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淄博市大气污染物浓度与急救人次关联的时间序列分析
引用本文:刘晓利,刘芳盈,孟超,李平,张殿平,殷茂荣,翟慎永. 淄博市大气污染物浓度与急救人次关联的时间序列分析[J]. 山东大学学报(医学版), 2018, 56(11): 42-47. DOI: 10.6040/j.issn.1671-7554.0.2018.309
作者姓名:刘晓利  刘芳盈  孟超  李平  张殿平  殷茂荣  翟慎永
作者单位:淄博市疾病预防控制中心, 山东 淄博 255026
基金项目:山东省医药卫生科技发展计划(2014WS0231);淄博市科技发展计划(2017kj010092)
摘    要:目的 探讨淄博市大气污染物[SO2、NO2、细颗粒物(PM2.5)]浓度对急救人次的影响。 方法 收集2016年1月1日至2017年12月31日淄博市的急救医疗数据,按照WHO国际疾病分类(ICD-10)统计每日因非意外总急救及呼吸系统疾病急救的人次,结合同期逐日空气污染数据和气象数据,利用广义相加模型(GAM)控制长期趋势、季节趋势、星期几效应及气象因素的影响后,分析SO2、NO2、PM2.5日均浓度与非意外、呼吸系统疾病急救人次的关系。 结果 淄博市2016年至2017年SO2日均浓度52.6 μg/m3,NO2日平均浓度57.0 μg/m3,PM2.5日平均浓度70.4 μg/m3。2016年至2017年日平均急救366.78人次,其中日均非意外急救63.98人次,日均呼吸系统急救8.04人次。相关性分析表明,日均非意外急救及呼吸系统急救人次均与PM2.5、SO2、NO2、CO浓度呈正相关。时间序列分析单污染物模型显示,SO2和NO2浓度均对非意外急救人次的影响存在滞后效应,滞后1 d健康效应最强,其中SO2浓度每增加10 μg/m3,非意外急救人次增加0.423%(95%CI:0.253%~0.601%),NO2浓度每增加10 μg/m3,非意外急救人次增加0.412%(95%CI:0.218%~0.621%);PM2.5浓度均对呼吸系统疾病急救人次的影响存在滞后效应,滞后3 d健康效应最强,其中PM2.5浓度每增加10 μg/m3,呼吸系统疾病急救人次增加0.314%(95%CI:0.178%~0.533%)。双污染物模型中,在分别引入PM2.5和O3后,SO2浓度每升高10 μg/m3,非意外总急救人次的超额危险度(ER)分别为0.286%(95%CI:0.061%~0.519%)、0.389%(95%CI:0.229%~0.671%),NO2浓度每升高10 μg/m3,非意外总急救人次的ER分别为0.176%(95%CI:0.117%~0.561%)、0.427%(95%CI:0.287%~0.663%)。双污染物模型中,分别引入SO2和NO2后,PM2.5浓度每升高10 μg/m3,呼吸系统疾病急救人次的ER分别为0.219%(95%CI:0.128%~0.456%)、0.193%(95%CI:0.101%~0.429%)。 结论 大气中SO2或NO2浓度的升高可能增加居民非意外急救的风险,PM2.5浓度的升高可能增加居民呼吸系统疾病急救的风险,应加强环保整治力度,加快能源改革,发展清洁能源,减少大气污染物的排放,促进居民身体健康。

关 键 词:SO2  NO2  细颗粒物  急救  时间序列分析  

Time series analysis on the relationship between air pollution and daily emergency room visits in Zibo City
LIU Xiaoli,LIU Fangying,MENG Chao,LI Ping,ZHANG Dianping,YIN Maorong,ZHAI Shenyong. Time series analysis on the relationship between air pollution and daily emergency room visits in Zibo City[J]. Journal of Shandong University:Health Sciences, 2018, 56(11): 42-47. DOI: 10.6040/j.issn.1671-7554.0.2018.309
Authors:LIU Xiaoli  LIU Fangying  MENG Chao  LI Ping  ZHANG Dianping  YIN Maorong  ZHAI Shenyong
Affiliation:Zibo Center for Disease Control and Prevention, Zibo 255026, Shandong, China
Abstract:
Keywords:SO2  NO2  fine particulate matter  Emergency visit  Time-series analysis  
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