張敏 ，崔振雷*，高潤(rùn)祥，李文

1. 天津市環(huán)境氣象中心，天津 300074；2. 天津市氣象局，天津 300074；3. 天津醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院，天津 300070

空氣污染對(duì)人體健康的影響研究是國(guó)際上熱門的前沿課題之一（World Health Organization，2006）。國(guó)內(nèi)外流行病學(xué)研究均已證實(shí)，居民某些疾病發(fā)病率和死亡率的增加與大氣污染密切相關(guān)（Lim et al.，2012）。在我國(guó)復(fù)合型大氣污染形勢(shì)下（胡敏等，2011；徐祥德等，2005），如何科學(xué)合理地評(píng)價(jià)環(huán)境空氣質(zhì)量狀況成為重要問題。2000—2012年，我國(guó)空氣質(zhì)量日?qǐng)?bào)主要以空氣污染指數(shù)（API）（國(guó)家環(huán)境保護(hù)局，1996）為主。自2012年開始各城市根據(jù)GB3095—2012《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（環(huán)境保護(hù)部等，2012）每日發(fā)布空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）。API或AQI等指數(shù)在計(jì)算時(shí)所依賴的污染物濃度限值根源于國(guó)外的流行病學(xué)研究成果，與國(guó)外相比，我國(guó)大氣污染特征、居民生活方式及健康特性和易感性均有很大不同，可能并不適用于我國(guó)。此外由于AQI僅以分指數(shù)最高的污染物（即首要污染物）來反映空氣質(zhì)量狀況，掩蓋了其他共存污染物對(duì)空氣質(zhì)量的影響，另外該指數(shù)體系難以直接反映空氣污染與健康效應(yīng)間廣泛存在的線性無閾值關(guān)系（Samoli et al.，2005）。因此 API或 AQI難以真實(shí)反映大氣污染與居民健康效應(yīng)的暴露反應(yīng)關(guān)系，該指數(shù)對(duì)人體健康的指導(dǎo)意義有限。

加拿大環(huán)境保護(hù)部和衛(wèi)生部率先提出了空氣質(zhì)量健康指數(shù)（AQHI）的概念（Stieb et al.，2008），直接將人群流行病學(xué)觀察到的多個(gè)污染物健康效應(yīng)指數(shù)化并對(duì)社會(huì)公布，已有研究證實(shí)加拿大AQHI可良好地預(yù)測(cè)居民的健康水平（To et al.，2013）。近年來，國(guó)際上已有數(shù)個(gè)研究探討建立類似的指數(shù)形式（Cairncross et al.，2007；Kyrkilis et al.，2007；Sicard et al.，2012；Wong et al.，2013），國(guó)內(nèi)也有學(xué)者開展了AQHI的研究，陳仁杰（2013）對(duì)全國(guó) 17個(gè)城市大氣污染與居民急性健康效應(yīng)進(jìn)行了分析，使用PM10/PM2.5與NO2建立了AQHI。喬明利等（2018）和王硯（2015）參考加拿大的模型，利用SO2、NO2和PM10為指示污染物分別建立了蘭州AQHI，并與API和AQI進(jìn)行了對(duì)比。王文韜等（2017）利用PM2.5和O3兩種空氣污染物構(gòu)建了廣州、上海、西安、北京、沈陽的空氣質(zhì)量健康指數(shù)。由于不同地區(qū)空氣污染和健康之間的數(shù)量關(guān)系存在較大差異，因此AQHI不能直接套用其他國(guó)家或其他城市的研究結(jié)果。為確保AQHI結(jié)果能如實(shí)反應(yīng)空氣質(zhì)量對(duì)公眾健康的影響，并準(zhǔn)確對(duì)當(dāng)?shù)毓姷慕】敌袨檫M(jìn)行指引，有必要使用當(dāng)?shù)亟】禂?shù)據(jù)與大氣污染數(shù)據(jù)建立聯(lián)系，開發(fā)適用于當(dāng)?shù)氐腁QHI。

本文旨在利用天津市大氣污染物數(shù)據(jù)和同期醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)就醫(yī)行為數(shù)據(jù)確定大氣污染物的反應(yīng)暴露關(guān)系，綜合考慮SO2、NO2、CO、O3、PM10和 PM2.5等多種污染物對(duì)人體健康的影響，建立適用于天津市的AQHI，并比較其與AQI預(yù)測(cè)健康效應(yīng)的能力。

1 資料及方法

1.1 資料

本研究選取2013年1月1日－2018年10月31日天津市空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站的 SO2、NO2、CO、O3、PM10和 PM2.5的質(zhì)量濃度資料（數(shù)據(jù)來自天津市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，網(wǎng)址http://air.tjemc.org.cn）；天津市各區(qū)常住人口數(shù)據(jù)來自天津市統(tǒng)計(jì)局（網(wǎng)址http://stats.tj.gov.cn/Category_44/Index.aspx），天津市醫(yī)療機(jī)構(gòu)就醫(yī)人次數(shù)據(jù)來自天津市衛(wèi)生和計(jì)劃生育委員會(huì)官方網(wǎng)站（網(wǎng)址http://wsjk.tj.gov.cn/col/col25/index.html?number=T04）。

1.2 方法

1.2.1 暴露濃度的確定

因?yàn)榇髿馕廴疚锖腿丝诜植季嬖诘赜虿町?，為真?shí)反映大氣污染物對(duì)全市人口醫(yī)療行為的影響，本文將大氣污染物濃度以各區(qū)人口分布比例進(jìn)行加權(quán)平均后，得到天津市不同污染物的等效濃度（孫兆彬等，2012）。該方法將大氣污染物濃度和暴露于該濃度下的人口數(shù)量綜合考慮，較算數(shù)平均法或區(qū)域平均法更科學(xué)。以 2015年為例，天津市各區(qū)常住人口為1547萬，各區(qū)人口比例及空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站信息如表1。

1.2.2 暴露反應(yīng)關(guān)系的建立

采用國(guó)際上通用的時(shí)間序列方法進(jìn)行定量評(píng)價(jià)危險(xiǎn)度（闞海東等，2004），結(jié)合大氣污染物每增高單位濃度所產(chǎn)生的健康損失，對(duì)大氣污染物濃度變化對(duì)人群健康不良影響進(jìn)行定量評(píng)估。

采用時(shí)間序列的 Poisson半?yún)?shù)廣義相加模型（Generalized Additive Models，GAM）分析大氣污染物與天津全市就醫(yī)人次數(shù)之間的關(guān)系。單污染物模型每次只考慮一種大氣污染物對(duì)健康效應(yīng)的影響，計(jì)算得到該大氣污染物的暴露反應(yīng)關(guān)系系數(shù)。在大氣擴(kuò)散條件及污染源排放等多種因素的影響下，各污染物之間存在明顯的相關(guān)關(guān)系（見表2），某種污染物濃度高時(shí)伴隨著其他污染物濃度也較高，出現(xiàn)聚集效應(yīng)，多種污染物濃度變化規(guī)律較一致，因此很難判斷某種大氣污染物是否存在獨(dú)立的健康危害。若把它們的健康效應(yīng)簡(jiǎn)單疊加則可能會(huì)導(dǎo)致重復(fù)計(jì)算的問題，因此本研究使用多污染物模型，與單污染物模型不同，多污染物模型在計(jì)算暴露反應(yīng)關(guān)系時(shí)剔除了污染物間的混雜影響等，因此此類模型適用于研究多種污染物分別產(chǎn)生的健康效應(yīng)。

表2 不同污染物質(zhì)量濃度Spearman相關(guān)分析統(tǒng)計(jì)Table 2 The Spearman correlation coefficients between different pollutants

表1 2015年天津市各區(qū)人口分布及空氣質(zhì)量環(huán)境監(jiān)測(cè)代表站信息Table 1 The distribution of population and observation stations information in different districts of Tianjin in 2015

由于醫(yī)院每天的就醫(yī)人次數(shù)相對(duì)于總?cè)巳簛碚f，屬于小概率事件，可認(rèn)為其近似服從 Poisson分布（Domici et al.，2002）。將各種污染物濃度數(shù)據(jù)、氣象因素等均作為因子變量構(gòu)建廣義相加多污染物模型，排除各種污染物之間、污染物與氣象因素間等對(duì)健康效應(yīng)終點(diǎn)產(chǎn)生的疊加、拮抗的影響，此外考慮長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)趨勢(shì)、日歷效應(yīng)等混雜因素的影響，可以分別得到各種污染物對(duì)健康效應(yīng)終點(diǎn)的獨(dú)立影響，具體見式（1）。

其中Yk為k日的就醫(yī)人次數(shù)（含門急診人次和住院人次）；E(Yk)為就醫(yī)人次數(shù)的期望值；α為截距；β為回歸系數(shù)，稱為暴露反應(yīng)關(guān)系系數(shù)；n為模型中考慮的大氣污染物種類數(shù)量；Xk,i為第i種大氣污染物濃度；s為非參數(shù)樣條平滑函數(shù)；df為自由度；time為日期；Zk為氣象要素，此處選取氣溫、相對(duì)濕度和2 m風(fēng)速。通過此模型對(duì)全市就醫(yī)人次數(shù)與不同大氣污染物濃度進(jìn)行非線性擬合，求得不同大氣污染物的暴露反應(yīng)關(guān)系系數(shù)β，從而建立了SO2、NO2、CO、O3、PM10和PM2.5與全市就醫(yī)人次數(shù)之間的暴露反應(yīng)關(guān)系。

應(yīng)用赤池信息準(zhǔn)則（AIC準(zhǔn)則）對(duì)模型進(jìn)行因子選擇與優(yōu)度檢驗(yàn)，AIC值越小，模型的擬合優(yōu)度越好，研究中選用AIC值最小的模型。

根據(jù)GAM模型計(jì)算得出暴露反應(yīng)關(guān)系系數(shù)β，當(dāng)大氣污染物變化單位濃度時(shí)，就醫(yī)門急診人次數(shù)自然對(duì)數(shù)的相對(duì)改變量為相對(duì)危險(xiǎn)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及其95%置信區(qū)間（95% CI）的計(jì)算公式如式（2）：

其中β為暴露反應(yīng)關(guān)系系數(shù)；SE為標(biāo)準(zhǔn)誤差，污染物濃度每增加10 μg?m-3，就醫(yī)人次數(shù)變化的百分比由式（3）或式（4）計(jì)算得到，二者結(jié)果相差不大，本研究使用式（4）。

1.2.3 構(gòu)建AQHI

根據(jù)流行病學(xué)相關(guān)研究，絕大多數(shù)大氣污染物均可對(duì)人體健康造成急性或慢性影響（Lim et al.，2012），其直觀的表現(xiàn)形式就是人群就醫(yī)人次數(shù)的增加（式5）。

式中 ER代表相對(duì)于背景值因?yàn)榇髿馕廴疚飳?dǎo)致的就醫(yī)人次數(shù)增加的百分比；βi為第i種污染物的暴露反應(yīng)關(guān)系系數(shù)；ρi為第i種污染物的實(shí)際質(zhì)量濃度。

本研究在借鑒加拿大（Stieb et al.，2008）、香港（Zhang，2006）和中國(guó)廣州（Li et al.，2017）等相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，使用PM10、SO2、NO2、O3作為典型污染物計(jì)算大氣污染對(duì)人體健康的影響。將以上4種污染物造成的人群就醫(yī)人次數(shù)變化情況相加，得到空氣質(zhì)量相關(guān)的超額就診率 ER。將ER乘以10后再除以研究期間數(shù)值最大的ERmax，即可得到范圍為0到10的ER，即AQHI，計(jì)算公式見式（4）。為方便信息交流與發(fā)布，AQHI均四舍五入為整數(shù)值。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同污染物對(duì)就醫(yī)人次數(shù)的影響

將2013年1月1日—2018年10月31日天津市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)就醫(yī)人次數(shù)、同期大氣污染物濃度數(shù)據(jù)、氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速以及人口數(shù)據(jù)等代入GAM多污染物模型，計(jì)算得到6種大氣污染物的暴露反應(yīng)關(guān)系系數(shù)β，利用式（4）計(jì)算得到各種大氣污染物質(zhì)量濃度升高 10 μg?m-3產(chǎn)生的就醫(yī)人次數(shù)變化率，結(jié)果見表 3。由表可以發(fā)現(xiàn)，6種污染物對(duì)就醫(yī)人次數(shù)變化率影響不同，SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5的日均質(zhì)量濃度每升高 10 μg?m-3，全市就醫(yī)人次數(shù)分別增加1.99%，3.16%，0.09%，1.17%，1.19%和1.94%，其中NO2引起的增量最大，SO2次之，PM2.5和PM10居中。

表3 天津市不同污染物的質(zhì)量濃度及其對(duì)就醫(yī)人次數(shù)的影響Table 3 The concentration and exposure response coefficients of different pollutants in Tianjin

絕大多數(shù)的流行病學(xué)研究均發(fā)現(xiàn)空氣污染與人類健康效應(yīng)的暴露反應(yīng)關(guān)系是線性且無閾值的（Samoli et al.，2005）。為了解不同污染物對(duì)就醫(yī)人次數(shù)量變化產(chǎn)生的貢獻(xiàn)，將污染物濃度與其對(duì)應(yīng)的暴露反應(yīng)關(guān)系系數(shù)相乘，即為該污染物造成的就醫(yī)人次數(shù)增加率。經(jīng)計(jì)算，2018年年均SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5質(zhì)量濃度分別為 12.12、47.45、1006.52、72.08、81.58、52.35 μg?m-3，則其造成就醫(yī)人次數(shù)量增加率分別為2.41%，15.31%，9.00%，8.55%，9.69%，10.32%。由此可見，天津市對(duì)人體健康影響最大的污染物為 NO2，其次是 PM2.5和PM10，CO和O3再次，SO2影響最小。因此在當(dāng)前狀況下，降低天津大氣中的NO2和PM2.5濃度將有利于降低市民暴露在大氣中的健康風(fēng)險(xiǎn)。

2.2 AQHI的構(gòu)建及分級(jí)

選用大氣污染物質(zhì)量濃度居中的 2015年和2016年作為代表年份確定AQHI公式，將2015年1月1日—2016年12月31日逐日SO2、NO2、O3、PM10質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)代入式（3），得到ERmax為97，則AQHI的計(jì)算公式如式（7）。

以 2016年為例，將逐日污染物質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)代入式（5），得到全年逐日AQHI指數(shù)，對(duì)其統(tǒng)計(jì)后得到AQHI頻度直方圖（圖1），與AQI統(tǒng)計(jì)結(jié)果（圖2）相比，AQHI分布變化更平滑。對(duì)2016年逐日AQHI指數(shù)和AQI指數(shù)分別進(jìn)行了指數(shù)分布和正態(tài)分布檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，AQHI指數(shù)的指數(shù)分布和正態(tài)分布顯著系數(shù)分別為 0.737和 0.690，而AQI指數(shù)的顯著系數(shù)分別為 0.529和 0.442，說明AQHI指數(shù)分布更符合指數(shù)分布和正態(tài)分布。在參考香港（Zhang，2006）和加拿大（Stieb et al.，2008）的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，考慮到天津大氣污染物濃度在全球也屬較高水平的實(shí)際情況（韓素芹等，2008），設(shè)置AQHI指數(shù)0—3時(shí)為低風(fēng)險(xiǎn)；4—6時(shí)為中度風(fēng)險(xiǎn)，7—8時(shí)為高風(fēng)險(xiǎn)，9—10+時(shí)為極高風(fēng)險(xiǎn)。按照不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，針對(duì)不同的人群給出了健康建議，見表4。

圖1 2016年逐日AQHI頻度直方圖（10+表示大于10的AQHI指數(shù)）Fig. 1 Daily AQHI frequency histogram in 2016(10+ means AQHI large than 10)

圖2 2016年逐日AQI頻度直方圖Fig. 2 Daily AQI frequency distribution histogram in 2016

2.3 AQHI與AQI的比較和檢驗(yàn)

為檢驗(yàn) AQHI指數(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的效果，將2017年1月1日—2018年10月31日期間計(jì)算后的 AQHI與 AQI分別對(duì)天津市健康效應(yīng)進(jìn)行了比較。將AQI經(jīng)過處理，使其與AQHI同樣設(shè)置為變化區(qū)間為 0—10。將 AQHI、AQI指數(shù)分別和全市就醫(yī)人次數(shù)、醫(yī)院就醫(yī)人次數(shù)、心血管病類醫(yī)院就醫(yī)人次數(shù)、兒童類醫(yī)院就醫(yī)人次數(shù)等就醫(yī)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了偏相關(guān)分析。偏相關(guān)分析是指當(dāng)兩個(gè)變量同時(shí)與第3個(gè)變量相關(guān)時(shí)，將第3個(gè)變量的影響剔除，只分析另外兩個(gè)變量之間相關(guān)程度的過程，本文在偏相關(guān)分析時(shí)排除了人口、氣溫、風(fēng)速和相對(duì)濕度的影響，使用的分析工具為SPSS 19.0軟件，結(jié)果如表5。

表4 AQHI分級(jí)及針對(duì)不同人群建議Table 4 The AQHI levels and suggestion for different groups

表5 AQHI和AQI與不同就醫(yī)行為偏相關(guān)系數(shù)對(duì)比Table 5 The partial correlation coefficients between AQHI/AQI and different health seeking behavior and health seeking data

由表5可以發(fā)現(xiàn)，在剔除人口、氣象因素影響后，AQHI指數(shù)與全市就醫(yī)人次數(shù)、醫(yī)院就醫(yī)人次數(shù)、綜合類醫(yī)院就醫(yī)人次數(shù)、基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)就醫(yī)人次數(shù)均呈顯著正相關(guān)關(guān)系（P＜0.100），其中與綜合類醫(yī)院就醫(yī)人次數(shù)的偏相關(guān)系數(shù)最大，為0.533（P＜0.050），說明AQHI可以較好反應(yīng)天津人群的就醫(yī)行為。因傳染病受季節(jié)和疾病源等外界因素影響較大，且傳染類疾病與大氣污染物質(zhì)量濃度沒有直接因果關(guān)系，因此 AQHI與傳染病類醫(yī)院就醫(yī)人次數(shù)相關(guān)性較差。與AQHI相比，AQI指數(shù)與全市就醫(yī)人次數(shù)等指標(biāo)均無相關(guān)性，說明AQI在描述人群就醫(yī)行為方面較差。AQHI指數(shù)對(duì)人體健康的影響更敏感，其對(duì)安排指導(dǎo)人群的就醫(yī)行為更具指導(dǎo)意義。

3 結(jié)論與討論

3.1 討論

現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)外開展的流行病學(xué)研究發(fā)現(xiàn)大氣污染物與上呼吸道感染、哮喘、肺炎、慢性阻塞性肺疾?。–OPD）等呼吸系統(tǒng)疾病的發(fā)生密切相關(guān)。本研究采用時(shí)間序列的 Poisson半?yún)?shù)廣義相加模型GAM分析2013—2018年天津全市就醫(yī)人次數(shù)之間的關(guān)系，結(jié)果表明，本研究證實(shí)了天津地區(qū)大氣污染物對(duì)人群就醫(yī)行為產(chǎn)生影響。經(jīng)GAM模型分析得知，2013—2018年 SO2、NO2、CO、O3、PM10和PM2.5質(zhì)量濃度每升高10 μg?m-3，全市就醫(yī)人次數(shù)分別增加1.99%，3.16%，0.09%，1.17%，1.19%和1.94%。根據(jù)楊春雪等（2012）和楊絲絮等（2018）在上海的研究、李寧等（2009）在廣州的研究、常桂秋等（2003）和Xu et al.（1995）在北京的研究顯示，SO2、NO2、PM10和 PM2.5質(zhì)量濃度每升高10 μg?m-3，造成的呼吸系統(tǒng)門急診就醫(yī)人次或感冒疾病就醫(yī)人次增加率在0.2%—3.0%之間，本文對(duì)天津地區(qū)的研究結(jié)果在前人結(jié)果中居中。O3是光化學(xué)煙霧的主要成分，水溶性較小，易進(jìn)入人體呼吸道深部，可出現(xiàn)呼吸道癥狀、氣道高反應(yīng)性增高以及呼吸道炎癥反應(yīng)，從而對(duì)人群健康和就醫(yī)行為產(chǎn)生影響，董繼元等（2016）經(jīng)過 Meta分析認(rèn)為大氣中 O3濃度升高將導(dǎo)致人群非意外總死亡率、心血管系統(tǒng)疾病和呼吸系統(tǒng)疾病死亡率相應(yīng)升高，胡悅等（2016）認(rèn)為石家莊市每增加 10 μg?m-3的 O3約增加1.21%居民因呼吸系統(tǒng)疾病急救人次，本研究結(jié)果與其類似。而楊絲絮等（2018）和楊春雪等（2012）研究表明O3濃度的升高未使就醫(yī)人次數(shù)增加，這可能和混雜了其他大氣污染物或氣象等因素有關(guān)。本研究排除了氣象要素尤其是溫度和其他各類污染物對(duì) O3健康效應(yīng)的影響，研究方法相對(duì)更科學(xué)。

基于大氣污染物對(duì)健康效應(yīng)終點(diǎn)的研究，本文以SO2、NO2、O3、PM10作為空氣質(zhì)量的指示污染物，以多污染物模型計(jì)算的暴露反應(yīng)關(guān)系系數(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建天津地區(qū)AQHI。實(shí)際運(yùn)用時(shí)，將SO2等4種污染物當(dāng)天平均質(zhì)量濃度代入公式即可得到AQHI。與 AQI相比，AQHI可以表明空氣質(zhì)量與健康效應(yīng)間存在的線性無閾值關(guān)系，而AQI是分段線性函數(shù)值，當(dāng)?shù)陀谀骋幌拗禃r(shí)，即認(rèn)為無健康危害，存在弊端。本研究專門計(jì)算了天津當(dāng)?shù)氐谋┞斗磻?yīng)關(guān)系系數(shù)，更符合當(dāng)?shù)匚廴厩闆r和人群健康特征，因此AQHI能更好地反映當(dāng)天空氣質(zhì)量的急性健康效應(yīng)，AQHI與我國(guó)現(xiàn)行的AQI有明顯優(yōu)勢(shì)，這與加拿大（Stieb et al.，2008）和香港（Mason et al.，2019）以及陳仁杰（2013）、喬明利等（2018）的研究結(jié)論一致。AQHI的預(yù)期應(yīng)用前景廣闊，應(yīng)用方便靈活，今后可引入更多的空氣污染檢測(cè)指標(biāo)（如 PM2.5和 CO），并結(jié)合更全面的健康效應(yīng)數(shù)據(jù)（如不同年齡、性別、不同疾病種類的就醫(yī)、死亡數(shù)據(jù)等），對(duì) AQHI進(jìn)行修訂。需注意的是，時(shí)間序列分析屬生態(tài)學(xué)研究，生態(tài)學(xué)謬誤、暴露測(cè)量誤差及各污染物間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系等使得對(duì)模型的分析結(jié)果應(yīng)慎重解釋。

3.2 結(jié)論

利用2013年1月1日—2018年10月31日天津市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)就醫(yī)人次數(shù)據(jù)及同期大氣污染物數(shù)據(jù)構(gòu)建并驗(yàn)證了天津市AQHI模型，研究表明：

（1）SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5等 6種污染物對(duì)天津全市就醫(yī)人次數(shù)均有正反饋，SO2、NO2、CO、O3、PM10和 PM2.5質(zhì)量濃度每升高 10 μg?m-3，全市就醫(yī)人次數(shù)分別增加1.99%，3.16%，0.09%，1.17%，1.19%和1.94%。

（2）2018 年 SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5造成就醫(yī)人次數(shù)量增加率分別為2.41%，15.31%，9.00%，8.55%，9.69%，10.32%，控制NO2和PM2.5濃度將有助于降低天津居民的健康風(fēng)險(xiǎn)。

（3）構(gòu)建了適用于天津的AQHI指數(shù)模型，按照AQHI從低到高設(shè)置了4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間，并針對(duì)不同人群提出了健康建議。將AQHI與AQI指數(shù)對(duì)比和檢驗(yàn)，AQHI能更好地描述人群的就醫(yī)行為，AQHI指數(shù)更有利于居民對(duì)健康行為采取措施。