淄博市大气污染物浓度与急救人次关联的时间序列分析

目的 探讨淄博市大气污染物［SO₂、NO₂、细颗粒物(PM_2.5)］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、PM_2.5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,PM_2.5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PM_2.5、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%);PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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,PM_2.5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,PM_2.5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。     

2013~2015年济南市大气污染物SO2和NO2对居民心血管疾病应急呼叫事件影响的急性效应

目的 定量分析济南市大气污染物SO₂和NO₂对居民心血管疾病应急呼叫事件的急性影响。 方法 描述性分析2013~2015年济南市逐日气象、空气污染物和居民心血管疾病应急呼叫事件资料。采用基于Quasi-Poisson回归的广义相加模型分别进行SO₂、NO₂与逐日居民心血管疾病应急呼叫事件的单污染物模型、滞后效应(lag1~lag7)和累积滞后效应(lag01~lag07)分析。计算污染物浓度每升高10 μg/m³,居民心血管疾病应急呼叫事件风险增加的超额危险度及95%置信区间(95%CI)。 结果 2013~2015年济南市逐日SO₂、NO₂浓度水平及居民心血管疾病应急呼叫事件数的均值分别为73 μg/m³、55 μg/m³及17人。SO₂、NO₂浓度每升高10 μg/m³,当日(lag0)居民心血管疾病应急呼叫事件风险可分别增加0.41%(95%CI:0.10%~0.72%)和0.99%(95%CI:0.27%~1.71%),同时存在显著的累积滞后效应。 结论 济南市大气污染物SO₂、NO₂均对居民心血管疾病应急呼叫事件风险存在急性效应。     

空气污染物对兰州市特应性皮炎门诊人次的影响

目的 定量评估兰州地区空气污染物PM_2.5、PM₁₀、NO₂和SO₂浓度对特应性皮炎门诊人次的影响。方法 收集 2013年1月至2017年12 月特应性皮炎患者的门诊资料和同期气象及环境污染物资料。采用基于泊松分布广义相加模型在控制季节性和长期趋势、星期几效应基础上,研究PM_2.5、PM₁₀、NO₂和SO₂浓度对就诊人次影响的滞后效应。结果 在单污染物模型中,PM_2.5、PM₁₀均在滞后当日(lag0)时对特应性皮炎门诊人次的影响最明显,但无统计学意义;NO₂也在lag0时影响最明显,并存在滞后效应,其浓度每增加10 μg/m³,特应性皮炎门诊人次的超额危险度(ER)及95%可信区间(95%CI)为1.95%(95%CI=1.09%~2.82%),具有统计学意义(P=0.01);SO₂在滞后第6天(lag6)时影响最明显,SO₂浓度每升高10 μg/m³,门诊人次增加1.52%(95%CI=0.48%~2.54%),具有统计学意义(P=0.02);对不同性别、年龄、季节分析后显示,女性比男性对PM₁₀和SO₂敏感,PM₁₀和SO₂每上升10 μg/m³,女性门诊人次分别增加0.02%和2.47%。而男性对PM_2.5及NO₂敏感,PM_2.5和NO₂每上升10 μg/m³,男性门诊人次分别增加0.47%和1.78%;气态污染物(NO₂、SO₂)影响≤2岁人群高于其余年龄人群,NO₂和SO₂每上升10 μg/m³,≤2岁人群门诊人次分别增加2.35%和1.57%,具有统计学意义(P=0.02)。13~59岁人群对NO₂浓度的升高敏感,NO₂每上升10 μg/m³,13~59岁人群门诊人次分别增加1.39%;NO₂在冷暖季节时期对门诊人次有影响,ER值分别为2.35%和1.89%,具有统计学意义(P=0.01)。颗粒物(PM_2.5、PM₁₀)在冬季门诊人次影响明显,但均无统计学意义。PM_2.5和NO₂,PM₁₀和NO₂以及SO₂和NO₂对特应性皮炎总门诊人次的交互作用明显。在双污染物模型中,引入PM_2.5、PM₁₀和SO₂,NO₂对特应性皮炎门诊人次影响较单污染物模型明显增加,且具有统计学意义(P=0.01)。结论 兰州市空气污染物(PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂)与特应性皮炎门诊人次密切相关,并且NO₂和SO₂浓度升高更易增加特应性皮炎的发病风险。     

济南市大气污染物O3与居民呼吸系统疾病死亡风险的时间序列分析

目的 探讨济南市大气污染物O₃对居民呼吸系统疾病死亡的急性影响。 方法 收集2013~2015年济南市逐日空气污染物、气象资料和居民呼吸系统疾病死因数据,控制长期趋势和季节趋势、气象因素、星期几效应(DOW)、节假日效应(Holiday)和集中供暖效应(Warm-heating)等混杂因素,采用基于Quasi-Poisson回归的广义线性模型(GLM)进行分析,计算O₃浓度每升高10 μg/m³,呼吸系统疾病死亡率增加的ER及95%CI。敏感性分析实施双污染物模型(O₃+ PM_2.5、O₃+ SO₂、O₃+NO₂)和多污染物模型(O₃+PM_2.5+SO₂+NO₂)拟合。同时进一步对性别、年龄进行分层分析。 结果 2013~2015年济南市O₃日均浓度为102 μg/m³、日均呼吸系统疾病死亡人数为8人。O₃浓度每升高10 μg/m³,居民呼吸系统疾病死亡风险在lag3和lag05时达到最高,分别增加0.95%(95%CI:0.28%~1.63%)和1.70%(95%CI:0.27%~3.16%)。男性和女性的ER值差别不大,但65岁以上人群呼吸系统疾病死亡风险显著增加。 结论 济南市大气污染物O₃对居民呼吸系统疾病死亡风险具有显著急性影响,65岁以上老人更为敏感。     

济南市大气重点污染物对居民应急呼叫事件的急性影响

目的 分析济南市大气重点污染物(PM_2.5、SO₂和NO₂)对居民应急呼叫事件的急性影响。 方法 描述性分析2016年济南市逐日应急呼叫信息、大气污染物、气象指标。采用Quasi-Poisson回归的广义线性模型(GLM)定量评估污染物与居民应急呼叫量的关联强度。以污染物浓度每升高10 μg/m³,居民应急呼叫风险采用超额危险度(ER)及95%置信区间(95%CI)表示。探讨性别(男和女)、年龄(<65岁和≥65岁)的脆弱性。 结果 2016年济南市居民应急呼叫事件总量为43 966人次,日均120人次/d(80~183人次/d)。PM_2.5、SO₂、NO₂浓度每升高10 μg/m³,居民应急呼叫量分别增加0.46%(95%CI:0.12%~0.79%)、1.25%(95%CI:0.36%~2.14%)、1.35%(95%CI:0.53%~2.17%),且最大效应值均出现在当天。3种污染物对男性的影响较女性明显,对不同年龄组人群的影响效应模式不同。 结论 济南市大气中PM_2.5、SO₂、NO₂均对居民应急呼叫事件存在急性影响,且存在性别和年龄效应差异性。     

无锡市大气污染对成人内科门诊量影响的时间序列研究

目的 探讨大气污染物对成人内科门诊量的影响,为预防大气污染物对人群的健康损害提供科学依据。 方法 收集2015年1月1日至2016年12月31日无锡市大气污染物数据、呼吸和循环系统疾病日门诊量资料,采用时间序列Poisson分布的广义相加模型(GAM)方法,在控制长期和季节变化趋势、星期几效应、气象因素和其他污染物等各种混杂因素的基础上,定量分析大气污染物对呼吸、循环系统疾病日门诊量的影响。 结果 2015年1月1日至2016年12月31日无锡市PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO₂对呼吸、循环系统疾病日门诊量的影响存在滞后及累积效应。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂均在滞后0~5 d(lag05)的移动平均值,使呼吸系统疾病日门诊量的超额危险度(ER)达到最大,其中PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂浓度每升高10 μg/m³,呼吸系统疾病日门诊量增加0.44%(95%CI:0.08%~0.80%)、0.47%(95%CI:0.22%~0.72%)、3.85%(95%CI:2.73%~4.98%)、2.63%(95%CI:2.00%~3.26%);PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂分别在滞后0~1 d(lag01)、0~1 d(lag01)、0~4 d(lag04)、0~4 d(lag04)的移动平均值,使循环系统疾病日门诊量的ER达到最大,其中PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂浓度每升高10 μg/m³,循环系统疾病日门诊量增加0.68%(95%CI:0.52%~0.84%)、0.46%(95%CI:0.34%~0.58%)、6.41%(95%CI:5.66%~7.17%)、4.22%(95%CI:3.81%~4.63%)。 结论 大气污染物PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO₂浓度的增加与居民呼吸、循环系统疾病门诊人数增加风险有关。     

兰州市臭氧对儿童哮喘的短期影响及其季节性差异

目的: 分析不同季节不同度量方式的臭氧(ozone, O₃)浓度对儿童哮喘门诊就诊人次的影响,探讨该影响在不同类型人群中的差异。方法: 收集兰州市三所三级甲等综合医院2014年1月1日至2017年12月31日儿童哮喘门诊的就诊资料,收集同期空气污染数据和气象数据,考虑到O₃浓度与儿童哮喘门诊就诊人次及气象因素之间的非线性关系,利用广义相加时间序列模型分析O₃浓度变化与儿童哮喘门诊就诊人次的短期关联性,同时进一步对性别、年龄进行分层分析,考虑到O₃在1 d内浓度变化情况,同时采用每日1 h最大值浓度(O₃max1h)、每日8 h最大值浓度(O₃8h)以及每日24 h均值浓度(O₃24h)这三种O₃暴露的不同度量方式作为O₃短期暴露指标,并分别开展模型分析。结果: 夏季时,O₃短期暴露水平的升高对于儿童哮喘门诊就诊人次的增加有显著影响。在滞后当天(lag0)的情况下,大气O₃max1h浓度每增加10 μg/m³,儿童哮喘门诊就诊人次增加3.351% (95%CI:1.231%~5.516%);O₃8h浓度每增加10 μg/m³,儿童哮喘门诊就诊人次增加3.320% (95%CI:0.197%~3.829%);O₃24h浓度每增加10 μg/m³,夏季儿童哮喘门诊就诊人次增加6.600% (95%CI:0.914%~12.607%);此外,O₃max1h暴露增加也会引起0~5岁儿童及男性哮喘门诊就诊人次的显著增加。结论: 兰州市夏季时O₃短期暴露水平的升高对于儿童哮喘门诊就诊风险的增加有显著影响,O₃max1h与儿童哮喘门诊就诊人次增加的关联更密切。     

大气臭氧短期监测指标与健康年轻人肺功能和气道炎症的关联

目的 探讨不同监测指标下,大气臭氧(ozone,O₃)短期暴露与健康年轻人肺功能和气道炎症的关联。方法 采用定组研究设计,招募97名健康年轻大学生为研究对象,于2017年12月至2018年6月对每位研究对象进行3次随访调查,每次随访期间对研究对象的肺功能和呼出气一氧化氮(fractional exhaled nitric oxide,FeNO)进行测量;空气污染物浓度数据由距研究对象居住区最近的北京市环境监测站获得,气象数据来自中国气象数据网。采用线性混合效应模型分析不同监测指标下,大气O₃短期暴露与健康年轻人肺功能和气道炎症的关联。结果 研究期间大气O₃日1 h最大浓度(daily 1-h maximum concentration of O₃,O₃-1 h max)、日最大8 h平均浓度(daily maximum 8-h average concentration of O₃,O₃-8 h max)和24 h平均浓度(24-h average concentration of O₃,O₃-24 h avg)的P₅₀(P₂₅,P₇₅)分别为102.5(76.8,163.0) μg/m³、91.1(68.3,154.3) μg/m³和61.6(36.9,81.7) μg/m³。效应估计结果显示,不同监测指标下,大气O₃与第1秒用力呼气容积(forced expiratory volume in the first second,FEV₁)呈显著负相关,与FeNO呈显著正相关。O₃-1 h max的6 d滑动平均值每增加一个四分位数间距(interquartile range,IQR=71.5 μg/m³)与FEV₁降低 6.2%(95%CI: -11.8%,-0.5%)和FeNO升高63.3%(95%CI: 13.8%,134.3%)有关。O₃-8 h max的7 d滑动平均值每增加一个四分位数间距(IQR=62.0 μg/m³)与FEV₁降低6.2%(95%CI: -11.6%,-0.7%)和FeNO升高75.5%(95%CI: 19.3,158.0%)有关。O₃-24 h avg的5 d滑动平均值每增加一个四分位数间距(IQR=32.9 μg/m³)与FEV₁降低3.7%(95%CI: -7.1%,-0.2%)和FeNO升高25.3%(95%CI: 3.6%,51.6%)有关。没有观察到不同监测指标下O₃与最大呼气流量(peak expiratory flow,PEF)变化的显著关联。 结论 大气O₃的短期暴露与健康年轻人的肺功能降低和气道炎症增加有关,且日1 h最大浓度指标更能灵敏反映O₃的呼吸效应。     

大气臭氧短期监测指标与健康年轻人肺功能和气道炎症的关联

目的 探讨不同监测指标下,大气臭氧(ozone,O₃)短期暴露与健康年轻人肺功能和气道炎症的关联。方法 采用定组研究设计,招募97名健康年轻大学生为研究对象,于2017年12月至2018年6月对每位研究对象进行3次随访调查,每次随访期间对研究对象的肺功能和呼出气一氧化氮(fractional exhaled nitric oxide,FeNO)进行测量;空气污染物浓度数据由距研究对象居住区最近的北京市环境监测站获得,气象数据来自中国气象数据网。采用线性混合效应模型分析不同监测指标下,大气O₃短期暴露与健康年轻人肺功能和气道炎症的关联。结果 研究期间大气O₃日1 h最大浓度(daily 1-h maximum concentration of O₃,O₃-1 h max)、日最大8 h平均浓度(daily maximum 8-h average concentration of O₃,O₃-8 h max)和24 h平均浓度(24-h average concentration of O₃,O₃-24 h avg)的P₅₀(P₂₅,P₇₅)分别为102.5(76.8,163.0) μg/m³、91.1(68.3,154.3) μg/m³和61.6(36.9,81.7) μg/m³。效应估计结果显示,不同监测指标下,大气O₃与第1秒用力呼气容积(forced expiratory volume in the first second,FEV₁)呈显著负相关,与FeNO呈显著正相关。O₃-1 h max的6 d滑动平均值每增加一个四分位数间距(interquartile range,IQR=71.5 μg/m³)与FEV₁降低 6.2%(95%CI: -11.8%,-0.5%)和FeNO升高63.3%(95%CI: 13.8%,134.3%)有关。O₃-8 h max的7 d滑动平均值每增加一个四分位数间距(IQR=62.0 μg/m³)与FEV₁降低6.2%(95%CI: -11.6%,-0.7%)和FeNO升高75.5%(95%CI: 19.3,158.0%)有关。O₃-24 h avg的5 d滑动平均值每增加一个四分位数间距(IQR=32.9 μg/m³)与FEV₁降低3.7%(95%CI: -7.1%,-0.2%)和FeNO升高25.3%(95%CI: 3.6%,51.6%)有关。没有观察到不同监测指标下O₃与最大呼气流量(peak expiratory flow,PEF)变化的显著关联。 结论 大气O₃的短期暴露与健康年轻人的肺功能降低和气道炎症增加有关,且日1 h最大浓度指标更能灵敏反映O₃的呼吸效应。     

2014~2016年济南市历城区大气气态污染物对社区人群门诊就诊影响的时间序列分析

目的 评估济南市空气污染严重区域大气气态污染物对社区人群内科门诊就诊的急性效应。 方法 收集2014年1月1日至2016年12月31日济南市重污染区域某综合医院逐日内科门诊就诊个案记录、空气污染物浓度及气象信息,并进行描述性分析。采用广义线性模型,定量评估逐日大气气态污染物浓度与社区人群门诊就诊量之间的相关关系,并进行分性别、分年龄段(<65岁和≥65岁)、分系统疾病(呼吸系统疾病和循环系统疾病)的相关性分析。 结果 2014年1月1日至2016年12月31日间该综合医院内科门诊量合计241 574人次,日均就诊量220人次/d,NO₂、SO₂、CO日均浓度分别为53、58、1 506 μg/m³。仅发现NO₂与内科门诊量存在关联。大气污染物NO₂浓度每升高10 μg/m³,当日内科门诊量增加1.13%(95%CI:0.55%~1.70%),lag02时增加1.47%(95%CI:0.72%~2.22%)。总门诊量及分年龄、分性别、分疾病门诊量均与NO₂浓度存在统计学关联。不同性别、年龄组循环系统疾病的当日滞后效应模式与总体一致,呼吸系统疾病的当日滞后效应模式与总体略有不同。效应值男性高于女性、≥65岁人群高于<65岁人群。 结论 济南市空气污染严重区域大气气态污染物中仅NO₂对社区人群的内科门诊量以及不同性别、不同年龄段、不同系统疾病存在广泛的急性效应,且男性较女性敏感、≥65岁人群较<65岁人群敏感。     

兰州市空气污染对居民呼吸系统疾病急诊量的影响

目的 探讨兰州市空气污染对不同年龄居民呼吸系统疾病急诊就诊人次影响以及季节性变化,为兰州市呼吸系统疾病的早期预防提供科学依据。方法 收集2013年1月1日至2017年12月31日间兰州市3家甲等医院呼吸系统疾病每日急诊量数据,以及同时间段兰州市大气污染物数据和气象数据。采用广义相加模型控制时间的长期趋势、气象因素、“星期几”效应等混杂因素的影响后,定量分析空气污染物和居民呼吸系统疾病日急诊量的关系,及空气污染物的影响是否存在滞后效应。结果 2013至2017年间,兰州市呼吸系统疾病急诊就诊人次总量为124 871人次,日均69人次(1~367人次/d)。单污染物模型显示:兰州市6种常规空气监测污染物中,PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、O₃8h对呼吸系统疾病急诊人次存在滞后效应,PM_2.5(lag02:t=4.792,P=0.001)、PM₁₀(lag2:t=3.421,P<0.001)、NO₂(lag6:t=3.654,P=0.003)、SO₂(lag06:t=4.712,P<0.001)和O₃8h(lag07:t=3.021,P=0.012)浓度每增加10 μg/m ³,呼吸系统疾病急诊量增加0.900%(95%CI:0.573%~1.249%)、0.083%(95%CI:0.012%~0.153%)、1.293%(95%CI:0.867%~1.720%)、3.851%(95%CI:2.675%~5.041%)和0.737%(95%CI:0.129%~1.348%);CO(lag0;t=3.564,P<0.001)每增加1 mg/m³,呼吸系统疾病急诊量增加2.556%(95%CI:1.493%~3.629%)。性别分层中,冬季时PM_2.5(男:t=3.124,P=0.019;女:t=3.418,P=0.007)、PM₁₀(男:t=2.980,P=0.160;女:t=2.997,P=0.013)、CO(男:t=4.117,P=0.001;女:t=4.629,P<0.001)对女性呼吸系统疾病急诊量的影响大于男性,NO₂(男:t=3.020,P=0.107;女:t=3.006,P=0.128)、SO₂(男:t=4.101,P<0.001;女:t=3.820,P<0.001)、O₃8h(男:t=3.660,P=0.022;女:t=3.517,P=0.018)对男性呼吸系统疾病急诊量的影响大于女性。年龄分层中,冬季时PM_2.5(0~14岁:t=3.520,P=0.008)、PM₁₀(0~14岁:t=3.840,P<0.001)、SO₂(0~14岁:t=4.570,P<0.001)、CO(0~14岁:t=4.102,P=0.002)日均浓度的增加均可导致0~14岁人群呼吸系统疾病急诊量增加;夏季时O₃8h(0~14岁:t=4.210,P<0.001;15~64岁:t=3.807,P=0.001)的日均浓度对0~14岁和15~64岁年龄组呼吸系统疾病急诊量的增加有明显影响,各空气污染物对≥65岁年龄组人群呼吸系统疾病急诊量无明显影响。双污染物分析结果显示,当分别引入其他5种污染物后,PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂和CO对人群呼吸系统疾病急诊量的增加有明显影响;引入PM_2.5、NO₂、SO₂和CO后,O₃8h对呼吸系统疾病急诊量较单污染物模型结果有所上升。结论 兰州市6种大气污染物浓度的增加均会导致居民呼吸系统疾病急诊量的增加,且对不同性别、年龄人群和季节的影响模式不同。     

空气污染物和气象因素对皮炎患者门诊量影响的时间序列研究

  目的  分析环境因素(包括空气污染物和气象因素)对皮炎患者门诊人次的影响。  方法  收集2011年1月1日至2015年12月31日四川大学华西医院皮肤科门诊诊断为皮炎的患者数据,收集同期成都市空气污染物〔包括SO₂、NO₂、空气动力学直径小于或等于10 μm的颗粒物(PM₁₀)〕和日均气象数据(平均气压、温度、相对湿度、风速)。采用分布滞后非线性模型分析皮炎患者门诊人次与环境因素的相关性。  结果  皮炎门诊人次与PM₁₀、风速呈正相关,与SO₂、温度呈负相关。单因素模型分析显示,大气污染物SO₂、NO₂每增加10 μg/m3均可导致皮炎门诊人次增加,相对危险度(RR)分别为1.003〔95%置信区间(CI):1.002~1.004〕、1.002(95%CI:1.001~1.002),相对湿度每增加10%,皮炎日均门诊量减少的RR值为0.996(95%CI:0.994~0.997)。多污染物模型分析提示各空气污染物对皮炎患者日均门诊量仍有影响。环境因素对皮炎门诊量的滞后效应分析显示,SO₂、NO₂、PM₁₀对皮炎门诊人次主要为当日效应,相对湿度在当天、滞后2 d及滞后4 d对皮炎门诊人次有保护作用。  结论  空气污染物可能是皮炎发生的危险因素,相对湿度对皮炎的发生具有保护作用。     

广州市2020年PM2.5的污染特征与居民循环系统疾病的相关性

目的 了解2020年广州市PM_2.5污染物污染特征及对居民循环系统疾病死亡的影响。方法 定期收集广州市2020年的天气逐日统计数据（2020年1月1日—2020年12月31日）,包括主要城市气象影响因素（平均气压、气温、相对湿度等）、大气主要污染物的平均浓度（PM_2.5、SO₂、NO₂、O₃等）以及城市居民循环系统常见疾病的死亡病例等相关资料,采用统计描述分析PM_2.5的污染特征;多元线性回归方程分析PM_2.5与其他大气污染物（SO₂、NO₂、O₃等）的相关性;利用偏相关分析方法,控制其他大气污染物（SO₂、NO₂、O₃ 等）对PM_2.5的干扰,分析PM_2.5与居民循环系统疾病死亡的相关性。结果 2020年广州市的城市PM_2.5污染物在当地气象气候因素和其他季节条件变化的共同影响下,年平均浓度为29.39 μg/m³,低于国家二级浓度限值（35 μg/m³）;日均浓度在冬春两季较高,日均浓度超过国家一级标准限值（35 μg/ m³）的天数为113 d,超标率为 30.96%,PM_2.5污染物与其他类污染物（SO₂、NO₂、O₃ 等）之间存在线性正相关,与气象因素中的气温和气湿存在负相关;城市居民循环系统疾病日死亡数与PM_2.5浓度呈现正相关,偏相关系数为0.317,与NO₂和O₃ 之间成正相关,偏相关系数分别为0.333、0.268。单污染物模型的结果显示PM_2.5的人群循环系统疾病死亡超额危险度（ER）在不同滞后时间差异均有统计学意义,并且随着时间延长,危险度也在相应增加。可以推断PM_2.5可能是居民循环系统疾病死亡的危险因素之一。结论 2020年广州市PM_2.5的年平均浓度与去年相比有明显改善,但日均浓度超标情况仍然严峻,广州市大气PM_2.5污染对城市居民循环系统死亡影响有一定的时间滞后性,并且显著增加循环系统疾病死亡数。     

石家庄市大气颗粒污染物浓度对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响

目的 探讨石家庄市大气颗粒物PM₁₀和PM_2.5对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响。 方法 收集2013年1月1日至2017年12月31日石家庄市大气颗粒物PM₁₀和PM_2.5日均质量浓度(以下简称“浓度”)、气象因素(日均温度、日均相对湿度)以及每日门诊数据并进行描述。采用广义相加模型的时间序列分析方法分析儿童呼吸系统疾病门诊量与PM₁₀和PM_2.5浓度的关系。 结果 石家庄市2013~2017年PM₁₀、PM_2.5的平均浓度分别为195.03 μg/m³和107.13 μg/m³。时间序列分析表明,PM₁₀(lag0)、PM_2.5(lag0)浓度每升高10 μg/m³,儿童呼吸系统疾病门诊量分别增加0.11%(95%CI:0.07%~0.16%)和0.22%(95%CI:0.15%~0.28%);调整气态污染物O₃/SO₂/NO₂后,PM₁₀对呼吸系统疾病门诊量的效应消失,PM_2.5的健康效应略微下降。 结论 石家庄市PM_2.5和PM₁₀浓度升高可能导致儿童呼吸系统疾病门诊量增加,提示有必要加强空气污染的治理控制措施,保护儿童健康。     

广州市某区大气PM2.5浓度与儿童呼吸门诊量相关性

目的 分析广州市某区大气细颗粒污染物(PM_2.5)对儿童医院呼吸系统日门诊量的影响。方法 收集广州市某儿童医院2013年1月1日—2016年12月31日呼吸系统疾病日门诊量,结合同期环保与气象资料,采用时间序列分析方法,运用广义相加模型(GAM)控制时间趋势、温度、湿度以及星期几效应后对PM_2.5与门诊量进行单污染物模型分析,得出当天及滞后1~5 d的效应值,采用最大效应值作为PM_2.5对门诊量影响的评估值。结果 广州市2013—2016年大气PM_2.5年均值分别为54.11、48.58、39.74和35.11 μg/m³。Spearman相关分析得呼吸系统疾病日门诊量与PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂为正相关,均有统计学意义(P<0.05)。时间序列分析显示PM_2.5浓度升高与当天以及滞后1~5 d的呼吸系统疾病就诊量呈显著相关,并在滞后第二天达到高峰,PM_2.5浓度每增加10 μg/m³,呼吸系统疾病就诊量增加1.11%(95%CI:0.59%,1.64%)。结论 2013—2016年广州市某区大气PM_2.5污染对儿童呼吸系统门诊量有显著影响,PM_2.5浓度增加会导致儿童呼吸系统门诊量增加。     

大气污染物对健康大学生鼻腔炎症因子水平的影响

目的 探讨大气污染物与健康大学生鼻腔炎症因子水平之间的关系。方法 采用定组研究方法,选择来自我国北方地区的36名健康大学生作为研究对象,于2019年7月7日和2019年8月27日分别以鼻黏膜试纸进行鼻黏液标本采集,采用酶联免疫吸附法检测研究对象鼻腔炎性因子（白介素IL-6和IL-8、肿瘤坏死因子TNF-α）的水平。同时,收集2019年3—8月间研究对象所在地区环保部门发布的大气污染物PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO、O₃的日均浓度以及气象部门发布的日均气温、日均气湿和日均气压等数据。采用线性混合效应模型分析大气污染物变化与炎症因子水平之间的相关性。 结果 36名研究对象中男性15人（占41.6%）,女性21人（占58.4%）;平均年龄为（20.00±1.00）岁。线性混合效应单因素模型分析结果显示,大气中O₃浓度每增加10 μg∕m³,研究对象鼻粘液IL-6水平下降121.8 pg/mL （P<0.05）;气温每升高1 ℃,IL-6水平降低50.07 pg/mL（P<0.05）。将大气污染物和气象因素同时纳入线性混合模型进行多因素分析发现,PM_2.5浓度每增加10 μg∕m³,IL-6水平增加334.0 pg/mL（P<0.05）;O₃浓度每增加10 μg∕m³,IL-6水平下降184.5 pg/mL（P<0.05）。结论 随着PM_2.5浓度增加,鼻腔粘液IL-6呈上升趋势,随着O₃浓度和气温升高,鼻腔粘液IL-6呈下降趋势。