大气污染与上海市闵行区学生因呼吸道疾病缺课关系的时间序列研究

[目的]探讨大气污染对上海市闵行区学生因呼吸道疾病缺课的短期影响。[方法]收集2013年9月1日—2016年6月30日闵行区学生因呼吸道疾病缺课人数和同期闵行区大气污染及气象监测资料,采用时间序列的广义相加模型,在控制了长期趋势、星期几效应、假期效应及气象因素等混杂因素的基础上,分析当日至前5 d单日滞后(lag0~lag5)和当日至前1、3、5 d累积滞后(lag01、lag03、lag05)的大气污染物浓度与学生因呼吸道疾病缺课人数的关系。[结果]研究期间,NO_2、PM_(2.5)、PM_(10)和O3的超标率分别为8.51%、20.79%、5.84%和8.12%,SO_2、CO未超出限值。单污染模型中,大气AQI、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2与学生呼吸道疾病的新发缺课人数及总缺课人数均呈正相关(P0.05)。对总缺课人数,NO_2、PM_(2.5)和PM_(10)在lag1效应最为明显[RR及95%CI分别为3.53(2.15~4.90)、11.80(8.85~14.75)、4.04(2.48~5.60)],SO_2在lag5效应最为明显(RR=18.20;95%CI:13.95~22.45);对于新发缺课人数,NO_2在lag0效应最为明显(RR=11.65,95%CI:8.59~14.71),SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)在lag1效应最为明显[RR及95%CI分别为3.39(1.91~4.88)、17.90(12.96~22.84)、3.89(2.20~5.58)]。累积效应各污染物均在lag05时对学生新发及总缺课的效应最强。多污染模型中,PM_(2.5)和PM_(10)对学生呼吸道疾病缺课的影响在调整了其他主要空气颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5))和气态污染物(S02、NO_2)后均无统计学意义。[结论]大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2浓度与学生因呼吸道疾病缺课存在正相关。     

上海市奉贤区大气污染物对人群呼吸系统疾病的急性效应

[目的]探讨上海市奉贤区主要大气污染物(PM_(10)、SO_2、NO_2、PM_(2.5)、CO、O_3)对人群呼吸系统疾病的急性效应。[方法]收集2013—2016年上海市奉贤区各级公立医院的呼吸系统门急诊量数据、疾病预防控制中心的户籍人口呼吸系统疾病死亡数据、气象局的气象数据及环境监测站的大气污染物资料。采用广义相加模型对各污染物与呼吸系统疾病日就诊人数和日死亡人数的关系进行模型拟合分析。[结果]各污染物对呼吸系统疾病日门急诊量影响不同:PM_(10)每升高10μg/m~3,当天及滞后1~6 d,日门急诊量分别增加0.37%、0.24%、0.41%、0.54%、0.47%、0.43%、0.36%(均P0.01);SO_2每升高10μg/m~3,当天及滞后1~6 d,日门急诊量分别增加1.87%、1.74%、1.97%、2.15%、2.28%、2.35%、1.92%(均P0.01);NO_2每升高10μg/m~3,当天及滞后1~6 d,日门急诊量分别增加2.51%、1.91%、1.74%、1.85%、1.98%、1.77%、1.57%(均P0.01);PM_(2.5)每升高10μg/m~3,滞后1 d,日门急诊量降低0.35%(P0.01);CO每升高1 mg/m~3,滞后2~3 d,日门急诊量分别降低5.81%、4.03%(P0.01);O_3每升高10μg/m~3,滞后3 d,日门急诊量增加0.37%,滞后5 d,增加0.32%(P0.01)。各污染物对居民呼吸系统疾病死亡的影响也不同:PM_(10)每升高10μg/m~3,滞后3 d,死亡人数增加1.29%(P0.01);SO_2每升高10μg/m~3,滞后3~4 d,死亡人数分别增加4.94%、4.52%(P0.01);NO_2每升高10μg/m~3,当天及滞后2~3 d,死亡人数分别增加4.82%、3.78%、3.98%(均P0.01);O_3每升高10μg/m~3,滞后1 d,死亡人数增加3.12%(P0.01);PM_(2.5)和CO质量浓度变化对当日、滞后1~6 d居民呼吸系统疾病死亡人数改变均没有统计学意义。双污染物模型分析结果显示,调整NO_2后,PM_(10)、SO_2、PM_(2.5)、O_3质量浓度每上升10μg/m~3时,奉贤区居民呼吸系统疾病日门急诊量增加(P0.01)。[结论]上海市奉贤区大气污染物PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3对奉贤区呼吸系统疾病门急诊量和户籍居民呼吸系统疾病死亡人数有影响。     

重庆市万盛区大气污染物分布特征

为了解重庆市万盛区大气污染物浓度水平及其变化规律,统计分析2016年9月1日—2017年8月31日2个监测站点(W和N)6种大气污染物(SO_2、NO_2、O_3、PM_(2.5)、PM_(10)和CO)逐日、逐时监测资料。结果显示,监测期间6种大气污染物日均浓度的最高值分别为168.33、73.58、170.75、221.12、263.29μg/m~3和2.12 mg/m~3。两个监测站点NO_2、O_3、和CO均未超标,SO_2日均值仅有1 d超标,秋季PM_(10)日均浓度超标率最高(23.46%),冬季PM_(2.5)日均浓度超标率最高(52.51%)。各监测点CO、NO_2、PM_(10)与PM_(2.5)小时变化特征相似,呈双峰型变化趋势;SO_2和O_3呈单峰型变化趋势。PM_(2.5)和PM_(10)浓度的"周末效应"明显。提示重庆市万盛区大气污染物以PM_(2.5)为主,各大气污染物季节差异明显。     

武汉市大气污染物水平与儿童呼吸道疾病门诊量的滞后效应分析

[目的]评估武汉市大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、O_3、CO和SO_2日均质量浓度(以下简称"浓度")对儿童呼吸道疾病就诊量的影响。[方法]收集2015—2016武汉市大气污染物资料、气象资料和湖北省妇幼保健院儿童呼吸系统疾病病例资料。用Spearman相关分析6种大气污染物与平均温度和相对湿度的相关性。采用广义相加模型(GAM)控制星期几效应、气象因素、假期效应等因素,分析大气污染物与儿童上、下呼吸道疾病门诊量和呼吸系统疾病总门诊量的关系及滞后效应(lag1~lag5)和累积效应(lag0:1~lag0:5),选取最大效应值作为大气污染物对就诊量影响的暴露风险估计值。[结果]在累积滞后效应中,大气污染物浓度每上升一个四分位数间距,呼吸系统疾病总门诊量上升的超额危险度(ER)及其95%可信区间(95%CI)分别为:PM_(2.5)(lag0:4)1.78%(0.12%~3.46%)、PM_(10)(lag0:5)3.48%(0.49%~6.56%)、NO_2(lag0:5)6.59%(3.75%~9.52%)、CO(lag0:5)3.27%(0.02%~6.63%)、SO_2(lag0:5)3.66%(0.62%~6.80%)、O_3(lag0:4)2.65%(0.03%~5.29%),都是在累积滞后4~5 d时总门诊量ER达到最高。在滞后效应中,下呼吸道疾病门诊量在PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、CO和SO_2滞后5 d时ER达到最高;上呼吸道疾病门诊量在PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2当日,NO_2和CO滞后4 d时ER达到最高;下呼吸道疾病就诊量与O_3无明显关联(P0.05)。[结论]武汉市6种大气污染物浓度升高对儿童呼吸系统疾病门诊量的增加有明显影响,且对下呼吸道疾病存在较为明显的滞后效应。     

空气污染暴露与妊娠期糖尿病关系的研究

目的探讨大气污染物与妊娠期糖尿病是否存在相关性,提出大气污染可能是妊娠期糖尿病的一个影响因素。方法收集2015-2016年期间广东省妇幼保健院产检的4941名孕妇的糖耐量试验结果,并搜集同期的大气污染物数据,包括PM_(2. 5)、PM_(10)、SO_2和NO_2等指标,采用Logistic回归分析大气污染物与糖耐量水平的关系。结果多因素Logistic回归分析发现,PM_(2. 5)为(39. 43～48. 51)μg/m~3(RR=1. 212,95%CI:1. 041～1. 537)和 48. 51μg/m~3(RR=1. 298,95%CI:1. 031～1. 603)、PM_(10)为(56. 72～69. 36)μg/m~3(RR=1. 273,95%CI:1. 071～1. 689)和 69. 36μg/m~3(RR=1. 359,95%CI:1. 086～1. 777)、NO_2为(45. 81～49. 07)μg/m~3(RR=1. 271,95%CI:1. 093～1. 671)和 49. 07μg/m~3(RR=1. 366,95%CI:1. 125～1. 728)、SO_2 17. 13μg/m~3(RR=1. 262,95%CI:1. 003～1. 507)是妊娠期糖尿病发生的危险因素。结论 PM_(2. 5)、PM_(10)、SO_2和NO_2可以影响孕妇妊娠期血糖水平,是妊娠期糖尿病发生的危险因素。因此,孕妇应尽量避免去污染比较严重的环境,从而降低空气污染对血糖水平的影响。     

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。     

宁波市6种大气污染物暴露与孕妇早产关系的时间序列分析

[目的]分析宁波市6种大气污染物[细颗粒物(PM_(2.5))、粗颗粒物(PM_(10))、二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O_3)]暴露对孕妇早产的影响。[方法]采用时间序列的广义线性分布滞后模型,将宁波市2014年1月—2015年12月每日早产人次的长期趋势、气象因素、星期几效应等混杂因素控制后,分析6种大气污染物质量浓度对早产人次的滞后效应和累积效应。[结果]PM_(2.5)、SO_2、NO_2每升高10μg/m~3,CO每升高0.1 mg/m~3,对增加早产人次存在滞后效应,RR及其95%CI分别为:PM_(2.5)滞后1 d,1.015(1.000~1.032);SO_2当日及滞后2、3、4 d,1.073(1.016~1.133)、1.053(1.000~1.109)、1.060(1.009~1.115)、1.062(1.010~1.116);NO_2当日及滞后1 d,1.031(1.005~1.058)、1.027(1.002~1.054);CO滞后3 d,1.350(1.079~1.688)。6种污染物中只有SO_2对早产人次增加存在1周和2周的累积效应,RR及其95%CI分别为1.099(1.019~1.186)、1.091(1.001~1.189)。[结论]大气污染物暴露能增加早产的发生,对增加早产人次存在滞后效应和累积效应。     

包头市大气污染对居民急救人次影响的时间序列分析

目的评估包头市大气污染浓度对居民急救人次的影响。方法收集2015—2017年包头市逐日气象资料、大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2、O_3)浓度和人群急救资料,并进行描述性分析。采用基于Quasi-Poisson回归的广义相加模型(GLM),控制长期趋势、气象因素、星期几效应等混杂因素后,研究大气污染物浓度与逐日人群急救人次的关系及其滞后效应(lag1～lag7),计算污染物浓度每升高10μg/m~3时急救人次增加的ER值及95%CI。结果大气污染物对人群每日急救人次有明显影响,且均在滞后当天效应较高,其中SO_2效应值最高,其浓度每升高10μg/m~3时急救人次增加0.864%(95%CI:0.284%～1.447%);其次为NO_2,其浓度每升高10μg/m~3时急救人次增加0.589%(95%CI:0.010%～1.172%);效应最低的为CO,其浓度每升高10μg/m~3时急救人次增加0.019%(95%CI:0.002%～0.035%)。结论包头市大气污染对人群急救人次有一定影响。     

沈阳市大气污染物分布特征及对呼吸系统疾病的影响

目的探讨沈阳市大气污染物分布特征及对呼吸系统疾病的影响。方法对2016年1月1日—2016年12月31日沈阳市大气污染物浓度与中国医科大学附属第四医院和平院区呼吸系统疾病门诊人次的关系采用广义相加模型进行模拟,并分析滞后效应;随机各选取40名门诊肺炎及慢性阻塞性肺部疾病(COPD)患者分别于大气污染物浓度较低的夏季和大气污染物浓度较高的冬季检测肺功能并进行健康质量问卷(SF-36)调查。结果沈阳市大气PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2的年平均浓度分别为57、101、41、38μg/m~3,秋冬季大气PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和SO_2浓度最高。大气PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2和NO_2的浓度每增加10μg/m~3,呼吸系统疾病日门诊就诊人次分别增加1.29%(95%CI:1.18%～1.40%)、1.31%(95%CI:1.20%～1.43%)、2.94%(95%CI:2.75%～3.14%)、5.26%(95%CI:4.91%～5.61%),分别滞后4、1、3、1 d。冬季COPD患者肺功能和SF-36量表得分均低于夏季,差异有统计学意义(P0.05)。结论沈阳市大气污染物导致呼吸系统疾病门诊就诊人次增加且存在滞后效应,空气污染是否导致COPD患者肺功能损伤及生活质量的降低有待进一步研究。     

银川市大气主要污染物特征与健康风险评价

目的为了解2020年银川三区两县一市环境大气污染特征,评价其大气质量及大气污染物对人群健康的影响。方法基于2020年银川各区县大气污染情况,采用美国环境保护署(USEPA)推荐的健康风险模型估算各地大气中SO_(2)、NO_(2)、PM_(10)、PM_(2.5)人群健康风险。结果2020年银川各区县PM_(10)年均浓度、PM_(2.5)年均浓度(除灵武市)均高于国家标准,SO_(2)、NO_(2)、CO、O_(3)年均浓度均低于国家二级标准,污染水平低。环境空气质量和大气污染物(除O_(3))均呈现出夏少冬多的“V”型排放趋势,O_(3)与之相反。PM_(10)、PM_(2.5)、SO_(2)、O_(3)年均浓度从北向南递减,兴庆区、西夏区与金凤区NO_(2)与CO浓度明显高于其他地区。PM_(10)、PM_(2.5)、SO_(2)、O_(3)健康风险均未超过USEPA推荐值,但仍可观察到这些大气污染物对儿童产生的健康风险最大,对老人产生的健康风险最小;不同年龄段的两性之间也存在着差异,儿童及青壮年中,男性健康风险高于女性健康风险;青春期男女及老年人群,女性健康风险明显高于男性。结论银川市大气质量较好,人群健康危险度较低。