氣溫與臭氧協(xié)同作用對(duì)COPD住院人數(shù)的影響

付桂琴,田亞芹,張成偉

氣溫與臭氧協(xié)同作用對(duì)COPD住院人數(shù)的影響

付桂琴*,田亞芹,張成偉

(河北省氣象服務(wù)中心,河北省氣象與生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北 石家莊 050021)

為評(píng)價(jià)氣溫與臭氧(O3)協(xié)同作用對(duì)慢性阻塞性肺病(COPD)住院人數(shù)的影響,采用廣義相加模型(GAM)、平滑曲線閾值效應(yīng)和飽和效應(yīng)方法,在控制了時(shí)間序列長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)效應(yīng)、節(jié)假日效應(yīng)和相對(duì)濕度、污染物PM2.5、SO2、NO2濃度混雜因素的影響后,分析了2013~2016年石家莊市氣溫與O3協(xié)同作用對(duì)COPD住院人數(shù)影響的暴露-反應(yīng)關(guān)系,并考慮了不同年齡、性別的分人群效應(yīng).結(jié)果表明,日平均氣溫的閾值為0.3,19℃,O3的分層臨界值100μg/m3;當(dāng)O33100mg/m3時(shí),隨著氣溫每上升1℃,COPD日均住院人數(shù)增加的相對(duì)危險(xiǎn)度1.042 (95%:1.020, 1.065),并且在319℃時(shí)其效應(yīng)值最大,為1.084 (95%:1.048, 1.121).較高氣溫、高O3污染環(huán)境對(duì)COPD疾病人群的影響存在協(xié)同加強(qiáng)效應(yīng),且對(duì)老年人影響更敏感,而男女性別上沒(méi)有顯著差異.

慢性阻塞性肺病(COPD)；氣溫和臭氧；協(xié)同作用；廣義相加模型(GAM)

國(guó)內(nèi)外流行病學(xué)研究發(fā)現(xiàn),除細(xì)顆粒物PM2.5污染對(duì)人體健康不利外,臭氧(O3)污染與呼吸系統(tǒng)疾病發(fā)病率和死亡率增加有關(guān)[1-4].O3污染會(huì)造成呼吸系統(tǒng)的感染及損害,全球每年因O3污染引起的過(guò)早死高達(dá)70000人[5].Tao等[6]研究珠江三角洲O3污染的急性影響發(fā)現(xiàn),O3濃度每增加10mg/m3,總死亡率將增加0.81%,對(duì)呼吸系統(tǒng)死亡率的影響更強(qiáng).胡悅等[7]研究大氣O3濃度與居民急救關(guān)系發(fā)現(xiàn),O3濃度每升高10mg/m3,居民因呼吸系統(tǒng)疾病急救人次增加1.21%.

與此同時(shí),全球氣候變暖,極端天氣事件增多,天氣氣候變化對(duì)人體健康產(chǎn)生的影響受到人們高度關(guān)注[8-11].大量研究表明,氣溫與呼吸疾病發(fā)病率或死亡率呈“J”型或“U”型關(guān)系[12-14],當(dāng)溫度超過(guò)了人體的承受極限(閾值溫度)時(shí),容易導(dǎo)致疾病的發(fā)生或加重,甚至死亡[15].

氣溫和臭氧都與呼吸系統(tǒng)疾病有關(guān),但以往研究氣溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的影響時(shí),往往把大氣污染物作為混雜因素加以排除,而在研究污染物對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的影響時(shí),又把氣溫作為混雜因素來(lái)考慮[16].事實(shí)上,氣象條件與大氣污染存在著一定的關(guān)聯(lián),尤其是O3濃度和溫度存在顯著的正相關(guān),且在不同的溫度范圍,O3表現(xiàn)出不同的增長(zhǎng)速率[17].氣溫與O3對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病影響的協(xié)同效應(yīng)值得關(guān)注.本文選擇O3污染和夏季高溫相對(duì)集中的石家莊,利用2013~2016年石家莊市慢性阻塞性肺病(COPD)住院醫(yī)保報(bào)銷(xiāo)病例資料,分析氣溫與O3協(xié)同作用對(duì)慢性阻塞性肺病住院人數(shù)的影響關(guān)系,為確立科學(xué)的預(yù)防和醫(yī)療技術(shù)提供參考,為提高敏感人群的主動(dòng)預(yù)防,推動(dòng)由疾病治療向健康管理的轉(zhuǎn)變提供科技支撐.

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

疾病資料:2013年1月1日~2016年12月31日石家莊市COPD住院病例資料來(lái)源于石家莊市醫(yī)療保險(xiǎn)管理中心,包括:患者年齡、性別、住院日期、出院日期、病種代碼、醫(yī)療費(fèi)用等信息.

氣象資料由河北省氣象信息中心提供,選取2013年1月1日~2016年12月31日石家莊站地面觀測(cè)資料,包括日平均氣溫、相對(duì)濕度、氣壓等.同期的大氣污染物O3-8h濃度和PM2.5、SO2、NO2日均濃度監(jiān)測(cè)資料,來(lái)源于河北省環(huán)境保護(hù)局.

1.2 研究方法

COPD每日住院人數(shù)按時(shí)間序列統(tǒng)計(jì),通過(guò)泊松分布的廣義相加模型(GAM),分析氣溫與O3協(xié)同作用對(duì)COPD住院人數(shù)的影響.利用R3.4.3軟件和EmpowerStats(http://empowerstats.com/en/)軟件實(shí)現(xiàn)[2].

在研究氣溫與O3協(xié)同對(duì)COPD住院人數(shù)影響之前,首先,分別研究日平均氣溫、O3濃度對(duì)COPD住院人數(shù)的影響關(guān)系,確定日平均氣溫、O3對(duì)COPD的影響是否存在曲線關(guān)系.以COPD日住院人數(shù)為響應(yīng)變量,以氣溫為暴露變量,控制了時(shí)間長(zhǎng)期趨勢(shì)(Time)、季節(jié)(Season)、節(jié)假日(Holiday)、相對(duì)濕度(RH)、污染物PM2.5、SO2、NO2濃度混雜因素的影響后,得到的影響關(guān)系式:

式中:Y為第日COPD住院人數(shù);(Y|)為第日COPD住院人數(shù)的期望值;為截距,為回歸系數(shù);為非線性樣條函數(shù),df是自由度;使用自相關(guān)函數(shù)(PACF),通過(guò)最小信息準(zhǔn)則法(Akaike Information Criterion, AIC),確定各因子自由度.

其次,按照平滑曲線閾值效應(yīng)和飽和效應(yīng)方法,分析日平均氣溫、O3濃度的分層閾值點(diǎn),用對(duì)數(shù)似然比進(jìn)行檢驗(yàn).第三,分析氣溫與O3對(duì)COPD住院人數(shù)的協(xié)同效應(yīng),以<0.05作為是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義進(jìn)行檢驗(yàn).

1.3 質(zhì)量控制

COPD住院病例資料來(lái)源于石家莊市醫(yī)療保險(xiǎn)管理中心,所有資料都有醫(yī)院診斷病種代碼記錄.按照國(guó)家疾病分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)第10版(IDC-10)編碼,篩選疾病編碼為J43-44的信息.空氣污染數(shù)據(jù)和氣象資料均來(lái)自國(guó)家認(rèn)證的大氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和氣象觀測(cè)系統(tǒng),沒(méi)有缺測(cè)記錄.

2 結(jié)果

2.1 石家莊市COPD住院人數(shù)與氣象環(huán)境要素描述性分析

表1 2013~2016年石家莊市COPD日住院人數(shù)、氣象要素及空氣污染物描述性分析

注:O3-8h為8h平均;PM2.5、SO2、NO2均為24h平均;P25、P50、P75分別表示第25、50、75百分位數(shù).

如表1所示,COPD日均住院總?cè)藬?shù)4.4人次,日最多住院人數(shù)為16人.對(duì)應(yīng)期間的日平均氣溫14.7℃,日平均氣溫范圍為-9.4~35.5℃,季節(jié)變化差異顯著.2013~2016年O3-8h平均濃度為81.5mg/m3, O3-8h濃度范圍為2.0~262.0mg/m3,年內(nèi)變化差異顯著.PM2.5濃度平均為114.8mg/m3,SO2和NO2日均濃度分別是63.8,56.9mg/m3.

2.2 日平均氣溫、O3與COPD住院人數(shù)的暴露—反應(yīng)關(guān)系

實(shí)線代表住院人數(shù)隨暴露變量的變化,虛線代表其95%可信區(qū)間

在控制了時(shí)間長(zhǎng)期變化趨勢(shì)、季節(jié)、節(jié)假日效應(yīng)、相對(duì)濕度和空氣污染物PM2.5、SO2、NO2濃度混雜影響后,分析石家莊市日平均氣溫、O3與COPD住院人數(shù)的暴露反應(yīng)關(guān)系(圖1).由圖1可以看出,日平均氣溫與COPD日均住院人數(shù)呈寬口的“U”型變化,當(dāng)日平均氣溫在0.3℃￡<19℃之間時(shí),COPD日均住院人數(shù)相對(duì)較少,呈現(xiàn)在寬“U”型底部;當(dāng)日平均氣溫319℃,隨著日平均氣溫每上升1℃, COPD住院人數(shù)將增加4.3%(95%:1.024, 1.062);當(dāng)日平均氣溫<0.3℃時(shí),隨著日平均氣溫每下降1℃, COPD住院人數(shù)將增加1.5%(95%:0.952, 1.019).可見(jiàn),日平均氣溫對(duì)COPD住院人數(shù)的影響存在冷效應(yīng)(<0.3℃)、熱效應(yīng)(319℃)和相對(duì)適宜的氣溫區(qū)間(0.3￡<19℃).而O3濃度與COPD日均住院人數(shù)總體上呈波動(dòng)變化趨勢(shì),隨著臭氧O3濃度每升高10mg/m3,COPD日均住院人數(shù)增加1.1%(95%:1.005, 1.017).

2.3 不同氣溫環(huán)境下O3濃度的變化

在控制了時(shí)間長(zhǎng)期變化趨勢(shì)、季節(jié)變化影響后,圖2是2013~2016年石家莊O3濃度隨日平均氣溫變化關(guān)系圖.由圖2可見(jiàn),隨著氣溫的升高,O3濃度總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì),但其增長(zhǎng)速度不同.根據(jù)平滑曲線閾值效應(yīng)和飽和效應(yīng)分析,日平均氣溫以19℃分層,得到O3濃度隨日平均氣溫的關(guān)系:當(dāng)<19℃,隨著氣溫每升高1℃,O3濃度增加的相對(duì)危險(xiǎn)度RR(95%)為2.897(95%: 2.119,3.674);當(dāng)319℃時(shí),隨著日平均氣溫每上升1℃,O3濃度增加的相對(duì)危險(xiǎn)度RR(95%)為9.071(95%: 7.928,10.215),對(duì)數(shù)似然比檢驗(yàn),< 0.001,具有統(tǒng)計(jì)意義.

圖2 石家莊市日平均氣溫與O3濃度的變化關(guān)系

實(shí)線是O3隨氣溫變化,虛線是其95%可信區(qū)間

在上述分析的基礎(chǔ)上,對(duì)2013~2016年石家莊市日平均氣溫和O3濃度進(jìn)行統(tǒng)計(jì),結(jié)果發(fā)現(xiàn),石家莊市日平均氣溫<19℃時(shí),89.1%的日數(shù)O3平均濃度<100mg/m3;石家莊市319℃,主要出現(xiàn)在3~10月,其中5~9月出現(xiàn)日數(shù)占到91%;O3濃度O33100mg/m3也出現(xiàn)3~10月,其中5~9月出現(xiàn)日數(shù)占到81.9%.按照中國(guó)空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(GB 3095-2012)[18]和環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)技術(shù)規(guī)定(HJ 633-2012)[19],當(dāng)O3濃度小于100mg/m3,空氣質(zhì)量分指數(shù)為一級(jí),空氣質(zhì)量?jī)?yōu),對(duì)人體健康無(wú)影響,因此,按照O3濃度100mg/m3進(jìn)行分層分析.

2.4 不同O3污染環(huán)境下氣溫對(duì)COPD住院人數(shù)的影響

由表3可以看出,兩個(gè)模型不同的O3分層中,日平均氣溫與COPD住院人數(shù)的影響存在穩(wěn)定一致的影響關(guān)系.模型Ⅱ中,對(duì)于石家莊市COPD住院總?cè)藬?shù),當(dāng)O3<100mg/m3,日平均氣溫每上升1 ℃,COPD住院總?cè)藬?shù)的相對(duì)危險(xiǎn)度為1.014 (95%CI:1.002, 1.026),當(dāng)O33100mg/m3時(shí),日平均氣溫每上升1℃, COPD住院總?cè)藬?shù)的相對(duì)危險(xiǎn)度為1.042(95%:1.020, 1.065).可見(jiàn),在O33100mg/m3時(shí),對(duì)石家莊COPD住院人數(shù)增加的風(fēng)險(xiǎn)是O3< 100mg/m3時(shí)的3倍,交互作用檢驗(yàn)為0.042 (<0.05),說(shuō)明兩層間的差異具有統(tǒng)計(jì)意義.也就是說(shuō),在較高O3濃度下,氣溫對(duì)COPD住院人數(shù)增加的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低的O3濃度更顯著.從性別和年齡分人群看,同樣表現(xiàn)出高O3(O33100mg/ m3)下對(duì)COPD住院人數(shù)的影響風(fēng)險(xiǎn)大于較低O3濃度(O3<100mg/m3)下的風(fēng)險(xiǎn),只是男性和60歲以上的老人,分層間的值都小于0.05,具有統(tǒng)計(jì)意義,而女性和18~60歲的成年人,由于樣本人數(shù)少,分層間的顯著性檢驗(yàn),不具有統(tǒng)計(jì)意義.

表3 不同O3濃度下日平均氣溫對(duì)COPD住院人數(shù)影響的相對(duì)危險(xiǎn)度及95%可信區(qū)間(95%CI)

注:為交互作用檢驗(yàn)值;模型Ⅰ是單因素模型,模型Ⅱ是調(diào)整了時(shí)間變化趨勢(shì)、季節(jié)效應(yīng)、節(jié)假日效應(yīng),控制了相對(duì)濕度、PM2.5,NO2和SO2污染物混雜因素影響后的模型;*代表<0.05.

2.5 氣溫與O3協(xié)同作用對(duì)COPD住院人數(shù)的影響

在模型Ⅱ的基礎(chǔ)上,按照O3不同濃度水平分層,計(jì)算了氣溫冷、熱效應(yīng)及相對(duì)舒適區(qū)間內(nèi),日平均氣溫每上升1℃對(duì)石家莊分人群COPD住院人數(shù)的定量關(guān)系(表4).在O3<100mg/m3分層,不同氣溫區(qū)間的效應(yīng)有所差異,其中當(dāng)<0.3℃時(shí),隨著氣溫每上升1℃對(duì)COPD住院人數(shù)影響的相對(duì)危險(xiǎn)度小于1,說(shuō)明發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)隨著氣溫的升高而降低,對(duì)總?cè)藬?shù)其相對(duì)危險(xiǎn)度0.986(95%:0.946, 1.028),男性1.003 (95%: 0.953, 1.054)、女性 0.946 (95%:0.878, 1.018)、成年人0.994 (95%:0.902, 1.096)、老人0.982 (95%:0.938, 1.028).在O33100mg/m3分層,除<0.3℃時(shí)樣本數(shù)只有5個(gè)沒(méi)有計(jì)算RR(95%)外,其他2個(gè)氣溫閾值區(qū)間,平均氣溫每上升1℃對(duì)COPD住院人數(shù)影響的相對(duì)危險(xiǎn)度都大于1,說(shuō)明發(fā)病有增加的風(fēng)險(xiǎn),當(dāng)319℃時(shí),無(wú)論是總?cè)藬?shù)還是男女,成人和老人,都表現(xiàn)出最大的效應(yīng)值,即隨著氣溫每上升1℃,COPD疾病住院總?cè)藬?shù)增加的風(fēng)險(xiǎn)為8.2%、男性 7.9%、女性8.1%、成人3.8%、老人8.4%,60歲以上的老人是最敏感人群,男女間差異不顯著.

表4 不同O3濃度、不同氣溫區(qū)間下,日平均氣溫每上升1℃對(duì)石家莊市COPD住院人數(shù)影響的相對(duì)危險(xiǎn)度及95%可信區(qū)間(95%CI)

注:NA表示樣本量少,沒(méi)有計(jì)算RR(95%).*代表<0.05.

3 討論

本研究發(fā)現(xiàn),日平均氣溫對(duì)COPD住院人數(shù)的影響呈非線性關(guān)系,日平均氣溫的閾值為0.3,19℃,存在冷效應(yīng)、熱效應(yīng)和相對(duì)適宜的氣溫區(qū)間.當(dāng)氣溫在0.3~19℃之間時(shí),COPD住院人數(shù)相對(duì)最少,為相對(duì)適宜的氣溫區(qū)間,當(dāng)<0.3℃時(shí),日平均氣溫每下降1℃,COPD住院人數(shù)增加的風(fēng)險(xiǎn)為1.5%,當(dāng)319℃時(shí),隨著日平均氣溫每上升1℃,COPD住院人數(shù)增加的風(fēng)險(xiǎn)為4.3%.研究表明高溫、低溫對(duì)哮喘呼吸疾病的急性發(fā)作都有影響[20].Gómez等[21]發(fā)現(xiàn)低溫對(duì)人群死亡的影響明顯大于高溫效應(yīng),其比值比OR值為3.40(95%:2.95,3.93).高溫能引起呼吸系統(tǒng)疾病入院率升高,中東和北歐城市的氣溫從臨界值開(kāi)始每升高1℃,呼吸系統(tǒng)疾病入院率增加4.5%[22],本研究結(jié)果與前期相關(guān)報(bào)道相一致.但不同地區(qū)、不同呼吸疾病敏感人群其最佳氣溫閾值有所不同[13,23].高溫條件下,COPD患者可能出現(xiàn)過(guò)度呼吸,引起肺過(guò)度充氣,導(dǎo)致疾病復(fù)發(fā)[24].有關(guān)低溫與呼吸系統(tǒng)疾病關(guān)系方面,有研究表明冷空氣對(duì)呼吸道黏膜有刺激作用,低溫環(huán)境,肺功能降低,炎癥細(xì)胞數(shù)量容易增加誘發(fā)疾病發(fā)生[25-26].

與氣溫相比,國(guó)內(nèi)外關(guān)于O3污染對(duì)呼吸疾病的影響研究相對(duì)較少.本研究發(fā)現(xiàn)氣溫與O3呈非線性關(guān)系,O3對(duì)COPD住院人數(shù)的影響呈波動(dòng)變化.研究表明,長(zhǎng)期的臭氧暴露與呼吸原因引起的死亡風(fēng)險(xiǎn)相關(guān),O3濃度增加10′10-3mg/m3相關(guān)的呼吸原因?qū)е滤劳龅南鄬?duì)風(fēng)險(xiǎn)為1.04%[27],與本研究結(jié)果相一致.Faridi等[28]發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)期接觸O3導(dǎo)致呼吸系統(tǒng)疾病死亡率增加0.9%~2.3%.Wong等[29]發(fā)現(xiàn)中國(guó)城市NO2,SO2,PM10和O34種污染物對(duì)人群健康的綜合影響等于或大于西方工業(yè)國(guó)家.Tao等[6]研究珠江三角洲O3污染的急性影響發(fā)現(xiàn),O3濃度增加10mg/m3,總死亡率將增加0.81%,對(duì)呼吸系統(tǒng)死亡率的估計(jì)影響更強(qiáng).以上研究均表明O3與呼吸原因?qū)е碌募膊　⑺劳鲲L(fēng)險(xiǎn)有關(guān),與本研究結(jié)果一致.

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn), O3與氣溫對(duì)COPD疾病的影響具有協(xié)同加強(qiáng)作用.當(dāng)O33100mg/m3時(shí),氣溫不分層時(shí),氣溫每上升1℃對(duì)COPD日均住院總?cè)藬?shù)增加的相對(duì)危險(xiǎn)度1.042 (95%:1.020, 1.065);當(dāng)319℃時(shí),其效應(yīng)值最大為1.084 (95%:1.048, 1.121).說(shuō)明較高氣溫、較高O3污染環(huán)境下,對(duì)COPD發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)有增加效應(yīng).有關(guān)氣象環(huán)境因素對(duì)呼吸疾病的協(xié)同作用分析方面,王敏診[23]分析了氣溫與濕度的交互作用對(duì)呼吸疾病的影響,發(fā)現(xiàn)低溫低濕的效應(yīng)最強(qiáng);張瑩等[16]分析了氣溫與PM2.5的協(xié)同作用,表明高溫與PM2.5對(duì)人群健康的影響存在協(xié)同加強(qiáng)效應(yīng).Ren等[30]研究氣溫與O3對(duì)美國(guó)東部60個(gè)社區(qū)總死亡率的短期影響,指出高溫可以調(diào)節(jié)O3對(duì)死亡的風(fēng)險(xiǎn),并且出現(xiàn)一定的區(qū)域差異.胡悅等[7]研究表明夏秋季大氣O3污染對(duì)增加居民呼吸系統(tǒng)疾病的風(fēng)險(xiǎn)更大,從季節(jié)變化的角度印證了氣溫與O3污染存在協(xié)同效應(yīng),與本文的結(jié)論相一致.而Zhang等[31]研究上海O3與包括自然原因死亡率和因心腦血管、呼吸系統(tǒng)疾病死亡率之間的關(guān)系時(shí),發(fā)現(xiàn)在我國(guó)上海,O3污染對(duì)呼吸疾病死亡率的影響在寒冷季比暖季更強(qiáng),可見(jiàn)氣溫與O3的協(xié)同性具有地域差異.

本文分析了氣溫與O3對(duì)COPD人群的協(xié)同作用,開(kāi)展了男女性別、不同年齡段分人群分析及分層交互作用檢驗(yàn).研究方法上,與王敏診等[23]、張瑩等[16]相同,都采用的廣義相加模型.本研究的優(yōu)點(diǎn)是利用平滑曲線閾值效應(yīng)和飽和效應(yīng)方法,得到的閾值點(diǎn)相對(duì)與百分位數(shù)[32]、中位數(shù)[33]、多氣溫分層[16]等得到的閾值點(diǎn)更精確;O3不同分層間,進(jìn)行了似然比顯著性檢驗(yàn);另外本研究選擇的是我國(guó)北方污染嚴(yán)重的石家莊市,典型的呼吸類(lèi)疾病——慢性阻塞性肺病,且是市醫(yī)保住院病例資料,相對(duì)于從某個(gè)醫(yī)院得到的資料更具有代表性.所不足的是氣象和大氣污染資料是本市監(jiān)測(cè)均值,在個(gè)體暴露方面可能有一定的局限性.

4 結(jié)論

4.1 平均氣溫和臭氧污染對(duì)石家莊COPD住院人數(shù)均有影響.日平均氣溫的影響具有冷效應(yīng)(<0.3℃)、熱效應(yīng)(319℃)和相對(duì)適宜的氣溫環(huán)境(0.3~19℃);O3的影響沒(méi)有最低閾值.

4.2 當(dāng)O3濃度大于100mg/m3,氣溫大于等于19℃時(shí),氣溫與O3協(xié)同加強(qiáng)效應(yīng)最強(qiáng),且對(duì)老年人影響更敏感;而當(dāng)氣溫小于0.3℃時(shí),沒(méi)發(fā)現(xiàn)氣溫冷效應(yīng)與臭氧濃度對(duì)COPD住院人數(shù)的聯(lián)合作用.

[1] 張 瑩,邵 毅,王式功,等.北京市空氣污染物對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病門(mén)診人數(shù)的影響 [J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2014,34(9):2401-2407. Zhang Y, Shao Y, Wang S G, et al. Relationship between air pollutant and respiratory diseases hospital outpatient visits in Beijing [J]. China Environmental Science, 2014,34(9):2401-2407.

[2] Fu G Q, Jiang Y F, LiuL P, et al. Effects of PM2.5exposure in different air quality grades on daily outpatient visits for childhood asthma in Shijiazhuang, China [J]. Biomed Environ Sci, 2018,31(12):888-892.

[3] 陳仁杰,陳秉衡,闞海東.我國(guó)113個(gè)城市大氣顆粒物的健康經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià) [J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2010,30(3):410-415. Chen R J, Chen B H, Kan H D. A health-based economic assessment of particulate air pollution in 113chinese cities [J]. China Environmental Science, 2010,30(3):410-415.

[4] Gryparis A, Forsberg B, Katsouyanni K, et al. Acute effects of ozone on mortality from the “air pollution and health [J]. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine, 2004,170(10):1080-1087.

[5] Eremenko M, Dufour G, Foret G, et al. Tropospheric ozone distributions over Europe during the heat wave in July 2007 observed from infrared nadir spectra recorded by IASI [J]. Geophysical Research Letters, 2008,35(18):60-74.

[6] Tao Y B, Huang W, Huang X L, et al. Estimated acute effects of ambient ozone and nitrogen dioxide on mortality in the pearl river delta of southern China [J]. Environmental Health Perspectives, 2011, 120(3):393-398.

[7] 胡 悅,郭 昳,關(guān)茗洋,等.石家莊市大氣臭氧濃度與居民急救關(guān)系的時(shí)間序列分析 [J]. 環(huán)境與健康雜志, 2016,33(10):872-875. Hu Y, Guo Y, Guan M Y, et al. Time-series analysis of association between ozone concentration and dailyemergency ambulance dispatches in Shijiazhuang [J]. Environ Health, 2016,33(10):872-875.

[8] Anderson B G, Bell M L. Weather-related mortality [J]. Epidemiology, 2009,20(2):205-213.

[9] Baccini M, Biggeri A, Accetta G, et al. Heat effects on mortality in 15European cities [J]. Epidemiology, 2008,19(5):711-719.

[10] Basu R. High ambient temperature and mortality: a review of epidemiologic studies from 2001 to 2008 [J]. Environmental Health, 2009,8(1):1-13.

[11] Filleul L, Cassadou S, Medina S, et al. The relation between temperature, ozone, and mortality in nine French cities during the heat wave of 2003 [J]. Environ Health Perspect, 2006,114(9):1344-1347.

[12] Chung J Y, Honda Y, Hong Y C, et al. Ambient temperature andmortality: an international study in four capital cities of East Asia [J]. Sci Total Environ, 2009,408(2):390-396.

[13] Kan H D, Jia J, Chen B H. Temperature and daily mortality inshanghai: a time-series study [J]. Biomed Environ Sci, 2003,16(2):133-139.

[14] Liu Y, Kan H, Xu J, et al. Temporal relationship between hospital admissions for pneumonia and weather conditions in Shanghai, China: a time-series analysis [J]. BMJ Open, 2014,4(7):e004961.

[15] Knowlton K, Rotkin-Ellman M, King G, et al. The 2006california heat wave: impacts on hospitalizations and emergency department visits [J]. Environmental Health Perspectives, 2009,117(1):61-67.

[16] 張 瑩,王式功,賈旭偉,等.氣溫與PM2.5協(xié)同作用對(duì)疾病急診就診人數(shù)的影響[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2017,37(8):3175-3182. Zhang Y, Wang S G, Jia X W, et al. Synergetic effect of mean temperature and PM2.5on emergency room visits for different diseases [J]. China Environmental Science, 2017,37(8):3175-3182.

[17] 蒲 茜.長(zhǎng)三角高溫?zé)崂似陂g臭氧的形成機(jī)理及輻射效應(yīng)研究[D]. 南京:南京大學(xué), 2017. Pu X. Analysis of elevated ozone formation mechanism and radiative effect during heat waves in Yangtze river delta [D]. Nanjing: Nanjing University, 2017.

[18] GB 3095-2012 中國(guó)空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)[S].GB 3095-2012 Ambient air quality standards [S].

[19] HJ 633-2012 環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定(試行) [S].HJ 633-2012 Technical regulation on ambient quality index (on trial) [S].

[20] Xu Z, Huang C, Hu W, et al. Extreme temperatures and emergency department admissions for childhood asthma in Brisbane, Australia [J] .Occup Environ Med, 2013,70(10):730-5.

[21] Gómez-Acebo I, Dierssen-Sotos T, Llorca J. Effect of coldtemperatures on mortality in cantabria (northern Spain): acase– crossover study [J]. Public health, 2010,124(7):398-403.

[22] Michelozzi P, Accetta G, Sario M, et al. High temperature andhospitalizations for cardiovascular and respiratory causes in 12europeancities [J]. Am J Respir Crit Care Med, 2009,179:383-389.

[23] 王敏珍,鄭 山,王式功,等.氣溫與濕度的交互作用對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的影響 [J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2016,36(2):581-588. Wang M Z, Zhen S, Wang S G, et al. Interaction of temperature and relative humidity on emergency room visits for respiratory diseases [J]. China Environmental Science, 2016,36(2):581-588.

[24] Viegi G, Pistelli F, Sherrill DL, et al. Definition, epidemiology and natural history of COPD [J]. EurRespir J, 2007,30:993-1013.

[25] Larsson K, Tornling G, Gavhed D, et al. Inhalation of cold airincreases the number of inflammatory cells in the lungs in healthysubjects [J]. European Respiratory Journal, 1998,12(4):825-830.

[26] Koskela H, Tukiainen H, Kononoff A, et al. Effect ofwhole-body exposure to cold and wind on lung function in asthmaaticpatients [J]. Chest, 1994,105(6):1728–1731.

[27] Turner M C, Jerrett M, Pope C, et al. Long-term ozone exposure and mortality in a large prospective study [J]. Am J Respir Crit Care Med, 2016,193(10):1134-1142.

[28] Faridi S, Shamsipour M, Krzyzanowski M, et al. Long-term trends and health impact of PM and O in Tehran, Iran, 2006~2015. [J]. Environ Int, 2018,114:37-49.

[29] Wong C M, Vichit-Vadakan N, Kan H, et al. Public health and air pollution in Asia (PAPA): a multicity study of short term effects of air pollution on mortality [J]. Environmental Health Perspectives, 2008, 116(9):1195-1201.

[30] Ren C, Williams G M, Mengersen K, et al. Does temperaturemodify short-term effects of ozone on total mortality in 60largeeastern US communities?-an assessment using the NMMAPSdata [J]. Environment International, 2008,34(4):451-458.

[31] Zhang Y H, Huang W, London S J, et al. Ozone and daily mortality in shanghai, China [J]. Environmental Health Perspectives, 2006,114(8): 1227-1232.

[32] Li G, Zhou M, Cai Y, et al. Does temperature enhance acutemortality effects of ambient particle pollution in tianjincity, China [J]. Sci. Total Environ., 2011,409:1811-1817.

[33] Ebi K L, Exuzides K A, Lau E, et al. Weather changes associatedwith hospitalizations for cardiovascular diseases and stroke in California, 1983~1998 [J]. International Journalof Biometeorology, 2004,49(1): 48-58.

Synergistic effect of temperature and O3on the numbers of COPD hospitalizations.

FU Gui-qin*, TIAN Ya-qin, ZHANG Cheng-wei

(Hebei Meteorological Service Center, Key Laboratory for Meteorology and Ecological Environment of Hebei Province, Shijiazhuang 050021, China)., 2019,39(12)：5312~5318

In this study, we applied the generalized additive models (GAMs) including threshold and saturation effect of smooth curve analysis model to evaluate the synergistic effects of air temperature and ozoneon the numbers of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) hospitalizations in Shijiazhuang, China. After controlling the potential confounding factors, such as long-term time trends, seasonal patterns, and the effect of holidays and day of the week of time series data, we estimated the synergistic effect of temperature and ozone on COPD hospitalizations, controlling forrelative humidity, PM2.5, SO2, and NO2. In addition, we also evaluated differential associations on samples stratified by sex and age. The results showed that, the thresholds of temperature and ozone in the dose-response relationship with the numbers of COPD hospitalizations were 0.3℃, 19℃, and 100μg/m3, respectively. When the concentration of ozone was above 100μg/m3, the relative risk (RR) of COPD hospitalization was 1.042 (95% confidence interval [CI]: 1.020, 1.065) per1℃ increase in temperature, and achieved the maximum of 1.082 (95% CI: 1.049, 1.116) when temperature was above 19℃. There were synergistic effects of high temperature and high ozone concentration on the COPD hospitalizations, to which the elderly were more sensitive. However, no significant difference was found regarding gender.

chronic obstructive pulmonary disease (COPD)；temperature；ozone；synergistic effect；generalized additive model (GAM)

X503.1

A

1000-6923(2019)12-5312-07

付桂琴(1968-),女,河北蔚縣人,正高級(jí)工程師,碩士,主要從事環(huán)境健康等應(yīng)用氣象研究.發(fā)表論文30余篇.

2019-05-21

河北省重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目(18273705D);上海健康氣象重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(QXJK201606)

*責(zé)任作者, 正高級(jí)工程師, fgq84@tom.com