某地區(qū)PM2.5與居民呼吸系統(tǒng)疾病及惡性腫瘤死亡的時間序列研究12

袁建輝，李夢軍，付徑維，陳建平，任清泉，肖純凌

（1.井岡山大學(xué)醫(yī)學(xué)部，江西，吉安 343000；2.井岡山大學(xué)教務(wù)處，江西，吉安 343000；3.沈陽市疾病預(yù)防與控制中心，遼寧，沈陽 110034；4.遼寧省環(huán)境污染與微生態(tài)重點實驗室，遼寧，沈陽 110034）

關(guān)鍵字：呼吸系統(tǒng)疾??；惡性腫瘤；PM2.5；時間序列

隨著社會經(jīng)濟發(fā)展以及氣候變化，大氣污染問題受到廣泛的關(guān)注[1-2]。大氣污染物的種類主要可分為兩類[3]：顆粒物（PM）和氣體（O3、CO、CO2、NO、NOx、SO2），其中顆粒物（PM）是大氣中漂浮的主要的氣態(tài)或液態(tài)混合顆粒污染物，是衡量大氣是否遭受污染的重要標志[3]。國際上根據(jù)空氣動力學(xué)直徑（d）不同將可吸入型顆粒物分為粗顆粒物（PM10，d=2.5 ～10 μm），細顆粒物（PM2.5，d=0.1～2.5 μm），極細顆粒物（PM0.1，d ＜0.1 μm）[4]。

2014 年，世界衛(wèi)生組織（WTO）[3]發(fā)布的一份報告指出：全球有370 萬人過早死亡可歸因于環(huán)境空氣污染，在監(jiān)測空氣污染水平的城市地區(qū)，有超過80%的人暴露于超過世衛(wèi)組織限制的污染水平[4]。空氣污染已成為最大的影響居民健康的環(huán)境風(fēng)險因素[5]。近年來關(guān)于環(huán)境污染物對健康的影響的研究越來越多，很多環(huán)境流行病學(xué)研究表明大氣污染物PM2.5的短期暴露與呼吸系統(tǒng)疾病、惡性腫瘤、心血管疾病、免疫系統(tǒng)疾病、內(nèi)分泌系統(tǒng)疾病、生殖系統(tǒng)疾病、過早死亡等急性發(fā)作以及致死密切相關(guān)[6-11]。在呼吸系統(tǒng)疾病和惡性腫瘤的發(fā)生發(fā)展上，治療重要，更重要的是以預(yù)防為主，而對顆粒物和兩者的負性關(guān)聯(lián)研究不斷得到闡釋，因此要從根本上減少居民呼吸系統(tǒng)疾病和惡性腫瘤，對環(huán)境空氣質(zhì)量研究具有重要意義[12-16]。

值得留意的是不同地區(qū)以及不同年份的研究常常引起爭議。例如，Kan 等人[17]發(fā)現(xiàn)上海市PM2.5與居民日死亡率之間存在顯著的相關(guān)性；而Venners 等人[18]則發(fā)現(xiàn)重慶市PM2.5對居民日死亡率的影響無統(tǒng)計學(xué)意義；李慧婷等[19]采用空間分析法對某地區(qū)2009-2012 年疾病統(tǒng)計數(shù)據(jù)和PM2.5濃度相關(guān)性進行統(tǒng)計分析，結(jié)果表明PM2.5濃度的季節(jié)變動與人群的空間分布保持一致，與呼吸系統(tǒng)疾病呈現(xiàn)出顯著正相關(guān)；劉昌景等[20]采用Meta 分析法分別對PM2.5、PM10、NO2、SO2和O3與人群呼吸系統(tǒng)疾病急性死亡關(guān)系的定量研究進行分析，結(jié)果顯示，我國PM2.5、PM10、NO2和SO2濃度的上升均會導(dǎo)致人群呼吸系統(tǒng)疾病急性死亡的增加。

考慮到不同地區(qū)顆粒物濃度、種類、大小等理化性質(zhì)具有不同差異，故選取某地區(qū)2016 ～2018年相關(guān)數(shù)據(jù)展開分析，擬研究PM2.5水平與居民呼吸系統(tǒng)疾病和惡性腫瘤日死亡的關(guān)系，為該市居住人群的健康防護以及空氣污染管理提供一定的科學(xué)理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 資料來源

2016 ～2018 年呼吸系統(tǒng)疾?。↗00-J99）及惡性腫瘤（C00-C97）日死亡個案資料涵蓋該地級市五個城區(qū)（A 區(qū)、B 區(qū)、C 區(qū)、D 區(qū)、E 區(qū)），數(shù)據(jù)由該地級市疾病預(yù)防控制中心提供；大氣污染物指標包括日均SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3濃度，數(shù)據(jù)由該地級市環(huán)保局提供；氣象指標包括日均溫（℃）、日均相對濕度（%）、氣壓（kPa）、風(fēng)速（m/s），數(shù)據(jù)由該市氣象局提供。

1.2 研究方法

1.2.1 描述性分析

利用SPSS 22.0 軟件對該地級市居民呼吸系統(tǒng)疾病及惡性腫瘤死亡情況、氣象因素及大氣污染物資料進行描述性統(tǒng)計分析，檢驗水準α=0.05。

1.2.2 時間序列分析

居民每日死亡人數(shù)相對于整個人群是小概率事件，其統(tǒng)計學(xué)分布近似半泊松（Quasi-Poisson）分布。利用 R3.6.0 軟件建立2016 ～2018 年該市PM2.5和居民呼吸系統(tǒng)疾病及惡性腫瘤死亡水平的半泊松回歸分布的廣義相加模型（GAM），分析指標為PM2.5濃度每增加10 μg/m3，相應(yīng)疾病死亡增加的風(fēng)險（即超額危險度，ER）。

考慮全年的滯后模型可能會低估PM2.5與呼吸系統(tǒng)疾病的關(guān)聯(lián)性，采用分季節(jié)分析PM2.5在寒季（11 月～4 月）與暖季（5 月～10 月）對呼吸系統(tǒng)疾病及惡性腫瘤死亡的影響。

2 結(jié)果

2.1 一般情況

2016 ～2018 年該地級市居民呼吸系統(tǒng)疾病死亡的總?cè)藬?shù)為9628 人，其中≥65 歲者8633 人（占89.67%）；惡性腫瘤死亡總?cè)藬?shù)25382 人，其中≥65歲者16074 人（占63.33%）。結(jié)果見表1。

表1 2016 ～2018 某市呼吸系統(tǒng)疾病、惡性腫瘤死亡情況Table1 Mortality of respiratory diseases and malignant tumors in a city from 2016 to 2018

同期該市五個城區(qū)大氣污染物SO2、NO2、PM10、PM2.5和O3日均濃度依次為（57±45）μg/m3、（40±15）μg/m3、（86±48）μg/m3、（49±33）μg/m3和（96±48）μg/m3，參考《環(huán)境空氣質(zhì)量標準》GB3095—2012 發(fā)現(xiàn)O3和NO2日均濃度符合我國污染物濃度限值的一級標準（O3：100 μg/m3，NO2：80 μg/m3），但SO2，PM2.5和PM10日均濃度則超出了污染物濃度限值標準（SO2：50 μg/m3，PM2.5：35 μg/m3，PM10：50 μg/m3）。2016 ～2018 年逐日PM2.5均值中，共有631 d 超出一級限值標準，占三年總天數(shù)的57.6%。日均溫和相對濕度分別為9.4 ℃（范圍值：-22.3 ℃～32.6 ℃）和59.8%（范圍值：13.6%～97.8%）。死因監(jiān)測結(jié)果顯示，居民呼吸系統(tǒng)疾病和惡性腫瘤死亡日均值分別為（9±4）人和（23±5）人。從季節(jié)分層看，寒季呼吸系統(tǒng)疾病死亡人數(shù)較暖季多，而惡性腫瘤死亡人數(shù)與暖季相比幾乎沒有差異。研究結(jié)果詳見表2。

表2 2016 ～2018 年某地區(qū)居民呼吸系統(tǒng)疾病、惡性腫瘤日死亡人數(shù)、大氣污染物日均濃度和氣象條件在全年及不同季節(jié)顯示情況Table 2 Daily death toll of respiratory diseases and malignant tumors,daily average concentration of air pollutants and meteorological conditions of residents in a certain area in 2016 ～2018

許麗忠等[21]人對2016 ～2017 年336 個城市之間PM2.5時空分布差異進行分析，結(jié)果表明2016 年、2017 年全國336 個城市年均濃度＜15 μg/m3的城市個數(shù)分別為3 個，9 個；變異系數(shù)分別為0.39，0.37，表明中國城市間PM 2.5 在地區(qū)分布，時間分布都存在顯著差異。結(jié)果見圖1。

圖1 2016 ～2017 年全國336 個城市PM2.5 平均濃度(a)及各城市平均濃度的變化(b)Fig.1 The average concentration of PM2.5 in 336 cities across the country from 2016 to 2017(a)and the change in the average concentration of each city(b)

2.2 時間序列分析

表3 顯示的是PM2.5滯后0 ～7 d 對人類的呼吸系統(tǒng)疾病、惡性腫瘤死亡率的影響。圖中可見PM2.5對呼吸系統(tǒng)疾病死亡率的影響表現(xiàn)為PM2.5每增加10 μg/m3，呼吸系統(tǒng)疾病死亡率在滯后0 ～7 d 分別增高0.445%（95%CI：0.013%～0.877%）、0.582%（95%CI：-0.01% ～1.175%）、0.479%（95%CI：0.002% ～0.956%）、0.465%（95%CI：-0.104% ～1.034%）、0.13%（95%CI：-0.012% ～0.272%）、0.699%（95%CI：0.121% ～1.277%）、0.152%（95%CI：-0.016% ～0.32%）、0.269%（95%CI：-0.061%～0.599%），期間在滯后5 d（Lag5）時的效應(yīng)最強，且有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05）；PM2.5對人體惡性腫瘤死亡率的影響表現(xiàn)為PM2.5每增加10 μg/m3，惡性腫瘤死亡率在滯后0～7 d 分別 增 高 0.294% （ 95%CI ： -0.074% ～0.662%）、0.282%（95%CI：0.018%～0.546%）、0.362%（95%CI：0.019% ～0.705%）、0.443%（95%CI：0.013%～0.873%）、0.512%（95%CI：-0.028% ～1.052%）、0.302%（95%CI：0.082% ～0.522%）、0.44%（95%CI：-0.014% ～0.894%）、0.444%（95%CI：-0.132%～1.02%）期間滯后3 天（Lag5）時的效應(yīng)最強，即PM2.5每增加10 μg/m3，惡性腫瘤死亡率則增高0.443%（95%CI：0.013%～0.873%），且具有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05）。

表3 PM2.5 滯后0～7 d 對呼吸系統(tǒng)疾病、惡性腫瘤死亡率的影響Table 3 Effect of PM2.5 lag of 0 ～7 days on mortality of respiratory diseases and malignant tumors

表4 顯示結(jié)果的是PM2.5在寒季（11 ～4 月）滯后0 ～7 d 對人類呼吸系統(tǒng)疾病、惡性腫瘤死亡率的影響。圖中可見PM2.5在寒季對呼吸系統(tǒng)疾病死亡率的影響表現(xiàn)為PM2.5每增加10 μg/m3，呼吸系統(tǒng)疾病死亡率在滯后0～7 天分別增高0.48%（95%CI：0.07%～0.89%）、0.682%（95%CI：0.172%～1.192%）、0.41%（95%CI：0.033%～0.787%）、0.647%（95%CI：0.037%～1.257%）、0.53%（95%CI：0.188%～0.872%）、0.9%（95%CI：0.4%～1.4%）、0.952%（95%CI：0.269%～1.635%）、0.589%（95%CI：0.059%～1.119%），期間以滯后6 d（Lag6）時的效應(yīng)最強，且有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05）；PM2.5在寒季對惡性腫瘤死亡率的影響表現(xiàn)為PM2.5每增加10 μg/m3，惡性腫瘤死亡率在滯后0～7 d 分別增高0.37%（95%CI：0.06%～0.68%）、0.819%（95%CI：0.177%～1.461%）、0.62%（95%CI：0.187%～1.053%）、0.543%（95%CI：0.1%～0.986%）、0.44%（95%CI：-0.1%～0.98%）、0.52%（95%CI：0.1%～0.94%）、0.64%（95%CI：0.08%～1.2%）、0.544%（95%CI：-0.132%～1.22%），期間以滯后1 d（Lag1）時的效應(yīng)最強，且有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05）。

表4 PM2.5 在寒季（11 ～4 月）滯后0 ～7 d 對呼吸系統(tǒng)疾病、惡性腫瘤死亡率的影響Table 4 Effect of PM2.5 lag of 0 ～7 days in cold season(November April)on mortality of respiratory diseases and malignant tumors

3 分析與討論

人類健康與環(huán)境空氣質(zhì)量密切相關(guān)[22]。以往國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于空氣污染對居民健康的研究主要采取灰色關(guān)聯(lián)，定組追蹤等長期效應(yīng)的研究方法進行探討[23]，本研究采取時間序列分析方法評估了某地級市2016 ～2018 年大氣污染物PM2.5與呼吸系統(tǒng)疾病及惡性腫瘤死亡風(fēng)險的定量關(guān)系，并進行了分季節(jié)的探討。研究結(jié)果顯示，該地級市寒季（11 月～4 月）呼吸系統(tǒng)疾病日均死亡人數(shù)相對較高，此結(jié)論與GUO 等人[16]早期在沈陽的研究結(jié)果較為類似，研究結(jié)果還顯示，相較于全季，寒季時期呼吸系統(tǒng)疾病死亡率與PM2.5關(guān)聯(lián)性更強，在以往的學(xué)者研究中，也有類似研究結(jié)果表明寒冷季節(jié)大氣污染物對呼吸系統(tǒng)疾病的發(fā)生發(fā)展以及死亡的影響較顯著[24-26]。此外，我們研究發(fā)現(xiàn)大氣污染物SO2、NO2、 PM10和PM2.5在一年當(dāng)中的寒季（11 月～4月）的平均分布濃度均高于暖季（5 月～10 月），推測這種現(xiàn)象可能與該地區(qū)寒季采用燃煤取暖，從而產(chǎn)生氮氧化物、顆粒物、硫化物等有關(guān)，該地區(qū)氣溫干冷，這些污染物在低溫條件下更難以及時消散。

以往對PM2.5與呼吸系統(tǒng)疾病的健康效應(yīng)報道多集中在門診之間的關(guān)系，并且對惡性腫瘤的關(guān)聯(lián)性研究相對較少。本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)PM2.5分別在Lag5、Lag3 與呼吸系統(tǒng)疾病及惡性腫瘤死亡呈顯著負相關(guān)；寒季時期，PM2.5分別在Lag6、Lag1 呈顯著負相關(guān)。這些差異可能顯示PM2.5與惡性腫瘤的發(fā)生發(fā)展要更表現(xiàn)出急性效應(yīng)，類似結(jié)局國內(nèi)外也有相關(guān)報道，例如，Karakatsani 等人[27]在歐洲地區(qū)采用多中心面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)PM2.5與呼吸系統(tǒng)疾病日門診量之間沒有顯著性，Wang 等人[28]就上海地區(qū)PM2.5與暖期和寒季呼吸系統(tǒng)疾病門診就診的關(guān)系發(fā)現(xiàn)PM2.5在寒季和呼吸道疾病門診就診呈正相關(guān)，在暖季時期呈負相關(guān)。出現(xiàn)這些結(jié)局可能與當(dāng)?shù)乜諝馕廴绢愋?、地理特征、人群敏感性及疾病病程等多種因素有關(guān)，所以PM2.5是否直接促進疾病的發(fā)生發(fā)展以及死亡的影響還需要進一步研究。

與他人同類研究一樣，本研究也存在不足：我們使用的污染物水平在功能分區(qū)上的合理性并不能完全體現(xiàn)個體暴露情況的真實性及差異性；其次研究方法本質(zhì)上是屬于生態(tài)學(xué)研究，無法避免生態(tài)學(xué)謬誤；更為值得注意的是本次研究由于數(shù)據(jù)源信息受限不足以對大氣污染物和居民健康效應(yīng)開展敏感性分析；此外PM2.5濃度不僅僅取決于地理位置，氣象情況，還與當(dāng)?shù)亓鲃尤丝?，工廠密度，綠化覆蓋率等多種指標密切相關(guān)。相對于既往研究，本研究基于半泊松回歸的廣義相加滯后模型的時間序列分析方法積極探索了PM2.5與呼吸系統(tǒng)疾病及惡性腫瘤死亡之間的效應(yīng)關(guān)系，嚴格控制混雜因素并采取了最為穩(wěn)健的自由度模型，理論上科學(xué)評估了某地區(qū)2016 ～2018 年大氣PM2.5與呼吸系統(tǒng)疾病及惡性腫瘤最佳急性時間效應(yīng)。

總之，該地級市PM2.5與呼吸系統(tǒng)疾病及惡性腫瘤死亡之間存在一定關(guān)聯(lián)，大氣PM2.5暴露對寒季呼吸系統(tǒng)疾病和惡性腫瘤死亡的風(fēng)險有較強的影響，大氣PM2.5的治理應(yīng)當(dāng)引起當(dāng)?shù)卣母叨戎匾暋?/p>