气温和大气颗粒物对哈尔滨市人群死亡影响的交互作用

目的定量评估哈尔滨市日平均气温和可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(2.5))对人群死亡影响的交互作用。方法收集2014—2016年哈尔滨市每日死亡资料,大气颗粒物中PM_(10)、PM_(2.5)等污染物浓度资料及气象资料,采用双变量反应平面模型以及温度分层法和分布滞后非线性模型(DLNM)定性和定量评估大气颗粒物中PM_(10)、PM_(2.5)和日平均气温对哈尔滨市人群死亡影响的交互作用。结果双变量反应平面模型结果显示,日平均气温和大气颗粒物中PM_(10)、PM_(2.5)与人群死亡之间的关系存在交互作用,差异有统计学意义(P<0.05)。温度分层分析结果发现,高温时,累积滞后天数越长,PM_(10)和PM_(2.5)对日总死亡数的影响越大,当累积滞后12 d时,PM_(10)和PM_(2.5)每升高10μg/m^(3),日总死亡的累积相对危险度(CRR)分别增加10.4%(95%CI:2.7%~18.8%)和18.2%(95%CI:1.8%~37.1%);低温和中温时,未发现PM_(10)和PM_(2.5)与总死亡之间的关联具有统计学意义。与中温层相比,高温时PM_(10)和PM_(2.5)对死亡的影响更大,且差异有统计学意义(P<0.05)。亚组分析结果显示,高温时,大气颗粒物对男性和65岁以上老年人群死亡的影响更大。结论气温和PM_(10)、PM_(2.5)对哈尔滨市人群死亡的影响具有交互作用,在高温时PM_(10)、PM_(2.5)对死亡的影响更大。