露与超额死亡风险存在显著正相关关系.PM10、N...     

2003—2014年贵阳市环境空气质量变化趋势分析

目的 分析贵阳市2003-2014年环境空气质量的状况及变化趋势.方法 收集贵阳市2003-2014年主要环境空气污染物(PM10、SO2和NO2)的年均浓度监测数据,分析其变化特征.结果 2003-2014年大气PM 10每年年均浓度均超标,SO2部分年份超标,NO2均达标.大气PM10和SO2年均浓度呈下降趋势,NO2呈上升趋势;空气污染物的12年平均污染负荷系数依次为PM10＞SO2＞NO2,其中PM10污染负荷系数呈上升趋势(rs=0.526,P＜0.05),SO2污染负荷系数呈下降趋势(rs=-0.958,P＜0.01),NO2污染负荷系数呈上升趋势(rs=0.965,P＜0.01).2013-2014年冬季大气PM10浓度高于夏季(P＜0.05),冬季大气SO2浓度高于春、夏、秋季(P＜0.01).结论 近12年来贵阳市空气质量有明显改善,但污染情况仍需重视,尤其是冬季.     

广州市交通警察执勤期间大气污染物区域暴露特征初探

[目的]通过监测广州市内外勤交警执勤区域大气污染物浓度,初步研究内外勤交警执勤期间大气污染物的暴露特征和水平,为机动车尾气高暴露人群的生物效应评价技术研究提供现场调查数据。[方法]应用电子分析仪监测广州市内外勤交警执勤区域及内勤交警工作的岑村交警大楼的二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）、可吸入颗粒物（PM10）、二氧化硫（SO2）等污染物的浓度,计算相关空气质量评价指数。[结果]外勤交警执勤期间暴露的NO2、CO、PM10、SO2的平均浓度分别为（0.34±0.17）、（1.93±2.97）、（0.10±0.05）、（0.49±1.54）mg/m3,大气质量为Ⅴ级,属重污染,NO2和SO2为主要污染物;内勤交警执勤期间暴露的NO2、CO、PM10、SO2的平均浓度分别为（0.08±0.05）、（0.22±0.26）、（0.05±0.05）、（0.02±0.02）mg/m3,大气污染物浓度低于外勤交警（P〈0.01）,大气质量为Ⅱ级,尚清洁,NO2和PM10为主要污染物。[结论]广州市外勤交警执勤期间暴露的主要气态污染物浓度超标,其中以NO2的超标情况最严重,属中重度污染,符合混合型污染的特征;内勤交警大气污染物的暴露浓度低于外勤交警。