王敏珍,鄭 山,王式功,尹 嶺,黎檀實(shí),何史林(.蘭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院,甘肅 蘭州 730000；2.蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院,甘肅 蘭州 730000；3.成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院,四川 成都 60225；.中國(guó)人民解放軍總醫(yī)院,北京 00853)

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氣溫與濕度的交互作用對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的影響

王敏珍1*,鄭 山1,王式功2,3,尹 嶺4,黎檀實(shí)4,何史林4(1.蘭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院,甘肅 蘭州 730000；2.蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院,甘肅 蘭州 730000；3.成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院,四川 成都 610225；4.中國(guó)人民解放軍總醫(yī)院,北京 100853)

摘要：為評(píng)價(jià)平均氣溫、相對(duì)濕度及其交互作用對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)的影響,采用廣義相加模型(GAM),在控制了時(shí)間長(zhǎng)期趨勢(shì)、“星期幾效應(yīng)”、節(jié)假日效應(yīng)、空氣污染等因素的影響后,分析2009～2011年北京市平均氣溫、相對(duì)濕度及其交互作用對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)影響的暴露反應(yīng)關(guān)系.結(jié)果顯示,平均氣溫與呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)呈現(xiàn)近似U型的非線性關(guān)系,其作用臨界點(diǎn)為12℃,當(dāng)平均氣溫低于12℃時(shí),氣溫每升高1℃,呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)減少2.26％(95％CI -2.43, -2.09);當(dāng)氣溫高于12℃時(shí),氣溫每升高1℃,呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)增加0.92％(95％CI 0.72, 1.11).相對(duì)濕度與呼吸系統(tǒng)疾病的效應(yīng)也呈現(xiàn)U型的分布特征,作用閾值為51％,當(dāng)相對(duì)濕度≤51％時(shí),相對(duì)濕度每增加10％,呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)減少3.43％(95％CI -3.47％, -3.38％);當(dāng)相對(duì)濕度>51％時(shí),其每增加10％呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)增加1.80％(95％CI 1.76％,1.85％).平均氣溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的影響受相對(duì)濕度水平的調(diào)節(jié).在低溫環(huán)境下,相對(duì)濕度越小,氣溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的影響越顯著,氣溫每升高1℃,呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)減少2.71％(95％CI -2.88, -2.53);;而高溫環(huán)境下,當(dāng)相對(duì)濕度較大時(shí)氣溫健康效應(yīng)較強(qiáng),即氣溫每升高1℃,呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)增加1.37％(95％CI 1.13, 1.61).

關(guān)鍵詞：氣溫；相對(duì)濕度；交互作用；呼吸系統(tǒng)；時(shí)間序列

* 責(zé)任作者, 講師, wangmzh@lzu.edu.cn

近年來(lái)在全球氣候異常變化、極端天氣氣候事件明顯增多的大背景下,天氣氣候因素的異常變化對(duì)人類健康的影響已經(jīng)受到越來(lái)越多的關(guān)注.大量研究表明,氣溫是影響呼吸系統(tǒng)疾病最重要的因素之一,且氣溫和人群死亡或者發(fā)病的關(guān)系呈現(xiàn)J型或U型分布特征,在溫度相對(duì)適宜的情況下死亡或者發(fā)病最少,但是隨著溫度的升高或者降低死亡人數(shù)呈上升趨勢(shì)[1-2].除氣溫健康效應(yīng)外,環(huán)境中的濕度對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的發(fā)生和發(fā)展也發(fā)揮著重要的作用,當(dāng)人體暴露于極端濕度環(huán)境下同樣也會(huì)增加呼吸系統(tǒng)疾病的死亡風(fēng)險(xiǎn)[3-4].目前針對(duì)相對(duì)濕度與呼吸系統(tǒng)疾病的研究相對(duì)較少,且有限的研究結(jié)果缺乏一致性[2,5].濕度與氣溫存在一種特有的關(guān)系,即當(dāng)氣溫較高或者偏低時(shí),濕度變化可以對(duì)人體的溫?zé)岣挟a(chǎn)生一定的調(diào)節(jié)作用[6].另有研究顯示,在分析氣候變化對(duì)人群死亡率影響的研究中,如果忽略濕度的作用,會(huì)明顯低估氣候變化的健康效應(yīng)[3].由此提示濕度和氣溫對(duì)人群健康的影響應(yīng)該存在一定的協(xié)同作用,但是兩者協(xié)同作用的研究相對(duì)有限.本團(tuán)隊(duì)前期對(duì)氣溫與相對(duì)濕度的交互作用與呼吸系統(tǒng)中常見疾病的關(guān)系進(jìn)行了初步分析,但是對(duì)于相對(duì)濕度的健康效應(yīng)以及其與氣溫交互作用對(duì)不同人群的影響差異并未進(jìn)行深入分析[7].本研究擬采用近年國(guó)際上通用的危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)方法——基于時(shí)間序列的廣義相加模型(GAM),以急診數(shù)據(jù)為暴露效應(yīng)指標(biāo),定量評(píng)價(jià)平均氣溫、相對(duì)濕度及其交互作用對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病日急診就診人數(shù)之間的關(guān)系,同時(shí)針對(duì)不同的人群屬性給予分層分析,為今后開展醫(yī)療氣象預(yù)報(bào)及呼吸系統(tǒng)疾病的防治提供科學(xué)依據(jù).

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1.1 疾病資料采用整群抽樣方法 抽取2009 年1月1日-2011年12月31日北京市三家三級(jí)甲等綜合醫(yī)院逐日急診科病例資料.根據(jù)國(guó)際疾病分類標(biāo)準(zhǔn)第10版(ICD-10),對(duì)病例資料進(jìn)行分類整理,本文以呼吸系統(tǒng)疾病(ICD-10編碼: J00-J99)為研究對(duì)象,病例資料共計(jì)246,872例.收集急診病例信息主要包括患者性別、年齡、家庭住址、疾病診斷、就診科室、就診日期、就診ID號(hào)等信息.

1.1.2 氣象觀測(cè)資料來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)中的中國(guó)地面氣象資料北京市2009 年1月1日～2011年12月31日的日均氣象資料,包括日均氣溫(℃)、相對(duì)濕度(％)、平均氣壓(hPa)、平均風(fēng)速(m/s)等.

1.1.3 大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)資料2009年1月1日～2011 年12月31日北京市大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)資料來(lái)源于北京市環(huán)保公眾網(wǎng)(http://www.bjee.org.cn/cn/index.php),環(huán)境監(jiān)測(cè)資料收集信息包括城區(qū)各監(jiān)測(cè)站點(diǎn)逐日的PM10、SO2、NO2平均濃度.采用線性內(nèi)插法對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)從而得到完整的日污染物濃度.

1.2 統(tǒng)計(jì)分析

采用SPSS19.0、EXCEL2013和R3.1.3進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述,以“mgcv”軟件包進(jìn)行模型構(gòu)建和定量分析.采用廣義相加模型(GAM)探討平均氣溫、相對(duì)濕度對(duì)人群呼吸系統(tǒng)疾病的影響.相對(duì)于總?cè)丝诙?作為時(shí)間序列數(shù)據(jù)的逐日急診就診小概率事件,其實(shí)際分布一般可認(rèn)為接近Poisson分布,因此,本文選擇擬合Poisson回歸的GAM模型.首先建立核心模型,即以呼吸系統(tǒng)疾病日急診就診人數(shù)為響應(yīng)變量,控制時(shí)間的長(zhǎng)期趨勢(shì)、短期波動(dòng)、星期幾效應(yīng)、節(jié)假日效應(yīng)、流感效應(yīng)、PM10、SO2、NO2的影響,基本模型為:

式中:Yt為第t日的急診就診人數(shù);E(Yt)為第t日急診就診人數(shù)的期望值;s為自然立方樣條函數(shù);time為時(shí)間序列變量;DOW為星期啞變量;holiday為節(jié)假日效應(yīng)啞變量;influence為流感效應(yīng)啞變量;PM10為顆粒污染物;SO2為二氧化硫;NO2為二氧化氮;pressure為平均氣壓;wind為平均風(fēng)速;α為殘差.根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)和AIC值確定參數(shù)自由度,time自由度為7/a,PM10、SO2、NO2、pressure、wind自由度為3.在核心模型的基礎(chǔ)上,為定量分析氣溫的影響,進(jìn)一步采用一般線性閾值模型,即假定在超過最適宜氣溫后死亡風(fēng)險(xiǎn)以線性方式增加,分別計(jì)算在低溫和高溫環(huán)境下氣溫每增加1℃呼吸系統(tǒng)疾病就診人數(shù)的超額增加率(ER％)及其95％可信區(qū)間(95％CI)[8-10].

平均氣溫與相對(duì)濕度的交互作用分析包括3部分.首先,建立不分層模型(nonstratification model),探討平均氣溫和相對(duì)濕度的交互作用對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病影響,根據(jù)模型計(jì)算的Z值和P值檢驗(yàn)交互作用的有效性,檢驗(yàn)效力為P<0.05.如果交互作用存在,建立非參數(shù)二元響應(yīng)模型(nonparametric bivariate response model),擬合平均氣溫與相對(duì)濕度交互作用對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病影響的三維立體圖,描述平均氣溫和相對(duì)濕度對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病作用的空間分布特征.第三,建立相對(duì)濕度分層模型從而探討在不同相對(duì)濕度分層條件下,平均氣溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的影響是否有所不同.根據(jù)上述結(jié)果中計(jì)算出的相對(duì)濕度閾值構(gòu)建相對(duì)濕度的二分類變量,即小于等于閾值humidityk為0,當(dāng)大于閾值humidityk為1.最后,將平均氣溫和相對(duì)濕度的乘積項(xiàng)引入模型,其中平均氣溫為連續(xù)變量,相對(duì)濕度為二分類變量,從而評(píng)價(jià)平均氣溫與相對(duì)濕度的交互作用[11-13].

1.3 質(zhì)量控制

急診病例資料均按照全國(guó)三級(jí)甲等醫(yī)院標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行規(guī)范化管理和檢查,專人負(fù)責(zé)病歷信息錄入及管理,并剔除病例信息不全,診斷不清的病例.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),并有專人負(fù)責(zé)檢查、判別及管理.本研究所用數(shù)據(jù)均通過數(shù)據(jù)管理軟件進(jìn)行匯總計(jì)算,對(duì)數(shù)據(jù)的分析、統(tǒng)計(jì)、管理進(jìn)行嚴(yán)格質(zhì)控.

2 結(jié)果

2.1 一般情況

表1　2009～2011年北京市主要?dú)庀笠?、空氣污染及呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)的一般情況Table 1 Summary statistics of weather conditions, air pollution concentrations, and ER visits for respiratory diseases in Beijing, China, 2009～2011.

2009～2011年北京市呼吸系統(tǒng)日均急診就診人數(shù)為225.5人次,其中男性125.7人次,女性99.7人次,<65歲為210.1人次,≥65歲15.3人次.該期間北京市平均氣溫為13.1℃,平均相對(duì)濕度為50.4％,具體各變量的頻數(shù)分布特征見表1.

2.2 平均氣溫、相對(duì)濕度與呼吸系統(tǒng)疾病的暴露反應(yīng)關(guān)系

在控制了時(shí)間趨勢(shì)、星期幾效應(yīng)、節(jié)假日效應(yīng)、流感效應(yīng)和空氣污染效應(yīng)的影響,圖1所示為平均氣溫、相對(duì)濕度與呼吸系統(tǒng)疾病日急診就診人數(shù)的暴露反應(yīng)關(guān)系.由圖1可見,平均氣溫和相對(duì)濕度與呼吸系統(tǒng)疾病的關(guān)系均呈現(xiàn)近似“U”型分布的特征(最適溫度為12℃,最適相對(duì)濕度為51％),即低于相應(yīng)閾值,呼吸系統(tǒng)疾病日急診就診人數(shù)隨著平均氣溫的降低,或者相對(duì)濕度降低,呈現(xiàn)上升趨勢(shì);而高于相應(yīng)閾值,呼吸系統(tǒng)疾病日急診就診人數(shù)與平均氣溫和相對(duì)濕度均呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系.

圖1　2009～2011年北京市平均氣溫、相對(duì)濕度與呼吸　系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)的暴露反應(yīng)關(guān)系Fig.1 The associations between mean temperature, relative humidity, and respiratory disease in Beijing, China, 2009～2011

2.3 平均氣溫、相對(duì)濕度與呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)的定量關(guān)系

以最適溫度和最適相對(duì)濕度為界,將氣溫和相對(duì)濕度分別劃分為2類:熱期(>12℃)和冷期(≤12℃),低濕(≤51％)和高濕(>51％),應(yīng)用一般線性模型分別擬合不同氣溫、相對(duì)濕度與呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)的定量關(guān)系,如表2所示當(dāng)平均氣溫≤12℃時(shí),當(dāng)天(lag0)平均氣溫每增加1℃對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病日急診就診人數(shù)的影響最為顯著,ER％為-2.26％(95％CI -2.43％, -2.09％);當(dāng)平均氣溫>12℃時(shí),滯后01d(lag01)的平均氣溫每增加1℃造成呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)影響顯著,ER％為0.95％(95％CI 0.75％, 1.16％).女性對(duì)低溫和高溫的敏感性大于男性;≥65歲人群對(duì)冷效應(yīng)較為敏感.

表2　2009～2011年北京市日平均氣溫每增加1℃或者相對(duì)濕度每增加10％呼吸系統(tǒng)疾病日急診就診人數(shù)增加百分比(ER％)及95％可信區(qū)間(95％CI)Table 2 Percent change (％) in daily ER visits for respiratory morbidity per 1℃ increase in temperatureor per 10％ increase in relative humidity in Beijing, China, 2009～2011.

當(dāng)相對(duì)濕度≤51％時(shí),滯后01d(lag01)相對(duì)濕度每增加10％,呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)超額增加率ER％為-3.43％(95％CI -3.47％, -3.38％);當(dāng)相對(duì)濕度>51％時(shí),滯后02d(lag02)相對(duì)濕度效應(yīng)較強(qiáng),其每增加10％呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)超額增加1.80％(95％CI 1.76％, 1.85％).女性對(duì)相對(duì)濕度的敏感性大于男性.低濕對(duì)≥65歲人群的影響較大,而高濕對(duì)<65歲人群效應(yīng)較顯著.

2.4 平均氣溫與相對(duì)濕度的交互作用對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的影響

首先,采用不分層模型,檢驗(yàn)平均氣溫和相對(duì)濕度對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的作用是否存在交互作用結(jié)果顯示兩者存在交互作用,P<0.05.隨后,采用非參數(shù)二元響應(yīng)模型構(gòu)建平均氣溫與相對(duì)濕度對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病作用的空間分布,如圖2所示.以全人群為例,平均氣溫越低,相對(duì)濕度越小,呼吸系統(tǒng)疾病的日急診就診人數(shù)越多,即低濕干燥環(huán)境對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的影響最為顯著.其次,高溫高濕環(huán)境下,呼吸系統(tǒng)疾病的日急診就診人數(shù)也存在一個(gè)小高峰.

圖2　2009～2011年北京市日平均氣溫、相對(duì)濕度與呼吸系統(tǒng)疾病日急診人數(shù)關(guān)系的平滑曲面Fig.2 Bivariate response surface of mean temperature and humidity on daily ER visits for respiratory disease in Beijing, China, 2009～2011

2.5 不同相對(duì)濕度水平下平均氣溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)的影響

按照相對(duì)濕度的作用閾值(51％)將其劃分為二層,分析不同相對(duì)濕度水平下,平均氣溫的冷效應(yīng)和熱效應(yīng)對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的定量關(guān)系,見表3.在低溫時(shí),不同相對(duì)濕度水平下,平均氣溫的效應(yīng)有所差異,其中當(dāng)相對(duì)濕度≤51％,平均氣溫的效應(yīng)較強(qiáng),當(dāng)平均氣溫每增加1℃,呼吸系統(tǒng)疾病日急診就診人數(shù)全人群減少2.71％、男性2.24％、女性3.27％、<65歲2.74％、≥65歲2.16％.在高溫時(shí),當(dāng)相對(duì)濕度>51％,平均氣溫的效應(yīng)較強(qiáng).當(dāng)平均氣溫每增加1℃,呼吸系統(tǒng)疾病日急診就診人數(shù)全人群增加1.37％、男性1.00％、女1.85％、<65歲1.39％、≥65歲1.10％.

表3　2009～2011年北京市不同相對(duì)濕度水平下日平均氣溫每增加1℃呼吸系統(tǒng)疾病日急診就診人數(shù)增加百分比(ER％)及95％可信區(qū)間(95％CI)Table 3 Percent change (％) in daily ER visits for respiratory morbidity per 1°C increase in temperature by humidity level in Beijing, China, 2009～2011

3 討論

本研究顯示,平均氣溫與呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)呈現(xiàn)近似U型分布的非線性關(guān)系,作用閾值為12℃.當(dāng)平均氣溫≤12℃,平均氣溫(lag0)每增加1℃,呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)超額增加率(ER％)為-2.26％(95％CI -2.43％, -2.09％).當(dāng)平均氣溫>12℃時(shí), lag01平均氣溫每增加1℃造成呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)的ER％為0.95％(95％CI 0.75％, 1.16％).本文研究結(jié)果與前期相關(guān)報(bào)道一致[14-16],但作用閾值可能因地區(qū)差異所不同[17-19].西班牙一項(xiàng)病例交叉研究報(bào)道,低溫對(duì)人群死亡的影響明顯大于高溫效應(yīng),OR值為3.40(95％CI:2.95,3.93)[20]. M?kinen等[21]報(bào)道,低溫對(duì)呼吸系統(tǒng)的影響較明顯,當(dāng)氣溫每降低1℃時(shí),上呼吸道感染、感冒、咽炎、下呼吸道感染的相對(duì)危險(xiǎn)分別增加4.3％、2.1％、2.8％、2.1％.盡管低溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的影響較顯著,但是高溫的效應(yīng)同樣不容忽視.一項(xiàng)在歐洲12個(gè)城市開展的關(guān)于高溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病影響的研究顯示,當(dāng)溫度超過閾值1℃,呼吸系統(tǒng)疾病的入院率增加4.5％,而在75歲以上人群中增加3.1％[22].總體而言,低溫和高溫均增加呼吸系統(tǒng)疾病急診就診風(fēng)險(xiǎn),但低溫效應(yīng)更加顯著.氣溫對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病影響的潛在機(jī)制可能是,一方面低溫環(huán)境下增加了炎癥細(xì)胞的數(shù)量,誘發(fā)支氣管痙攣[23].另一方面低溫或者高溫環(huán)境為呼吸系統(tǒng)疾病相關(guān)的細(xì)菌和病毒提供了適宜的傳播和存活環(huán)境[24-25].

與相對(duì)濕度而言,本研究發(fā)現(xiàn)相對(duì)濕度對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的作用也呈現(xiàn)近似U型的非線性關(guān)系,作用閾值為51％,當(dāng)相對(duì)濕度≤51％,lag01天相對(duì)濕度每增加10％,呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)ER％為-3.43％(95％CI -3.47％, -3.38％).當(dāng)相對(duì)濕度>51％時(shí),lag02相對(duì)濕度每增加10％,呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)超額增加1.80％(95％CI 1.76％,1.85％).相關(guān)研究發(fā)現(xiàn),濕度與人群死亡或者上呼吸道感染等呼吸系統(tǒng)疾病呈現(xiàn)U型的非線性關(guān)系,其中以低濕的效應(yīng)更加顯著[3,21].病毒感染是呼吸系統(tǒng)疾病發(fā)生的重要原因,目前研究認(rèn)為濕度與流感病毒的生存和傳播能力具有一定的相關(guān)性,且以低濕效應(yīng)為主[26-27].同時(shí),研究顯示當(dāng)人體吸入低濕的空氣會(huì)引起呼吸道粘膜變得干燥、上皮細(xì)胞損傷以及呼吸道纖毛的運(yùn)動(dòng)受到抑制,從而增加人體的易感性[28-29].除此之外,也有研究表明濕度與呼吸系統(tǒng)疾病的發(fā)生并沒有相關(guān)性[2,30],這可能與研究的區(qū)域或者選擇的資料類型不同有關(guān),需要進(jìn)一步開展相關(guān)研究.

相對(duì)濕度與平均氣溫均對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的發(fā)生均具有一定影響,但是本文通過進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),相對(duì)濕度對(duì)氣溫與呼吸系統(tǒng)疾病的作用存在一定的調(diào)節(jié)作用.在平均氣溫≤12℃時(shí),低溫干燥和低溫高濕環(huán)境均增加呼吸系統(tǒng)疾病的風(fēng)險(xiǎn),但前者更加顯著;而當(dāng)平均氣溫>12℃,高溫高濕環(huán)境對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病影響大于高溫干燥環(huán)境.相關(guān)研究提示低溫干燥的環(huán)境可以增加流感和肺炎的死亡率[31].Xiao等[32]報(bào)道低溫、干燥、靜風(fēng)以及高氣壓是引起H1N1流感爆發(fā)的重要環(huán)境條件.另有研究顯示當(dāng)環(huán)境溫度為5℃,濕度為20％時(shí),流感病毒的傳播能力最強(qiáng)[33],說明低溫干燥環(huán)境對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的重要影響.此外,除低溫干燥環(huán)境外,本研究還提示低溫高濕、高溫干燥以及高溫高濕環(huán)境均可增加呼吸系統(tǒng)疾病風(fēng)險(xiǎn),只是健康效應(yīng)相對(duì)較小.主要考慮,呼吸系統(tǒng)疾病的致病微生物是多樣的,不同病毒對(duì)環(huán)境的適應(yīng)力也有所差異,例如呼吸道合胞病毒(RSV)適宜于寒冷的氣候,而副流感病毒3(PIV-3)與高溫環(huán)境有關(guān),流感病毒A(IV-A)則與低溫和干燥環(huán)境均相關(guān)[34].其次,呼吸系統(tǒng)疾病的主要傳播方式包括飛沫傳播和直接接觸傳播,而研究發(fā)現(xiàn)低溫干燥環(huán)境為呼吸道飛沫傳播的疾病提供了適宜條件,而高溫高濕環(huán)境則抑制了飛沫傳播的方式,主要為病毒在呼吸道的沉降提供了便利條件,從而此環(huán)境下的傳播方式主要是近距離直接接觸[35].傳播方式的不同也造成呼吸系統(tǒng)疾病在不同環(huán)境中發(fā)生的差異性.總之,氣溫和濕度是共同存在的環(huán)境因素,其對(duì)人體健康的影響不僅僅是一種簡(jiǎn)單的單獨(dú)效應(yīng)[36].

4 結(jié)語(yǔ)

平均氣溫與相對(duì)濕度對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病急診就診人數(shù)的影響均呈現(xiàn)U型的非線性分布特征,其中低溫、低濕是呼吸系統(tǒng)疾病發(fā)生的重要環(huán)境因素.同時(shí),相對(duì)濕度與平均氣溫存在一定交互作用,效應(yīng)強(qiáng)度依次為低溫干燥、低溫高濕、高溫高濕、高溫干燥.

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Interaction of temperature and relative humidity on emergency room visits for respiratory diseases.

WANG Min-zhen1*, ZHENG Shan1, WANG Shi-gong2,3, YIN Ling4, LI Tan-shi4, HE Shi-ling4(1.School of Public Health, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China；2.College of Atmospheric Science, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China；3.College of Atmospheric Science,Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China；4. General Hospital of PLA, Beijing 100853, China). China Environmental Scince, 2016,36(2)：581～588

Abstract：To quantitatively evaluate the effect of ambient temperature (AT), relative humidity (RH), and their interaction on emergency room visits (ERVs) for respiratory diseases in Beijing, a generalized additive model (GAM) was used to analyze the exposure-effect relationship between AT, RH and daily respiratory disease (ERVs) from 2009 to 2011 in Beijing, as well as their interaction effect on such visits. The model was considered with some potential confounding factors, such as long time trend, “day of week” effect, holiday effect, and air pollution. An obvious U-shaped pattern was found between temperature and daily respiratory disease (ERVs) with the optimum temperature threshold at 12℃. Below that optimum temperature threshold, a 1℃ increase was associated with a decrease of 2.26％ (95％CI: -2.43, -2.09) for (ERVs). Above that temperature threshold, a 1℃ increase was associated with an increase of 0.92％ (95％CI: 0.72, 1.11). A U-shaped pattern was also observed between RH and daily respiratory disease (ERVs) with the optimum RH threshold at 51％. Below that RH threshold, the (ERVs) increased by 3.43％ (95％CI: -3.47％, -3.38％) for a 10％ decrease . Above that RH threshold, the (ERVs) increased by 1.80％ (95％CI: 1.76％, 1.85％) for a 10％ increase. There was a synergistic effect of temperature and RH on respiratory diseases, which meant that the temperature effect differed by RH level. Below the temperature threshold, the temperature effect was stronger in lower RH levels, and the effect estimate per 1℃decrease in temperature was an 2.71％ (95％CI: -2.88, -2.53) increase for respiratory disease (ERVs). However, above thebook=582,ebook=265temperature threshold, the temperature effect was greater in higher humidity levels, and the effect estimate per 1℃increase in temperature was a 1.37％ (95％CI: 1.13, 1.61) increase for respiratory disease (ERVs).

Key words：temperature；relative humidity (RH)；interaction；respiratory system；time-series

作者簡(jiǎn)介：王敏珍(1984-),女,河北懷安人,講師,博士,主要從事環(huán)境與健康研究.發(fā)表論文10余篇.

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目(41505095);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(lzujbky-2014-154;lzujbky-2014-155,lzujbky-2015-259);國(guó)家人口健康科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)(2005PKA32400)

收稿日期：2015-08-25

中圖分類號(hào)：X503.1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1000-6923(2016)02-0581-08