大氣顆粒物（PM2.5 和PM10）與浦東新區(qū)居民慢性阻塞性肺疾病死亡的相關(guān)性研究

陳亦晨，李小攀，孫良紅，陳涵一，曲曉濱，張格，陳華，周弋，林濤，孫喬

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，空氣污染已成為全世界共同面對(duì)的嚴(yán)重公共衛(wèi)生問(wèn)題，嚴(yán)重危害著居民的健康并導(dǎo)致了沉重的疾病負(fù)擔(dān)［1-2］。大氣顆粒物是大氣污染物的重要組成部分，近年來(lái)其與呼吸系統(tǒng)疾病急性發(fā)作以及致死的關(guān)聯(lián)不斷得到闡釋［3-4］。浦東新區(qū)是上海市第二大市轄區(qū)，目前已建立起較為完備的社區(qū)慢性病報(bào)告及隨訪管理診療體系，轄區(qū)內(nèi)慢性阻塞性肺疾病患者的生存狀況愈發(fā)受到關(guān)注［5-6］。為了解大氣顆粒物（PM2.5、PM10）短期暴露與浦東新區(qū)居民慢性阻塞性肺疾病死亡的相關(guān)性，本研究收集2013—2017 年氣象、大氣污染物與慢性阻塞性肺疾病死亡資料進(jìn)行分析，現(xiàn)報(bào)道如下。

本研究局限性：

（1）因目前資料限制，本研究?jī)H將根本死因?yàn)槁宰枞苑渭膊〉乃劳霾±{入研究，無(wú)法說(shuō)明整個(gè)浦東新區(qū)轄區(qū)內(nèi)龐大的慢性阻塞性肺疾病患病人群受大氣顆粒物影響的情況；（2）本研究利用基于Poisson分布的廣義相加模型對(duì)大氣顆粒物對(duì)居民慢性阻塞性肺疾病死亡影響進(jìn)行探討，在對(duì)污染物效應(yīng)的滯后性與累積性的分析上存在局限性。在后續(xù)研究中，將進(jìn)一步利用浦東新區(qū)已建立起的完備的慢性病患者隨訪體系，以慢性阻塞性肺疾病患者為研究對(duì)象，收集患病人群就診情況以及死亡情況，進(jìn)一步探討大氣顆粒物濃度對(duì)該人群慢性阻塞性肺疾病發(fā)作以及不同原因死亡之間的相關(guān)性，擴(kuò)大研究的涵蓋范圍，提升對(duì)防治措施的參考價(jià)值；分布滯后非線性模型是目前國(guó)內(nèi)外用于探討氣象及大氣污染等因素對(duì)居民健康影響的滯后效應(yīng)以及累積效應(yīng)常用的較新穎的模型，后續(xù)研究中將嘗試引入該模型，進(jìn)一步分析大氣顆粒物對(duì)居民慢性阻塞性肺疾病死亡影響的滯后性與累積性。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源 2013-01-01 至2017-12-31 浦東新區(qū)居民逐日慢性阻塞性肺疾病死亡資料來(lái)源于居民死因監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)，參考國(guó)際疾病分類第10 版（ICD-10）編碼，慢性阻塞性肺疾病死因編碼范圍包括J40～J47。同時(shí)期的上海市大氣污染物（PM2.5、PM10、SO2、NO2）數(shù)據(jù)來(lái)源于上海市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，氣象因素（氣溫、相對(duì)濕度、大氣壓、風(fēng)速）資料來(lái)源于浦東新區(qū)氣象局的浦東新區(qū)監(jiān)測(cè)資料。

1.2 研究方法 為探究大氣顆粒物（PM2.5、PM10）對(duì)不同人群的影響，本研究對(duì)死亡病例根據(jù)其年齡（低齡為＜80 歲，高齡為≥80 歲）以及學(xué)歷（低學(xué)歷為中學(xué)以下，高學(xué)歷為中學(xué)及以上）進(jìn)行分層分析。居民每日因慢性阻塞性肺疾病死亡相對(duì)于暴露人群屬于小概率事件，故可以認(rèn)為其分布近似于Poisson 分布。本研究采用Poisson 分布廣義相加模型，分析大氣顆粒物（PM2.5、PM10）與居民每日慢性阻塞性肺疾病死亡的相關(guān)性，并且根據(jù)不同年齡、學(xué)歷分別建立模型。具體公式如下：Log［E（Yt）］=α+βZt+s（time，df）+s（Xt，df）+DOW。其中Yt 為觀察日（t）當(dāng)天慢性阻塞性肺疾病死亡人數(shù)，E（Yt）為觀察日（t）當(dāng)天慢性阻塞性肺疾病死亡人數(shù)的期望值，符合Poisson 分布；α 為截距；β 為大氣污染物濃度的回歸系數(shù)；Zt 為觀察日（t）當(dāng)天大氣顆粒物（PM2.5、PM10）濃度；s 為非參數(shù)平滑函數(shù)；time 為時(shí)間序列，用于控制長(zhǎng)期趨勢(shì)與周期效應(yīng)；df 為非參數(shù)平滑函數(shù)的自由度；Xt 為可能產(chǎn)生影響的日均氣溫、相對(duì)濕度等混雜因素；DOW 為啞變量，用于控制星期幾效應(yīng)，通過(guò)廣義交叉驗(yàn)證（GCV）自動(dòng)選擇模型的自由度。

為探討大氣顆粒物（PM2.5、PM10）對(duì)浦東新區(qū)居民慢性阻塞性肺疾病死亡影響的滯后性與累積性，本研究構(gòu)建單污染物模型，居民慢性阻塞性肺疾病死亡當(dāng)日及前1、2、3 d 大氣顆粒物（PM2.5、PM10）濃度以及死亡當(dāng)日與前1、2、3 d 大氣顆粒物（PM2.5、PM10）平均濃度，分別以lag0、lag1、lag2、lag3、lag03 表示；由于其他大氣污染物（SO2與NO2）與大氣顆粒物（PM2.5與PM10）可能存在協(xié)同作用以及拮抗作用，本研究在單污染物模型分析的基礎(chǔ)上，選取效應(yīng)最強(qiáng)的滯后時(shí)間的單污染物模型，進(jìn)一步控制同期SO2以及NO2的影響，構(gòu)建多污染物模型分析大氣顆粒物（PM2.5、PM10）對(duì)居民慢性阻塞性肺疾病死亡的影響。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用R 3.4.2 軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，采用mgcv 程序包構(gòu)建廣義相加模型。正態(tài)分布計(jì)量資料以（±s）表示，非正態(tài)分布計(jì)量資料以M（P25，P75）表示，大氣污染物與氣象因素之間的相關(guān)性分析采用Spearman 秩相關(guān)分析，大氣顆粒物（PM2.5、PM10）效應(yīng)的測(cè)量采用超額危險(xiǎn)度（ER），即大氣顆粒物（PM2.5、PM10）每上升或下降10 μg/m3，居民慢性阻塞性肺疾病死亡增加或減少的百分比。以P＜0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 基本情況 2013—2017 年浦東新區(qū)慢性阻塞性肺疾病死亡總數(shù)為9197 例，日均死亡（5.04±2.69）例，其中低齡2436 例〔26.49%，日均死亡（1.33±1.21）例〕，高齡6761 例〔73.51%，日均死亡（3.70±2.24）例〕；低學(xué)歷6477 例〔70.43%，日均死亡（3.55±2.20）例〕，高學(xué)歷2720 例〔41.99%，日均死亡（1.49±1.27）例〕。2013—2017 年上海市大氣污染物中PM2.5日均濃度為41.00（26.00，63.00）μg/m3，PM10日均濃度為56.00（40.00，82.00）μg/m3，SO2日均濃度為13.00（10.00，19.00）μg/m3，NO2日均濃度為41.00（30.00，56.00）μg/m3，其中SO2符合《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)：GB 3095-2012》［7］污染物濃度限值的一級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，NO2、PM2.5、PM10均超過(guò)二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)濃度限值。2013—2017 年浦東新區(qū)日均氣溫為18.29（9.79，24.05）℃，日均相對(duì)濕度為75.69%（66.63%，83.13%），日均大氣壓為1015.87（1008.54，1023.10）hPa，日均風(fēng)速為1.38（1.01，1.82）m/s。

2.2 相關(guān)性分析 PM2.5與PM10、SO2、NO2、大氣壓呈正相關(guān)，與氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)（P＜0.05）；PM10與SO2、NO2、大氣壓呈正相關(guān)，與氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)（P＜0.05）；SO2與NO2、大氣壓呈正相關(guān)，與氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)（P＜0.05）；NO2與氣溫、相對(duì)濕度呈負(fù)相關(guān)，與大氣壓、風(fēng)速呈正相關(guān)（P＜0.05）；氣溫與相對(duì)濕度呈正相關(guān)，與大氣壓呈負(fù)相關(guān)（P＜0.05）；相對(duì)濕度與大氣壓、風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)（P＜0.05，見表1）。

2.3 單污染物模型分析 在控制了長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)效應(yīng)、周期效應(yīng)及星期幾效應(yīng)的基礎(chǔ)上，將氣象因素納入模型，根據(jù)赤池信息量準(zhǔn)則（AIC），選擇最優(yōu)模型，最終確定納入模型進(jìn)行控制的氣象因素包括氣溫、相對(duì)濕度、大氣壓、風(fēng)速。結(jié)果顯示，PM2.5在lag0、lag1、lag2、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)顯著（P＜0.05），在lag3 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)不顯著（P＞0.05）；PM10在lag0、lag1、lag2、lag3、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)顯著（P＜0.05，見表2）。

表12013—2017 年浦東新區(qū)大氣污染物與氣象因素相關(guān)性分析（rs值）Table 1 The result of Spearman's correlation coefficient between air pollutant and meteorology data in Pudong New Area of Shanghai，2013—2017

年齡分層顯示：對(duì)于低齡人群，PM2.5、PM10在lag0、lag1、lag2、lag3、lag03 時(shí) 間 點(diǎn) 上 效 應(yīng) 不 顯 著（P＞0.05）。 對(duì) 于 高 齡 人 群，PM2.5在lag0、lag1、lag2、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)顯著（P＜0.05），在lag3 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)不顯著（P＞0.05）；PM10在lag0、lag1、lag2、lag3、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)顯著（P＜0.05，見表2）。

學(xué)歷分層顯示：對(duì)于低學(xué)歷人群，PM2.5、PM10在lag0、lag1、lag2、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)顯著（P＜0.05），在lag3 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)不顯著（P＞0.05）。對(duì)于高學(xué)歷人群，PM2.5在lag1 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)顯著（P＜0.05），在lag0、lag2、lag3、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)不顯著（P＞0.05）；PM10在lag1、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)顯著（P＜0.05），在lag0、lag2、lag3 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)不顯著（P＞0.05，見表2）。

2.4 多污染物模型分析 將單污染物模型中效應(yīng)最強(qiáng)的滯后時(shí)間的大氣顆粒物（PM2.5、PM10）與同期其他大氣污染物（SO2、NO2）濃度同時(shí)引入多污染物模型，其中低齡人群選用lag1，其他人群均選用lag03。結(jié)果顯示，在單獨(dú)控制SO2、NO2及同時(shí)控制SO2、NO2的情況下，PM2.5對(duì)全人群、低齡人群、高齡人群、低學(xué)歷人群、高學(xué)歷人群的效應(yīng)均不顯著（P＞0.05）；在單獨(dú)控制SO2及同時(shí)控制SO2、NO2的情況下，PM10對(duì)全人群、低齡人群、高齡人群、低學(xué)歷人群、高學(xué)歷人群的效應(yīng)均不顯著（P＞0.05）；在單獨(dú)控制NO2的情況下，PM10對(duì)全人群、低齡人群、低學(xué)歷人群、高學(xué)歷人群的效應(yīng)均不顯著（P＞0.05）；在單獨(dú)控制NO2的情況下，PM10對(duì)高齡人群的效應(yīng)顯著（P＜0.05，見表3）。

3 討論

慢性阻塞性肺疾病由于其高患病率、高病死率以及高致殘率，已受到全世界醫(yī)學(xué)界的廣泛關(guān)注，目前降低以慢性阻塞性肺疾病為代表的慢性呼吸系統(tǒng)疾病所導(dǎo)致的居民早死概率已被確定為“健康中國(guó)2030”的重要指標(biāo)之一［8］。浦東新區(qū)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)區(qū)域之一，轄區(qū)內(nèi)工業(yè)企業(yè)密布，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，汽車保有量正不斷攀升，導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)大氣顆粒物（PM2.5、PM10）污染水平較高。因此，及早探明大氣顆粒物（PM2.5、PM10）對(duì)浦東新區(qū)居民慢性阻塞性肺疾病死亡的影響對(duì)區(qū)域內(nèi)空氣污染治理策略的制定以及脆弱人群的保護(hù)工作有著重要的指導(dǎo)意義。

表2 單污染物模型大氣顆粒物（PM2.5、PM10）濃度每上升10 μg/m3 導(dǎo)致居民慢性阻塞性肺疾病死亡的ER 及95%CI（%）Table 2 ER and 95%CI of daily COPD mortality associated with 10 μg/m3 increase of particulate matters（PM2.5，PM10）using single-pollutant models in Pudong New Area of Shanghai，2013—2017

本研究利用Poisson 分布廣義相加模型，對(duì)2013—2017 年浦東新區(qū)大氣顆粒物（PM2.5、PM10）暴露與居民每日慢性阻塞性肺疾病死亡的相關(guān)性進(jìn)行研究，結(jié)果顯示，PM2.5在lag0、lag1、lag2、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)顯著，在lag3 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)不顯著；PM10在lag0、lag1、lag2、lag3、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)顯著；提示大氣顆粒物（PM2.5、PM10）濃度可對(duì)浦東新區(qū)居民慢性阻塞性肺疾病逐日死亡產(chǎn)生顯著影響，與浙江省寧波市以及北京市的研究結(jié)果一致［9-10］。

目前，大氣可吸入顆粒物對(duì)居民健康的危害已引起社會(huì)廣泛關(guān)注。本研究結(jié)果顯示，浦東新區(qū)大氣顆粒物（PM2.5、PM10）在lag03 時(shí)間點(diǎn)上對(duì)于居民慢性阻塞性肺疾病死亡影響的效應(yīng)最強(qiáng)，提示大氣顆粒物（PM2.5、PM10）對(duì)于慢性阻塞性肺疾病死亡具有明顯的滯后累積效應(yīng)，北京市與寧波市的同類研究均觀察到類似現(xiàn)象［9-10］。多污染物模型分析結(jié)果顯示，在單獨(dú)控制SO2、NO2及同時(shí)控制SO2、NO2的情況下，PM2.5對(duì)全人群的效應(yīng)不顯著；在單獨(dú)控制SO2及同時(shí)控制SO2、NO2的情況下，PM10對(duì)全人群的效應(yīng)不顯著；在單獨(dú)控制NO2的情況下，PM10對(duì)全人群的效應(yīng)不顯著；提示大氣顆粒物（PM2.5、PM10）與其他污染物之間存在較強(qiáng)的協(xié)同作用。相關(guān)性分析結(jié)果顯示，PM2.5與PM10、SO2、NO2、大氣壓呈正相關(guān)，與氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)；PM10與SO2、NO2、大氣壓呈正相關(guān)，與氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)；SO2與NO2、大氣壓呈正相關(guān)，與氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)；NO2與氣溫、相對(duì)濕度呈負(fù)相關(guān)，與大氣壓、風(fēng)速呈正相關(guān)；氣溫與相對(duì)濕度呈正相關(guān)，與大氣壓呈負(fù)相關(guān)；相對(duì)濕度與大氣壓、風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)；提示大氣污染物與氣象因素之間存在明顯的共線性。研究顯示，浦東新區(qū)大氣顆粒物（PM2.5、PM10）的主要有害成分包括苯丙芘等有機(jī)化合物及鐵等重金屬［11］。目前認(rèn)為，大氣顆粒物（PM2.5、PM10）中重金屬顆粒引起的氧化應(yīng)激及炎性反應(yīng)是導(dǎo)致慢性阻塞性疾病加重的重要原因［12］，亦有研究顯示，顆粒物中的有機(jī)化合物與呼吸道急性感染存在相關(guān)性［13-14］。

為了解大氣顆粒物對(duì)不同人群的影響，本研究根據(jù)年齡進(jìn)行了分層分析，單污染物模型分析結(jié)果顯示，對(duì)于低齡人群，PM2.5、PM10在lag0、lag1、lag2、lag3、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)不顯著。對(duì)于高齡人群，PM2.5在lag0、lag1、lag2、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)顯著，在lag3 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)不顯著；PM10在lag0、lag1、lag2、lag3、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)顯著。多污染物模型分析結(jié)果顯示，在單獨(dú)控制SO2、NO2及同時(shí)控制SO2、NO2的情況下，PM2.5對(duì)低齡人群、高齡人群的效應(yīng)均不顯著；在單獨(dú)控制SO2及同時(shí)控制SO2、NO2的情況下，PM10對(duì)低齡人群、高齡人群的效應(yīng)均不顯著；在單獨(dú)控制NO2的情況下，PM10對(duì)低齡人群的效應(yīng)不顯著；在單獨(dú)控制NO2的情況下，PM10對(duì)高齡人群的效應(yīng)顯著。提示大氣顆粒物（PM2.5、PM10）濃度上升，80 歲及以上高齡人群慢性阻塞性肺疾病死亡風(fēng)險(xiǎn)明顯上升，但對(duì)80 歲以下低齡人群無(wú)明顯影響，深圳市以及江蘇省無(wú)錫市也觀察到類似現(xiàn)象［15-16］，但與寧夏銀川市的報(bào)道存在明顯差異［17］，說(shuō)明大氣顆粒物（PM2.5、PM10）對(duì)人群健康的影響存在地區(qū)差異。學(xué)歷分層的單污染物模型分析結(jié)果顯示，對(duì)于低學(xué)歷人群，PM2.5、PM10在lag0、lag1、lag2、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)顯著，在lag3 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)不顯著。對(duì)于高學(xué)歷人群，PM2.5在lag1 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)顯著，在lag0、lag2、lag3、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)不顯著；PM10在lag1、lag03 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)顯著，在lag0、lag2、lag3 時(shí)間點(diǎn)上效應(yīng)不顯著。多污染物模型分析結(jié)果顯示，在單獨(dú)控制SO2、NO2及同時(shí)控制SO2、NO2的情況下，PM2.5對(duì)低學(xué)歷人群、高學(xué)歷人群的效應(yīng)均不顯著；在單獨(dú)控制SO2及同時(shí)控制SO2、NO2的情況下，PM10對(duì)低學(xué)歷人群、高學(xué)歷人群的效應(yīng)均不顯著；在單獨(dú)控制NO2的情況下，PM10對(duì)低學(xué)歷人群、高學(xué)歷人群的效應(yīng)均不顯著。主要原因可能為高學(xué)歷人群能享受更好的生活及醫(yī)療條件，急癥發(fā)生后，可以獲得更好的救治；低學(xué)歷人群更多地從事戶外工作，因?yàn)樯鐣?huì)經(jīng)濟(jì)水平較差，防護(hù)意識(shí)也不及高學(xué)歷人群，更易受到大氣顆粒物（PM2.5、PM10）的危害。

表3 多污染物模型大氣顆粒物（PM2.5、PM10）濃度每上升10 μg/m3 導(dǎo)致居民慢性阻塞性肺疾病死亡的ER 及95%CI（%）Table 3 ER and 95%CI of daily COPD mortality associated with 10 μg/m3 increase of particulate matters（PM2.5，PM10）using multi-pollutant models in Pudong New Area of Shanghai，2013—2017

研究表明，大氣顆粒物（PM2.5、PM10）濃度的降低可有效降低居民非傷害死亡［18］。目前，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，大氣污染正由煤煙型向復(fù)合型轉(zhuǎn)變，交通源大氣顆粒物（PM2.5、PM10）已成為城市大氣顆粒物（PM2.5、PM10）的主要來(lái)源之一，治理車輛交通污染，提倡新能源車、使用高質(zhì)量的汽油、制定更高的排放標(biāo)準(zhǔn)顯得尤為重要［19］，浦東轄區(qū)內(nèi)有高橋及洋山兩大港區(qū)，船舶的污染排放也應(yīng)得到重視［20］；注重營(yíng)養(yǎng)的改善及養(yǎng)成良好的生活行為習(xí)慣也可以降低大氣污染物的危害［21-22］。因此，在對(duì)環(huán)境治理的基礎(chǔ)上，應(yīng)注重改善高危人群的行為與意識(shí)，國(guó)外空氣污染個(gè)人預(yù)警系統(tǒng)等新技術(shù)的應(yīng)用，也為我國(guó)高危人群空氣污染危害的預(yù)防提供了新思路［23］。

綜上所述，大氣顆粒物（PM2.5、PM10）濃度上升對(duì)浦東新區(qū)居民慢性阻塞性肺疾病死亡產(chǎn)生顯著影響，高齡與低學(xué)歷慢性阻塞性肺疾病患病人群對(duì)大氣顆粒物（PM2.5、PM10）濃度變化更為敏感，應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)對(duì)敏感人群的大氣顆粒物（PM2.5、PM10）危害的保護(hù)措施。

作者貢獻(xiàn)：孫喬負(fù)責(zé)研究方向的確定；林濤負(fù)責(zé)論文內(nèi)容的構(gòu)思與設(shè)計(jì)以及質(zhì)量控制；孫良紅、陳涵一、曲曉濱、張格、陳華負(fù)責(zé)資料收集以及慢性阻塞性肺疾病死因歸類編碼；李小攀負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析與結(jié)果解釋；陳亦晨負(fù)責(zé)本論文的撰寫工作；周弋負(fù)責(zé)本論文的最終審校，并對(duì)本論文整體負(fù)責(zé)。

本文無(wú)利益沖突。