盆地大氣重污染區(qū)域PM2.5暴露的疾病負(fù)擔(dān)時(shí)間趨勢研究
——以成都市為例

蔣 葉，曾沛斌，李佳蔚，陳 林，雷 弋，郭 冰

(1.四川大學(xué)華西公共衛(wèi)生學(xué)院/華西第四醫(yī)院，四川 成都 610041；2.四川大學(xué)華西醫(yī)院，四川 成都 610041)

大氣細(xì)顆粒物(PM2.5)暴露對人類健康具有嚴(yán)重危害性，在PM2.5高污染的中低收入國家(地區(qū))尤甚。2015年，全球約420萬人因長期暴露于PM2.5死亡，約占全球總死亡的7.6%[1]。大量研究[2-6]已經(jīng)證實(shí)，長期PM2.5暴露與心肺系統(tǒng)疾病死亡率增加有關(guān)。近年來，我國啟動(dòng)了嚴(yán)格的大氣污染綜合防治措施，大氣污染水平逐年下降，基于疾病負(fù)擔(dān)視角量化評估大氣重污染區(qū)域的PM2.5歸因死亡及其時(shí)間趨勢具有公共衛(wèi)生意義。

為了估計(jì)大氣污染造成的疾病負(fù)擔(dān)，首先需建立準(zhǔn)確的大氣暴露-健康反應(yīng)函數(shù)(Exposure-Response Functions，ERFs)，刻畫大氣PM2.5濃度與健康風(fēng)險(xiǎn)的定量關(guān)系。既往我國區(qū)域性研究[7-12]多使用較低分辨率PM2.5濃度值作為暴露，且大都基于單一暴露-反應(yīng)函數(shù)估計(jì)PM2.5歸因死亡，多采用經(jīng)典的全球疾病負(fù)擔(dān)-綜合風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)(GBD Integrated Risk Function，GBD-IER)[13]，但較少應(yīng)用新近提出的全球暴露死亡率模型(Global Exposure Mortality Model，GEMM)[14]。

成都市地處我國盆地大氣重污染區(qū)域，目前尚缺乏對該地區(qū)大氣PM2.5暴露的歸因死亡及其時(shí)間趨勢研究。因此本研究利用高空間分辨率PM2.5濃度數(shù)據(jù)，利用GBD-IER方法和GEMM方法分別分析成都市2014-2019年P(guān)M2.5暴露的歸因死亡，以期全面評價(jià)成都市大氣PM2.5長期暴露造成的疾病負(fù)擔(dān)及變化趨勢，并比較兩種主流暴露反應(yīng)函數(shù)的結(jié)果差異，進(jìn)而為大氣PM2.5污染防治的政策提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源

(1)暴露數(shù)據(jù)：2014-2019年成都市20個(gè)國家縣級行政區(qū)中心PM2.5年均濃度來自“中國長時(shí)間序列高空間分辨率(1km×1km)”ChinaHighPMx數(shù)據(jù)集[15]，其由多來源數(shù)據(jù)(土地利用、空氣排放、氣象數(shù)據(jù)等)結(jié)合衛(wèi)星遙感技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法估算得到。

(2)人口與死亡數(shù)據(jù)：2014-2019年成都市年末常住人口及全死因年死亡率數(shù)據(jù)獲取于成都市統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《成都市統(tǒng)計(jì)年鑒》。本研究計(jì)算疾病負(fù)擔(dān)的基線死亡率參考2016年全球疾病負(fù)擔(dān)研究[16](Global Burden of Disease Study 2016，GBD 2016)估計(jì)的2013年中國特異性疾病年齡標(biāo)化死亡率。

1.2 分析方法

(1)計(jì)算2014-2019年P(guān)M2.5年均濃度：首先獲取成都市20個(gè)國家縣級行政區(qū)中心區(qū)域的逐年P(guān)M2.5年均濃度值，再計(jì)算其平均值并作為該地區(qū)PM2.5年均濃度值。

(2)確定健康結(jié)局：本研究健康結(jié)局為25歲及以上人群的慢性阻塞性肺病(Chronic obstructive pulmonary disease，COPD)、缺血性心臟病(Ischemic Heart Disease，IHD)、肺癌(Lung Cancer，LC)和腦卒中(Stroke)。

(3)估計(jì)相對風(fēng)險(xiǎn)(Relative risk，RR)和風(fēng)險(xiǎn)比(Hazard ratio，HR)：采用GBD-IER和GEMM方法估計(jì)健康風(fēng)險(xiǎn)，并比較上述2種暴露-反應(yīng)函數(shù)的結(jié)果差異。

GBD-IER以RR為因變量，綜合不同PM2.5來源(固體燃料、主動(dòng)吸煙、二手煙和大氣污染)隊(duì)列數(shù)據(jù)建立的RR評估曲線。其假定非大氣來源的單位PM2.5的毒性相等，大氣顆粒物的毒性僅與質(zhì)量濃度有關(guān)[17]。GBD-IER廣泛應(yīng)用于全球PM2.5歸因死亡、疾病負(fù)擔(dān)估算[13，18]。GEMM以HR為因變量[1]，僅利用來自16個(gè)國家的41個(gè)空氣污染隊(duì)列(包含一項(xiàng)中國隊(duì)列)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，使得暴露范圍覆蓋了全球97%的人口[14]，從而可在PM2.5濃度的全球范圍內(nèi)獲得穩(wěn)定的HR預(yù)測。本研究分別使用上述兩種模型估計(jì)不同年份和不同病因的PM2.5相關(guān)的RR和HR。

(4)確定理論最小風(fēng)險(xiǎn)PM2.5濃度：使用5.9μg/m3作為PM2.5的理論最小暴露水平，該值參考近期GDB研究[19]確定的沒有不良健康后果的濃度范圍(2.4～5.9μg/m3)上限值。

(5)計(jì)算大氣PM2.5暴露的疾病負(fù)擔(dān)：具體見評估指標(biāo)。

1.3 疾病負(fù)擔(dān)評估指標(biāo)

(1)人群歸因分值(Population Attributable Fraction，PAF)：當(dāng)整個(gè)人口暴露于污染物的參考濃度時(shí)人群某種疾病的歸因風(fēng)險(xiǎn)即發(fā)病率或死亡率的潛在升高或降低的程度[16]。

(2)歸因死亡：包括歸因死亡率、歸因死亡數(shù)，反映上述疾病的總死亡中歸因于PM2.5的死亡數(shù)和死亡率。兩者均可基于PAF計(jì)算，具體研究方法見文獻(xiàn)[20，21]。

(3)歸因死亡構(gòu)成：表示疾病過早死亡率占當(dāng)年全死因死亡率的比例。

(4)歸因死亡變化百分比：2019年與2014年相比上述4個(gè)指標(biāo)的變化百分比。

1.4 統(tǒng)計(jì)分析

數(shù)據(jù)清理、統(tǒng)計(jì)分析、作圖均使用R統(tǒng)計(jì)和圖形軟件，版本4.0.2。

2 結(jié)果

2.1 PM2.5濃度變化趨勢

2014年-2019年成都市大氣PM2.5年均濃度呈下降趨勢，2019年P(guān)M2.5年均濃度比2014年下降了40.24μg/m3(46.18%)。2014和2019年的PM2.5年均濃度分別為87.14μg/m3、46.90μg/m3，約為世界衛(wèi)生組織推薦的PM2.5環(huán)境空氣質(zhì)量指導(dǎo)(AQG)值10μg/m3的4～9倍，表明大氣PM2.5污染問題仍不可忽視。

2.2 疾病負(fù)擔(dān)及其變化趨勢

成都市因大氣PM2.5暴露導(dǎo)致COPD、IHD、肺癌和腦卒中4種疾病的合計(jì)過早死亡均值分別為2.02萬例(2014年)和1.83萬例(2019年)，占4種疾病總死亡的35.70%和28.13%，見表1。

表1 2014與2019年成都市分病種的大氣PM2.5歸因死亡(GBD-IER)

伴隨大氣PM2.5濃度降低，成都市大氣PM2.5歸因死亡呈下降趨勢。與2014年相比，4種疾病的大氣PM2.5歸因死亡總數(shù)有明顯變化減少(-9.86%)，占總死亡的比例(PAF)下降21.18%，年齡標(biāo)化歸因死亡率下降21.56%，歸因死亡構(gòu)成下降19%，見表2。

表2 成都市大氣PM2.5歸因死亡的2019年與2014年的變化百分比(GDB-IER)

2.3 分病種的疾病負(fù)擔(dān)及其變化趨勢

2014年和2019年，成都市分別約有25.07%和17.51%的COPD死亡由大氣PM2.5污染所致，為4種疾病最低；肺癌和IHD次之，PAF變化范圍均在1/4～1/3之間；腦卒中死亡可歸因于大氣PM2.5的部分最高，分別占45.30%和38.63%。4種疾病的大氣PM2.5歸因合計(jì)死亡中，IHD和腦卒中占比超過2/3，分別為76.97%和78.04%，占比略有上升。見表1。

與2014年相比，2019年4種疾病的PAF、年齡標(biāo)化歸因死亡率、歸因死亡數(shù)及死亡構(gòu)成均有所降低。其中肺癌的下降幅度最大，4個(gè)指標(biāo)分別下降了30.45%、31.66%、21.46%和29.43%；其次是COPD，其歸因死亡率下降了約30.99%；而IHD和腦卒中的下降幅度較小，兩者的歸因死亡率分別下降16.03%和15.72%。見表2和圖1。

2.4 GEMM與GBD-IER歸因疾病負(fù)擔(dān)估計(jì)結(jié)果及比較

GEMM方法結(jié)果顯示，成都市COPD、IHD、肺癌和腦卒中合計(jì)大氣PM2.5污染的歸因死亡分別約為3.00萬例(2014年)和2.54萬例(2019年)，占4種疾病總死亡的52.97%和38.98%。同樣，GEMM估計(jì)的2014年和2019年成都市大氣PM2.5歸因死亡也呈下降趨勢。相比于2014年，4種疾病的年齡標(biāo)化歸因死亡率下降幅度接近，分別平均下降27.25%、22.72%、27.39%和29.15%，合計(jì)下降28.25%；4種疾病的歸因死亡數(shù)分別下降了16.39%、11.18%、16.56%和18.56%，合計(jì)下降15.42%。與GBD-IER相似，IHD和腦卒中占4種疾病的總死亡比例約為2/3，分別約為72.38%和72.71%。見圖1、圖2。

GEMM與GBD-IER方法的估計(jì)結(jié)果具有一定差異：(1)GEMM估計(jì)的4種疾病大氣PM2.5歸因死亡數(shù)(率)高于GBD-IER方法估計(jì)結(jié)果。2014-2019年GEMM估計(jì)的歸因死亡數(shù)(率)平均是GBD-IER的1.48、1.43、1.44、1.43、1.42和1.39倍，見表3；(2)隨著PM2.5年均濃度的降低，除GEMM估計(jì)得到的腦卒中歸因死亡與GBD-IER近似外，COPD、IHD和肺癌3種疾病的GBD-IER歸因死亡估計(jì)值都遠(yuǎn)低于GEMM；(3)GEMM估計(jì)得到的2014-2019年IHD和腦卒中歸因死亡的平均下降百分比更高。見圖1、圖2和表3。

圖1 2014-2019年成都市分模型、分病種PM2.5歸因死亡率(/10萬)變化趨勢

圖2 2014-2019年成都市PM2.5歸因死亡率(/10萬)變化趨勢

表3 GEMM與GBD-IER 2014-2019年成都市大氣PM2.5歸因死亡率(數(shù))比

3 討論

3.1 盆地大氣重污染區(qū)域PM2.5暴露的疾病負(fù)擔(dān)時(shí)間趨勢研究缺乏

大氣PM2.5污染具有一定健康損害效應(yīng)。目前，多項(xiàng)中國流行病學(xué)研究重點(diǎn)對區(qū)域性的大氣PM2.5長期暴露所致疾病負(fù)擔(dān)進(jìn)行了評估。杜艷君[8]估計(jì)了北京市歸因于大氣PM2.5污染的超額死亡數(shù)，結(jié)果顯示，2010年北京大氣PM2.5導(dǎo)致了16,527例過早死亡。于文媛[9]的研究表明，2016年湖北省可歸因于PM2.5的心血管疾病死亡負(fù)擔(dān)較重，過早死亡2922.08人，主要集中于湖北省東部。除上述地區(qū)，在我國地理、自然條件特殊、PM2.5污染最重之一的盆地地區(qū)，PM2.5暴露所致疾病負(fù)擔(dān)也不可小覷，然而針對性研究較為缺乏。曾婕[12]評估了2013-2016年成都市老年人的PM2.5相關(guān)死亡風(fēng)險(xiǎn)，研究提示，PM2.5污染會(huì)增加老年人過早死亡風(fēng)險(xiǎn)。但僅評估老年人這一特殊群體，尚沒有研究全面評估PM2.5歸因疾病負(fù)擔(dān)的變化趨勢。

3.2 成都市PM2.5歸因疾病負(fù)擔(dān)呈下降趨勢，但仍較沉重

本研究聚焦盆地大氣重污染區(qū)域，基于高分辨率PM2.5數(shù)據(jù)，采用國際主流的GBD-IER和GEMM方法，對成都市2014-2019年4種疾病(COPD、IHD、肺癌和腦卒中)的大氣PM2.5歸因死亡和時(shí)間趨勢進(jìn)行了全面評估。2012年，中國環(huán)境保護(hù)部頒布的《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3095-2012)將PM2.5作為AQI監(jiān)測、評估的6種污染物之一。隨后《節(jié)能減排“十二五規(guī)劃”》和《成都市大氣污染防治行動(dòng)方案(2014-2017年)》等文件也相繼出臺，切實(shí)的防治行動(dòng)使得成都市空氣質(zhì)量有所改善。本研究結(jié)果顯示，2014-2019年成都市大氣PM2.5濃度大幅度降低，但仍高于國家二級標(biāo)準(zhǔn)、國家一級標(biāo)準(zhǔn)和WHO指導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)。盡管成都市大氣PM2.5暴露的歸因死亡負(fù)擔(dān)仍處于較高水平，但由于近年來成都市大氣污染情況好轉(zhuǎn)，與2014年相比，2019年4種疾病的PM2.5歸因死亡均有一定幅度的下降，肺癌(31.66%)和COPD(30.99%)下降幅度最大，其次是IHD(16.03%)和腦卒中(15.72%)，合計(jì)下降21.56%。

3.3 利用高暴露地區(qū)隊(duì)列數(shù)據(jù)改進(jìn)ERFs是關(guān)鍵

GEMM估算的成都市2014-2019年4種疾病的合計(jì)過早死亡下降百分比(PAF：28.22%；歸因死亡率：28.25%；歸因死亡數(shù)：15.42%；歸因死亡構(gòu)成：24.01%)相較于GBD-IER(PAF：21.18%；歸因死亡率：21.56%；歸因死亡數(shù)：9.86%；歸因死亡構(gòu)成：19%)更高。除腦卒中歸因死亡接近外，就COPD、IHD、肺癌3種疾病而言，GEMM組平均是IER組的1.89、2.09和1.58倍，且GEMM估計(jì)的IHD和腦卒中的歸因死亡下降幅度更大，這與Lelieveld J[21，22]的研究結(jié)果近似，提示GBD-IER可能低估了諸如成都市等高PM2.5暴露地區(qū)PM2.5降低所帶來的健康收益，尤其是心腦血管相關(guān)事件的歸因死亡。主要原因可能是目前絕大多數(shù)的ERFs是國外學(xué)者根據(jù)PM2.5低暴露地區(qū)的流行病學(xué)證據(jù)構(gòu)建和外推的，但事實(shí)上高暴露地區(qū)PM2.5的濃度、成分、來源和居民的暴露模式、社會(huì)人口和經(jīng)濟(jì)特征等均與歐美等低暴露地區(qū)存在較大差別，因此在PM2.5高暴露地區(qū)空氣污染隊(duì)列研究不足的情況下，難以得出GBD-IER和GEMM誰更適合本研究的結(jié)論，但一定程度上表明不同的ERFs是PM2.5過早死亡估計(jì)結(jié)果不確定性的主要來源[23]。未來，關(guān)鍵是在中國等重污染地區(qū)中進(jìn)行更多高質(zhì)量的前瞻性隊(duì)列研究，建立并改進(jìn)PM2.5與居民特定疾病死亡風(fēng)險(xiǎn)的ERFs。

3.4 未來空氣污染防控重點(diǎn)疾病為IHD和腦卒中

值得注意的是，無論基于GBD-IER還是GEMM，IHD和腦卒中的過早死亡數(shù)都遠(yuǎn)高于COPD和肺癌，且不同年份二者的過早死亡占據(jù)當(dāng)年成都市PM2.5歸因死亡的絕大部分(約2/3)。除心血管疾病的死亡率高于COPD、肺癌且居高不下外[24]的原因外，極大可能是因?yàn)樾难芟到y(tǒng)對顆粒物更為敏感，相較于呼吸系統(tǒng)，PM2.5暴露對心血管系統(tǒng)損害更大[22，24，25]。表明在高水平PM2.5濃度下，即使改善空氣質(zhì)量，對降低歸因于PM2.5暴露的IHD和腦卒中等心血管疾病的死亡作用不大，要想進(jìn)一步降低2種疾病的過早死亡，還需要進(jìn)一步降低大氣PM2.5濃度。

3.5 大氣PM2.5給成都人民帶來的危害高于全國、全球平均水平

此外，研究表明，全球每年總死亡的7.6%可歸因于PM2.5，2015年中國可歸因于PM2.5的過早死亡人數(shù)約占全國總死亡人數(shù)的9.98%[1]。然而，無論GBD-IER(2014：21.58%；2019：17.57%)還是GEMM(2014：32.03%；2019：24.34%)的結(jié)果都表明近年來大氣PM2.5暴露給衛(wèi)生服務(wù)系統(tǒng)、成都市人民的健康帶來的壓力高于全球及全中國的平均水平。

綜上所述，成都市的PM2.5防治雖卓有成效，但仍任重道遠(yuǎn)，應(yīng)制定更為嚴(yán)格的區(qū)域針對性政策以更大程度降低成都市PM2.5歸因疾病負(fù)擔(dān)，特別是以IHD和腦卒中為代表的心血管相關(guān)事件的死亡。

本研究尚存在局限性：(1)研究中4種疾病的死亡風(fēng)險(xiǎn)存在性別和年齡差異，但未針對二者進(jìn)行分層估計(jì)，僅評估了全人群的死亡情況。(2)疾病的發(fā)病率存在地區(qū)差異[26]，例如中國肺癌的年齡標(biāo)化死亡率東北部較高，西部較低；此外，因?yàn)槌鞘谢M(jìn)程加快、生活方式的改變及老齡化等原因，非傳染性慢性疾病的死亡率在迅速增加[27]。然而本研究利用的是2013年全中國的特定疾病死亡率作為基線死亡率并假定其不隨年份變化，這可能會(huì)導(dǎo)致研究結(jié)果存在偏倚。