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    電生理技術在大氣PM2.5污染健康風險管控中的應用

    2021-10-22 05:50:38施昱琳楊建勛劉苗苗畢軍
    環(huán)境監(jiān)控與預警 2021年5期
    關鍵詞:被試實景變異性

    施昱琳,楊建勛,劉苗苗,畢軍

    (污染控制與資源化國家重點實驗室,南京大學環(huán)境學院,江蘇 南京 210023)

    0 前言

    隨著我國工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進程的不斷推進,人們在享受巨大發(fā)展紅利的同時也面臨著更加沉重的工作和生活壓力。急性壓力、慢性壓力和壓力恢復不足正成為日益嚴重的社會問題,也是使得居民長期處于亞健康狀態(tài)的一大誘因[1]。壓力會對人體心腦血管和內分泌系統的活動產生影響,從而導致失眠、生殖健康甚至癌癥等一系列身心健康問題[2]。研究者們通過對視覺環(huán)境的生理心理效用的不懈探索發(fā)現,暴露于包含藍天、綠地、湖泊等自然要素的環(huán)境能夠激活副交感神經系統[3-4],緩解壓力[5],降低焦慮[6],促進積極的情緒體驗[7]。Ulrich[8]認為,這是由于人們對于自然環(huán)境存在本能的偏愛,人們能夠從自然要素中獲取積極的生理和心理效用,阻斷消極的認知或行為,因此接觸自然能夠幫助人們更快地從壓力狀態(tài)中恢復。然而,人體的壓力恢復可能會受到城市環(huán)境中大氣污染和噪聲等因素的阻礙。我國正面臨嚴峻的大氣顆粒物污染,大氣中顆粒物濃度的升高使得能見度下降[9],天空和景觀均被灰霾遮蓋,人們從自然環(huán)境中獲得壓力恢復的進程可能受到阻礙。此外,具有強烈視覺沖擊的城市灰色景觀甚至還可能成為附加的壓力源而進一步增加居民的壓力水平。近年來,已有研究發(fā)現大氣污染會降低居民的幸福感[10-11],顆粒物污染伴隨的能見度下降和城市灰色景觀可能導致居民情緒煩躁、壓力升高,但是這些結果大多基于心理量表、訪談調查所得的幸福感數據和空氣質量監(jiān)測數據之間的關聯分析獲得[12-13],數據間存在一定的時空不匹配性,而即時的壓力水平測量可以較好地控制時空不匹配問題。

    人體的壓力反應包含心理反應和生理反應2個方面,其中心理反應可以通過易于操作的壓力測量量表獲取,而生理反應則需要通過測量心腦血管和內分泌系統的活動獲取。電生理技術的出現和應用使得獲取人體處于不同環(huán)境時的生理反應成為可能。電生理技術是指以多種形式的能量刺激生物體,測量、記錄和分析生物體發(fā)生的電現象和電特性的技術,主要包括皮膚電、肌肉電、心電圖、腦電圖、眼電圖等。電生理技術的應用對研究人員的操作要求較高,但它能排除被試主觀意識的影響,從而準確反映被試的客觀壓力水平[14]。目前這一手段主要應用于室內設計和戶外景觀設計領域。研究者們使用電生理技術,通過生理心理學實驗廣泛測量了自然和城市環(huán)境對不同人群壓力恢復及身心健康的影響[15-16]。Ulrich等[17]在20世紀末設計了一套經典的壓力恢復實驗范式,使用令人緊張的影片提升被試的壓力水平,再將被試暴露于6種不同的自然或城市景觀進行壓力恢復,結果顯示觀看自然景觀的被試相較于觀看城市景觀的被試呈現出更低的血壓和心率?;谶@一范式,眾多研究者通過自然體驗[18- 19]、圖片呈現[20]、虛擬現實[21-22]等途徑探索了不同條件下不同景觀的壓力恢復效用,然而目前鮮有研究將空氣質量作為影響壓力恢復的環(huán)境要素,大氣顆粒物污染對居民壓力恢復是否存在影響及其影響程度仍未有充足的生理心理學依據。

    為探究大氣顆粒物污染對居民壓力恢復的影響,現基于壓力恢復理論設計了一項生理心理學實驗,結合自評壓力量表、皮膚電和心電反應測量公眾觀看不同環(huán)境細顆粒物(PM2.5)濃度的實景照片進行壓力恢復時的壓力水平變化,以期為電生理技術在大氣污染健康風險管控中的應用提供實踐基礎。

    1 研究方法

    1.1 實驗流程

    為科學地測量大氣PM2.5污染對公眾壓力恢復的影響,設計了實驗流程,見圖1。首先,邀請被試填寫知情同意書和貝克抑郁自評量表及狀態(tài)-特質焦慮問卷。隨后,邀請通過抑郁和焦慮測試的被試進入一個隔聲條件良好的實驗間佩戴電生理設備并開展正式實驗。正式實驗分為放松休息、壓力誘發(fā)和壓力恢復3個階段,皮膚電和心電的測量貫穿整個實驗過程。在放松休息階段,被試坐在距離電腦顯示屏60~65 cm處聽純音樂舒緩放松3 min,獲取被試的基線壓力水平;在壓力誘發(fā)階段,為提升壓力水平,被試需要在規(guī)定時間內完成普通話測試、圖片識別和斯特魯普(Stroop)測試3項任務,并在任務結束后獲取被試的誘發(fā)壓力水平;在壓力恢復階段,被試需要連續(xù)觀看一組實景照片3 min并進行放松,從而獲取被試暴露于不同的大氣PM2.5濃度環(huán)境照片進行壓力恢復時的壓力水平變化。在完成每階段的任務后,被試均需填寫壓力自評量表。最后,通過問卷采集被試的性別、年齡等人口學信息。

    圖1 實驗流程

    1.2 實驗圖片選擇及分組

    為再現大氣PM2.5污染對能見度的影響,選用2個不同來源的大氣污染實景照片作為刺激材料,其一為AMOS(Archive of Many Outdoor Scenes)開源圖片庫[23]中的東方明珠圖片,其二為獲得授權的社交媒體上的風景照。為消除圖片拍攝時雨霧等天氣因素的影響,剔除了拍攝當天空氣濕度超過80%的圖片,且選用的所有圖片均能清晰地展現城市和天空的分界線。為所有選用的圖片分別匹配了圖片拍攝時拍攝地的PM2.5小時監(jiān)測濃度。共選用了24張大氣污染實景照片,并用Photoshop軟件將照片大小統一設置為1 200×800像素(橫屏),隨后根據ρ(PM2.5)均分為6組,分別為G10、G30、G50、G100、G160、G260,每組包含4張圖片,其中G10組壓力恢復階段刺激圖片示例見圖2。所有照片均通過E-prime 3.0軟件在電腦屏幕上呈現。6組圖片的ρ(PM2.5)平均值分別為10,30,50,100,160和260 μg/m3。隨著環(huán)境ρ(PM2.5)的升高,實景照片中的天空和城市景觀逐漸變得灰暗模糊,體現能見度的下降和城市景觀的灰色化。根據現行《環(huán)境空氣質量標準》(GB 3095—2012)以及《環(huán)境空氣質量指數(AQI)技術規(guī)定》(HJ 633—2012),這6組圖片包含優(yōu)、良、輕度污染、中度污染、重度污染和嚴重污染6個不同的大氣污染級別,其中G10、G30和G50這3組實景照片的背景為清潔空氣,G100、G160和G260這3組實景照片的背景為污染空氣。

    圖2 G10組壓力恢復階段刺激圖片示例

    1.3 實驗被試對象

    在寧夏固原共隨機招募127名被試[女性63名,男性64名;年齡:平均值(M)=37.61,標準差(SD)=9.69],均為右利手,無心理疾病。所有被試均閱讀并簽署知情同意書,并在正式實驗前接受了實驗程序的告知和培訓。所有被試被隨機分為6組,每組被試在壓力恢復階段分別觀看不同組別的實景照片,具體分組信息見表1。

    表1 被試分組信息

    1.4 實驗設備與方法

    實驗程序由E-prime 3.0軟件呈現,研究中通過壓力自評量表、皮膚電和心電圖3種手段同時測量被試在不同實驗階段的壓力水平。

    壓力自評量表包含緊張、焦慮和逃避3個指標,并采用7點量表進行衡量[24- 25]。量表的呈現和被試的按鍵評分由E-prime 3.0記錄,并在實驗結束后導出為“.csv”文件進行分析。為綜合表征壓力水平,采用自我評價的緊張、焦慮和逃避3項指標的均方根作為被試的自評壓力水平。

    相較于壓力自評量表的低時間分辨率,皮膚電和心電的變化能夠反映被試即時的壓力水平。選用皮膚電水平、心率和心率變異性指標全部竇性心搏R-R標準差(SDNN)等生理指標表征被試的客觀壓力水平。其中,皮膚電水平是在一段固定時間內被試皮膚電反應的均值,被認為和緊張、煩躁、焦慮等壓力情緒有關[26];心率在臨床研究中得到了十分廣泛的應用,被認為與心血管健康和自主神經系統活動有關,壓力水平的提升往往伴隨著心率的增加;SDNN是一項心率變異性指標,表示全部竇性心搏相鄰R波峰間期的標準差,被認為是副交感神經活動的反映,心率變異性越高,副交感神經活動越強,在休息時消除壓力相關情緒的能力也越強[27]。通過以下步驟進行生理數據的采集、處理和分析:首先使用MP150生理信號記錄分析系統(美國BIOPAC公司)和Acqknowledge 4.2.1軟件采集、記錄被試的皮膚電反應和心電圖,然后在Acqknowledge 5.0中對原始皮膚電和心電數據進行預處理,并從心電數據中提取出心率和心率變異性指標,之后分別截取3個實驗階段最后10 s的皮膚電水平、心率和SDNN的均值作為該階段的客觀壓力水平,最后將放松休息、壓力誘發(fā)和壓力恢復階段的壓力水平帶入公式(1)[28]計算得到壓力恢復比例(SRP,Stress Recovery Percentage)。此外,為探索被試壓力恢復比例的時間變化趨勢,還計算了被試在壓力恢復階段每10 s的皮膚電水平恢復比例。

    式中:SRPi——被試i的壓力恢復比例,%;SLbaseline,i——被試i在放松休息階段的壓力水平,μS;SLinduced,i——被試i在壓力誘發(fā)階段的壓力水平,μS;SLrecovery,i——被試i在壓力恢復階段的壓力水平,μS。

    2 結果與討論

    2.1 組間差異檢驗

    為檢驗6組被試的基線和誘發(fā)壓力水平是否存在顯著差異,分別對6組被試在放松休息和壓力誘發(fā)階段的自評壓力水平、皮膚電水平、心率和心率變異性開展了單因素方差分析,見圖3(a)(b)(c)(d)。結果顯示,6組被試在放松休息和壓力誘發(fā)階段的所有壓力指標值均不存在顯著的組間差異,證明了實驗分組的隨機性。

    圖3 各階段壓力水平分布

    為檢驗實驗第2階段的壓力誘發(fā)任務是否顯著提升了被試的壓力水平,對被試在放松休息和壓力誘發(fā)階段的自評壓力水平、皮膚電水平、心率和心率變異性開展了重復測量方差分析,結果顯示,被試在放松休息階段的壓力水平與壓力誘發(fā)階段的自評壓力水平(p<0.001)、皮膚電水平(p<0.001)、心率(p<0.01)和心率變異性(p<0.01)均存在顯著差異。具體而言,在完成第2階段的壓力誘發(fā)任務后,各組被試的自評壓力水平、皮膚電水平和心率均顯著提高,而心率變異性指標SDNN顯著下降。結果表明,實驗中壓力誘發(fā)階段的3個任務顯著提升了被試的壓力水平。

    2.2 大氣PM2.5污染對壓力恢復的影響

    6組被試在壓力恢復階段基于壓力自評、皮膚電水平、心率和心率變異性的壓力恢復比例見圖4(a)(b)(c)(d)。方差分析的結果顯示,6組被試的自評壓力恢復比例不存在顯著差異(p>0.1),每組被試在觀看3 min實景照片后自評壓力恢復比例的均值均處于60%~80%。但皮膚電、心率和心率變異性指標的恢復比例呈現出顯著的組間差異(p<0.05)。隨著所觀看實景照片的大氣環(huán)境ρ(PM2.5)的升高,被試的皮膚電水平、心率和心率變異性恢復比例呈現出逐漸下降的趨勢。具體而言,G10、G30和G50這3組被試的皮膚電水平、心電和心率變異性恢復比例約為40%~50%、50%~70%和60%~80%,而G100、G160和G260這3組被試的皮膚電水平、心電和心率變異性恢復比例約為20%~40%、10%~40%和30%~50%,即觀看ρ(PM2.5)低于50 μg/m3的實景照片的被試在3 min內的壓力恢復比例比觀看ρ(PM2.5)高于100 μg/m3的實景照片的被試高20%以上。

    此外,從圖4所示的基于不同指標的各濃度組壓力恢復比例中可以發(fā)現,G10、G30和G50這3組觀看清潔空氣圖片的被試的自評、皮膚電反應、心率和心率變異性恢復比例均高于G100、G160和G260這3組觀看污染空氣圖片的被試。方差分析的結果也證明了這一規(guī)律,即相較于觀看ρ(PM2.5)高于100 μg/m3的實景照片的被試,觀看ρ(PM2.5)低于50 μg/m3的實景照片的被試的自評壓力水平(F=4.50,p<0.05)、皮膚電水平(F=14.84,p<0.001)、心率(F=10.33,p<0.01)和心率變異性(F=14.02,p<0.001)的恢復比例顯著更高。

    圖4 各濃度組壓力恢復比例

    為探索大氣污染影響壓力恢復的時間特征,將壓力恢復階段的3 min均分為18段,獲得6組被試每10 s的皮膚電水平恢復比例,見圖5。由圖5可見,在3 min的壓力恢復時間內,除G50組被試的壓力恢復水平偏高外,其他各組被試的壓力恢復比例隨所觀看景觀圖片的ρ(PM2.5)的升高而逐漸降低,其中G10組被試的壓力恢復比例超過40%,而G260組被試的壓力恢復比例僅為20%左右。值得一提的是,在壓力恢復階段的前2 min,每組被試的壓力恢復比例均有明顯的上升,但當觀看實景照片的時間超過2 min后,幾乎每組被試的壓力恢復速率均呈現放緩的趨勢,甚至出現一定程度的壓力回升。結果表明,觀看景觀照片有助于人群壓力恢復,但大氣PM2.5污染阻礙了壓力恢復,且長時間暴露于相似的環(huán)境中會增加厭倦和疲勞,影響壓力恢復進程。

    圖5 皮膚電壓力恢復趨勢

    3 結論與展望

    (1)嚴重的大氣PM2.5污染將通過降低能見度和塑造灰色景觀阻礙人群的壓力恢復,被試暴露于污染空氣時的壓力恢復比例較暴露于清潔空氣時低20%以上。

    (2)基于皮膚電的逐10 s壓力恢復水平分析顯示,2 min內的清潔空氣圖片暴露能使壓力恢復至初始水平的60%左右,而暴露時間的增加可能會使被試產生疲勞和厭倦,從而導致壓力恢復比例下降。

    (3)皮膚電、心電等電生理技術能夠客觀、有效地測量壓力水平變化,豐富了開展環(huán)境健康風險評估的手段,是對自評量表測量的有力補充。通過皮膚電水平、心電、心率變異性等電生理指標準確地識別出了暴露于不同ρ(PM2.5)的實景照片對壓力恢復的差異影響,彌補了自評量表受被試主觀意識影響大的不足。

    (4)電生理技術擁有更高的時間分辨率,未來可以將其更廣泛地應用于大氣污染生理健康和心理健康影響研究中,推動環(huán)境健康風險的精細化管控,為大氣污染健康風險管控目標的制定提供科學支撐。

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