北京市大气二氧化氮水平与居民呼吸系统疾病死亡的关系

目的分析大气中主要气态污染物二氧化氮(NO2)急性暴露对北京市居民每日呼吸系统疾病死亡人数的影响。方法收集北京市2006—2009年居民每日呼吸系统疾病死亡资料、大气主要污染物(SO2、NO2、PM10)日均浓度资料和气象因素(日均气温、日均相对湿度)资料。采用时间序列的广义相加模型,通过平滑样条函数控制时间趋势、"星期几效应"和气象因素等混杂因素,拟合大气NO2浓度与居民每日呼吸系统疾病死亡人数之间的暴露-反应关系模型。对确定的最优拟合模型进行敏感度检验以检测其稳定性,并进一步建立双污染物模型,以检验NO2对居民每日呼吸系统疾病死亡人数的效应是否受到其他大气污染物的影响。结果 NO2浓度与北京市居民每日呼吸系统疾病死亡人数的关联无统计学意义(P0.05),但与居民每日肺炎死亡人数之间有统计学意义(P0.05)。建立的最优拟合模型稳定。日均NO2浓度每升高10μg/m3,居民每日肺炎死亡人数增加1.46%(95%CI:0.04%~2.90%)。在模型中加入PM10后,NO2对居民每日肺炎死亡的效应有增加,居民每日肺炎死亡人数增幅增加至1.88%(95%CI:0.12%~3.68%)。结论北京市大气中NO2浓度升高可能导致居民每日肺炎死亡人数增加。     

大气低浓度一氧化碳对上海市闵行区呼吸系统疾病死亡人群影响分析

目的探讨大气低浓度一氧化碳(CO)对上海市闵行区居民呼吸系统疾病死亡人群的影响,为保护易感人群,评价人群健康效应提供依据。方法收集2013-01-01/2018-12-31期间CO逐日浓度数据、气象数据及呼吸系统疾病死亡资料,采用时间序列广义相加模型进行分析。结果 2013-2018年上海市闵行区CO日均浓度为0.74(0.30～3.02)mg/m~3,呼吸系统疾病死亡共4 236例,日均死亡1.93例。滞后4 d,CO日均浓度每升高1 mg/m~3导致总人群、男性和65岁人群呼吸系统疾病死亡风险RR值分别为1.144(95%CI:1.034～1.255)、1.185(95%CI:1.050～1.320)和1.141(95%CI:1.027～1.255),但对女性和≤65岁人群的影响无统计学意义。在污染物浓度移动平均值(lag05)时,CO对总人群、男性和65岁人群呼吸系统疾病死亡表现出最强累积健康效应。结论大气低浓度CO与上海市闵行区居民呼吸系统疾病死亡风险增加相关,相关部门应采取措施降低CO污染水平,保护重点高危人群,降低居民呼吸系统疾病死亡率。     

阿图什市日均气温与呼吸系统疾病日住院人次的时间序列研究

目的 分析阿图什市日均气温对呼吸系统疾病日住院人次的影响。方法 收集2016—2019年阿图什市呼吸系统疾病患者住院病例资料及同期气象和大气污染物数据，采用分布滞后非线性模型（distribution lag non-linear model,DLNM）分析日均气温对呼吸系统疾病日住院人次的影响及滞后效应。结果 日均气温与呼吸系统疾病日住院人次呈"J"型关系，住院风险最低温度为23℃。总人群在极低温、一般低温时滞后0～14 d下对呼吸系统疾病日住院人次累积效应的RR值及95%CI分别为2.32(1.55～3.47)和2.09(1.46～3.00)，两者均在当天时住院风险达到最大，且随着滞后日增加住院风险呈先下降后增加再下降趋势，滞后天数均为2 d。在亚组分析中，极低温、一般低温对女性和<16岁人群呼吸系统疾病住院风险的影响较大。极高温、一般高温对总人群及不同亚组中均未表现出明显的健康风险及滞后效应。结论 低温会造成呼吸系统疾病住院风险增加，早期呈明显急性影响，且存在滞后效应，女性和<16岁人群是敏感人群。     

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。     

武汉市高温中暑与气象因素的关系

目的 探讨高温中暑的发生与气象因素的关系.方法 以武汉市1994-2010年每年6-8月的逐日气象因素与逐日的高温中暑病例为研究对象,并通过单因素相关分析筛选气象参数,多元回归分析建立回归方程.结果 单因素相关分析结果表明,高温中暑与日均温、日最高温、日最低温、日均湿度相关;多元回归分析结果表明,在T日均温≤30℃情况下中暑主要与日均温有关;在T日均温＞30℃情况下中暑与日均温、日均湿都相关.结论 高温中暑的发病与日均温、日均湿有关,并随着日均温的升高,日均湿的协同作用越来越明显.     

上海市浦东新区居民非意外死亡与日均气温相关性的时间序列研究

目的 了解日均气温对浦东新区居民非意外死亡的影响。方法 收集2005—2019年浦东新区气象资料、居民非意外死亡资料以及上海市大气污染物资料,利用分布滞后非线性模型,评估日均气温对浦东新区居民非意外死亡的影响及累积性与滞后性。结果 高温与低温均导致居民非意外死亡、心脑血管疾病及呼吸系统疾病死亡风险上升。以中位温度(P₅₀, 18.2 ℃)为参照,高温(P₉₅, 30.1 ℃)对居民非意外死亡、心脑血管疾病及呼吸系统疾病死亡累积2 d(Lag0～1 d)效应的RR值及其95%CI分别为1.28(1.23～1.33)、1.32(1.24～1.41)及1.45(1.28～1.64); 低温(P₅, 3.0 ℃)对居民非意外死亡与心脑血管疾病死亡的影响在累积22 d(Lag0～21 d)的RR值及其95%CI分别为1.22(1.11～1.35)与1.37(1.17～1.60),对呼吸系统疾病的影响在在累积15 d(Lag0～14 d)的RR值及其95%CI为1.27(1.01～1.59)。低温对<75岁人群非意外死亡的影响不显著; 高温对≥75岁人群的影响显著高于<75岁人群。小学及以下文化水平人群受高温及低温的影响显著高于中学及以上文化人群。结论 高温与低温均增加浦东新区居民非意外死亡风险。≥75岁人群与小学及以下文化人群对气温的影响更为敏感。     

2015年哈尔滨市某地区空气污染物与呼吸系统疾病门诊量关系的时间序列研究

目的初步探讨哈尔滨市道里区空气主要污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2)对人群呼吸系统疾病门诊量水平的影响。方法采用广义线性模型,在控制长期趋势、气象因素和其他与时间长期变异有关的混杂因素条件下,分析空气主要污染物与人群呼吸系统疾病门诊量的关系。结果 2015年哈尔滨市道里区大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2的全年日均质量浓度分别为62.51、95.61、36.97和55.01μg/m~3;哈尔滨市第一医院日均呼吸系统门诊量霾日高于非霾日,且具有统计学意义(P<0.05);大气污染物PM_(2.5)、SO_2水平与呼吸系统门诊量存在暴露—反应关系,滞后效应分析发现PM_(2.5)污染当天,PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,人群呼吸系统疾病门诊量RR值为1.0052(95%CI:1.002 7~1.007 6),SO_2在污染滞后1 d最为显著,SO_2浓度每升高10μg/m~3,人群呼吸系统疾病门诊量RR值为1.005 1(95%CI:1.002 5~1.007 6)。结论哈尔滨市道里区空气污染物(PM_(2.5)、SO_2)对人群呼吸系统疾病门诊量水平有影响。     

大气颗粒物污染与呼吸系统疾病就诊量的关系研究

目的探讨北京市大气颗粒物短期暴露对人群呼吸系统疾病就诊量的影响。方法收集北京市2013年10月至2015年12月逐日大气污染物资料、气象资料以及某三级综合性医院的呼吸系统疾病就诊资料,采用时间序列数据的Poisson回归模型,分析大气颗粒物日均浓度与呼吸系统疾病每日就诊量之间的关系。结果调整了气象因素、长期趋势、季节趋势、星期几效应、假日效应等因素的影响后,大气PM_(10)浓度每上升10μg/m~3,人群呼吸系统疾病急诊量的相对危险度(RR)为1.002 7(95%CI:1.000 8～1.004 6);且女性的RR值略高于男性,分别为1.002 8(95%CI:1.000 4～1.005 1)与1.002 6(95%CI:1.000 4～1.004 9)。结论北京市大气PM_(10)浓度的短期升高可能会导致医院每日呼吸系统疾病急诊量数的增加。     

不同温度指标与宁夏5市居民非意外死亡的关系

[目的]探讨不同温度指标与宁夏5市居民非意外死亡的关系。[方法]收集2010年1月1日—2015年12月31日宁夏5市的居民死亡监测数据及气象监测数据,采用广义线性模型结合分布滞后非线性模型,评估不同温度指标与非意外死亡的关系。[结果]宁夏各地区日平均气温的中位数为9.1~12.6℃。相对于日间温差,各地区日内温差的中位数更大,无论是高温天气(当天气温高于最小死亡温度)还是低温天气(当天气温低于最小死亡温度),中卫市的日内温差最大(高温天气:13.8℃;低温天气:13.5℃)。宁夏各地区日平均气温与非意外死亡之间呈现"V"或"J"型关系,极端低温(日平均气温的第1百分位数)增加银川市(RR:1.69;95%CI:1.31~2.19)、石嘴山市(RR:2.03;95%CI:1.04~3.93)及固原市(RR:2.16;95%CI:1.53~3.04)居民非意外死亡的风险。极端高温(日平均气温的第99百分位数)增加吴忠市(RR:2.49;95%CI,1.20~5.14)居民非意外死亡的风险。高温天气时,日内温差增加可增加银川市居民的死亡风险(RR:1.06;95%CI:1.01~1.11)。日间温差的变化对宁夏地区居民非意外死亡的影响无统计学意义。[结论]相较于日内温差及日间温差,日平均气温过高或过低对宁夏地区居民非意外死亡风险的影响更大。     

基于分布滞后非线性模型的湘潭市日均气温对居民死亡风险的影响

目的评估湘潭市日均气温暴露对居民死亡的影响。方法收集湘潭市2015—2017年气象资料、空气污染资料和人群死亡资料,通过拟合分布滞后非线性模型,评估不同日均气温水平对该市人群死亡的非线性效应和滞后累积效应。结果湘潭市每日平均气温与居民非意外总死亡、循环系统疾病死亡呈非线性关系,存在低温冷效应和高温热效应。以平均气温中位数(19℃)作为参考值,居民非意外及循环系统疾病总死亡风险分别在24℃和25℃最低;非意外和循环系统疾病死亡的低温(1℃)冷效应作用时间分别为lag4～lag8和lag4～lag7,均在lag4时RR值最高,RR(95%CI)分别为1.051(1.017～1.083)和1.058(1.018～1.099),之后呈下降趋势;非意外及循环系统疾病死亡风险的高温(32℃)热效应作用时间均为lag0～lag1,lag0时RR值最高,RR(95%CI)分别1.176(1.065～1.298)和1.187(1.051～1.340)。累积冷效应在lag0～7时出现,在lag0～10达到最高;累积热效应出现在lag0至lag0～5,在lag0～2时效应值最高。结论高温和低温均能增加湘潭市居民的非意外和循环系统疾病死亡风险,均存在滞后和累积滞后效应,且冷效应的滞后时间和作用时间均长于热效应。     

苏州市居民呼吸系统疾病死亡与大气二氧化氮的相关性研究

目的分析大气中主要气态污染物二氧化氮(NO2)对苏州市居民每日呼吸系统疾病死亡人数的影响。方法收集苏州市2010—2013年居民每日呼吸系统疾病死亡资料、大气主要污染物浓度(NO2、SO2和PM10)及气象因素(日均气温、相对湿度)资料。采用时间序列的广义相加模型,并建立双污染物模型,以检验NO2对居民每日呼吸系统疾病死亡人数的效应是否受到其他大气污染物影响。结果 NO2浓度与苏州市居民每日呼吸系统疾病死亡均有关系,NO2浓度每升高10μg/m3,所有居民、男性的呼吸系统日死亡率分别增加1.428%(0.453%~2.403%)、1.534%(0.245%~2.720%)。建立的拟合双污染物模型中,加入PM2.5后,N02的效应有所升高,并仍具有显著统计学意义(P<0.05)。结论苏州市大气中NO2浓度升高导致所有居民呼吸系统疾病死亡率有所增加。     

京津两地不同温度水平下大气PM_(10)与居民每日死亡关系的时间序列研究

目的探讨北京市和天津市不同温度水平下大气可吸入颗粒物(PM_(10))与居民每日死亡的定量关系。方法收集北京市和天津市2007年1月1日至2009年12月31日的每日大气PM_(10)、每日平均温度、每日平均相对湿度、每日居民不同病因别死亡人数,建立时间序列数据库。将每日温度分成低(P_(50))、中(P_(50)~P_(75))、高(P_(75))3个层次,采用广义相加模型,分析两城市大气PM_(10)与居民每日不同病因别死亡的相关性。结果对于总死亡,北京市和天津市高、中温水平下大气PM_(10)的超额危险度(excess risk,ER)明显高于低温水平,且中温水平下效应值最大,两城市的ER分别为0.46%(95%CI:0.18%~0.75%)和0.87%(95%CI:0.34%~1.41%);对于循环系统死亡,北京市和天津市高、中温水平下大气PM_(10)的超额危险度明显高于低温水平,且高温水平下的超额危险度值更大,两城市的ER分别为0.52%(95%CI:0.07%~0.98%)和1.13%(95%CI:0.43%~1.83%);对于呼吸系统死亡,北京和天津市中温水平下大气PM_(10)的超额危险度最大,两城市的ER分别为0.99%(95%CI:0.16%~1.74%)和1.48%(95%CI:0.25%~1.95%)。结论不同温度水平下,北京市和天津市大气PM_(10)污染致居民死亡的急性效应不同,中高温水平下,大气PM_(10)的健康效应值更大。制定人群大气污染健康效应公共政策时,需考虑温度对其影响的修饰作用。     

2013年丰台区PM_(2.5)与居民呼吸系统疾病死亡的关系研究

目的研究2013年北京市丰台区PM_(2.5)对居民呼吸系统疾病死亡水平的影响。方法分析2013年北京市丰台区大气污染物PM_(2.5)的污染情况、居民呼吸系统疾病死亡水平以及气象状况,采用分布滞后非线性模型研究2013年北京市丰台区大气污染物PM_(2.5)对居民呼吸系统疾病死亡水平的影响。结果北京市丰台区2013年大气PM_(2.5)年平均质量浓度为100.92μg/m~3,居民呼吸系统疾病死亡人数为764人。大气PM_(2.5)质量浓度与日平均相对湿度、居民呼吸系统疾病死亡水平、女性居民呼吸系统疾病死亡水平呈正相关关系(P<0.05);大气PM_(2.5)质量浓度与日平均气温、日平均气压、男性居民呼吸系统疾病死亡水平无相关性。在污染当天PM_(2.5)每升高10μg/m~3,相对危险度RR值为1.0252(95%CI:1.0113~1.0393)。结论 2013年北京市丰台区PM_(2.5)年平均质量浓度为100.92μg/m~3,超过国家规定二级标准的34.56%,居民呼吸系统疾病死亡数随着PM_(2.5)质量浓度的升高而升高。     

PM10与表观温度交互作用对北京市某医院呼吸系统疾病急诊的影响

目的探讨PM10与表观温度交互作用对北京市某医院呼吸系统疾病急诊的影响。方法收集北京市某三甲医院急诊科2005年1月至2009年6月每日呼吸系统急诊病例资料、同期北京市环境监测中心大气污染物数据和中国科学数据共享服务网的气象数据。采用广义相加模型,通过惩罚样条函数控制长期趋势、星期几效应及其他可能的混杂因素,对数据进行分析。结果 PM10与平均表观温度和最低表观温度的交互作用在低温时有统计学意义(P0.05),与日表观温度差值的交互作用在温差较大时有统计学意义(P0.05)。在表观温度为低温、中温、高温3个水平时,PM10对于呼吸系统急诊的超额危险度分别为5.90%(95%CI:2.15%~9.78%),0.01%(95%CI:-0.65%~0.63%),-0.22%(95%CI:-0.63%~0.17%);在最低表观温度为低温、高温水平时,PM10对于呼吸系统急诊的超额危险度分别为1.42%(95%CI:0.37%~2.53%),-0.17%(95%CI:-0.56%~0.20%);在日表观温度差值的高、中、低3个水平时,PM10对于呼吸系统急诊的超额危险度分别为0.05%(95%CI:-0.65%~0.75%),0.01%(95%CI:-0.37%~0.40%),1.75%(95%CI:0.50%~3.02%)。结论在低温和温差比较大的情况下,PM10对呼吸系统疾病的风险较大,应该加强对呼吸系统疾病患者的防护。     

南京地区高温热浪对心脑血管疾病日死亡人数的影响

目的探讨南京市高温热浪对当地居民每日心脑血管疾病死亡人数的影响。方法根据南京地区2004—2010年的居民每日死亡资料和同期气象资料,采用广义相加模型的Poisson分布,分析了高温热浪与每日居民心脑血管疾病死亡的关系。结果心脑血管疾病死亡的RR主要受到当天、死亡前2 d的日最高温度的影响,其值分别为1.204(95%CI:1.110～1.306)、1.124(95%CI:1.013～1.247);心脑血管疾病的日死亡人数与高温热浪期间的日最高温度正相关。结论高温热浪对居民心脑血管死亡有影响,心脑血管疾病日死亡人数随着最高温度的升高及日平均地面气压的降低增加,且最高温度存在滞后效应。广义相加模型预测的心脑血管死亡人数与实际死亡人数较相近,上升与下降的变化趋势基本一致。     

广州市PM_(2.5)浓度与人群每日死亡风险的空间分布特征

目的了解广州市大气PM_(2.5)暴露对居民每日死亡的影响及其空间分布特征。方法收集2013年1月1日—2014年12月31日期间广州市十二个区(县级市)31个大气监测站点的PM_(2.5)每日数据、气象数据和居民每日死亡数据,采用克里格插值模型和分布滞后非线性模型的时间序列分析方法,分别从全市及12个行政区域的大气PM_(2.5)污染状况及其对居民每日死亡的影响进行评估分析。结果研究期间,全市PM_(2.5)的年平均暴露浓度为49.5±25.6μg/m3,呈西、南部区域PM_(2.5)污染重,东北区域相对较低的区域分布特征;全市范围PM_(2.5)暴露与每日总非意外死亡的滞后累积最大效应RR为1.017(1.001,1.034;95%CI);白云区、从化区、南沙区、越秀区和荔湾区PM_(2.5)暴露与每日总非意外死亡最佳滞后效应RR值范围1.010~1.014(此为各区RR值范围,而非95%CI),滞后累积最大效应RR值范围1.010~1.057(此为各区RR值范围,而非95%CI);从化区、南沙区、越秀区和荔湾区PM_(2.5)暴露与每日心血管系统疾病死亡的最佳滞后效应RR值范围1.006~1.021(此为各区RR值范围,而非95%CI),滞后累积最大效应RR值范围1.017~1.059(此为各区RR值范围,而非95%CI);南沙区和越秀区PM_(2.5)暴露与每日呼吸系统疾病死亡的最佳滞后效应RR值分别为1.004和1.034,滞后累积最大效应RR值分别为1.018和1.110。结论广州市不同区域大气PM_(2.5)暴露对当地居民每日死亡的影响各有不同;呈现南、北两端和西部部分人口密集,交通拥挤的区域风险较高,其他区域风险不明显的空间分布特征。     

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。     

2016—2018年乌鲁木齐市日均气温对呼吸系统疾病的影响

目的 了解乌鲁木齐市日均气温在不同滞后日对呼吸系统疾病急救风险的影响。 方法 收集该市2016—2018年呼吸系统疾病的急救人次、气象和大气污染物数据。气象数据包括日均气温、相对湿度和平均气压;大气污染物数据包括细颗粒物、可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳的日平均浓度和臭氧的日最大8 h平均值。急救数据来自乌鲁木齐市疾病预防控制中心,气象及大气污染物数据来自乌鲁木齐市主城区的6个国控监测点(收费所、铁路局、三十一中学、监测站、七十四中学、米东区环保局)。采用分布滞后非线性模型,分析日均气温与每日呼吸系统急救人数的关系。 结果 乌鲁木齐市日均气温对呼吸系统疾病急救风险影响的曲线为“N”形。在低温时,随着滞后天数的增加,呼吸系统疾病急救风险逐渐降低,然后随之增加;高温对呼吸系统疾病急救风险有一定的保护作用。在亚组分析中,低温对男性呼吸系统疾病急救风险的影响略高于女性;65岁以下人群在低温时受影响的风险更大。 结论 低温可能会造成呼吸系统疾病急救风险增加;而高温时会对呼吸系统疾病急救风险有一定的保护作用。不同年龄、性别对冷、热效应敏感性存在差异。     

银川市大气气态污染物对人群死亡影响的时间序列分析

目的了解银川市大气气态污染物水平及其对人群死亡的影响。方法收集银川市2013—2015年人群死亡监测数据、大气污染物浓度及气象监测数据,采用时间序列的广义相加模型分析银川市大气气态污染物对人群死亡影响的暴露-反应关系。结果银川市大气SO_2、NO_2的年均浓度均超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准的年平均浓度限值。SO_2日均浓度每升高10μg/m~3,人群循环系统疾病死亡的超额危险度为0.69%(95%CI:0.07%~1.31%);NO_2日均浓度对人群循环系统疾病死亡的影响无统计学意义;银川市大气CO日均浓度每升高1 mg/m~3,人群循环系统疾病死亡的超额危险度为5.83%(95%CI:0.52%~11.42%)。银川市大气SO_2、NO_2日均浓度每升高10μg/m~3及CO日均浓度每升高1 mg/m~3,人群呼吸系统疾病死亡的超额危险度分别为1.39%(95%CI:0.06%~2.74%)、5.92%(95%CI:2.47%~9.49%)及13.73%(95%CI:3.09%~25.46%)。结论银川市大气污染水平相对较高,大气气态污染物浓度对人群循环系统疾病及呼吸系统疾病死亡存在一定影响。     

大气污染与儿科门急诊呼吸系统疾病相关性研究

目的探讨庆阳市大气污染浓度水平与儿科门急诊呼吸系统疾病日就诊人次的相关性。方法收集2016年11月1日—2017年10月30日庆阳市空气质量监测数据及同期庆阳市人民医院儿科门急诊呼吸系统疾病就诊病例,比较采暖期(2016年11月—2017年3月)和非采暖期(2017年4月—2017年10月)儿科门急诊呼吸系统疾病日就诊人次数和大气污染浓度水平,采用Spearman秩相关和逐步多元线性回归法分析采暖期和非采暖期大气污染物对儿童呼吸系统疾病日就诊人次的影响。结果采暖期儿科呼吸系统疾病日就诊人次数及大气污染各项指标均高于非采暖期(P0. 05)。全年PM2. 5、PM10日均浓度低于《环境空气质量标准》(GB3095-2012)二级标准限值,SO2、NO2日均浓度低于《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)一级标准限值,统计学分析显示儿童呼吸系统疾病与PM2. 5、PM10、SO2、NO2和O3日均浓度具有相关性(P0. 05),但其相关性水平在采暖期与非采暖期分布不同。结论庆阳市大气污染物各指标浓度低于《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准限值,采暖期大气污染物浓度高于非采暖期,且采暖期儿科呼吸系统疾病与大气污染物浓度水平相关系数高于非采暖期,提示大气污染物浓度升高会增加儿童罹患呼吸系统疾病的危险性。