孫兆彬,安興琴,崔甍甍,陶 燕,馬小會,葉 晨

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北京地區(qū)顆粒物健康效應研究—沙塵天氣、非沙塵天氣下顆粒物(PM2.5、PM10)對心血管疾病入院人次的影響

孫兆彬1,2,安興琴3*,崔甍甍4,陶 燕5,馬小會1,葉 晨6

(1.中國氣象局北京城市氣象研究所,北京 100089；2.京津冀環(huán)境氣象預報預警中心,北京 100089；3.中國氣象科學研究院,北京 100081；4.北京急救中心,北京 100031；5.蘭州大學資源環(huán)境學院,甘肅 蘭州 730000；6.浙江省氣象服務中心,浙江 杭州 310000)

為了研究沙塵天氣、非沙塵天氣及霾污染類型下,顆粒物(PM10、PM2.5)與心腦血管疾病日入院人次的聯(lián)系,本文采用半?yún)?shù)廣義相加泊松回歸模型(GAM),在剔除了混雜因素:如季節(jié)趨勢、日歷效應、氣象要素等作用下,將顆粒物濃度進行等級劃分的基礎上,分析了北京地區(qū)2006~2010年PM10和PM2.5在沙塵天氣和非沙塵天氣下與心腦血管疾病日入院人次相對危險度(RR)的關系,進而對比研究了沙塵污染與霾污染對心腦血管疾病的不同影響.結果表明:沙塵天氣PM10、PM2.5能引起心腦血管疾病入院人次的增加,且存在0~2d滯后效應,PM2.5與PM10的RR值較為接近;非沙塵天氣下,PM2.5、PM10與心腦血管疾病入院人次的RR存在一定的劑量效應關系,對于PM2.5,隨著濃度的上升RR值逐漸增大,對于PM10,隨著濃度的上升RR先增大而后逐漸降低;在相同的PM10暴露濃度下,沙塵天氣的RR低于非沙塵天氣,在相同的PM2.5暴露濃度下,沙塵天氣與非沙塵天氣的RR基本接近.而相對于沙塵天氣污染,霾天氣對心腦血管疾病的影響也具有滯后效應,隨著霾天氣加重,對人群心腦血管疾病危害也越大.

沙塵天氣；霾污染；PM10和PM2.5；心腦血管疾??；GAM模型

春季受大氣環(huán)流場和季風氣候影響,我國北方地區(qū)盛行強勁而干燥的西北風,再加上3~5月地表增溫大,風力場和熱力場極不穩(wěn)定,地表容易發(fā)生蠕動,產生沙塵天氣[1-2].依據(jù)地面水平能見度大小,沙塵天氣分為浮塵、揚沙、沙塵暴、強沙塵暴和特強沙塵暴5個等級.沙塵天氣發(fā)生時,強風將地面塵土、沙粒卷入空中,空氣混濁,顆粒物濃度較高,人群具有較高的顆粒物暴露水平[3-8].已有的流行病學研究證實:大氣顆粒物濃度升高與呼吸系統(tǒng)、心腦血管疾病發(fā)病率上升有關[9-17].我國西北地區(qū)沙塵天氣頻發(fā),沙塵天氣對該地區(qū)居民人體健康的影響引起我國諸多學者的關注,研究表明該地區(qū)人群的心腦血管疾病、呼吸系統(tǒng)疾病發(fā)病率與沙塵天氣的出現(xiàn)關系密切[19-30].

北京處于干旱、半干旱氣候帶,易遭受沙塵天氣侵襲.同時近年來該地區(qū)經濟高速發(fā)展,城市化進程加快,大量污染物排放在特殊的地形及不利氣象條件下造成霧霾等污染事件頻發(fā),對該地區(qū)居民生活和身體健康造成嚴重影響.有關沙塵天氣對北京地區(qū)人群健康影響的研究較少,沙塵天氣與其他類型污染對該地區(qū)人群健康影響的對比研究也不多見.因此,開展沙塵及其他污染類型,如霾污染下,顆粒物對人群健康的影響特別是與顆粒物濃度密切相關的心腦血管疾病影響,對于保護居民身體健康和有針對性的開展污染健康預警有一定的現(xiàn)實意義.霾天氣是人為排放污染物在復雜化學反應之下與氣象因子共同作用產生的低能見度事件,沙塵天氣是自然界粗粒子濃度明顯上升而引起消光作用所形成的低能見度事件,雖都是低能見度事件,都有大氣顆粒物濃度的上升,但兩者形成機制不同,顆粒物成分不同,對人體健康影響的效果自然不同,在霾和沙塵天氣出現(xiàn)時,PM2.5與PM10均在其中起到了重要的作用,因此本文利用半?yún)?shù)廣義相加泊松回歸模型(GAM),對北京地區(qū)2006~2010年沙塵天氣、非沙塵天氣及霾污染類型下,顆粒物(PM10、PM2.5)與居民心腦血管疾病日入院人次的關系進行了研究.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究地點

北京位于華北大平原的西北隅,總面積約為16800km2,山地約占62%,平原約占38%.北京地處山地與平原的過渡帶,北依軍都山,西靠太行山北尾,東北系燕山余支,東、南接冀北平原,呈三面群山環(huán)抱之勢,山脊高度平均海拔1000m左右,西、北、東北方向三座主峰海拔達2100~2300m,構成一道弧形天然屏障.中部、東南部是山前平原,向渤海灣平緩過渡,海拔約100~10m,形成一個背山面海的特殊地形,俗稱“北京灣”.北京風沙以3~5月為最多.風沙最多出現(xiàn)于冷鋒后的西北風里,其次為西南風,再次為東風.西北方向的風沙:為黃土高原沙土或西北戈壁沙塵隨風移來,當?shù)孛骘L速為 10~12m/s時,首先在河套以西形成風沙、浮塵區(qū).沙塵天氣在華北地區(qū)出現(xiàn)時,4月一般都可使能見度減到2~4km,甚至更低,具有范圍廣,強度大,空中比地面能見度更差的特點,沙塵頂高約在 4000~5000m,有時可伸到 7000m 以上的高空.

1.2 資料來源

1.2.1 心腦血管疾病數(shù)據(jù) 文中所用的心腦血管疾病病例資料來源于北京市急救中心病案資料,包括2006~2010年逐日心腦血管疾病病例,依據(jù)疾病的分類標準為第十版(ICD-10),具體疾病編碼如下:腦血管疾病,主要包括:急性腦血管病I67.8,腦出血I61.9,腦梗死E63.9,蛛網(wǎng)膜下腔出血I60.9,腦卒中I64.X,;心血管疾病,主要包括:心絞痛I20.9,急性心肌梗死I21.9,冠狀動脈粥樣硬化性心臟病I25.1.

1.2.2 大氣環(huán)境監(jiān)測資料 文中所用的PM2.5濃度數(shù)據(jù)來自于北京市寶聯(lián)大氣氣溶膠監(jiān)測站,寶聯(lián)站較早地開展了PM2.5等氣溶膠成分的監(jiān)測,對北京地區(qū)PM2.5濃度監(jiān)測時間較長,同時具有較好的區(qū)域代表性[31-32],寶聯(lián)站PM2.5濃度監(jiān)測數(shù)據(jù)均由專人進行質量控制,剔除少量奇異值,也有專人定期對儀器進行維護.文中所用的PM10來自于中國氣象局北京市觀象臺2006~2010年PM10逐日質量濃度觀測資料[33-34].

1.2.3 氣象數(shù)據(jù) 氣象數(shù)據(jù)來源于北京市氣象局提供的北京市2006~2010年日均風速(m/s)、相對濕度(%)、平均溫度(℃)、最高氣溫(℃)、最低氣溫(℃).沙塵天氣定義為北京地區(qū)出現(xiàn)浮塵、揚沙、沙塵暴時,當天視為沙塵天氣,否則視為非沙塵天氣.霾天氣依據(jù)氣象行業(yè)關于霾的分類標準,將霾天氣分為無霾、輕微霾、輕度霾、中度霾、重度霾五類.

1.3 統(tǒng)計方法

1.3.1 模型各參數(shù)的選取 采用對數(shù)線性模型基礎上的半?yún)?shù)廣義相加模型(GAM)分析沙塵天氣、非沙塵天氣和霾天氣與心腦血管日入院人次之間的關系.人群日入院人次對人群來說是小概率事件,統(tǒng)計學分布近似泊松分布.它排除了長期趨勢、季節(jié)趨勢、日歷效應、氣象因子、污染因素等混雜因素對健康效應終點的影響,將污染物濃度日變化作為因子變量引入模型,分別觀察其對健康效應終點人數(shù)的影響.GAM模型并不是研究大氣污染物對人體健康影響的唯一模型,但是由于其具有較強的靈活性,因此被廣泛采用.本研究采用半?yún)?shù)廣義相加模型(GAM),具體模型如下:

Log[()]=+DOW+×+(time,df)+(,df) (1)

式中:為心腦血管疾病急性發(fā)病人數(shù);為心腦血管疾病急性發(fā)病人數(shù)的期望值;為回歸系數(shù),稱為暴露-反應關系系數(shù);為污染物濃度;為非參數(shù)樣條平滑函數(shù),排除長期趨勢、季節(jié)性、日歷效應、氣象等混雜因素的影響;df為自由度;考慮到居民每日心腦血管疾病急性發(fā)病人數(shù)在一周內有“星期幾效應”顯著性不明確,為排除“星期幾效應”可能帶來的影響,所以引入虛擬函數(shù)DOW;time為日歷時間;為某種氣象要素.通過此模型對心腦血管疾病急性發(fā)病人數(shù)與日均PM2.5濃度進行非線性擬合,求得暴露反應關系系數(shù),從而建立了PM2.5、PM10、霾天氣與逐日心腦血管疾病急性入院人次之間的暴露-反應關系.

為GAM模型中的虛擬變量,將分類為沙塵天氣、非沙塵天氣、霾天氣.為了比較非沙塵天氣與沙塵天氣時PM2.5、PM10對心腦血管入院人次的影響,本研究結合空氣質量等級標準,將PM2.5濃度分為水平1,即0~35μg/m3;水平2,即35~75μg/m3;水平3,即75~115μg/m3;水平4,即115~150μg/m3;水平5,即150~250μg/m3;水平6,即大于250μg/m3.將PM10濃度分為水平1,即0~50μg/m3;水平2,即50~150μg/m3;水平3,即150~250μg/m3;水平4,即250~350μg/m3;水平5,即350~420μg/m3;水平6,即大于420μg/m3.

1.3.2 模型擬合的優(yōu)度檢驗 赤池信息準則(AIC)是一種用來反映模型擬合數(shù)據(jù)能力的統(tǒng)計方法,它由日本學者赤池1973年提出.應用赤池信息準則可以對模型進行因子選擇與優(yōu)度檢驗.根據(jù)AIC準則,AIC值越小,模型的擬合優(yōu)度越好,AIC值最小的模型即為最優(yōu)模型.

1.3.3 相對危險度計算 根據(jù)GAM模型估算出暴露-反應關系系數(shù),計算當PM2.5變化單位濃度時,每日心腦血管疾病急性發(fā)病人數(shù)自然對數(shù)的相對改變量為相對危險度RR (Relative Risk).本文的單位濃度變化為污染物濃度的四分位間距 (IQR).RR的形式如下:

RR=EXP(×IQR) (2)

在此基礎上計算出RR的95%的可信區(qū)間(95%CI)為

95%CI =EXP[(β±1.96SE)×IQR (3)

污染物濃度每增加10μg/m3,疾病平均日入院人數(shù)變化的百分比由公式(4)計算得到.

日入院人數(shù)變化的百分比=[(10/IQR)×(RR-1)]×

100% (4)

按照上述原則分不同年份建立模型,估算PM2.5的人群健康影響.利用AIC準則進行模型擬合優(yōu)度檢驗,并考察模型的滯后效應.

1.3.4 統(tǒng)計學軟件 采用R軟件建立了心腦血管疾病日入院人次與大氣污染物之間的暴露-反應關系.

2 結果

2.1 氣象條件和大氣污染物濃度資料分析

表1 2006~2010年北京地區(qū)沙塵天氣期間心腦血管疾病平均入院人次、氣象因素平均值分析 Table 1 Average hospital admissions for cardiovascular and cerebrovascular diseases during dust weather in Beijing areas and average value of metrological factors from 2006 to 2010

表1為2006~2010年北京地區(qū),每年沙塵天氣的日數(shù)、PM2.5、PM10濃度及氣象要素.在沙塵天氣出現(xiàn)時,PM10濃度較高,超過了國家空氣質量4級標準,PM2.5濃度位于國家空氣質量3~4級,日均相對濕度較低,為30%~40%,風速短時有所增大.沙塵天氣一般出現(xiàn)在大氣濕度較小的時段[35-36],本研究中平均相對濕度約為20%~40%,有些研究所選擇的地點位于我國西北,西北地區(qū)在春季沙塵天氣多發(fā),因此將3~5月作為整體進行研究,其間有沙塵天氣的間歇時段,粗顆粒物濃度較低,所平均下來其PM10濃度可能低于本研究中PM10的平均濃度[37].有研究表明,北京香河地區(qū)PM2.5與PM10的比值0.56,夏季為0.70[38],而且比例關系隨著季節(jié)產生變化,但一般都在0.4~0.7區(qū)間內波動[39],有學者認為平均值為0.57[40],而本研究中的PM2.5與PM10的平均濃度比值為0.39明顯低于其他學者的研究結果,原因是其他研究成果并未明顯區(qū)分北京地區(qū)沙塵天氣與非沙塵天氣,在沙塵天氣中粗粒子所占比例會明顯上升,這就是本研究兩者比例低于其他研究的可能原因,雖然本研究PM2.5與PM10的平均濃度比值較低,但是在某些時段,如2006和2007年比值分別為0.48和0.67,這說明其中某些沙塵天氣發(fā)生時可能仍然存在人類活動排放的污染物的影響.

2.2 沙塵天氣、非沙塵天氣和霾污染天氣下的GAM模型結果

圖1為2006~2010年北京市非沙塵天氣時PM2.5、PM10對全人群心腦血管疾病入院人次影響的GAM模型分析結果.從圖1可以看出,非沙塵天氣下不同等級的PM2.5和PM10對心腦血管疾病入院人次的影響均表現(xiàn)為一定的滯后效應,但是不同等級的PM2.5和PM10最佳滯后日數(shù)有較大差異.圖1(a)顯示隨著PM2.5濃度級別提升, RR值呈上升趨勢,RR值在等級1為1.032 (0.987~1.080),等級6的RR值則上升至1.174 (1.026~1.342).綜合看來,隨著PM2.5濃度的上升,心腦血管入院人數(shù)入院危險度在上升,入院的滯后時間有所縮短.從圖1(b)可以看出PM10濃度從1級上升為4級,RR呈增加的趨勢,RR值在等級1之內為1.002(0.947~1.062),等級4之內RR值上升為1.119(1.049~1.195).最佳滯后日數(shù)無明顯的趨勢規(guī)律,PM10在等級5和等級6,RR值呈下降趨勢.

圖2是非沙塵天氣時在不同PM2.5和PM10等級之下,當顆粒物日均濃度增加10μg/m3時日入院人次增加的百分比.由圖2(a)可以看出,隨著PM2.5濃度等級的提升,與之對應的心腦血管疾病日入院人次增加百分比分別為2.5%、3.0%、4.7%、6.5%、4.5%和13.7%,看出:除等級5的入院人次增加百分數(shù)略有下降外,整體呈上升趨勢.由圖2(b)可以看出隨著PM10濃度等級的提升,與之對應的心腦血管疾病日入院人次增加百分比分別為0.2%、1.9%、4.2%、9.3%、6.0%和1.0%.

表2 2006~2010年沙塵天氣對北京地區(qū)心腦血管疾病日入院人次影響的GAM分析結果 Table 2 Daily number of cardiovascular and cerebrovascular diseases impacted by dust weather in Beijing areas from 2006~2010 for GAM

在沙塵天氣出現(xiàn)時,北京地區(qū)心腦血管疾病入院人次的的GAM模型分析結果見表2.從表2可以看出,PM2.5和PM10最佳滯后日數(shù)均為lag4,RR分別為1.085(0.967~1.216)和1.081 (0.941~1.244).

圖3為不同霾污染天氣等級下的心腦血管疾病的暴露反應關系系數(shù).由圖3可見,輕微霾天氣出現(xiàn)時,暴露反應關系系數(shù)為0.150(最佳滯后日數(shù)為lag2),輕度霾和中度霾天氣出現(xiàn)時,分別為0.502(lag1)和0.302(lag1),當重度霾天氣出現(xiàn)時,最高,為1.700(lag2).在沙塵天氣時,最佳滯后日數(shù)均為lag4,而霾污染天氣時最佳滯后日數(shù)為lag2或者lag1.目前研究霾天氣與健康的關系的成果較少[41-42],主要原因是霾天氣在氣象學中有著準確的定義,主要判別標準為能見度和相對濕度,目前絕大多數(shù)的霾天氣下的研究結果均是研究霾天氣下PM2.5、PM10、SO2等某類污染物的健康效應,而非能見度降低直接導致的健康效應,因此可以進行對比的成果較少,但是當顆粒物濃度升高,消光作用增強,能見度也會隨之降低,兩者均是反應大氣環(huán)境條件的惡化,側重點不同.

3 討論

對于沙塵天氣,空氣中不同粒徑的顆粒物會迅速增加,重金屬元素和非金屬元素及有機物的濃度高于平時,同時也會吸附在顆粒物上[43-46].隨著大氣中PM10濃度的增加,呼吸系統(tǒng)和心腦血管疾病的入院人數(shù)、死亡率增加.在本研究中,北京地區(qū)出現(xiàn)沙塵天氣時,PM10日均濃度為354μg/m3,在非沙塵天氣時PM10濃度變化幅度較大,為了定量說明沙塵天氣與非沙塵天氣下PM10、PM2.5的健康效應,將這兩種顆粒物分為六個等級,分別探討不同等級下顆粒物的健康效應.

一般來講,當霾天氣出現(xiàn)時,大氣中的各類污染物,如PM2.5、PM10、NO2、SO2等污染物濃度都有不同程度地升高,且存在污染物之間復雜的相態(tài)轉化和化學反應,其中相比于粗粒子,細粒子的消光作用更為明顯,隨著水汽逐漸積累,顆粒物吸濕增長的同時與水汽共同起到削弱能見度的作用,造成能見度不同程度地下降,形成了不同程度的霾,大氣能見度的降低是大氣中的粗粒子、細粒子、氣態(tài)污染物、水汽等諸多因素共同作用的結果,研究霾對人體健康的影響,更多地體現(xiàn)為研究大氣中多種污染物和氣象要素對健康影響的協(xié)同效應,而沙塵天氣出現(xiàn)時主要是粗粒子(TSP,PM10)等濃度顯著增加,細粒子(PM2.5)濃度相對較低,研究沙塵天氣對人體健康的影響,主要研究的是以礦物元素為主要成分的粗粒子對人體健康的影響,在非沙塵天氣下對人體健康影響的污染物較多,本文主要選取了PM2.5和PM10的健康效應進行研究,非沙塵天氣下的大氣中的顆粒物主要是由工業(yè)、交通、生活排放及氣態(tài)污染物與粒子之間的轉化所形成,其所研究的是顆粒物本身及其有害負載物對人體健康的影響.本研究結果表明沙塵天氣對心腦血管疾病日入院人次增加的影響具有滯后效應,有研究表明滯后效應出現(xiàn)的可能原因是:沙塵天氣結束后若干天內,顆粒物會停留在大氣中,隨著目標人群暴露天數(shù)的增加,體內顆粒物計量累積增加,引發(fā)或加重呼吸系統(tǒng)及循環(huán)系統(tǒng)疾病的發(fā)生[22],也有研究表明沙塵天氣出現(xiàn)時,不同性別的人群健康效應具有明顯差異,如男性人群的RR高于女性,這可能與男性居民從事戶外工作的比例較高有關[27].

本研究的成果表明,在非沙塵天氣出現(xiàn)時,就6個等級RR平均情況來看,PM2.5的RR數(shù)值大于PM10的RR數(shù)值,說明PM2.5對人體的危害更大,其粒徑更小,能夠穿透肺泡,直接進入體內,而且不易排出體外.而沙塵天氣出現(xiàn)時,PM2.5和PM10最佳滯后日數(shù)均是lag4,且RR值都為1.081~1.085,說明沙塵天氣出現(xiàn)時,PM2.對人體危害的統(tǒng)計結果與PM10較為接近,可能的原因是沙塵天氣與一般的重污染天氣不同,沙塵天氣出現(xiàn)時顆粒物的粒徑主要集中于粗顆粒部分,而細顆粒所占數(shù)濃度的比例相對較小.有研究表明:沙塵天氣出現(xiàn)時,總懸浮顆粒物高達6000μg/m3,其中PM9.0占76.9%,PM2.1只占16.1.而沙塵顆粒的毒性一般低于重污染天氣下的細顆粒物;同時沙塵天氣時顆粒物的組分也發(fā)生了變化,沙塵天氣期間,顆粒物主要組成為礦物顆粒,沙塵天氣過后仍然可以檢測到煙塵和飛灰,其中粘土礦物和石英含量較高[46-52].

在非沙塵天氣期間,PM2.5的RR隨著濃度級別的上升,等級1到等級5期間,RR增加幅度較為緩慢,而從5級上升至6級過程中RR數(shù)值迅速上升至1.174(1.026~1.342),當PM2.5濃度在此區(qū)間濃度內上升10 μg/m3時,與之對應的心腦血管疾病日入院人次增加了13.7%.在非沙塵天氣時,PM10的RR值有先上升后下降的趨勢,從1級至4級隨著PM10濃度上升RR隨之增大,4級時最大為1.119(1.049~1.195),5級和6級均出現(xiàn)了明顯下降,下降的原因可能是,第一,去除沙塵天氣后,5級和6級下的PM10日均濃度有一定的下降,這會在一定程度上影響GAM模型擬合的效果;第二, 5級和6級的個例數(shù)目較1~4級少,也可能會在一定程度上加大過分散效應;第三,本研究所用的沙塵天氣的數(shù)據(jù)都為觀測員依據(jù)氣象行業(yè)沙塵天氣的相關標準進行觀測所記錄的結果,由于沙塵天氣觀測規(guī)范較為嚴格,在實際業(yè)務中會出現(xiàn)局地風速增大等造成的PM10濃度明顯上升的情況,但是其消光作用還達不到沙塵天氣的行業(yè)標準,因此未被記錄,但顆粒物成分主要以礦物成分為主,在無多種污染物協(xié)同效應作用下,其健康效應的RR值相對較低.

沙塵天氣下PM10的平均濃度為354μg/m3, RR為1.080 (0.940~1.240),其濃度大致相當于非沙塵天氣下4級(PM10:250~350μg/m3)上限的水平,而PM10在4級濃度下的RR為1.119(1.050~ 1.195),也就是說在相同的PM10暴露濃度下,沙塵天氣時的RR比非沙塵天氣時更低.這與不同類型天氣條件下,顆粒物成分不同有關,在重污染天氣時,PM10的化學組成以黑炭、芳烴有機物、重金屬、細菌、病毒等為主,對人體毒害作用較大,而沙塵天氣時PM10的組成以礦物元素為主.沙塵與非沙塵天氣時,PM2.5健康效應的相對危險度值RR基本接近,沙塵天氣時PM2.5平均濃度為116μg/m3,RR為1.085(0.967~1.216),其濃度大致相當于4級下限,非沙塵天氣時PM2.5濃度為4級的RR為1.082(1.022~1.146),.

霾是大量極細微的干塵粒子等均勻地浮游在空中,使水平能見度小于10.0公里的空氣普遍混濁現(xiàn)象,分別為輕微霾(5.0￡<10.0)、輕度霾(3.0￡<5.0)、中度霾(2.0￡<3.0)和重度霾(<2.0).影響霾等級的因素主要為大氣中的干塵粒子濃度和相對濕度,近年來的研究表明霾天氣本質是細粒子氣溶膠污染[53],霾期間細粒子濃度明顯升高,細粒子PM1在氣溶膠中的比例及黑碳氣溶膠的濃度都顯著升高[54-56].大氣濕度會影響粒子吸濕增長的效果,也是影響能見度的重要因素.隨著大氣中風速減小,濕度增大,霾天氣逐漸加重,一般來講大氣中污染物濃度都會隨之升高.本文的研究結果表明霾天氣對心腦血管疾病的影響具有滯后效應,滯后1d或滯后2d,輕微霾的β最低,輕度霾和中度霾的β次之,重度霾的β最大,隨著霾天氣加重,其對人群心腦血管疾病危害也越大.

4 結論

4.1 沙塵天氣時,PM10、PM2.5能引起心腦血管疾病入院人次的增加,且存在滯后效應,PM2.5與PM10的RR值較為接近.

4.2 非沙塵天氣下,PM2.5、PM10與心腦血管疾病入院人次的RR存在一定的劑量效應關系,對于PM2.5,隨著濃度的上升RR值逐漸增大,對于PM10,隨著濃度的上升RR先增大而后逐漸降低.

4.3 在相同的PM10暴露濃度下,沙塵天氣的RR低于非沙塵天氣,而在相同的PM2.5暴露濃度下,沙塵天氣與非沙塵天氣的RR基本接近.

4.4 霾天氣與人群心腦血管疾病之間具有滯后效應,隨著霾天氣加重,對心腦血管疾病危害也在加重.

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致謝：向中國氣象局霧-霾監(jiān)測預報創(chuàng)新團隊致謝.

* 責任作者, 研究員, anxq@cams.cma.gov.cn

The effect of PM2.5and PM10on cardiovascular and cerebrovascular diseases admission visitors in Beijing areas during dust weather, non-dust weather and haze pollution

SUN Zhao-bin1,2, AN Xing-qin3*, CUI Meng-meng4, TAO Yan5, MA Xiao-hui1, YE Chen6

(1.Institute of Urban Meteorology, Beijing, China Meteorological Administration, Beijing 100089, China；2.Environment Meteorology Forecast Center of Beijing-Tianjin-Hebei, China Meteorological Administration, Beijing 100089, China；3.China Meteorological Administration, Beijing 100081, China；4.Beijing Emergency Medical Center, Beijing 100031, China；5.College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China；6.Meteorological Service Center of Zhejiang, Hangzhou 310000, China)., 2016,36(8)：2536~2544

For investigating the impact of PM2.5and PM10during dust weather and non-dust weather on cardiovascular and cerebrovascular diseases, this paper used time series method of nonparametric generalized additive model (GAM) by controlling the long-term trend, "week effect", the influence of meteorological factors, to establish the relationship (RR) between the concentrations of PM10, PM2.5during dust weather and non-dust weather and between the number of inpatients contracting cardiovascular and cerebrovascular diseases from 2006 to 2010 in Beijing on the basis of PM10and PM2.5classification, and then compare the different effects on cardiovascular and cerebrovascular diseases between dust pollution and haze pollution. The results have shown that there was significantly associations between PM10, PM2.5and the number of inpatients contracting cardiovascular and cerebrovascular disease with a lag of 0~2d,the RR value of PM2.5and PM10were relatively close; During the non-dust weather, there were dose-response relationship of RR between PM2.5,

PM10and the number of contracting cardiovascular and cerebrovascular diseases. RR increased as the PM2.5concentration rose. Firstly RR increases and then decreased gradually as the PM10concentration rose. On the same PM10exposure level, RR of dust weather was lower than that of non-dust weather. Exposed to the same PM2.5concentration, RR of sandstorms and non-dust weather was close. With respect to the dust weather, there was also lag effect for haze pollution affecting cardiovascular and cerebrovascular diseases, as haze worsened, cardiovascular and cerebrovascular diseases on the population experienced greater harm.

dust weather；haze pollution；PM10and PM2.5；cardiovascular and cerebrovascular diseases；GAM

X503.1

A

1000-6923(2016)08-2536-09

孫兆彬(1985-),男,黑龍江黑河人,工程師,碩士,主要從事重污染天氣形成機制及大氣污染對人體健康影響評估研究.發(fā)表論文20余篇.

2016-01-22

國家重點研發(fā)計劃(2016YFA0602004);國家科技支撐科研專項(2014BAC23B01);北京市科委首都藍天行動培育專項(Z141100001014013);科技部公益性行業(yè)(氣象)專項(GYHY201206015);國家電網(wǎng)公司科技項目(8KE000M15011);國家自然科學基金(41075102)