混雜因素對大氣污染與居民死亡關(guān)系的影響

(山西廣播電視大學(xué),山西 太原 030027)

在1952年發(fā)生的倫敦?zé)熿F事件中,由于燃煤造成大氣污染物濃度短期急劇增加,導(dǎo)致當(dāng)?shù)丶s12,000人死亡[1]。這一事件后,國內(nèi)外研究人員在關(guān)注環(huán)境污染事件的同時(shí),也開始關(guān)注處于低濃度水平的大氣污染物變化對人體健康造成的不利影響,并逐步證實(shí)了大氣污染物短期濃度變化與人群日死亡人數(shù)有關(guān)[2]。但是,大氣污染物是氣態(tài)和顆粒態(tài)的混合體,對于是氣態(tài)還是顆粒態(tài)哪類污染物對人體健康危害更大,研究人員仍存在一定爭議。例如,北美國家的一些研究認(rèn)為可吸入顆粒物是影響居民健康的主要污染物,而歐洲進(jìn)行的類似研究則提出SO2和NO2等氣態(tài)污染物與居民健康的關(guān)系比顆粒態(tài)更為密切[3]。此外,在污染與居民健康關(guān)系中像溫度、濕度以及研究對象的社會經(jīng)濟(jì)特征等潛在混雜因素也對兩者的關(guān)系產(chǎn)生一定的影響[4, 5]。為此,筆者深入探討了天津市常規(guī)大氣污染物的短期暴露濃度對于城區(qū)居民死亡人數(shù)的影響,并分析了季節(jié)以及年齡、性別等人群特征效應(yīng)的修飾作用,為當(dāng)?shù)赜嘘P(guān)部門制訂相關(guān)的環(huán)境衛(wèi)生政策、保護(hù)居民身體健康提供了科學(xué)理論依據(jù)。

一、研究背景分析

研究采用2008年1月1日-2011年12月31日天津市城區(qū)(包括六個行政區(qū)域:和平區(qū)、河北區(qū)、河西區(qū)、河?xùn)|區(qū)、紅橋區(qū)和南開區(qū))居民每日死亡統(tǒng)計(jì)資料,其來源于天津市疾病預(yù)防與控制中心。我們采用第10版國際疾病分類法分析歸納城區(qū)居民非意外總死亡(非意外總死亡是指總死亡人數(shù)減去意外死亡人數(shù),文中簡稱總死亡)的統(tǒng)計(jì)資料,非意外總死亡編碼為A00-R99,其每例疾病死亡病例的詳細(xì)信息,包括姓名、性別、身份證號、出生日期、居住地點(diǎn)、文化教育程度、從事的職業(yè)、死亡的具體時(shí)間以及根本死亡原因等都記錄在疾控中心死亡登記報(bào)告系統(tǒng)的電子檔案中。我們分別按照年齡層次(60歲以上,60歲以下包括60歲人群)、性別(男和女)以及受教育文化程度(文盲和小學(xué)、初中以上包括初中)將非意外總死亡人數(shù)進(jìn)行分組進(jìn)行分析,此外,總死亡人數(shù)還按照溫暖季節(jié)(4-9月)和寒冷季節(jié)(10月-第二年的3月)分別進(jìn)行了分組分析。

研究采用的污染數(shù)據(jù)來源于天津市環(huán)境監(jiān)測中心網(wǎng)站公布的同期空氣質(zhì)量日報(bào)資料,包括常規(guī)大氣污染物SO2、NO2和PM10的每日濃度,其濃度值為城區(qū)各國控監(jiān)測點(diǎn)的數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值。天津市環(huán)境監(jiān)測中心作為國家環(huán)境監(jiān)測的一級監(jiān)測站,其監(jiān)測的數(shù)據(jù)完全滿足質(zhì)量的保證和控制的要求。

研究采用中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http:∥cdc.cma.gov.cn)公布的同期天津地面國際交換站的氣候資料日值數(shù)據(jù),其中氣象指標(biāo)包括每日平均氣溫和每日平均相對濕度。

二、研究方法分析

本研究采用時(shí)間序列方法的核心模型-廣義相加模型(GAM)來分析大氣污染與居民非意外總死亡之間的關(guān)系。GAM在處理混雜因素方面具有靈活而有效的優(yōu)點(diǎn),因而被廣泛應(yīng)用于環(huán)境流行病學(xué)有關(guān)污染急性健康效應(yīng)的研究中。居民每日非意外死亡人數(shù)相對于城區(qū)總?cè)丝诙詾樾「怕适录?在統(tǒng)計(jì)學(xué)上近似服從Poisson分布。在引入虛擬變量排除“星期幾效應(yīng)”的影響、采用平衡樣條函數(shù)對時(shí)間序列中死亡的長期和季節(jié)趨勢、溫度、相對濕度等混雜因素進(jìn)行平衡化處理后,分析大氣污染物濃度與居民非意外死亡之間的關(guān)系。即:

LogE(Yt)=βZt+DOW+ns(time,df)+ns(Xt,df)+intercept

Yt～Poisson[E(Yt)]

式中,

E(Yt)是指在t日居民非意外死亡人數(shù)的期望值;

β是暴露-反應(yīng)關(guān)系系數(shù);

Zt是指在t日大氣污染物的濃度水平;

DOW為周一至周日的星期變量;

ns(time,df)為日期變量的自然平滑樣條函數(shù),df為其自由度;

ns(Xt,df)為氣象因素的自然平滑樣條函數(shù),其中,Xt指在t日的平均溫度(℃)和相對濕度(%)；

intercept表示截距。

研究采用2.5.1版本的R軟件mgcv軟件包分析污染暴露與居民死亡兩者之間的關(guān)系。所有統(tǒng)計(jì)分析的檢驗(yàn)水準(zhǔn)定位為0.05,采用雙側(cè)檢驗(yàn)。當(dāng)P<0.05時(shí),我們認(rèn)為在統(tǒng)計(jì)學(xué)上污染物的健康效應(yīng)具有顯著性。文中分析結(jié)果均以污染物濃度增加10 μg/m3時(shí)日死亡率增加的百分比表示。

同時(shí),為了檢驗(yàn)不同滯后天數(shù)大氣污染物濃度的健康效應(yīng)以及大氣中其他共存污染物對某一污染物健康效應(yīng)的影響,我們還通過敏感性分析檢驗(yàn)了結(jié)果對模型參數(shù)的敏感性。文中首先分析了單日滯后效應(yīng)[包括當(dāng)日(lag 0)、滯后1日(lag 1)、2日(lag 2)等]和多日移動平均滯后效應(yīng)lag 01和lag 06。lag 01表示當(dāng)日和前1日的移動平均值,也稱為2日移動平均值;lag 06表示當(dāng)日和前6日的移動平均值。其次,將大氣污染物兩兩擬合為雙污染物模型估計(jì)其各自的效應(yīng)。

三、研究結(jié)果分析

(一)基本統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析

表1為2008-2011年天津市居民非意外總死亡、大氣污染物濃度及氣象因素的頻數(shù)分布。研究期間,天津年平均溫度為12.9℃,相對濕度為56.7%。天津共有86898例非意外死亡病例,平均每日約為60例。同期大氣污染物PM10的平均濃度為95μg/m3(范圍為10～503μg/m3)、SO2的平均值為54μg/m3(范圍為8～312.5μg/m3)、NO2的平均值為42μg/m3(范圍為12.8～142.4μg/m3)。

(二)相關(guān)性結(jié)果分析

表2為研究期間氣象因素與大氣污染物濃度之間的Pearson相關(guān)分析。NO2與相對濕度呈微弱的正相關(guān),與溫度呈負(fù)相關(guān)。SO2分別與溫度、相對濕度呈負(fù)相關(guān),只是強(qiáng)度不同。PM10與溫度、相對濕度呈微弱的正相關(guān)。SO2與NO2的相關(guān)系數(shù)最大,其值為0.71。PM10與SO2、NO2之間存在明顯的正相關(guān)。

表1 2008-2011年天津市城區(qū)居民非意外總死亡數(shù)和氣象指標(biāo)、大氣污染水平的頻數(shù)分布

表2 2008-2011年天津市每日大氣污染物濃度與氣象因素的Pearson相關(guān)系數(shù)

注:“**”表示P<0.01.

(三)模型擬合結(jié)果分析

表3為在統(tǒng)計(jì)學(xué)最佳滯后天數(shù)條件(lag 01)下,在單污染模型中大氣污染對非意外總死亡影響的結(jié)果。由表3可見,PM10、SO2與NO2日均濃度每增加10 μg/m3,非意外總死亡分別增加了0.47%(95%CI:0.28%, 0.66%)、0.46%(95%CI:0.05%, 0.86%)、1.22%(95%CI:0.44%, 2.01%),且每種污染物濃度的升高均與居民非意外總死亡風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)系具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。PM10、SO2和NO2分別在男性組、60歲以上人群組以及低教育組中所產(chǎn)生的健康效應(yīng)更為顯著。 PM10、SO2和NO2在男性組、60歲以上人群組、以及低教育組中的效應(yīng)值分別是對女性組、60歲以下人群組以及高教育組效應(yīng)值的1-3倍(SO2對60歲以下人群的效應(yīng)除外)。此外,SO2和NO2的季節(jié)效應(yīng)顯著,寒冷季節(jié)的健康效應(yīng)是溫暖季節(jié)的2-5倍,而PM10卻相反,溫暖季節(jié)比寒冷季節(jié)對非意外死亡的效應(yīng)更大些。

表4為雙污染物模型中PM10、SO2和NO2日均濃度每增加10 μg/m3,在統(tǒng)計(jì)學(xué)最佳滯后天數(shù)條件(lag 01)下,天津市居民非意外總死亡增加的百分比。SO2與NO2變量的引入幾乎沒有影響PM10的效應(yīng),而SO2或NO2在其它污染物變量引入后或多或少降低了該污染物的效應(yīng)。

表3 大氣污染物日平均濃度每增加10 μg/m3,天津市城區(qū)居民非意外總死亡概況

表4 在單雙污染物模型下大氣污染物在lag01濃度每增加10 μg/m3,天津市城區(qū)居民非意外總死亡增加的百分比

圖1呈現(xiàn)了大氣污染物在最佳滯后天數(shù)下濃度的增加與居民非意外總死亡之間的暴露-反應(yīng)關(guān)系曲線。圖中顯示,PM10、SO2和NO2對非意外疾病總死亡的暴露-反應(yīng)曲線基本呈線性或近線性關(guān)系,表明超額死亡風(fēng)險(xiǎn)隨污染物的濃度上升而增加。

圖1 PM10、SO2和NO2濃度分別與居民非意外總死亡率的暴露反應(yīng)關(guān)系

圖2為單污染物模型的滯后效應(yīng)和多日移動平均滯后效應(yīng)的分析結(jié)果。從圖2可見,在當(dāng)日(lag 0)PM10、SO2與NO2的單日滯后效應(yīng)達(dá)到最大值,之后隨著滯后天數(shù)的增加效應(yīng)逐漸下降。PM10、SO2和NO2的2日累積效應(yīng)最強(qiáng),比任一單日滯后效應(yīng)都強(qiáng)得多。

圖2 PM10、SO2和 NO2 在不同滯后天數(shù)每升高10 μg/m3導(dǎo)致的非意外總死亡率百分比的增加(均值和95%可信區(qū)間)

類似的研究在我國多地進(jìn)行,得出的結(jié)果與本研究基本一致。侯斌等[5]評價(jià)得出西安的主要大氣污染物PM10、SO2和NO2對居民總死亡的超額風(fēng)險(xiǎn)分別為0.35%、0.60%和2.42%。Kan等[6]分析得出PM10、SO2和NO2對上海居民全死因死亡率分別增加0.25%、0.95%和0.97%。Shang等[7]以我國 33 個大中型城市為研究站點(diǎn),采用meta 分析方法得出 PM10、SO2和NO2對非意外總死亡的合并效應(yīng)值分別為 0.32%,0.81%和1.30%。上述研究顯示污染物濃度每增加10 μg/m3,其導(dǎo)致的死亡超額風(fēng)險(xiǎn)存在一定差異,這是由于不同城市污染物濃度變化范圍不同。此外,污染物的健康效應(yīng)除與污染物濃度、氣象條件有關(guān)外,還與不同地區(qū)人們的社會經(jīng)濟(jì)特征、生活習(xí)慣等有關(guān)。比如,侯斌等[5]的研究得出男性對于大氣污染更為敏感的結(jié)論與本研究一致,但一些報(bào)道結(jié)果與此相反,例如Kan等[6]認(rèn)為大氣污染對男性總死亡的影響要弱于女性,究其原因,與不同人群的戶外活動、家中通風(fēng)等習(xí)慣有關(guān),但Kan等[6]進(jìn)一步指出有關(guān)性別、年齡等因素對于污染物健康效應(yīng)的修飾作用還沒有最終的定論。

比較溫暖和寒冷季節(jié)的分析結(jié)果,可發(fā)現(xiàn)大氣污染的健康效應(yīng)存在季節(jié)性差異。與本研究結(jié)果類似的是,侯斌等[5]分析得出非采暖期PM10暴露對西安居民總死亡的效應(yīng)比采暖期的更為顯著,與本研究中關(guān)于不同季節(jié)PM10的效應(yīng)一致。本研究還發(fā)現(xiàn)SO2和NO2只在寒冷季節(jié)中的健康效應(yīng)顯著。作為北方城市,天津的十月到第二年的三月這一時(shí)間段(除十月以外)均屬于采暖期,而同年的四月到九月為非采暖期,顆粒態(tài)和氣態(tài)污染物在不同季節(jié)質(zhì)量濃度的差異產(chǎn)生了不同的健康效應(yīng)狀況,SO2和NO2的質(zhì)量濃度在采暖期遠(yuǎn)高于非采暖期,而在不同時(shí)期PM10的質(zhì)量濃度相當(dāng)。此外,地理因素、氣象條件以及人群分布狀況及其特點(diǎn)等因素也會造成研究結(jié)果之間的差異。

雙污染物模型分析結(jié)果再次證明PM10對居民死亡確有影響。闞海東等[8]指出,多污染物模型在統(tǒng)計(jì)學(xué)上意義較低的原因是由于多污染物模型會增加模型擬合結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差,因而需慎重考慮多污染物模型的結(jié)果[3]。

我國上海[3]有關(guān)研究SO2和NO2與健康方面暴露反應(yīng)關(guān)系所對應(yīng)的曲線走向基本與本文研究結(jié)果一致,即呈線性或近線性增長無閾值,但張燕萍等[9]研究太原市PM10與人群每日死亡率的關(guān)系卻呈閾值非線性曲線,Li等[10]研究北京PM10與非意外死亡之間關(guān)系也呈非線性曲線。分析原因,我國不同地區(qū)PM10的健康效應(yīng)曲線呈現(xiàn)較大差異與暴露劑量范圍以及顆粒物來源不同有很大關(guān)系[9]。但到目前為止,有關(guān)具體的反應(yīng)機(jī)制還不清楚,需要進(jìn)一步研究。

四、結(jié)論

誠然,由于主要大氣污染物之間的Pearson相關(guān)系數(shù)數(shù)值較高(表2),目前尚無法將不同污染物各自的效應(yīng)分開估算[3],因此需從整體的角度探討顆粒態(tài)和氣態(tài)污染物對人體健康的作用。本文在污染滯后效應(yīng)的基礎(chǔ)上定量分析了2008-2011年天津市常規(guī)監(jiān)測指標(biāo)PM10、SO2和NO2質(zhì)量濃度變化對居民每日非意外總死亡的影響,關(guān)注了冷暖季節(jié)以及不同性別、不同年齡階段和不同文化程度的居民對兩者之間關(guān)系的影響,并觀察了大氣污染暴露與居民健康反應(yīng)兩者之間的關(guān)系,揭示出研究時(shí)段天津市大氣污染水平特別是PM10對居民非意外總死亡確實(shí)存在顯著的不利影響。