廣州市大氣污染、氣象與逐日人群死亡數(shù)的關(guān)系研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、目的:
  研究廣州市大氣污染、氣象與逐日人群死亡數(shù)的關(guān)系。
  方法:
  計算各站點之間去趨勢化API的Spearman相關(guān)系數(shù),以揭示API的空間分布特征。采用基于Loess方法的季節(jié)性長期趨勢序列分解法(Seasonal-TrendDecomposition Procedure Based on Loess,STL)分析廣州市2001~2011年API的長期趨勢和季節(jié)性特征。采用小波分析探索API與各氣象因素間

2、的小波一致性(wavelet coherency)。通過給不同污染物(PM10、SO2、NO2)對應(yīng)的污染指數(shù)賦權(quán)構(gòu)建加權(quán)API(APIw)。采用分布滯后非線性模型(Distributed Lag Non-linearModel,DLNM)分析每日API、各污染指數(shù)和APIw與死亡人數(shù)的關(guān)系。通過比較API、各污染指數(shù)和APIw與死亡人數(shù)關(guān)系的估計值,評價可否應(yīng)用API向公眾傳達大氣污染的人群健康效應(yīng)。此外,本研究還構(gòu)建了包含API與首

3、要污染物交互項的模型,采用F檢驗判斷納入交互項是否能改善模型效果,以進一步揭示首要污染物不同時,API與死亡人數(shù)的關(guān)系是否相同。此外,按年齡組、性別、受教育程度和職業(yè)進行分層分析,以期找出受大氣污染影響的脆弱人群。在廣義線性模型中加入PM10和氣溫的非線性交互效應(yīng)項,用F檢驗判斷該交互項的統(tǒng)計顯著性,并給出PM10分別為0μg/m3、48.6μg/m3(PM10的第25百分位數(shù))、71.4μg/m3(PM10的第50百分位數(shù))和102.

4、6μg/m3(PM10的第75百分位數(shù))時的氣溫效應(yīng)。此外,根據(jù)PM10日均濃度是否小于50μg/m3(WHO關(guān)于PM10的大氣質(zhì)量標準)將數(shù)據(jù)分成兩部分,探索不同PM10水平下,氣溫健康效應(yīng)的滯后特征及大小。通過比較氣溫為第1百分位數(shù)(7.5℃)相對于第10百分位數(shù)(13.3℃)時死亡超額危險度評價低溫效應(yīng)。高溫效應(yīng)則通過比較氣溫為第99百分位數(shù)(31.9℃)相對于第90百分位數(shù)(29.9℃)時的死亡超額危險度來評價。應(yīng)用的統(tǒng)計分析軟

5、件包括R3.1.2和MATLAB7.6.0,雙側(cè)P<0.05認為結(jié)果有統(tǒng)計學(xué)意義。
  結(jié)果:
  2001~2011年期間,廣州市大氣質(zhì)量為優(yōu)的天數(shù)僅占24.6%。在五個監(jiān)測站點中,廣雅中學(xué)和市第五中學(xué)的API較高,而天河職中幼兒園和麓湖的API較低,PM10是廣州市的主要污染物。五站點逐日去趨勢化API高度相關(guān),相關(guān)系數(shù)在0.84至0.89之間(P<0.001)。API以2004年為界呈現(xiàn)先升后降的趨勢。季節(jié)差異方面,A

6、PI夏季較高,冬季較低。
  在研究區(qū)間內(nèi),日平均(最高、最低)氣溫、平均(最低)相對濕度、降雨量和最大風(fēng)速均與API存在連續(xù)的周期約為一年的顯著小波一致性(P<0.05),波動周期呈負相關(guān)關(guān)系。當時間尺度小于一年時,氣象因素與API存在不連續(xù)的顯著小波一致性。其中,日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫與API的波動周期基本呈正相關(guān)關(guān)系。平均(最低)相對濕度、降雨量和最大風(fēng)速則與API的波動周期則呈負相關(guān)關(guān)系。逐日API與風(fēng)速是逆相

7、的。日溫差(diurnaltemperature range,DTR)和平均(最高、最低)氣壓與API存在連續(xù)的周期約為一年的顯著小波一致性(P<0.05),波動周期呈正相關(guān)關(guān)系。當時間尺度小于一年時,日溫差、平均(最高、最低)氣壓與API存在不連續(xù)的顯著小波一致性,波動周期呈正相關(guān)關(guān)系。當時間尺度為一年時,日照時數(shù)與API的關(guān)系不明確,而當時間尺度小于一年時,日照時數(shù)與API的波動周期基本呈正相關(guān)關(guān)系。
  API與PM10、

8、SO2和NO2污染指數(shù)的Spearman相關(guān)系數(shù)分別為0.97、0.74和0.87。API與非意外死亡人數(shù)的關(guān)系在當天達到最大,收獲效應(yīng)(harvestingeffect)出現(xiàn)在2天后。API每升高10個單位,人群當天及后續(xù)兩天的累積非意外死亡超額危險度(Excess Risk,ER)為0.88%(95% CI:0.50,1.27%),人群當天及后續(xù)15天的累積非意外死亡超額危險度為1.03%(95% CI:0.26,1.82%)。AP

9、I與非意外死亡人數(shù)當天及后續(xù)15天的關(guān)系估計值和各污染指數(shù)與非意外死亡人數(shù)的關(guān)系估計值相近。PM10、 SO2和NO2污染指數(shù)每升高10個單位,人群當天及后續(xù)15天的累積非意外死亡超額危險度分別為0.82%(95% CI:-0.01,1.65%)、1.09%(95% CI:0.11,2.07%)和1.17%(95% CI:0.42,1.93%)。盡管APIw對非意外死亡人數(shù)的影響隨首要污染物權(quán)重的增大有降低的趨勢,但變化不大,而且API

10、與首要污染物的交互效應(yīng)無統(tǒng)計學(xué)意義(F=1.651,P=0.117)。
  大氣污染對老年人(年齡≥65歲的人群)、女性、受教育程度低(文盲和小學(xué)學(xué)歷)的人的影響較大。API每升高10個單位,老年人、女性、受教育程度低的人當天及后續(xù)15天的累積非意外死亡超額危險度分別為1.54%(95% CI:0.67,2.41%)、1.37%(95% CI:0.27,2.48%)、1.41%(95% CI:0.43,2.41%)。
  氣

11、溫與死亡人數(shù)間存在對數(shù)非線性關(guān)系,PM10水平高時的氣溫效應(yīng)較PM10水平低時的氣溫效應(yīng)更顯著。不同PM10水平下氣溫對因呼吸系統(tǒng)疾病死亡的人群產(chǎn)生的效應(yīng)差異不明顯。PM10分別為0μg/m3、其第25、第50及第75百分位數(shù)時,低溫導(dǎo)致的人群當天及后續(xù)20天的累積全死因死亡超額危險度分別為35.49%(95% CI:22.59,49.75%)、40.69%(95% CI:28.97,53.47%)、43.20%(95% CI:30.9

12、7,56.57%)和46.70%(95% CI:32.66,62.22%)。高溫導(dǎo)致的人群全死因死亡超額危險度則分別為10.76%(95% CI:0.33,22.28%)、13.97%(95%CI:4.53,24.25%)、15.51%(95% CI:6.21,25.63%)和17.65%(95% CI:8.09,28.05%)。可見:低溫效應(yīng)高于高溫效應(yīng);低溫效應(yīng)和高溫效應(yīng)均隨PM10四分位數(shù)的增大而增大。
  老年人對低溫和高

13、溫效應(yīng)更加敏感。PM10分別為0μg/m3、其第25、第50及第75百分位數(shù)時,低溫導(dǎo)致老年人當天及后續(xù)20天的累積全死因死亡超額危險度分別為41.38%(95% CI:26.59,57.91%)、45.02%(95% CI:31.75,59.64%)、46.77%(95% CI:32.99,61.97%)和49.18%(95% CI:33.48,66.72%)。高溫所致的超額危險度分別為16.42%(95% CI:4.14,30.15

14、%)、19.82%(95% CI:8.70,32.08%)、21.45%(95% CI:10.48,33.52%)和23.71%(95% CI:12.45,36.11%)。男人對低溫效應(yīng)較女性敏感。PM10分別為0μg/m3、其第25、第50及第75百分位數(shù)時,低溫導(dǎo)致男性當天及后續(xù)20天的累積全死因死亡超額危險度分別為38.92%(95% CI:22.49,57.56%)、46.97%(95% CI:31.72,63.99%)、50.

15、91%(95% CI:34.88,68.85%)和56.46%(95% CI:37.90,77.52%)。低溫效應(yīng)的性別差異隨PM10污染程度的加重而增大。
  PM10和氣溫對全死因死亡人群(F=3.028,P=0.006)、非意外死亡人群(F=3.177,P=0.005)和因心血管疾病死亡人群(F=3.807,P=0.001)的非線性交互效應(yīng)有統(tǒng)計學(xué)意義,而對因呼吸系統(tǒng)疾病死亡人群的非線性交互效應(yīng)無統(tǒng)計學(xué)意義(F=0.745,

16、P=0.614)。
  在PM10水平高時,高溫效應(yīng)出現(xiàn)較早。在PM10水平低時,高溫效應(yīng)通常滯后一天出現(xiàn),且存在收獲效應(yīng)。在PM10水平高時,人群的非意外死亡風(fēng)險和心血管疾病的死亡風(fēng)險較PM10水平低時高。而人群呼吸系統(tǒng)疾病的死亡風(fēng)險在PM10水平不同時差異不大。
  結(jié)論:
  (1)2001~2011年廣州市大氣質(zhì)量于2004年最差,而后逐步改善。然而大氣污染形勢依然嚴峻。大氣質(zhì)量存在明顯的季節(jié)性,氣象的季節(jié)性波

17、動是API發(fā)生季節(jié)性變化的原因之一。逐日API與氣溫、相對濕度、降水量、風(fēng)速、日溫差和大氣壓均存在顯著的相關(guān)關(guān)系。
  (2) API可用于向公眾傳達大氣污染的人群健康效應(yīng)。老年人、女性、受教育程度低的人是大氣污染效應(yīng)的脆弱人群,這些人群應(yīng)給予更多的關(guān)注。
  (3) PM10與氣溫對人群死亡存在對數(shù)非線性的交互作用。低溫和高溫效應(yīng)均隨PM10污染水平而增大。不同PM10水平下低溫效應(yīng)和高溫效應(yīng)的分布滯后特征存在差異。

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