济南城区空气污染对呼吸道疾病门诊量的影响

中国环境科学 2008,28(6)：571~576 China Environmental Science 济南城区空气污染对呼吸道疾病门诊量的影响王 艳1*,张宜升1,李欣鹏2(1.山东大学环境科学与工程学院,山东济南 250100；2.山东大学数学与系统科学学院,山东济南 250100)摘要：为探讨空气污染对人群呼吸道健康的影响,调查了2002~2005年济南市历城区空气质量状况及医院每日呼吸道疾病门诊量,采用时间序列方法的非参数广义相加模型(GAM),在控制门诊量变化的长期趋势、“星期几效应”、气象因素等混杂因素的基础上,分析了空气污染对呼吸道疾病日门诊量影响的最佳滞后时间及暴露-反应关系.结果表明,空气污染对呼吸道疾病日门诊量有影响.单污染物模型中,PM10和NO2分别滞后0d和3d及SO2滞后0~3d的移动平均值对人群呼吸道健康的影响具有统计学意义.PM10、SO2和NO2日均浓度增加10µg/m3,呼吸道疾病日门诊相对危险度分别为1.004, 1.015,1.008.女性比男性对空气污染更为敏感.关键词：空气污染；呼吸道疾病；门诊量；非参数广义相加模型中图分类号：X503.1 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2008)06-0571-06The effect of air pollution on hospital visits for respiratory symptoms in urban areas of Jinan. WANG Yan1*, ZHANG Yi-sheng1, LI Xin-peng2 (1.School of Environmental Science and Engineering. Shandong University, Jinan 250100, China; 2.School of mathematics and System Science. Shandong University, Jinan 250100, China). China Environmental Science, 2008, 28(6)：571~576Abstract：To evaluate the acute health effects of air pollution exposure, data for daily air quality and hospital visits for respiratory symptoms in the Licheng district of Jinan were collected from 2002 to 2005. After controlling for long term trends, the “day of the week”effect and confounding meteorological factors, a non-parametric generalized additive model (GAM) was adopted to analyze best fit lag days and the exposure-response relationship. Pollutants including PM10, SO2 and NO2 all have positive relationships with residents’ hospital visits for respiratory complaints. In single-pollutant models, the best fits for PM10 and NO2 were same day visit (lag0) and three days after (lag3), while a four day moving average (avg03) was most suitable for SO2. Particulate matter (PM10), SO2 and NO2 were associated with increased likelihood of hospital visits with every 10 µg/m3 increase of pollutant concentration. Relative risk (RR) was 1.004 for PM10, 1.015 for SO2, and 1.008 for NO2. Females were more susceptible than males to air pollution.Key words：air pollution；respiratory diseases；hospital visit；non-parametric GAM自20世纪90年代以来,时间序列方法已被广泛应用于空气污染导致多种急性健康效应的研究[1].该方法通过对同一研究人群反复观察暴露条件改变后的健康效应,排除了与时间变化相关的一些变量,从而提高了预测的精度.近年来,时间序列研究中引入了广义相加模型(GAM)[2],以调整死亡数和门诊量的长期和季节趋势、气象因素等潜在的混杂因素,拓展了相关领域的研究.孟紫强等[3]在甘肃武威的研究中采用广义相加模型,探索了沙尘暴天气下颗粒物对呼吸道疾病门诊量的影响.在空气污染对人体健康影响的研究中,医院门诊人数、急诊人数以及住院人数可直接反映空气污染对人体健康的急性效应.但由于病患资料收集困难、门诊数据统计工作量巨大而使该类研究报道较少.本研究采用近年来国际上通用的危险度评价方法,定量评价了济南城区空气污染物浓度变化与人群急性呼吸道健康效应的关系,以期为空气污染控制提供流行病学依据.1 研究方法研究地点为济南市历城区,时间为2002年1收稿日期：2007-08-27基金项目：山东省自然科学基金资助项目(Y2005E01)* 责任作者, 副教授, wy@572 中国环境科学 28卷月1日至2005年12月31日,共1461d.1.1数据来源呼吸道疾病门诊量资料来自该区内1所三级甲等医院和5所街道诊所.呼吸道疾病症状的确认根据国际疾病分类标准(ICD-10)[4],主要为各种肺炎、上呼吸道感染和感冒、急慢性支气管炎以及哮喘等,并去除了意外伤害等造成的呼吸道疾病.将门诊分类为总呼吸道疾病门诊组、男性呼吸道疾病门诊组和女性呼吸道疾病门诊组.PM10、SO2和NO2等污染物数据来自济南市监测站.对少量缺失数据采用线性内插法进行填充后得到完整的污染物日平均浓度序列.气温、平均露点温度等气象数据由济南市气象局提供,数据无缺失.根据济南市气温年周期变化情况,将4~9月划分为温暖季节,10月至次年3月为寒冷季节.1.2模型构建日呼吸道疾病门诊人数的单样本Kolmogorov-Simirnov (K-S)检验表明[5],呼吸道疾病门诊各分类变量均符合Poisson分布(P<0.01),因此本研究将Poisson回归模型引入广义相加模型[6],见式(1). lgµt=βX t+DOW +s(t,df )+s(Z t, df)+α(1) 式中:µt为观察日t的门诊人数预期值; X t为t日空气污染物PM10、SO2和NO2浓度; β为回归系数; DOW 是考虑到医院日呼吸道疾病门诊量在一周内具有“星期几效应”而引入的虚拟变量;s为非参数平滑样条函数; df为其自由度;Z t为在t日的气象因子变量,包括日均气温、平均露点温度; α为截距.1.2.1参数选择对日呼吸道疾病门诊量的分析表明,门诊量有明显的“星期几效应”.将6个哑变量引入模型.经检验,除周六、周日外其余哑变量不显著,因此从模型中剔除.首先构建只含周六、周日哑变量和时间趋势的基本模型,对时间趋势的自由度df进行判定.利用偏自相关函数(PACF)来选定平滑时间t的样条函数的自由度,选择最大滞后30阶的模型PACF残差绝对值之和最小时对应的df 值[7-8],分别确定总呼吸道疾病门诊和分性别门诊的模型中df值.参考Kan等[8-9]的研究,选择3df 控制温度和露点温度对呼吸道疾病日门诊量的影响.1.2.2 单污染物模型研究表明[10],PM10对人体健康的影响呈线性无阈值模式.按照世界卫生组织要求,用于相对危险度(RR)评估的空气PM10浓度应为20~200µg/m3,在此浓度范围内,暴露量与健康效应呈直线相关[11].济南大气中PM10浓度平均值为140.5µg/m3,低于WHO标准上限,而且日均值超过标准的天数较少,因此PM10浓度数据可全部引入模型.参考相关研究[7],与PM10的方法相同,分别构建SO2和NO2的单污染物模型.考虑污染物的滞后效应,滞后时间选择0~4d进行分析,一是反映特定污染物的急性影响;二是在实际情况中,医院门诊病人疾病可能发生在当天,也可能在接下来的几天内.由于单日滞后(lag)效应可能低估污染物的累计效应,也选择了多日移动平均值(avg)同时进行检验,确定模型中空气污染水平对每日呼吸道疾病门诊量影响的最佳滞后时间.为确定模型中最佳滞后时间,将污染物浓度的当日(lag0)~4d(lag4)和2d(avg01)~5d(avg04)移动平均值逐一引入模型.采用Akaike信息标准(AIC)作为评判标准,选取AIC值最小的污染物浓度值代入模型用于分析暴露反应关系.AIC值越小,模型拟合度越高.1.2.3多污染物模型根据单污染物模型中确定的最佳滞后时间,将PM10、SO2和NO2中的2种或3种引入模型,构造多污染物GAM模型. 1.2.4危险度计算根据以上模型中各污染物的回归系数计算RR,从而对污染物的健康效应作出定量评价,参见式(2).RR e Cβ×∆=(2) 当污染物浓度增加C∆时,呼吸道疾病门诊量增加百分比为(RR-1)×100%.2结果与分析2.1 空气质量与气象资料分析研究期间,污染物PM10、SO2和NO2的年均浓度值变化不大.由表1可见,PM10污染比较严重,平均浓度140.6µg/m3,远高于全球空气质量准则推荐的标准值(日均50µg/m3).研究期间,54d超过6期王 艳等：济南城区空气污染对呼吸道疾病门诊量的影响 573300µg/m 3,226d 超过200µg/m 3.SO 2年均浓度为59.9µg/m 3,接近国家二级标准(60µg/m 3),其中60d 超过200µg/m 3.NO 2平均浓度较低,仅有18d 超过国家二级标准(120µg/m 3).说明该区域属于典型的北方污染特征,空气污染物以PM 10和SO 2为主,采暖期SO 2浓度有明显的增高.表1 济南市2002~2005年空气污染物浓度、气象条件和呼吸道疾病门诊量的变化Table 1 Summary statistics for daily pollutant concentrations, meteorological measurements and respiratouyhospital visits in Jinan (2002~2005)类别 指标均值(暖季/冷季)标准方差最小值百分位数(P)最大值10 2550 75 90污染物 (µg/m 3) PM 10 140.6 (122.3/153.3)71.6 23 64 90126174 239 502SO 2 59.9 (24.0/96.0) 61.7 1 10 1936 84 143 375NO 242.1 (37.8/46.5) 25.85 16 2335 55 78 173 气象 因素 气温(℃) 14.8 (23.1/6.4) 10.5 -10.1-0.2 5.816.324.0 27.6 36.0 露点(℃) 4.7 (14.0/-4.6) 12.0 -26.0-11.6-5.05.015.2 20.2 26.1呼吸道疾病门诊总门诊量(人) 26.5 (27.5/25.5) 14.8 2 11 1724 33 44 159男性门诊量(人) 14.4 (15.1/13.7) 8.7 0 5 8 13 18 26 87 女性门诊量(人) 12.1 (12.5/11.8)7.15 7 11 16 21722.2 医院门诊量分析研究期间共有38751位呼吸道门诊病人,其中男性21018人,女性17733人,男女比例为1.2∶1.周六、周日呼吸道疾病门诊量平均值分别是其他时间平均值的1.3倍和1.6倍.虽然寒冷季节的污染物浓度均高于温暖季节,但2个季节呼吸道门诊的差别不大,与Xu 等[12]的研究结果相近.2.3 模型拟合分析2.3.1 单污染物模型RR 单污染物模型中,统计学意义上的PM 10和NO 2滞后时间依次为0d 和3d,SO 2为0~3d 的移动平均值.同时,探讨了不同污染物滞后时间条件下RR 的变化规律,结果见图1.单污染物模型、最佳滞后时间条件下, PM 10、SO 2和NO 2浓度增加10µg/m 3,人群分性别呼吸道疾病门诊对应的RR 见表2.R R (95%置信区间)l a g 0l a g 1l a g 2l a g 3l a g 4a v g 01a v g 02a v g 03a v g 04滞后时间(d)1.0001.0051.0101.0151.020l a g 0l a g 1l a g 2l a g 3l a g 4a v g 01 a v g 02 a v g03 a v g 04滞后时间(d)l a g 0l a g 1 l a g 2 l a g 3 l a g 4a v g 01 a v g 02 a v g 03 a v g 040.9901.0001.020滞后时间(d)图1 济南城区RR 与污染物滞后时间的关系Fig.1 Distribution of RR across lags of different pollutants in urban areas of Jinan目前济南市空气中PM 10、SO 2和NO 2浓度水平对居民呼吸道疾病门诊量有显著影响.3种常规污染物中,SO 2对总呼吸道疾病门诊的急性健康影响最严重,有统计学意义上的显著性, RR 值为1.015(95%置信区间为1.012~1.017). NO 2和PM 10次之, RR 值分别为1.008 (95%置信区间为 1.004~ 1.012)和 1.004(95%置信区间为 1.002~1.005).男性和女性对 NO 2和PM 10变化的RR 值相近,而女性对SO 2远较男性敏感(图2).2.3.2 多污染物模型RR 多污染物模型中各574 中 国 环 境 科 学 28卷污染物RR 值列于表2.在2种污染物构成的模型中,对SO 2调整后, PM 10和NO 2的RR 值男性高于女性.其他条件下,均为女性对污染物的改变更为敏感. 3种污染物模型下,分性别得到的结果与总呼吸道门诊一致, SO 2的RR 值女性大于男性,而PM 10和NO 2则相反.表2 济南城区空气污染物浓度增加10µg/m 3时的RRTable 2 RR for 10µg/m 3 increase in pollutants level in urban areas of Jinan模型 污染物总呼吸道门诊 男性呼吸道门诊 女性呼吸道门诊 RR 95%置信区间RR 95%置信区间RR 95%置信区间 单污染物模型PM 10 1.004 1.002~1.005 1.004 1.002~1.006 1.004 1.002~1.006 SO 21.015*1.012~1.0171.012*1.008~1.0151.017*1.014~1.021NO 2 1.008 1.004~1.012 1.007 1.002~1.013 1.008 1.002~1.014 两污染物模型PM 10 1.002 1.001~1.004 1.003 1.001~1.005 1.002 0.999~1.004 SO 21.014 1.011~1.0161.010 1.006~1.013 1.017 1.013~1.021 PM 10 1.004 1.002~1.005 1.004 1.002~1.006 1.004 1.002~1.006 NO 2 1.007 1.003~1.011 1.007 1.001~1.012 1.008 1.002~1.014 SO 2 1.014 1.012~1.017 1.011 1.008~1.014 1.017 1.013~1.021 NO 2 1.003 0.999~1.008 1.004 0.998~1.010 1.003 0.997~1.009 三污染物模型PM 10 1.0021.001~1.004 1.003 1.001~1.005 1.002 1.000~1.004 SO 2 1.013 1.010~1.016 1.009 1.006~1.013 1.016 1.013~1.020 NO 2 1.0040.999~1.008 1.004 0.998~1.0101.003 0.997~1.009注:* 统计学意义显著性 P <0.05门诊量增加量 (%)空气污染物PM 10 SO 2 NO 2图2 污染物增加10µg/m 3对不同性别门诊量的影响 Fig.2 Increase of hospital visit for respiratory complaintsfor a 10 µg/m 3 increase in pollutant level3 讨论3.1 单污染物模型研究区域PM 10年均浓度变化不大,但浓度很高,为140.6µg/m 3,高于国家二级标准(100µg/m 3),且在寒冷季节超标严重.虽然该地区人群PM 10暴露水平高,但RR 值为1.004,低于其他发达国家和地区的研究结果(表3),可能与PM 10的化学组成、暴露人群的年龄层次、对空气污染的敏感程度等因素有关.发达国家及地区PM 10主要来源于机动车尾气排放,毒性高,对人体健康影响大;源解析表明[19],济南城市扬尘和土壤风沙尘贡献率超过50%,其主要成分为无机矿物质,毒性弱,对人体健康影响小.另外,欧美发达国家大多已步入老龄化社会,而老年人对空气污染的耐受力较差,更易受到影响.同时研究发现,性别差异对PM 10增加单位浓度对应的RR 值影响不大(表2).3种污染物中,SO 2的呼吸道疾病门诊RR 值最大,为 1.015,高于国内外的研究结果,主要因该地区SO 2浓度较高所致.另外,本研究中PM 10与SO 2显著相关(r =0.444, P <0.001),而Schwartz [17]研究发现,当颗粒物与SO 2相关性高时,SO 2均表现出与人群呼吸道疾病的相关性.性别差异导致的RR 显示,女性对其更为敏感,与在加拿大的研究结果相近[7],可能与男性和女性不同的身体条件、工作环境等有关.然而,城市空气中SO 2是否会导致急性健康影响,目前仍存在争议,如韩国大田和水原的研究表明,SO 2和入院人数不存在显著联系[15].济南城区NO 2相对浓度不高,增加10µg/m 3的RR 处于中等水平(表3). NO 2主要来源于机动6期王 艳等：济南城区空气污染对呼吸道疾病门诊量的影响 575车尾气,与发达国家浓度水平接近,因此研究结果也与国外研究基本一致.女性对NO2敏感程度略高于男性,与在加拿大的研究结果相近[7].然而,关于性别差异导致的NO2与呼吸道健康关系的研究仍存在争议,如法国的研究表明[20],呼吸道疾病门诊中男性远较女性易感.表3 不同地区污染物浓度增加10µg/m3时的RRTable 3 Comparison of RR for a 10 µg/m3 increase in pollutant concentration worldwide地区PM10 SO2 NO2RR 95%置信区间RR 95%置信区间RR 95%置信区间济南 1.004 1.002~1.005 1.015 1.013~1.017 1.008 1.004~1.012 广州[13] 1.0041.002~1.006† 1.009 1.003~1.014 1.003 1.001~1.005香港[14] 1.016 1.010~1.022 1.013 1.004~1.021 1.020 1.013~1.028 大田[15] 1.0030.999~1.006† 0.991 0.972~1.009 1.002 0.998~1.007水原[15] 1.0041.000~1.008† 0.996 0.982~1.011 1.000 0.988~1.012蔚山[15] 1.0030.996~1.010† 1.002 0.983~1.022 1.041 1.016~1.066 APHEA[16] 1.009 1.006~1.013Spokane[17] 1.016 1.007~1.026Tacoma[18] 1.0191.006~1.032 1.012 1.002~1.023New Haven[18] 1.012 1.000~1.025 1.006 1.004~1.010Buffalo[18] 1.0231.006~1.041New York[18] 1.010 1.002~1.019Ontario[18] 1.0121.008~1.016注: †为TSP的RR值3.2 多污染物模型多污染物模型不改变各污染物与呼吸道疾病门诊的正相关关系.PM10与NO2构成的两污染物模型 RR 值均无明显变化,仍与呼吸道疾病门诊正相关.而PM10和NO2分别与SO2构建的两污染物模型中, RR值均有明显的减小.三污染物模型中,SO2的RR 值略有减小,而PM10和NO2的RR 值减为单污染物模型中的一半甚至更小(表2).与PM10和NO2相比,SO2对总人群、男性及女性的影响为强效应.研究表明,SO2和颗粒物之间存在联合效应,可与细颗粒物一起进入呼吸道深部,造成更大的健康危害.这表明,目前的多污染物模型仍存在缺陷,需要进一步的研究.4结论4.1统计学意义上空气污染影响人群呼吸道疾病门诊量的最佳滞后时间:PM10为 0d,NO2为3d,SO2为0~3d的移动平均值.4.2最佳滞后时间条件下,空气中PM10、SO2和NO2日均浓度增加10µg/m3,日呼吸道疾病门诊量的相对危险度分别为 1.004(95%置信区间为1.002~1.005), 1.015 (95%置信区间为1.012~1.017)和1.008(95%置信区间为1.004~1.012).4.3PM10对人群的影响小于多数发达国家和地区的研究,主要是由济南城区空气中PM10来源于毒性较弱的城市扬尘和土壤风沙尘造成的.4.4SO2对居民呼吸道健康的影响高于NO2和PM10,略高于发达国家研究结果.4.5相比男性,女性对3种主要空气污染物浓度的变化更为敏感.参考文献：[1]HEI International Scientific Oversight. Health effects of outdoorair pollution in developing countries of Asia: a literature review [R]. Boston: Health Effects Institudte, 2004.[2]Hastie T, Tibshirani R J. Generalized additive models [M].London: Chapman and Hall. 1990.[3]孟紫强,张剑,耿红,等.沙尘暴对呼吸及循环系统疾病日门诊量的影响 [J]. 中国环境科学, 2007, 27(1):116-120.[4]Word Health Organization. International classification of diseases(ICD)-10 online [EB/OL]. http://www.who.int/classifications/ apps/icd/icd10online//2007-01-10.576 中国环境科学 28卷[5]张文彤,闫洁.SPSS统计分析基础教程[M].北京:高等教育出版社, 2005.235-237.[6]Luginaah I N, Fung K Y, Gorey K M, et al. Association ofambient air pollution with respiratory hospitalization in a government-designated“area of concern”the case of Windsor, Ontario [J]. Environmental Health Perspectives, 2005, 113(3): 290-296.[7]Peng R D, Dominici F, Louis T A. Model choice in time seriesstudies of air pollution and mortality [J]. Journal of the Royal Statistical Society. Series A, 2006; 169(2):179-203.[8]Kan H D, London S J, Chen G H, et al. Differentiating the effectsof fine and coarse particles on daily mortality in Shanghai, China[J]. Environment International, 2007,33(3)376-384.[9]Dominici F, Peng R D, Bell M L, et al. Fine particulate airpollution and hospital admission for cardiovascular and respiratory diseases [J]. The Journal of the American Medical Association. 2006, 295(10):1127-1134.[10]Daniels M, Dominici F, McDermott A, et al. Part III: PM10concentration-response curves and thresholds for the 20 largest US cities[A]// Health effects institute. the National morbidity and air pollution study [C]. Boston: Health Effects Institute, 2004. [11]World Health Organization. Guidelines for air quality [R].Geneva: World Health Organization, 2000.[12]Xu X, Dockery D W, Christiani D C, et al. Association of airpollution with hospital outpatient visits in Beijing [J]. Archives of Environmental Health, 1995, 50(3):214-220.[13]郑迎东.应用时间序列方法研究空气污染与人群健康的关系[D]. 中山医科大学, 2001.[14]Wong T W, Lau T S, Yu T S, et al. Air pollution and hospitaladmissions for respiratory and cardiovascular diseases in Hong Kong[J]. Journal of Occupational and Environmental Medicine, 1999, 56(10):679-683.[15]Cho B, Choi J, Yum Y T. Air pollution and hospital admissionsfor respiratory disease in certain areas of Korea [J]. Journal of Occupational Health, 2000, 42(4):185-191.[16]Atkinson R W, Anderson H R, Sunyer J, et al. Acute effects ofparticulate air pollution on respiratory admissions: results from APHEA 2 project [J]. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine, 2001, 164(10):1860-1866.[17]Schwartz J. Air pollution and hospital admissions for respiratorydisease [J]. Epidemiology, 1996, 7(1):20-28.[18]Schwartz J. Short term fluctuations in air pollution and hospitaladmissions of the elderly for respiratory disease [J]. Thorax, 1995,50(5):531-538.[19]Bi X H, Feng Y C, Wu J H, et al. Source apportionment ofPM10 in six cities of northern China [J]. Atmospheric Environ- ment, 2007, 41(5): 903-912.[20]Granados-Canal D J, Chardon B, Lefranc A, et al. Air pollutionand respiratory hospital admissions in Greater Paris: exploring sex differences [J]. Archives of Environmental & Occupational Health, 2005, 60(6):307-313.作者简介：王艳(1968-),女,内蒙古包头人,副教授,博士,主要从事环境化学、大气科学方面研究.发表论文20余篇.蒙特利尔议定书也对控制全球变暖做出贡献1987年制定的蒙特利尔议定书曾被誉为执行得最好的环境保护领域的国际协议,当初可能没有考虑到它居然也会对控制全球变暖做出重大贡献.该议定书规定,要分期淘汰的氯氟烃类化合物和其他化合物(如哈龙等)都是极强的温室气体.20年后,即2007年9月在联合国环境规划署主持下又在蒙特利尔召开了缔约国会议,商讨如何进一步加强蒙特利尔议定书的有关内容.由于不断发现有类似物质会破坏臭氧层,在签订议定书后的20年间,曾4次修订议定书强化对消耗臭氧物质(ODS)的控制.与会专家说,可能对臭氧层最具威胁的时期已经过去,但本次为期一周的聚会仍然确定了2个目标:第1个目标是继续淘汰一度作为替代物质的氢氯烃类化合物HCFCs,这类物质现在在发展中国家用得很多;第2个目标是在淘汰HCFCs的同时要做出努力能对气候变化有所裨益.191 个与会国家保证为转变的过程提供财政支特,目前每年约 1.5 亿美元.美国代表在会上力促尽快淘汰HCFCs,指出在发展中国家加快淘汰HCFCs相当于到2050年减少180亿t二氧化碳排放.按照协议,发展中国家要在2013年冻结HCFCs的生产,这比以前计划的要提前2年.而到2030年则要完全停止生产,这比以前的协议早了10年.江英摘自《Science》September 28, 1843(2007)。