秦萌,李敬芝,陳磊,顧品強(qiáng),吳寰宇

(1.奉賢區(qū)疾病預(yù)防控制中心，上海 201400; 2.奉賢區(qū)環(huán)境監(jiān)測(cè)站，上海 201400;3.奉賢區(qū)氣象局，上海 201400; 4.上海市疾病預(yù)防控制中心，上海 200336)

在全球疾病負(fù)擔(dān)中由大氣污染物造成的失能調(diào)整生命年(DALY)損失約占全部損失的0.5%[1]。王均琴等[2]通過(guò)Meta分析得出PM10會(huì)增加循環(huán)系統(tǒng)疾病的死亡風(fēng)險(xiǎn);闞海東等[3]通過(guò)對(duì)上海市大氣污染與每日居民死亡關(guān)系的病例交叉研究發(fā)現(xiàn)，PM10、S02和N02平均濃度每增加10 μg·m-3，居民死亡的相對(duì)危險(xiǎn)度分別為1.003、1.014和1.015;宋桂香等[4]曾經(jīng)對(duì)上海市大氣氣態(tài)污染物與居民每日死亡關(guān)系的時(shí)間序列研究分析，得出大氣SO2、NO2濃度每增加10 μg·m-3，居民每日循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡數(shù)分別增加1.45%和1.05%;常旭紅等[5]在對(duì)大氣顆粒物暴露與人體循環(huán)系統(tǒng)疾病急性效應(yīng)關(guān)系研究的系統(tǒng)評(píng)價(jià)中，對(duì)中外12個(gè)PM10與循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡率關(guān)系的時(shí)間序列分析研究進(jìn)行了Meta分析，結(jié)果表明大氣PM10濃度每增加10 μg·m-3，居民每日循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡數(shù)增加1.02%。

2012年，奉賢區(qū)當(dāng)?shù)鼐用窈?5歲以上組人群循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡率盡管均低于上海平均水平，但仍是奉賢區(qū)居民第二位死因[6]，嚴(yán)重影響當(dāng)?shù)鼐用竦慕】灯谕麎勖??；诖髿馕廴九c循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡的生理學(xué)機(jī)制，SO2、NO2、PM10可以通過(guò)呼吸進(jìn)入人體進(jìn)而影響人體健康，如果當(dāng)?shù)卮髿馕廴緷舛冗h(yuǎn)高于WHO推薦指導(dǎo)值時(shí)，這種影響就會(huì)更加嚴(yán)重。為了解奉賢區(qū)當(dāng)?shù)鼐用裱h(huán)系統(tǒng)疾病的死亡狀況，掌握大氣主要污染物(SO2、NO2、PM10)急性暴露對(duì)當(dāng)?shù)鼐用裱h(huán)系統(tǒng)疾病死亡的影響，發(fā)現(xiàn)影響奉賢居民循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡最主要的污染物，為后續(xù)控制大氣污染和減少疾病死亡提供依據(jù)，從而開(kāi)展此項(xiàng)研究。

1 研究?jī)?nèi)容與方法

1.1 研究?jī)?nèi)容

2008—2012年奉賢區(qū)居民循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡的狀況及變化趨勢(shì)；2008—2012年奉賢區(qū)SO2、NO2、PM10濃度變化趨勢(shì)；影響奉賢居民循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡的主要污染物。

1.2 研究對(duì)象

1.2.1 死因資料 收集奉賢區(qū)2008年1月1日至2012年12月31日期間戶(hù)籍人口的每日死亡資料，采用ICD- 10提取每日死于循環(huán)系統(tǒng)疾病(ICD- 10，I00～I(xiàn)99)的死亡資料。

1.2.2 氣象資料 從奉賢區(qū)氣象局收集同時(shí)段氣象指標(biāo)(包括每日平均溫度、相對(duì)濕度)。

1.2.3 大氣污染資料 從奉賢區(qū)環(huán)境監(jiān)測(cè)站收集同時(shí)段大氣污染資料(包括每日平均PM10、SO2、NO2濃度)。

1.3 研究方法

居民每日死亡對(duì)居民總體來(lái)說(shuō)是小概率事件，其統(tǒng)計(jì)學(xué)分布近似于泊松分布。本次研究中采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)的泊松回歸模型，在排除了死亡的長(zhǎng)期趨勢(shì)、“星期幾效應(yīng)”(day of the week)、氣象因素等混雜因素的基礎(chǔ)上，將PM10、SO2、NO2濃度作為直線(xiàn)變量引入模型，分別觀察其對(duì)居民循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡危險(xiǎn)的影響。

本研究采用的統(tǒng)計(jì)模型其核心是對(duì)數(shù)線(xiàn)性模型基礎(chǔ)上的半?yún)?shù)廣義相加模型(GAM)，具體模型為公式為：logE(Yt)=α+βZt+DOW+ns(time，df)+ns(Xt，df)

上述公式中E(Yt)—觀察日t的居民死亡人數(shù)的期望值；Zt—在t日空氣污染變量的向量，本研究指各污染物濃度，μg·m-3；β—回歸系數(shù)；DOW—星期幾指示變量，調(diào)整日死亡數(shù)的星期幾效應(yīng);ns—非參數(shù)平滑樣條函數(shù)，df為其自由度；time—日期，對(duì)日期選擇合適的df值可以有效地控制居民每日循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡數(shù)的長(zhǎng)期波動(dòng)和季節(jié)性波動(dòng)趨勢(shì)，此研究中，每年的自由度為4；Xt—t日的氣候因素變量，包括氣溫和相對(duì)濕度[df=6(溫度)，df=3(濕度)]。

本研究采用R軟件的mgcv軟件包進(jìn)行統(tǒng)計(jì)過(guò)程的處理。

2 結(jié) 果

2.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

2.1.1 2008—2012年奉賢區(qū)居民循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡狀況及變化趨勢(shì) 2008—2012年期間上海市奉賢區(qū)每日居民總死亡數(shù)平均為10.22人，每日循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡數(shù)平均為2.94人(表1)。奉賢區(qū)0～14歲組(兒童)、15～39歲組(青年)、40～64歲組(中年)、65歲及以上年齡組人群的循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡率分別為0.4/10萬(wàn)、5.48/10萬(wàn)、46.92/10萬(wàn)、1 214.74/10萬(wàn)。本次研究因缺乏各鎮(zhèn)分年齡組人口資料，無(wú)法進(jìn)行死亡率標(biāo)化，故無(wú)法比較地區(qū)間死亡率高低。以金匯港為界，本次研究發(fā)現(xiàn)，奉賢區(qū)東部地區(qū)(青村、奉城、四團(tuán)、金匯)循環(huán)系統(tǒng)疾病粗死亡率(223.92/10萬(wàn))高于西部地區(qū)(南橋、莊行、柘林、海灣)(190.09/10萬(wàn))。除2008年之外，奉賢區(qū)女性循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡率均高于男性(圖1)。

表1 2008—2012年奉賢區(qū)每日居民死亡數(shù)、循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡數(shù)的頻率分布情況

Tab1Thefrequencydistributionoftheresidentdailydeathsandtheresidentcirculatorysystemdiseasedeaths，2008-2012

指標(biāo)x±s最小值P25中位數(shù)P75最大值每日總死亡數(shù)10.22±3.7128101225每日循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡數(shù)2.94±1.85123412

圖1 2008—2012年奉賢區(qū)分性別循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡率

Fig1Circulationsystemdiseasedmortalityviewbygender，2008-2012(‰)

奉賢地區(qū)本地居民循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡率逐年升高，但低于上海市平均水平(圖2)；居民循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡季節(jié)變化趨勢(shì)明顯，冬春季高，夏秋季低(圖3)。

2.1.2 2008—2012年奉賢區(qū)大氣污染物濃度的頻率分布及變化趨勢(shì) 2008—2012年期間，SO2年日均濃度水平為(0.031±0.02) mg·m-3，達(dá)到《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3095- 1996)中SO2二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)(低于0.15 mg·m-3)；NO2年日均濃度水平為(0.041±0.02) mg·m-3，達(dá)到《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3095- 1996)中NO2二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)(低于0.12 mg·m-3)；PM10年日均濃度水平為(0.069±0.05) mg·m-3，達(dá)到《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3095- 1996)中PM10二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)(低于0.15 mg·m-3。見(jiàn)表2。

5年間，SO2濃度逐年下降，NO2、PM10濃度年度下降趨勢(shì)不明顯，3種大氣污染物濃度均達(dá)到了國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量控制2級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，并且均低于上海市平均水平(圖4)。

圖22008—2012年奉賢區(qū)與上海市循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡率的變化趨勢(shì)比較

Fig2FengxiandeathmortalityofcirculatorysystemdiseasesvsShanghai，2008-2012

圖3 2008—2012年奉賢區(qū)居民循環(huán)系統(tǒng)死亡人數(shù)月季變化折線(xiàn)圖

Fig3Residentsdeathtollofcirculatorysystemdiseasesmonthlychangingtrend，2008-2012

表2 2008—2012年奉賢區(qū)大氣污染物(SO2、NO2、PM10)濃度頻率分布情況mg·m-3

Tab 2 Frequency distributions of the atmospheric pollutants(SO2,NO2,PM10) concentration，2008-2012 mg·m-3

2.1.3 2008—2012年奉賢區(qū)每日氣溫、濕度的頻率分布及每日大氣污染物濃度與氣象條件之間的相關(guān)性分析 2008—2012年期間，奉賢區(qū)每日氣溫平均為16.49 ℃，相對(duì)濕度為77.23%(表3)。本次研究發(fā)現(xiàn)，大氣SO2、NO2和PM10濃度之間存在明顯的正相關(guān)；而大氣污染物濃度與各氣象條件(溫度、濕度)間存在一定的負(fù)相關(guān)(表4)。

圖4 2008—2012年奉賢區(qū)主要大氣污染物濃度的年度變化趨勢(shì)

Fig4Annualyvariationtrendofmainairpollutants(SO2，NO2，PM10)in2008-2012

表3 2008—2012年奉賢區(qū)每日氣溫、氣濕的頻率分布情況

Tab3Frequencydistributionofdailyairtemperature，airhumidityinFengxian，2008-2012

指標(biāo)x±s最小值P25中位數(shù)P75最大值溫度/℃16.49±9.05-3.58.717.024.233.7相對(duì)濕度/%77.23±11.1787179.085100

表4 2008—2012年奉賢區(qū)每日大氣污染物(SO2、NO2、PM10)濃度與氣象條件之間相關(guān)分析的r值

Tab4rvalueofcorrelationanalysisbetweendailyconcentrationsofatmosphericpollutants(SO2,NO2,PM10)andmeteorologicalconditioninFengxian，2008-2012

指標(biāo)逐日平均氣溫/℃逐日平均相對(duì)濕度/%SO2/mg·m-3NO2/mg·m-3PM10/mg·m-3逐日平均氣溫/℃10.279a-0.321a-0.526a-0.244a逐日平均相對(duì)濕度/%1-0.297a-0.249a-0.289aSO2/mg·m-310.496a0.377aNO2/mg·m-310.529aPM10/mg·m-31

aP<0.05

2.2 模型擬合結(jié)果

2.2.1 單污染物模型擬合結(jié)果 單污染物模型擬合結(jié)果顯示，SO2濃度每增加10 μg·m-3，奉賢區(qū)居民循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡率增加1.82%(95%CI：0.09～3.54)，而分析發(fā)現(xiàn)NO2、PM10和奉賢當(dāng)?shù)鼐用裱h(huán)系統(tǒng)疾病死亡率之間沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)聯(lián)(表5)。

表5由單污染物模型擬合的PM10、SO2和NO2濃度每升高10μg·m-3奉賢區(qū)居民循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡增加的百分比

Tab5Theincreasepercentageofdeathfromcirculatorysystemdiseasesper10μg·m-3increaseofSO2，NO2，PM10bymeansofsinglecontaminationmodelfittinganalysis

指標(biāo)PM10SO2NO2均值95% CI均值95% CI均值95% CI全人群0.04(-0.60 0.67)1.82(0.09 3.54)0.06(-1.75 1.86)65歲以上年齡組-0.08(-0.75 0.60)1.50(-0.32 3.32)-0.22(-2.13 1.69)

注：各指標(biāo)數(shù)據(jù)均滯后1 d

2.2.2 多污染物模型擬合結(jié)果 對(duì)全人群和65歲以上老年人群來(lái)說(shuō)，SO2的雙污染物及三污染物模型分析結(jié)果均示，SO2對(duì)當(dāng)?shù)鼐用裱h(huán)系統(tǒng)疾病死亡的影響會(huì)增加，而NO2、PM10的雙污染物及三污染物模型分析結(jié)果卻顯示NO2、PM10和奉賢當(dāng)?shù)鼐用裱h(huán)系統(tǒng)疾病死亡率之間沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)聯(lián)。并且，分析結(jié)果數(shù)據(jù)均顯示SO2與NO2、PM10之間具有協(xié)同作用。見(jiàn)表6。

表6多污染物模型擬合的3種大氣污染物濃度每升高10μg·m-3當(dāng)?shù)鼐用裱h(huán)系統(tǒng)疾病死亡率增加的百分比

Tab6Theincreasepercentageofdeathfromcirculatorysystemdiseasesper10μg·m-3increaseofSO2，NO2，PM10bymeansofmultiplecontaminationsmodelfittinganalysis

指標(biāo)污染物調(diào)整因素均值95% CI全人群PM100.04(-0.6 0.67)調(diào)整SO2-0.5(-1.27 0.27)調(diào)整NO20.04(-0.77 0.85)調(diào)整SO2+NO2-0.29(-1.14 0.56)SO21.82(0.09 3.54)調(diào)整NO23.09(0.94 5.24)調(diào)整PM102.7(0.64 4.76)調(diào)整PM10+NO23.4(1.17 5.63)NO20.06(-1.75 1.86)調(diào)整SO2-0.92(-3.11 1.28)調(diào)整PM10-0.15(-2.34 2.03)調(diào)整PM10+SO2-1.11(-3.52 1.29)65歲以上年齡組PM10-0.08(-0.75 0.6)調(diào)整SO2-0.51(-1.32 0.31)調(diào)整NO20.01(-0.84 0.86)調(diào)整SO2+NO2-0.28(-1.18 0.62)SO21.5(-0.32 3.32)調(diào)整NO22.93(0.67 5.2)調(diào)整PM102.47(0.3 4.64)調(diào)整PM10+NO23.28(0.93 5.63)NO2-0.22(-2.13 1.69)調(diào)整SO2-2.43(-6.12 1.27)調(diào)整PM10-4.04(-2.71 1.9)調(diào)整PM10+SO2-2.16(-5.87 1.56)

3 討 論

時(shí)間序列方法已被廣泛應(yīng)用于大氣污染的急性健康效應(yīng)研究。該方法通過(guò)對(duì)同一研究人群反復(fù)觀察暴露條件改變后的人群健康效應(yīng)，因此與時(shí)間變化相關(guān)的一些變量，如年齡改變、吸煙等，就不再成為一個(gè)潛在的混雜因素。這是時(shí)間序列方法的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)點(diǎn)。

眾所周知，氣象因素尤其是溫度對(duì)居民死亡或發(fā)病有很大的影響[7]。此外，氣象因素可以影響污染物的排放、混合和空間運(yùn)輸，大氣污染水平與各氣象因素之間存在一定的相關(guān)關(guān)系。因此，氣象- 大氣污染的交互作用可能是影響大氣污染- 死亡關(guān)系的混雜因素[8]。為了估計(jì)大氣污染對(duì)死亡的獨(dú)立作用，我們采用了非參數(shù)的廣義相加模型控制氣象因素的混雜作用。

本研究結(jié)果提示，奉賢區(qū)循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡率在近5年來(lái)呈現(xiàn)緩慢上升的趨勢(shì)，65歲以上老年組是循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡的重點(diǎn)人群，并且，當(dāng)?shù)鼐用裱h(huán)系統(tǒng)疾病死亡季節(jié)變化趨勢(shì)明顯，冬春季高、夏秋季低。奉賢區(qū)大氣氣態(tài)污染物SO2是影響當(dāng)?shù)鼐用裱h(huán)系統(tǒng)疾病死亡的主要因素。

近年來(lái)，已有流行病學(xué)調(diào)查發(fā)現(xiàn)大氣污染與人群血液特征改變(如黏稠度上升[9])、心臟功能失調(diào)(如心率增加、心率變異性降低、心肌缺血增加[10])等相關(guān)。這些發(fā)現(xiàn)可以部分解釋大氣污染對(duì)循環(huán)系統(tǒng)的不良健康效應(yīng)。

大氣污染急性暴露與許多健康效應(yīng)密切相關(guān)，為了提高衛(wèi)生事業(yè)的效益和效果，筆者認(rèn)為政府應(yīng)當(dāng)建立衛(wèi)生、環(huán)保、氣象等部門(mén)的聯(lián)動(dòng)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)部門(mén)間聯(lián)防聯(lián)控，通過(guò)對(duì)影響奉賢區(qū)相關(guān)環(huán)境、不良生活方式等危險(xiǎn)因素的有效干預(yù)，降低和避免疾病的發(fā)生或控制疾病的進(jìn)程，減少人群死亡，從而降低個(gè)人、家庭和社會(huì)的防治成本，提高生活質(zhì)量。應(yīng)當(dāng)從以下幾方面入手改善空氣質(zhì)量：(1) 加強(qiáng)污染物治理，削減SO2總量排放。調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推廣清潔生產(chǎn)；嚴(yán)格環(huán)境準(zhǔn)入，力控污染源頭；加大執(zhí)法力度，強(qiáng)化污染源監(jiān)管；加快清潔能源替代，改變我區(qū)能源結(jié)構(gòu)；加大宣傳力度，人人參與減排。(2) 提前信息發(fā)布，建立早期預(yù)警體系。環(huán)保部門(mén)應(yīng)對(duì)奉賢地區(qū)SO2排放大戶(hù)定期開(kāi)展環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)，建立部門(mén)間氣象條件與空氣質(zhì)量會(huì)商機(jī)制，對(duì)于未來(lái)可能出現(xiàn)的SO2等嚴(yán)重空氣污染，應(yīng)及時(shí)向社會(huì)發(fā)布預(yù)警信息，政府要制定嚴(yán)重空氣污染的應(yīng)對(duì)方案。將65歲以上重點(diǎn)人群作為敏感人群，及時(shí)發(fā)布個(gè)人防護(hù)建議，包括減少戶(hù)外活動(dòng)、關(guān)閉住所門(mén)窗、停止體育鍛煉等。(3) 加強(qiáng)目標(biāo)人群干預(yù)。①加強(qiáng)健康教育。通過(guò)報(bào)刊，組織收聽(tīng)收看無(wú)線(xiàn)電、有限廣播、電視臺(tái)的衛(wèi)生節(jié)目，或錄像、電影等對(duì)群眾中存在的影響人群的健康問(wèn)題進(jìn)行健康教育；對(duì)個(gè)體或特定人群，如65歲以上老年人群應(yīng)用口頭、視聽(tīng)等方式，通過(guò)健康咨詢(xún)、講授示教、專(zhuān)題討論等形式進(jìn)行健康教育，如開(kāi)展社區(qū)健康教育和工廠健康教育。②完善社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)體系[11]。社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)有利于衛(wèi)生事業(yè)適應(yīng)社會(huì)需求，優(yōu)化配置衛(wèi)生資源以及加強(qiáng)預(yù)防戰(zhàn)略，也是加強(qiáng)轉(zhuǎn)變醫(yī)學(xué)模式的最佳途徑，但目前，我區(qū)社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)工作中，仍存在社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)人員觀念陳舊、專(zhuān)業(yè)素質(zhì)不高的問(wèn)題，同時(shí)政府的促進(jìn)政策落實(shí)不到位和人們對(duì)社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)的偏見(jiàn)，使得社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)人員工作中缺乏積極性和主動(dòng)性。政府應(yīng)加大社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)經(jīng)費(fèi)投入，社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)應(yīng)不斷改善環(huán)境，強(qiáng)化自我，加強(qiáng)社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)人才培養(yǎng)，提高人員綜合素質(zhì)，從而更好地服務(wù)廣大人群。

本研究未考慮氣壓、風(fēng)速對(duì)循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡的影響，今后有待進(jìn)一步研究。

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