陳 晨， 仲 宇， 劉園園， 路 鳳， 郭默寧， 方建龍， 李湉湉， 施小明*

1.中國疾病預(yù)防控制中心環(huán)境與人群健康重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 中國疾病預(yù)防控制中心環(huán)境與健康相關(guān)產(chǎn)品安全所， 北京 100021 2.北京市衛(wèi)生健康委信息中心， 北京 100021

短期暴露于大氣細(xì)顆粒物(PM2.5)會顯著提高人群心腦血管系統(tǒng)和呼吸系統(tǒng)等多系統(tǒng)死亡[1-3]和發(fā)病風(fēng)險[4-9]，同時帶來嚴(yán)重疾病負(fù)擔(dān)[10]，大幅降低人群期望壽命[11]. 2017年的全球疾病負(fù)擔(dān)研究[10]指出，2017年全球歸因于大氣PM2.5污染的提早死亡人數(shù)近300萬人，健康壽命年損失為830萬年，而這一疾病負(fù)擔(dān)半數(shù)以上發(fā)生在中國和印度. 因此，大氣PM2.5污染已成為低收入或中等收入國家的首要環(huán)境健康問題. 我國工業(yè)化快速發(fā)展進(jìn)程引發(fā)了全國大氣污染的高峰[12]，2017年我國居民歸因于大氣PM2.5污染的提早死亡人數(shù)約 852 000 人[12]. 國務(wù)院于2013年9月印發(fā)《大氣污染防治行動計(jì)劃》(2013—2017年)，該計(jì)劃的實(shí)施大幅改善了我國空氣質(zhì)量，截至2017年底京津冀、長三角、珠三角地區(qū)PM2.5平均濃度分別下降了39.6%、34.3%、27.7%，北京市PM2.5年均濃度從2013年的89.5 μgm3降至2017年底的58 μgm3. 然而，現(xiàn)階段我國大氣污染水平仍遠(yuǎn)超歐美發(fā)達(dá)國家，尤其全國多地大范圍大氣重污染事件頻發(fā)對我國居民的健康構(gòu)成嚴(yán)重威脅，引起國內(nèi)外關(guān)注.

大氣重污染事件以持續(xù)性發(fā)生PM2.5高濃度暴露為特征對人群健康造成危害. 如英國2014年春季兩次發(fā)生以PM2.5為主的持續(xù)重污染事件(2014年3月12—14日和3月28日—4月3日)[13]，英國公共衛(wèi)生署進(jìn)行了人群死亡風(fēng)險定量評估，發(fā)現(xiàn)兩次污染天氣事件共計(jì)10 d，歸因于PM2.5短期暴露導(dǎo)致的死亡約600例，引起人群死亡率上升了2.0～2.7倍[14]. 2013年起，我國多地頻繁發(fā)生持續(xù)數(shù)天或數(shù)周的重污染事件，致使國內(nèi)專家學(xué)者開始關(guān)注重污染事件急性健康影響研究[15-18]. 然而，多數(shù)研究未能系統(tǒng)考慮到污染濃度和持續(xù)時間在大氣重污染事件健康影響中的作用，并且目前多數(shù)研究以人群死亡為健康終點(diǎn)[16-18]，缺乏重污染事件下PM2.5會引起人群發(fā)病風(fēng)險的健康證據(jù). 雖然關(guān)于逐日PM2.5短期暴露的人群急性發(fā)病效應(yīng)證據(jù)較為充分[5-6,19-24]，但大氣PM2.5持續(xù)性高暴露研究仍少有以人群發(fā)病為切入點(diǎn)，大氣PM2.5持續(xù)高暴露的發(fā)病風(fēng)險有待證實(shí). 由于缺乏相關(guān)的健康證據(jù)，導(dǎo)致無法基于人群健康制定精準(zhǔn)的污染防治目標(biāo)，也無法評估污染防治行動是否有效抵御了大氣污染帶來的健康損害，為各地區(qū)如何落實(shí)大氣污染相關(guān)的人群健康防護(hù)措施帶來阻礙. 因此，該研究從臨床預(yù)防的公共衛(wèi)生角度，以北京市為研究區(qū)域，以因病入院作為人群發(fā)病的健康終點(diǎn)，定量評估以大氣PM2.5持續(xù)高暴露為特征的大氣污染事件對人群健康影響的嚴(yán)重程度，以期為有針對性地制定下一階段大氣污染攻堅(jiān)戰(zhàn)規(guī)劃提供重要依據(jù)，達(dá)到減少敏感疾病發(fā)生、降低人群病死率等目標(biāo).

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

1.1.1大氣PM2.5濃度數(shù)據(jù)

收集北京市12個國家級環(huán)保監(jiān)測站點(diǎn)2013年1月1日—2018年12月31日大氣PM2.5小時濃度數(shù)據(jù)，逐日計(jì)算北京市大氣PM2.5的24 h濃度值. 數(shù)據(jù)來源于中國環(huán)境監(jiān)測總站的全國城市空氣質(zhì)量實(shí)時發(fā)布平臺(http:106.37.208.233:20035).

1.1.2氣象因素?cái)?shù)據(jù)

收集北京市氣象站(編號54511)2013年1月1日—2018年12月31日逐日日均溫度和日均相對濕度數(shù)據(jù). 數(shù)據(jù)來源于中國氣象局的中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:data.cma.cn).

1.1.3居民因病入院數(shù)據(jù)

以北京市常住(在北京市居住時間達(dá)半年及以上)居民因病入院為人群發(fā)病的健康終點(diǎn)，獲取全市2013年1月1日—2018年12月31日每日因病入院時間序列數(shù)據(jù)，依據(jù)世界衛(wèi)生組織2007年發(fā)布的《國際疾病統(tǒng)計(jì)分類法》第10次修訂版(ICD-10)對因病入院數(shù)據(jù)界定疾病種類，具體包括非意外總疾病、心腦血管系統(tǒng)疾病和呼吸系統(tǒng)疾病，分析大氣PM2.5持續(xù)高暴露對這三類疾病發(fā)病的影響；同時，將研究人群分為全人群以及不同性別(男、女)和不同年齡(0～64歲、65～75歲、75歲及以上)的亞組人群分別開展分析. 數(shù)據(jù)來源于北京市公共衛(wèi)生信息中心.

1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

1.2.1PM2.5持續(xù)高暴露情景的定義

從PM2.5濃度和持續(xù)時間兩方面來定義持續(xù)PM2.5高暴露情景，共6種情景. 情景1為中度污染持續(xù)發(fā)生2 d及以上，即PM2.5日均濃度連續(xù)2 d及以上超過我國GB 3095—2012《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》二級濃度限值(75 μgm3)；情景2為中度污染持續(xù)發(fā)生3 d 及以上，即PM2.5日均濃度連續(xù)3 d及以上超過GB 3095—2012二級濃度限值；情景3為重度污染持續(xù)發(fā)生2 d及以上，即PM2.5日均濃度連續(xù)2 d及以上超過HJ 633—2012《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定(試行)》重污染對應(yīng)的PM2.5濃度限值(150 μgm3)；情景4為重度污染持續(xù)發(fā)生3 d及以上，即PM2.5日均濃度連續(xù)3 d及以上超過HJ 633—2012重污染對應(yīng)的PM2.5濃度限值；情景5為極端污染持續(xù)發(fā)生2 d及以上，即PM2.5日均濃度連續(xù)2 d及以上超過北京市2013—2018年大氣PM2.5日均濃度第95百分位數(shù)(P95)；情景6為極端污染持續(xù)發(fā)生3 d及以上，即PM2.5日均濃度連續(xù)3 d及以上超過北京市2013—2018年大氣PM2.5日均濃度第95百分位數(shù).

1.2.2基本情況描述

對北京市大氣PM2.5污染濃度、日均溫度和日均相對濕度等氣象因素以及居民因病入院情況進(jìn)行描述性分析，采用平均值±標(biāo)準(zhǔn)差以及中位數(shù)、第25百分位數(shù)(P25)和第75百分位數(shù)(P75)表示；同時，采用情景的發(fā)生次數(shù)、發(fā)生天數(shù)、平均每次持續(xù)天數(shù)等指標(biāo)描述大氣PM2.5持續(xù)高暴露發(fā)生情況.

1.2.3時間序列統(tǒng)計(jì)建模

基于時間序列研究設(shè)計(jì)，以人群每日住院數(shù)為健康終點(diǎn)，通過PM2.5持續(xù)高暴露和非持續(xù)高暴露區(qū)分人群暴露水平，建立quasi-Poisson分布的廣義相加回歸模型(generalized additive model，GAM)，在利用自然樣條函數(shù)控制氣象因素和長期趨勢，以及線性方式控制星期效應(yīng)和節(jié)假日效應(yīng)等混雜因素的基礎(chǔ)上，分析觀察相較于非持續(xù)高暴露情景，PM2.5持續(xù)高暴露情景對不同人群非意外總疾病、心腦血管系統(tǒng)疾病和呼吸系統(tǒng)疾病因病入院的急性影響，以“與非持續(xù)高暴露情景相比，不同持續(xù)高暴露情景引起人群發(fā)病風(fēng)險增幅”來表示. 時間序列統(tǒng)計(jì)建模具體見式(1).

ln[E(μt)]=α+βEPt+ns(time,df)+

ns(Temt, df)+ns(Rht,df)+

γDOWt+δholidayt

(1)

式中：E(μt)為觀察第t日的目標(biāo)人群因病入院的期望值；α模型截距；EPt為第t日PM2.5持續(xù)高暴露的二分類變量，EP=0為非持續(xù)高PM2.5暴露期，EP=1為PM2.5持續(xù)高暴露期；β為PM2.5持續(xù)高暴露對人群因病入院急性影響的偏回歸系數(shù)；ns自然樣條函數(shù)，用于模型控制長期趨勢(time)、日均溫度(Temt)、日均相對濕度(Rht)等混雜因素，df為自然樣條函數(shù)的自由度，參考文獻(xiàn)[18]因病入院的時間趨勢(time)、日均溫度(Temt)、日均相對濕度(Rht)的自由度(df)分別取7(每年)、3、3；γ為模型中控制星期效應(yīng)(DOWt)的偏回歸系數(shù)；δ為模型中控制節(jié)假日效應(yīng)(holidayt)的偏回歸系數(shù). 采用R軟件3.6.0版本中mgcv和nlme包進(jìn)行所有數(shù)據(jù)分析.

2 結(jié)果與分析

2.1 北京市2013—2018年大氣PM2.5污染及因病入院情況

由表1可見：2013—2018年北京市PM2.5日均濃度為71.5 μgm3，范圍為3.1～481.8 μgm3；溫度和相對濕度的日均值分別為13.8℃(范圍為-14.3～32.6 ℃)和52.1%(范圍為8.0%～99.0%). 由表2可見：研究期間平均每天因非意外總疾病入院人數(shù)約 4 299人，其中，男性 1 819 人(占42.3%)，女性 2 480 人(占57.7%)；平均每天因心腦血管系統(tǒng)疾病入院人數(shù)約948人;平均每天因呼吸系統(tǒng)疾病入院人數(shù)約511人. 表3描述了北京市2013—2018年大氣PM2.5持續(xù)高暴露情景發(fā)生的次數(shù)和持續(xù)時間. 由表3可見：研究期間，持續(xù)2 d及以上的重污染情景發(fā)生了61次，共持續(xù)172 d，平均每次持續(xù)2.82 d；持續(xù)2 d及以上的極端污染情景發(fā)生了31次，共持續(xù)76 d，平均每次持續(xù)2.45 d.

表1 北京市2013—2018年大氣PM2.5污染及氣象因素描述性分析

表2 北京市2013—2018年全市因病入院情況描述性分析

表3 2013—2018年北京市大氣PM2.5持續(xù)高暴露情景發(fā)生情況

2.2 大氣PM2.5持續(xù)高暴露對因病入院的急性影響

圖1～3分別展示了2013—2018年不同大氣PM2.5持續(xù)高暴露情景對居民非意外總疾病、心腦血管系統(tǒng)疾病和呼吸系統(tǒng)疾病因病入院的急性影響. 由圖1～3可見，對于全人群研究發(fā)現(xiàn)，相較于非持續(xù)高暴露情景，重污染持續(xù)2 d及以上時(情景3)引起的非意外總疾病和心腦血管系統(tǒng)疾病因病入院的發(fā)病風(fēng)險均顯著增加，增幅分別為5.0%(95%CI，1.2%～9.0%)和5.6%(95%CI，1.8%～9.5%). 隨著污染濃度和持續(xù)時間的增加，心腦血管系統(tǒng)疾病入院的發(fā)病風(fēng)險顯著增加，當(dāng)極端污染持續(xù)發(fā)生3 d及以上(情景6)時，將引起人群心腦血管疾病的發(fā)病風(fēng)險增加8.9%(95%CI，0.7%～17.7%)，較其他暴露情景發(fā)病風(fēng)險增幅呈上升趨勢，說明心腦血管系統(tǒng)疾病是易受到重污染天氣影響的敏感性疾病. 筆者尚未觀察到6種PM2.5持續(xù)高暴露情景對全人群因呼吸系統(tǒng)疾病入院的顯著影響.

圖1 2013—2018年北京市PM2.5持續(xù)高暴露情景對居民非意外總疾病因病入院的急性影響 Fig.1 Acute effects of persistent high ambient PM2.5 exposure scenarios on hospitalization for non-accidental disease in Beijing from 2013 to 2018

圖2 2013—2018年北京市PM2.5持續(xù)高暴露情景對居民心腦血管系統(tǒng)疾病因病入院的急性影響Fig.2 Acute effects of persistent high ambient PM2.5 exposure scenarios on hospitalization for cardio-cerebrovascular disease in Beijing from 2013 to 2018

圖3 2013—2018年北京市PM2.5持續(xù)高暴露情景對呼吸系統(tǒng)疾病因病入院的急性影響Fig.3 Acute effects of persistent high ambient PM2.5 exposure scenarios on hospitalization for respiratory disease in Beijing from 2013 to 2018

由圖1～3可見，通過亞組人群分層分析發(fā)現(xiàn)，重度污染持續(xù)2 d及以上的情景中(情景3)男性、女性、0～64歲、65～74歲、75歲及以上等亞組人群的非意外總疾病和心腦血管系統(tǒng)疾病的發(fā)病風(fēng)險均顯著增加. 隨著污染濃度和持續(xù)時間增加，情景發(fā)生次數(shù)減少、模型統(tǒng)計(jì)分析能力降低，男性和75歲及以上人群相關(guān)的急性效應(yīng)的95%置信區(qū)間增寬，急性效應(yīng)失去統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性. 當(dāng)出現(xiàn)極端污染且持續(xù)3 d以及上時(情景6)，女性、0～64歲和65～74歲人群的非意外總疾病和心腦血管疾病因病入院的發(fā)病風(fēng)險均顯著增加，其中非意外總疾病發(fā)病風(fēng)險分別增加7.7%(95%CI，0.1%～16.0%)、8.0%(95%CI，0.1%～16.5%)和12.2%(95%CI，2.1%～23.4%)，心腦血管系統(tǒng)疾病發(fā)病風(fēng)險分別增加9.9%(95%CI，1.9%～18.5%)、11.3%(95%CI，2.1%～21.4%)和9.6%(95%CI，1.0%～19.0%). 而在因呼吸系統(tǒng)疾病入院的亞組人群研究中，僅在重度污染持續(xù)時間2 d及以上的情景下(情景3)觀察到0～64歲因病入院受到了顯著影響，發(fā)病風(fēng)險增加了3.4%(95%CI，0.2%～6.6%).

3 討論

國外關(guān)于大氣污染的急性健康風(fēng)險研究始于對重污染事件的研究，通過將重污染事件發(fā)生前和發(fā)生后的人群死亡數(shù)或發(fā)病數(shù)與重污染事件期間的死亡數(shù)或發(fā)病數(shù)進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)污染濃度大幅增加對人群健康產(chǎn)生了嚴(yán)重的影響[4,25-26]. 國內(nèi)同領(lǐng)域的早期研究采取上述分析策略，觀察到以大氣PM2.5持續(xù)高暴露為特征的重污染事件對公眾健康危害嚴(yán)重. 如CHEN等[15]對北京市2013年1月10—17日以PM2.5為主要污染物的重污染事件中呼吸系統(tǒng)疾病發(fā)病情況進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)與2013年冬季其他時段相比，該時期呼吸系統(tǒng)疾病的急診和門診風(fēng)險分別顯著提高了74%(95%CI，44%～111%)和16%(95%CI，7%～27%)，顯示PM2.5持續(xù)高暴露會引起人群呼吸系統(tǒng)損傷，造成短期內(nèi)人群呼吸系統(tǒng)因病就診人數(shù)大幅增加的負(fù)擔(dān). 這一分析策略雖快速簡便，但未能對重污染天氣事件的不同污染情景進(jìn)行識別分析，缺乏污染物濃度和持續(xù)時間等關(guān)鍵要素的定量評估.

隨著研究設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)方法的發(fā)展，該領(lǐng)域涌現(xiàn)出一批基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型，從污染濃度和持續(xù)時間兩維度定量分析環(huán)境事件對人群健康影響的研究[14,27-28]. 陳晨等[18]通過定義6種污染情景，在全國污染典型地區(qū)選擇40個區(qū)縣作為研究區(qū)域，就PM2.5持續(xù)高暴露開展急性死亡風(fēng)險研究，發(fā)現(xiàn)當(dāng)出現(xiàn)持續(xù)2 d及以上的中度污染(PM2.5濃度≥75 μgm3)時，人群非意外總疾病死亡和心腦血管疾病死亡風(fēng)險分別增加1.7%(95%CI，0.6%～2.8%)和2.3%(95%CI，0.7%～4.0%)，而不同污染情景下的人群死亡風(fēng)險增幅隨污染強(qiáng)度及持續(xù)時間的不同而發(fā)生變化. 筆者延續(xù)上述分析方法，觀察到PM2.5持續(xù)高暴露對于人群因病入院的急性影響與已有研究結(jié)果存在差異. 在大氣PM2.5出現(xiàn)持續(xù)2 d及以上的中度污染(PM2.5濃度>75.0 μgm3)情景，筆者未觀察到人群因病入院的發(fā)病風(fēng)險顯著增加；但出現(xiàn)持續(xù)2 d及以上的重度污染(PM2.5濃度>150.0 μgm3)情景時，人群非意外總疾病和心腦血管系統(tǒng)疾病的發(fā)病風(fēng)險顯著增加. 上述研究中PM2.5持續(xù)高濃度暴露對人群死亡和因病入院產(chǎn)生的急性影響的差異，可能是因?yàn)椤笆濉逼陂g采取的大氣污染防治措施改善了空氣質(zhì)量，同時還影響了人們的行為模式，包括人們對重污染天氣事件健康防護(hù)意識的增加和健康防護(hù)措施(如口罩、空氣凈化器等)使用率的增加等，因此在持續(xù)性中度污染情景下人群發(fā)病風(fēng)險未觀察到顯著增加. 但值得注意的是，筆者發(fā)現(xiàn)2013—2018年持續(xù)性重污染情景對人們造成了嚴(yán)重影響，提示現(xiàn)有的健康防護(hù)手段不足以應(yīng)對持續(xù)性PM2.5重污染.

研究顯示，心腦血管系統(tǒng)疾病是PM2.5持續(xù)高暴露相關(guān)的敏感性疾病. ZHOU等[17]研究發(fā)現(xiàn)，2013年1月重污染事件中心腦血管系統(tǒng)疾病死亡風(fēng)險增幅最為顯著，相關(guān)死亡風(fēng)險增加了11.7%(95%CI，3.1%～20.9%). 許多PM2.5逐日暴露的人群敏感性疾病研究亦證實(shí)心腦血管系統(tǒng)疾病易受到PM2.5影響[29-33]. 如WEI等[24]使用2000—2012年美國醫(yī)療保險入院數(shù)據(jù)，分析了PM2.5逐日暴露對美國居民214種疾病因病入院的影響，發(fā)現(xiàn)PM2.5短期暴露引起人群心腦血管疾病的發(fā)病風(fēng)險增幅較大. 筆者還發(fā)現(xiàn)65～74歲年齡組人群是PM2.5持續(xù)高暴露情景下的脆弱人群，這與當(dāng)前PM2.5短期暴露對不同年齡組人群急性影響研究結(jié)果[34]一致，這可能是由于老年人心肺系統(tǒng)及其他器官臟器的功能衰老退化，機(jī)體應(yīng)對PM2.5損傷作用的能力差. 提示下一階段重污染事件的健康防護(hù)行動應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注患有心腦血管系統(tǒng)疾病人群以及65歲以上老人，并給予有效保護(hù)措施.

4 結(jié)論

a) 2013—2018年持續(xù)2 d及以上重污染(PM2.5濃度>150 μgm3)情景共發(fā)生61次，相較于非持續(xù)高暴露情景，該重污染情景引起全人群因非意外總疾病入院的發(fā)病風(fēng)險顯著增加了5.0%(95%CI，1.2%～9.0%). 提示“十三五”期間《大氣污染防治行動計(jì)劃》實(shí)施以來，北京市以PM2.5持續(xù)高暴露為特征的重污染事件仍高頻發(fā)生，并對當(dāng)?shù)鼐用穹且馔饪偧膊∫虿∪朐涸斐娠@著影響. 建議“十四五”期間大氣污染防治行動應(yīng)關(guān)注重污染天氣事件，尤其重視持續(xù)性PM2.5日均暴露濃度≥150 μgm3的情景發(fā)生，通過及時發(fā)布重污染預(yù)警信息和啟動污染減排應(yīng)急手段，實(shí)現(xiàn)“削峰降速”,從而防范持續(xù)性重污染的發(fā)生.

b) 持續(xù)2 d及以上的重污染情景和極端污染情景發(fā)生時，全人群心腦血管系統(tǒng)疾病的發(fā)病風(fēng)險分別增加了5.6%(95%CI，1.8%～9.5%)和8.9%(95%CI，0.7%～17.7%)，表明心腦血管系統(tǒng)疾病是PM2.5持續(xù)高暴露相關(guān)的敏感性疾病. 在持續(xù)3 d及以上的極端污染情景下，65～74歲人群的非意外總疾病的發(fā)病風(fēng)險顯著增加，且增幅較大，表明65～74歲是PM2.5持續(xù)極端污染情景下的脆弱人群. 建議“十四五”期間大氣污染防治與人群健康防護(hù)行動應(yīng)雙管齊下，增加重污染天氣健康防護(hù)知識的宣教以及有效防護(hù)措施的普及，幫助脆弱人群提高重污染事件應(yīng)對能力，共同避免重污染事件對于人群健康的危害.