不同大氣污染物對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病門診量的影響

韓璐瑤 吳克堅(jiān) 高永恒 魚(yú)高樂(lè) 李志超王在強(qiáng) 高彥軍 林紅衛(wèi) 金發(fā)光

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，人均GDP不斷提高，但過(guò)度依賴重工業(yè)的發(fā)展模式給環(huán)境帶來(lái)了巨大負(fù)擔(dān)，其中大氣污染問(wèn)題尤為突出。流行病學(xué)及毒理學(xué)研究表明，大氣污染物濃度的短期升高與人群呼吸系統(tǒng)疾病的病死率和患病率的升高密切相關(guān)[1-3]。研究證實(shí)大氣污染物PM2.5與呼吸系統(tǒng)疾病、癌癥等疾病的患病率和病死率呈顯著正相關(guān)性[4-6]。人體短期或長(zhǎng)期處于大氣污染環(huán)境中時(shí)，空氣中的懸浮顆粒物、氮氧化物及硫氧化物等通過(guò)呼吸系統(tǒng)進(jìn)入人體，損害人體呼吸系統(tǒng)的防御機(jī)制，導(dǎo)致支氣管炎、哮喘等疾病的發(fā)生[7]。對(duì)于具有呼吸系統(tǒng)基礎(chǔ)疾病的人群、老年人、兒童、孕婦等特殊人群，大氣污染對(duì)其健康的影響更加顯著[7-12]。

在大氣污染治理上有著先天的劣勢(shì)；關(guān)中地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏重于第二產(chǎn)業(yè)，2017年陜西省生產(chǎn)總值的第一、二、三產(chǎn)業(yè)比重分別是7.94%、49.75%和42.3%，第二產(chǎn)業(yè)比重是據(jù)31個(gè)省市中占比最高的，高于全國(guó)平均水平9.3個(gè)百分點(diǎn)[13]。西安供暖期(11月15日至次年3月15日)與非供暖期(同年3月16日至11月14日)大氣污染物濃度和成分的差異對(duì)人群健康的影響較大[14-15]。

北京、濟(jì)南、哈爾濱、大連市等城市大氣污染與人群呼吸系統(tǒng)疾病及心腦血管疾病的發(fā)生有關(guān)[16-20]。國(guó)外大量研究證實(shí)了大氣污染對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的影響。大氣中的PM2.5、PM10、NO2及O3的濃度與人群病死率之間存在正相關(guān)，污染物濃度越高人群病死率越高[21-22]。但不同地區(qū)，大氣污染嚴(yán)重程度及類別均有差異。本文通過(guò)運(yùn)用時(shí)間序列的廣義相加模型分析西安市不同大氣污染物對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病門急診量的影響，以期為政府在制定關(guān)中地區(qū)大氣污染與人群健康防護(hù)策略提供依據(jù)。

資料與方法

一、門診資料

收集西安市兩所綜合性三甲醫(yī)院呼吸內(nèi)科門診2015年1月1日至2016年12月31日門診量數(shù)據(jù)。兩所醫(yī)院綜合實(shí)力在陜西省及西北地區(qū)具有較高的評(píng)價(jià)。兩所醫(yī)院的門急診資料作為疾病資料具有一定的代表性。疾病資料包括：就診日期、年齡、性別、門診病歷、家庭住址以及診斷信息等。整理篩選出長(zhǎng)期居住在西安市九區(qū)四縣的常住人口，逐日進(jìn)行整理，其中篩選出2015年呼吸系統(tǒng)疾病門診數(shù)據(jù)26 409例，2016年符合條件的門診數(shù)據(jù)為29 860例。同時(shí)將疾病資料按照年齡分層(年齡<65歲和年齡≥65歲)整理統(tǒng)計(jì)。

二、氣象資料

2015年1月1日至2016年12月31日的氣象資料來(lái)源于西安市氣象局，包括：日均氣溫、日均相對(duì)濕度、日均氣壓及風(fēng)速。2015年1月1日至2016年12月31日西安市7個(gè)氣象監(jiān)測(cè)站(7個(gè)氣象監(jiān)測(cè)站分別是藍(lán)田縣氣象監(jiān)測(cè)站，站號(hào)57047；臨潼區(qū)氣象監(jiān)測(cè)站，站號(hào)57044；高陵區(qū)氣象監(jiān)測(cè)站，站號(hào)57040；長(zhǎng)安區(qū)氣象監(jiān)測(cè)站，站號(hào)57039；周至縣氣象監(jiān)測(cè)站，站號(hào)57032；涇河氣象監(jiān)測(cè)站，站號(hào)57131；戶縣氣象監(jiān)測(cè)站，站號(hào)57132)的每日氣象數(shù)據(jù)。每個(gè)氣象監(jiān)測(cè)站的日均氣溫、日均相對(duì)濕度、日均氣壓及風(fēng)速數(shù)據(jù)均為731個(gè)。取7個(gè)氣象監(jiān)測(cè)站點(diǎn)每日氣象數(shù)據(jù)的平均值作為西安市氣象研究數(shù)據(jù)。

三、大氣污染資料

來(lái)源于西安市環(huán)境保護(hù)局，大氣污染物資料包括六種，分別是PM2.5，PM10，CO，SO2，NO2，O3。2015年1月1日～2016年12月31日西安市16個(gè)大氣污染物監(jiān)測(cè)站點(diǎn)(16個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)分別位于新城區(qū)、碑林區(qū)、蓮湖區(qū)、灞橋區(qū)、未央?yún)^(qū)、雁塔區(qū)、閻良區(qū)、臨潼區(qū)、長(zhǎng)安區(qū)、西安市高新區(qū)、經(jīng)開(kāi)區(qū)、曲江新區(qū)、灞橋生態(tài)區(qū)、閻良航空基地、民用航空基地以及國(guó)際港務(wù)區(qū))的每日數(shù)值，并求得西安市六種大氣污染物的日均值，最終納入數(shù)據(jù)為2015年每種大氣污染物的數(shù)據(jù)為365個(gè)，2016年每種大氣污染物的數(shù)據(jù)為366個(gè)。

四、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用R3.5.3進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，采用Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)研究期間大氣污染物濃度(PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO、O3)與氣象數(shù)據(jù)(日均氣溫、日均相對(duì)濕度、氣壓、風(fēng)速)之間的相關(guān)性。采用廣義相加模型(generalized additive model, GAM)模型，分別觀察大氣污染物與每日呼吸系統(tǒng)門急診量之間的關(guān)系，并按照不同年齡分層建立模型(年齡<65歲，年齡≥65歲)。根據(jù)GAM模型估算的污染物回歸系數(shù)β對(duì)污染物的健康效應(yīng)做出定量評(píng)價(jià)。

結(jié) 果

一、描述性分析

西安市大氣污染物、氣象資料、門急診量人數(shù)情況分析提示2015年1月1日至2016年12月31日PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2、O3日均濃度分別為：64.68 μg/m3、131.2 μg/m3、1.684 mg/m3、21.78 μg/m3、48.51 μg/m3、80.49 μg/m3。根據(jù)GB 3095-2012《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》規(guī)定的環(huán)境二類功能區(qū)大氣污染物日均濃度標(biāo)準(zhǔn)限值 (PM2.535 μg/m3；PM1070 μg/m3；CO 4 mg/m3；SO260 μg/m3；NO240 μg/m3；O3160 μg/m3)[23-27]，CO、SO2、O3未超標(biāo)，但PM2.5、PM10和NO2超過(guò)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)限值，且PM2.5和PM10的日均濃度超出國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)1倍，說(shuō)明西安市大氣污染處于中高程度，以顆粒物污染更為嚴(yán)重，見(jiàn)表1。

表1 2015-2016年西安市大氣污染物、氣象資料和門診量情況

注：P25、P75分別表示第25、75百分位數(shù)

二、簡(jiǎn)單相關(guān)性分析

西安市大氣污染物濃度與氣象因素相關(guān)性分析，見(jiàn)表2，2015年1月1日至2016年12月31日西安市大氣污染物濃度、氣象因素之間的Spearman相關(guān)分析提示：污染物PM2.5、PM10、SO2、CO之間存在中等強(qiáng)度的正相關(guān)性，差異具有統(tǒng)計(jì)意義(P<0.01)；PM2.5與PM10之間存在顯著正相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.910(P<0.01)；O3與PM2.5、PM10、SO2、CO之間存在負(fù)相關(guān)性，且差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.01)。大氣污染物與氣象因素相關(guān)性分析提示：O3與溫度之間呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.815，與氣壓存在中等強(qiáng)度負(fù)相關(guān)性，以上相關(guān)性均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.01)；PM2.5、PM10、SO2、CO與溫度、風(fēng)速之間存在中等強(qiáng)度負(fù)相關(guān)關(guān)系(P<0.01)，與氣壓之間存在中低強(qiáng)度正相關(guān)關(guān)系(P<0.01)。由此可見(jiàn)，大氣污染物與氣象因素之間存在較強(qiáng)相關(guān)性，氣象因素是分析大氣污染物對(duì)人群健康影響的重要混雜因素，所以應(yīng)將氣象因素納入統(tǒng)計(jì)模型，做為重要的效應(yīng)修飾因素。

三、廣義相加模型

1. 確定基礎(chǔ)模型中時(shí)間的自由度： 根據(jù)最小化模型殘差自相關(guān)確定時(shí)間的自由度如圖1所示，模型中時(shí)間的自由度設(shè)定為6(3/年)。

圖1 時(shí)間趨勢(shì)自由度的選擇

2. 單污染物模型擬合結(jié)果： 不同大氣污染物對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病就診人數(shù)影響的超額危險(xiǎn)度(Excess risk, ER)值及95%CI的變化規(guī)律不同且存在不同滯后效應(yīng)。PM2.5、NO2、CO3種污染物濃度水平對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病門急診人數(shù)的影響最強(qiáng)效應(yīng)期在滯后第6日，PM2.5、NO2、CO濃度每升高10 μg/m3滯后6 d的總?cè)巳洪T診就診量分別增加0.39%(ER=0.39，95%CI: 0.37～0.41，P<0.05)、0.96%(ER=0.96，95%CI: 0.9～1.02，P<0.05)、48.53%(ER=48.53，95%CI: 46.07～51.03，P<0.05)。PM10、SO2、O3污染物濃度水平對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病門急診人數(shù)的影響最強(qiáng)效應(yīng)期分別在滯后第7日、第4日和第3日，PM10、SO2、O3濃度每升高10 μg/m3最強(qiáng)滯后天數(shù)城市總?cè)巳洪T診就診量分別增加0.34%(ER=0.34，95%CI: 0.32～0.35，P<0.05)、2.13%(ER=2.13，95%CI: 2.04～2.23，P<0.05)、0.07%(ER=0.07，95%CI：0.04～0.10，P<0.05)，由以上結(jié)果可知，CO濃度上升對(duì)總?cè)巳洪T診就診量影響最大，且在滯后6天的效應(yīng)最大。

3. 年齡分層模型擬合結(jié)果： 門診就診人群按年齡分層，年齡<65歲、年齡≥65歲，大氣污染物對(duì)不同年齡段人群呼吸系統(tǒng)疾病就診量的影響分析顯示：在年齡≥65歲人群中PM2.5、PM10、CO、NO2污染物濃度水平對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病門診人數(shù)的影響最強(qiáng)效應(yīng)期均在滯后第6天，其濃度每升高10 μg/m3滯后6日的城市總?cè)巳洪T診就診率分別增加 0.47%(ER=0.47，95%CI：0.42%～0.51%，P<0.05)、0.35%(ER=0.35，95%CI: 0.33%～0.38%，P<0.05)、71.92%(ER=71.92，95%CI: 65.75%～78.32%，P<0.05)、1.23%(ER=1.23，95%CI：1.10%～1.35%，P<0.05)。SO2、O3污染物濃度水平對(duì)城市年齡≥65歲人群呼吸系統(tǒng)疾病門診就診的影響最強(qiáng)效應(yīng)期分別在滯后第4 d和第7 d， SO2、O3濃度每升高10 μg/m3最強(qiáng)滯后天數(shù)城市年齡≥65歲人群門診就診率分別增加0.36%(ER=0.36，95%CI: 0.15%～0.56%，P<0.05)、0.49%(ER=0.49，95%CI: 0.43%～0.54%，P<0.05)；在年齡<65歲人群中PM2.5、CO、NO2污染物濃度水平對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病門診人數(shù)的影響最強(qiáng)效應(yīng)期均在滯后第6天，其濃度每升高10 μg/m3滯后6日的城市總?cè)巳洪T診就診率分別增加0.39%(ER=0.39，95%CI: 0.36%～0.41%，P<0.05)、41.93%(ER=41.93，95%CI:39.27%～44.64%，P<0.05)、0.90%(ER=0.9，95%CI: 0.83%～0.96%，P<0.05)，PM10和SO2污染物濃度水平對(duì)城市年<65歲人群呼吸系統(tǒng)疾病門診就診的影響最強(qiáng)效應(yīng)期在滯后第7 d，PM10、SO2濃度每升高10 μg/m3最強(qiáng)滯后天數(shù)城市年齡<65歲人群門診就診率分別增加0.35%(95%CI: 0.33%～0.36%)、2.48%(95%CI: 2.37%～2.59%)。

注：aP<0.01

從年齡分層結(jié)果可知，相比對(duì)年齡<65歲人群在呼吸系統(tǒng)門診就診率造成的影響，污染物CO濃度變化對(duì)年齡≥65歲人群在呼吸系統(tǒng)疾病門診就診率的影響更大，即年齡≥65歲人群對(duì)于大氣污染物CO的敏感性更高，更易受其影響。且各污染物對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病門診就診率的影響多在滯后第6天最明顯。

討 論

西安市做為關(guān)中地區(qū)的主要城市，因工業(yè)生產(chǎn)排放、燃煤、人群生活、汽車尾氣等原因造成的污染問(wèn)題日趨嚴(yán)重，同時(shí)受陜北地區(qū)沙塵事件的影響，使得不同粒徑顆粒物對(duì)人群健康的影響更加嚴(yán)重。呼吸系統(tǒng)做為大氣污染物直接作用的靶器官，大氣污染物進(jìn)入人體后，沉積于呼吸系統(tǒng)中，特別是粒徑小于2.5 μm(PM2.5、PM1)的顆粒，可以進(jìn)入呼吸樹(shù)的下呼吸道，導(dǎo)致或者加重呼吸系統(tǒng)疾病[28]。

本文通過(guò)構(gòu)建時(shí)間序列的廣義相加模型，在充分考慮氣象要素、星期效應(yīng)等各種混雜因素的影響下，分析西安市六種不同污染物對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病門急診就診量的影響，并對(duì)就診人群年齡分層(年齡<65歲，年齡≥65歲)進(jìn)行研究。結(jié)果表明西安市6種不同大氣污染物濃度與4種氣象因素之間存在顯著相關(guān)性，O3與溫度之間呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.815，與氣壓存在中等強(qiáng)度負(fù)相關(guān)性，以上相關(guān)性均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.01)；PM2.5、PM10、SO2、CO與溫度、風(fēng)速之間存在中等強(qiáng)度負(fù)相關(guān)關(guān)系(P<0.01)，與氣壓之間存在中低強(qiáng)度正相關(guān)關(guān)系(P<0.01)。這與其他學(xué)者在北京、上海及蘭州等城市進(jìn)行的大氣污染物濃度變化對(duì)人群呼吸系統(tǒng)疾病影響的研究結(jié)果一致[5，29-32]，證實(shí)了氣象因素是研究大氣污染物對(duì)人群健康影響的主要影響因素。

在描述性統(tǒng)計(jì)分析中發(fā)現(xiàn)，2015年1月1日至2016年12月31日研究期間西安市六種大氣污染物PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2、O3日均濃度分別為：64.68 μg/m3、131.2μg/m3、1.684 mg/m3、21.78 μg/m3、48.51 μg/m3、80.49 μg/m3。根據(jù)我國(guó)GB 3095-2012《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》規(guī)定的環(huán)境二類功能區(qū)大氣污染物日均濃度標(biāo)準(zhǔn)限值標(biāo)準(zhǔn)(PM2.535 μg/m3；PM1070 μg/m3；CO 4 mg/m3; SO260 μg/m3；NO240 μg/m3；O3160 μg/m3)，西安市大氣污染物中污染物CO、SO2和O3濃度未超標(biāo)，但污染物PM2.5、PM10和NO2超過(guò)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)限值，且PM2.5和PM10的日均濃度超出國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)2倍，說(shuō)明西安市大氣污染處于中高程度，以顆粒物污染更為嚴(yán)重。希望這個(gè)結(jié)果能夠引起西安市相關(guān)部門的注意，加強(qiáng)治污減排力度，在一定時(shí)期內(nèi)能夠控制顆粒物的污染。分析西安市大氣污染物濃度對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病門診就診量的影響可知，PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、O3濃度每升高10 μg/m3，西安市總?cè)巳洪T診就診量分別增加0.39%(ER=0.39，95%CI: 0.37%～0.41%，P<0.05)、0.34%(ER=0.34，95%CI: 0.32%～0.35%，P<0.05)、48.53%(ER=48.53，95%CI: 46.07%～51.03%，P<0.05)、0.96%(ER=0.96，95%CI: 0.9%～1.02%，P<0.05)，2.13%(ER=2.13，95%CI: 2.04%～2.23%，P<0.05)、0.07%(ER=0.07，95%CI：0.04%～0.10%，P<0.05)。其中污染物CO對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病門診就診量的影響最大(P<0.05)，同時(shí)研究發(fā)現(xiàn)西安市大氣污染物濃度的變化對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病就診量的影響存在滯后效應(yīng)，且在污染物出現(xiàn)6天時(shí)對(duì)人群健康影響最大。所以對(duì)于醫(yī)院醫(yī)療系統(tǒng)及疾病防控部門應(yīng)在較嚴(yán)重的大氣污染天氣出現(xiàn)后的一周時(shí)間內(nèi)做好門診接診及救治工作，適當(dāng)增加門急診醫(yī)務(wù)人員。同時(shí)本研究發(fā)現(xiàn)大氣污染物CO對(duì)人群呼吸系統(tǒng)疾病門診就診量影響較嚴(yán)重，這與一項(xiàng)在廣東東莞進(jìn)行的研究結(jié)果一致[33]，該研究發(fā)現(xiàn)東莞地區(qū)大氣環(huán)境的CO 24 h平均濃度為0.88 mg/m3(低于我國(guó)的CO限值)，環(huán)境中的CO濃度升高會(huì)增加哮喘、支氣管擴(kuò)張、肺炎和呼吸系統(tǒng)疾病總數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)，具體表現(xiàn)在CO濃度每升高單位體積，其滯后一天對(duì)應(yīng)的呼吸系統(tǒng)疾病、哮喘、支氣管擴(kuò)張和肺炎的門診風(fēng)險(xiǎn)分別增加5.62%(ER=5.62，95%CI：3.24%～8.05%)、8.86%(ER=8.86，95%CI：4.89%～12.98%)、6.67%(ER=6.67，95%CI：0.87%～12.81%)和7.20%(ER=7.20，95%CI：2.35%～12.29%)，該研究認(rèn)為短期接觸環(huán)境CO與呼吸系統(tǒng)疾病門診就診風(fēng)險(xiǎn)增加相關(guān)。Chang等[34]在東北進(jìn)行的一項(xiàng)研究也發(fā)現(xiàn)，CO是引起呼吸系統(tǒng)疾病的一項(xiàng)獨(dú)立危險(xiǎn)因素。雖然CO日均濃度未超過(guò)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，但引起的健康危害較大，分析結(jié)果可能與燃煤燃?xì)獾鹊牟怀浞秩紵约把芯科瑓^(qū)內(nèi)車輛尾氣的大量排放有關(guān)，同時(shí)空氣中的大氣污染物發(fā)生相互反應(yīng)及在日光照射引起二次污染等因素使得碳氧化物對(duì)人群的健康影響更大，這表明西安市大氣污染物中的CO可能是呼吸系統(tǒng)疾病的一項(xiàng)獨(dú)立危險(xiǎn)因素。在從年齡分層結(jié)果可知污染物濃度變化對(duì)年齡≥65歲人群呼吸系統(tǒng)疾病門診就診率影響較年齡<65歲人群呼吸系統(tǒng)門診就診率影響更大，即年齡≥65歲人群對(duì)于大氣污染物的敏感性更高，更易受其影響。這與老年人身體機(jī)能下降及對(duì)外界氣候環(huán)境變化的抵抗力降低有關(guān)。

本文通過(guò)構(gòu)建時(shí)間序列的GAM，并在模型中控制了氣象因素、星期效應(yīng)等多種混雜因素的影響，較為客觀的分析了西安市大氣污染物對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病門診量之間的關(guān)系。但本文依然存在缺陷之處，研究主要探討西安市大氣污染物對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病門診量的影響，大氣污染物數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)均收集了來(lái)自西安市各檢測(cè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)具有代表性。但呼吸系統(tǒng)疾病門診數(shù)據(jù)只收集了來(lái)自西安市某綜合性三甲醫(yī)院的呼吸內(nèi)科門診數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)代表性較差，在統(tǒng)計(jì)分析中可能存在偏倚。同時(shí)，在大量文獻(xiàn)回顧及研究的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)顆粒物污染中顆粒粒徑越小對(duì)人群的健康危害越大[35-36]。本文中發(fā)現(xiàn)西安市PM2.5及PM10嚴(yán)重超標(biāo)，但在分析大氣污染物對(duì)人群健康效應(yīng)的影響時(shí)發(fā)現(xiàn)碳氧化物及硫氧化物對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病門診就診量影響更大，這可能與污染物間的交互作用相關(guān)，而本文顆粒物污染數(shù)據(jù)只收集到了PM2.5及PM10，更小的顆粒粒徑污染物數(shù)據(jù)欠缺(如PM1和超細(xì)顆粒)，未能進(jìn)一步分析更小的顆粒物及污染物之間的交互作用對(duì)人群健康的影響。以上問(wèn)題在今后的研究中將盡力擴(kuò)大門診數(shù)據(jù)的調(diào)查范圍，同時(shí)更多關(guān)注PM1及超細(xì)顆粒粒徑對(duì)人群健康的影響，期以在后續(xù)試驗(yàn)中完善相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)而更全面客觀的揭示大氣污染物對(duì)人群健康的影響。