石家庄市PM2.5浓度对居民死亡的急性影响分析

目的 了解石家庄市PM2.5污染特征及其对居民死亡率的影响。方法 收集2013 - 2015年该市逐日大气PM2.5浓度、平均气温、平均相对湿度和居民的死亡数据,利用广义相加模型分析PM2.5日均浓度和居民死亡的关系。结果 研究期间石家庄市日均非意外死亡32人,其中循环系统疾病死亡17人,呼吸系统疾病死亡5人;PM2.5浓度范围为6.3～771.3 μg/m3,平均浓度为118.8 μg/m3。时间序列分析结果表明,该市大气PM2.5浓度每升高10 μg/m3,居民非意外总死亡（lag05）、循环系统疾病死亡（lag05）和呼吸系统疾病死亡（lag1）的风险分别增加0.73%（95%CI:0.42%～1.04%）、1.04%（95%CI:0.64%～1.46%）和0.63%（95%CI:0.07%～1.19%）。结论 石家庄市大气PM2.5浓度的升高可能导致居民非意外总死亡,尤其是循环系统疾病和呼吸系统疾病死亡的增加。     

天津市可吸人颗粒物与城区居民每日死亡关系的时间序列分析

目的 研究天津市大气可吸入颗粒物(PM10)与城区居民每日死亡间的相关性.方法 通过收集天津市城区2005-2007年空气污染数据、日平均气温和相对湿度及每日死亡人数,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及二氧化硫(SO2)和二氧化氮(NO2)等气态污染物的影响,分析天津市PM10与居民每日死亡之间的关系.结果 大气PM10与人群每日非意外死亡、循环系统疾病死亡和呼吸系统疾病死亡间显著相关.PM10浓度每升高10 μg/m3,人群每日非意外死亡、循环系统疾病死亡和呼吸系统疾病死亡分别增加0.45%(0.21～0.69)、0.60%(0.29～0.91)和0.82%(0.04～1.61).结论 天津市大气PM10污染与城区居民每日死亡显著相关,尤其是循环系统疾病和呼吸系统疾病死亡.     

2013-2017年合肥市PM10与居民非意外死亡的时间序列分析

目的探讨合肥市PM10与人群非意外死亡率的关联。方法收集2013-2017年合肥市每日空气污染物数据、气象数据以及居民死亡数据采用时间序列的分布滞后非线性模型来研究PM10质量浓度对居民死亡人数影响,按照性别、年龄、教育程度进行亚组分析,并分析纳入NO2和SO2后PM10对居民死亡的影响。结果合肥市2013-2017年PM10质量浓度为95μg/m3经过DLNM模型拟合分析得出,居民非意外死亡和心血管死亡风险随着PM10质量浓度的增加而增加,当PM10质量浓度每增加10μg/m^3,人群非意外死亡和心血管疾病死亡的超额危险度(95%CI)增加0.55%(0.23%87%)和0.97%(0.26%,1.68%)PM10与呼吸系统疾病死亡之间无统计学关联;纳入SO2和NO2后PM10与人群的非意外死亡、心血管疾病死亡以及呼吸系统疾病死亡之间的关联变弱;女性、老年人群对PM10更加敏感未发现PM10与死亡人群学历高低有关。结论合肥市PM10污染较为严重,对居民死亡人数造成影响。     

珠海市空气污染对人群死亡的影响

目的 研究珠海市空气污染对居民死亡的短期影响。 方法 从中国空气质量在线监测分析平台获得2014-2017年每日空气污染物颗粒物质(particular mater,PM)、二氧化硫(sulfur dioxide,SO₂)、一氧化碳(carbon monoxide,CO)、二氧化氮(nitrogen dioxide,NO₂)、臭氧(ozone,O₃)等数据。结合人群死亡监测数据,采用泊松回归分析方法分析空气污染物对人群死亡的影响。 结果 2014-2017年空气中PM_2.5、NO₂污染物对人群非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和心血管系统疾病死亡发现显著的关联。随着PM_2.5每升高10 μg/m³,人群非意外总死亡人数在滞后0~3 d均上升3.89%(95%CI:1.40~6.44%);呼吸系统疾病死亡人数在当天、滞后2~3 d分别上升9.84%(95%CI:2.24~18.0%)、12.6%(95%CI:4.81~21.1%)、12.7%(95%CI:4.91~21.1%);心血管系统疾病死亡人数在滞后2~3 d分别上升5.00%(95%CI:1.26~8.88%)、4.44%(95%CI:0.72~8.29%)。随着NO₂每升高10 μg/m³,人群非意外总死亡人数在滞后0~3 d均上升1.73%(95%CI:0.26~3.22%);心血管系统疾病死亡人数在滞后0~1 d分别上升2.98%(95%CI:0.75~5.26%)、2.68%(95%CI:0.45~4.96%)。 结论 2014-2017年监测数据发现PM_2.5对人群非意外总死亡、心血管系统疾病、呼吸系统疾病死亡有显著影响。NO₂对人群非意外总死亡、心血管系统疾病死亡有显著影响。     

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.     

大气污染物对盐城市常住居民死亡影响时间序列研究

目的 了解盐城市大气污染对当地常住居民非意外死亡的影响.方法 收集2014—2019年该市逐日空气污染物资料(PM2.5、PM10、NO2、SO2、O3)、平均温度、平均相对湿度和常住居民死亡数据,采用时间序列半参数广义相加模型,分析了盐城市空气污染物短期暴露对非意外死亡的影响.结果 全人群、呼吸系统、循环系统非意外死...     

武汉市大气污染短期暴露对人群死亡率影响的季节差异

目的分析武汉市大气污染短期暴露对人群死亡率影响的季节差异。方法采用基于Poisson分布的广义相加模型的时间序列方法,分析武汉市中心城区江岸区2002—2010年大气污染物PM10、SO2、NO2的短期暴露与人群死亡率关系的季节差异。结果研究期间,大气PM10、SO2、NO2的平均浓度分别为118.7、49.3、58.3μg/m3,每日平均非意外死亡数为11.1例。大气污染对非意外死亡和循环系统疾病死亡的影响以夏季最低,大气PM10浓度每升高10μg/m3,滞后2 d平均(lag0~1)的冬、春、夏、秋季非意外死亡分别增加0.28%(95%CI:0.01%~0.56%),0.28%(95%CI:-0.05%~0.61%),0.11%(95%CI:-0.38%~0.59%)和0.31%(95%CI:-0.03%~0.65%);循环系统疾病死亡分别增加0.61%(95%CI:0.23%~1.00%),0.82%(95%CI:0.35%~1.29%),-0.12%(95%CI:-0.83%~0.59%)和0.42%(95%CI:-0.06%~0.91%)。大气污染对呼吸系统疾病死亡的影响以冬季最高,大气PM10浓度每升高10μg/m3,lag0~1的冬、春、夏、秋季呼吸系统疾病死亡分别增加1.46%(95%CI:0.72%~2.21%),0.36%(95%CI:-0.63%~1.35%),-0.03%(95%CI:-1.61%~1.58%)和-0.35%(95%CI:-1.41%~0.73%)。气态污染物SO2、NO2对死亡率影响的季节差异与大气PM10相同。结论武汉市中心城区大气污染短期暴露对死亡率的影响呈现一定的季节差异,且对不同死因死亡率的影响存在不同的季节模式。     

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。     

2021年开封市大气污染物对人群死亡影响的时间序列分析

目的 了解2021年开封市大气污染物污染状况,探讨大气污染物与居民死亡的关系。方法 收集2021年开封市大气污染物监测数据、气象数据、死因数据,运用Spearman相关分析及时间序列分析探讨大气污染物与居民死亡的关系及滞后效应。结果 开封市大气污染物PM2.5(17.8%)、PM10(13.2%)及O₃(13.2%)超标率较高,PM2.5、PM10气温低时污染较重,O₃气温高时污染较重。总死亡数、呼吸系统疾病死亡数(r_s=0.12、0.14、0.15、0.14、0.10)和循环系统疾病死亡数(r_s=0.26、0.25、0.27、0.27、0.13)与大气污染物PM2.5、PM10、NO₂、SO₂、CO的污染浓度均呈正相关关系(r_s=0.28、0.25、0.27、0.26、0.13,P<0.05)。PM2.5每升高10个单位,人群非意外死亡风险增加1.15%,人群呼吸系统死亡风险增加3.47%,人群循环系统死亡风险增加1.07%。...     

石家庄市气态污染物与每日居民死亡人数的时间序列分析

目的 探讨石家庄市大气气态污染物SO2、NO2、O3-8 h和CO浓度与居民每日死亡人数之间的关系.方法 收集石家庄市2013—2016年每日死亡人数、大气污染物浓度、气象资料,采用广义相加时间序列模型,分析气态污染物浓度对死亡的影响,并按照性别、年龄进行分层分析.结果 大气SO2浓度每增加10μg/m3,人群非意外总...     

2014-2017年沈阳市细颗粒物对居民循环系统疾病死亡的影响

目的 探讨沈阳市2014-2017年大气PM2.5污染与居民循环系统疾病死亡之间的关系.方法 分析沈阳市2014-2017年PM2.5污染特征、气象特征以及居民循环系统疾病死亡水平,采用广义线性模型分析大气PM2.5对居民循环系统疾病死亡的影响.结果 循环系统疾病死亡人数与气压、大气PM2.5、PM10、SO2和03-...     

唐山市PM2.5污染对城市居民呼吸系统疾病日门诊量的影响

目的 评价PM_2.5污染程度对唐山市城市居民呼吸系统疾病日门诊量的影响。方法 收集唐山市2013年11月－2014年3月、2014年11月－2015年3月、2015年11月－2016年3月的气象监测数据、大气污染物浓度资料及各三级甲等综合性医院呼吸系统疾病日门诊人数,采用Pearson相关分析大气污染物、气象因素以及呼吸系统疾病门诊量之间的相关性；采用时间序列的广义相加模型分析大气污染浓度与呼吸系统疾病日门诊量之间的关联性。结果 2013年11月－2014年3月、2014年11月－2015年3月、2015年11月－2016年3月三个时间段内,各大气污染物之间每日浓度的相关性分析结果显示PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO之间存在明显的正相关,各大气污染物与气湿之间呈正相关,除PM_2.5外,其他污染物与呼吸系统疾病日门诊量之间无明显的相关性。其中PM_2.5分别滞后1、2、4 d对呼吸系统疾病日门诊量影响最大。且PM_2.5浓度每增加10 μg/m3时,呼吸系统疾病日门诊量分别增加0.25%(95%CI：0.18%~0.32%)、0.65% (95%CI：0.31%~0.99%)、0.42% (95%CI：0.11%~0.73%)。结论 唐山市PM_2.5污染程度增高会导致呼吸系统疾病日门诊量的增加。     

石家庄市大气颗粒物对居民循环系统疾病死亡的寿命损失年影响的研究

目的 探讨石家庄市大气颗粒物(PM₁₀、PM_2.5 )对居民每日循环系统疾病死亡和寿命损失年(YLL)的影响。方法收集石家庄市2018年1月1日—2021年12月31日的每日大气颗粒物、气象资料及循环系统死亡数据,计算每日YLL值,利用广义相加模型评估大气颗粒物对居民每日循环系统疾病死亡和YLL的影响。结果 研究期间,石家庄市PM₁₀、PM_2.5 浓度每升高10μg/m3对每日循环系统疾病死亡的效应最大值分别出现在lag02、lag0,分别为0.37%(95%CI:0.09%～0.64%)、0.61%(95%CI:0.18%～1.04%)。PM₁₀、PM_2.5 每升高10μg/m3,分别导致每日YLL增加1.07年(95%CI:0.06～2.09)、1.73年(95%CI:0.15～3.32)。双污染物模型中,PM10及PM_2.5 均具有独立的健康效应。性别分层结果显示,PM₁₀、PM_2.5...     

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。     

气态污染物与上海市浦东新区居民心脑血管疾病死亡相关性的病例交叉研究

目的 评估气态污染物与浦东新区居民每日心脑血管疾病死亡的关联性,为制定相应的干预措施提供依据。方法 收集浦东新区2005年1月1日-2017年12年31日的气象因素、大气污染及居民心脑血管疾病死亡资料,采用时间分层-病例交叉研究的方法,评估气态污染物对浦东新区居民心脑血管疾病死亡的影响。结果 研究期间,上海市SO2与NO2的平均浓度分别为31.96μg/m3和45.21μg/m3。SO2与NO2与浦东新区居民心脑血管疾病死亡存在相关性。SO2与NO2的效应分别在滞后3d（lag3）与当日（lag0）强度最大,SO2浓度每上升10μg/m3,在滞后3d（lag3）时居民每日心脑血管疾病死亡将上升1.12%(95%CI:0.69%～1.56%);NO2浓度每上升10μg/m3,在当日居民每日心脑血管疾病死亡将上升0.85%(95%CI:0.40%～1.30%)。多污染物模型中,在控制了PM10与NO2的影响后,SO2的效应保持稳定,在控制了PM10与SO2的影响后,NO2的效应有所加强。结论 SO2与NO2浓度与每日浦东新区居民心脑血管疾病死亡存在相关性,其中SO2的效应在滞后3d影响最大,NO2在当日影响最大。     

Air pollution and postneonatal infant mortality in the United States, 1999-2002

OBJECTIVE: Our goal was to evaluate the relationship between cause-specific postneonatal infant mortality and chronic early-life exposure to particulate matter and gaseous air pollutants across the United States. METHODS: We linked county-specific monitoring data for particles with aerodiameter of < or = 2.5 microm (PM2.5) and < or = 10 microm (PM10), ozone, sulfur dioxide, and carbon monoxide to birth and death records for infants born from 1999 to 2002 in U.S. counties with > 250,000 residents. For each infant, we calculated the average concentration of each pollutant over the first 2 months of life. We used logistic generalized estimating equations to estimate odds ratios of postneonatal mortality for all causes, respiratory causes, sudden infant death syndrome (SIDS), and all other causes for each pollutant, controlling for individual maternal factors (race, marital status, education, age, and primiparity), percentage of county population below poverty, region, birth month, birth year, and other pollutants. This analysis includes about 3.5 million births, with 6,639 postneonatal infant deaths. RESULTS: After adjustment for demographic and other factors and for other pollutants, we found adjusted odds ratios of 1.16 [95% confidence interval (CI), 1.06-1.27] for a 10-mug/m3 increase in PM10 for respiratory causes and 1.20 (95% CI, 1.09-1.32) for a 10-ppb increase in ozone and deaths from SIDS. We did not find relationships with other pollutants and for other causes of death (control category). CONCLUSIONS: This study supports particulate matter air pollution being a risk factor for respiratory-related postneonatal mortality and suggests that ozone may be associated with SIDS in the United States.     

合肥市大气PM2.5污染与居民呼吸系统疾病住院量的关系

目的 探讨合肥市大气PM2.5暴露对居民呼吸系统疾病住院量的影响。方法 收集合肥市2019年逐日大气污染物监测资料、气象资料及呼吸系统疾病住院资料。采用基于Poisson分布的GAM模型,评估PM2.5暴露对居民呼吸系统疾病住院量的影响。计算PM2.5浓度每升高10 μg/m3,居民呼吸系统疾病住院量增加的超额风险(ER)及95%可信区间（95%CI）。结果 合肥市大气PM2.5污染对居民呼吸系统疾病住院量存在显著影响。PM2.5每升高10 μg/m3,单日滞后效应和累积滞后效应分别在lag5和lag07时达到最大,居民呼吸系统疾病总住院量分别增加0.95% (95%CI:0.21% ~ 1.70%)和3.48% (95%CI:1.65% ~ 5.33%)。PM2.5对14岁及以下儿童的影响较其他年龄人群明显,对女性的影响也大于男性。结论 合肥市大气PM2.5浓度升高可能会增加居民呼吸系统疾病住院量,14岁及以下儿童及女性更敏感。