疾病监测  2015, Vol. 30 Issue (8): 668-671

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李湉湉, 崔亮亮, 陈晨, 孙庆华, 刘悦, 王秦, 杜艳君, 杜宗豪, 徐东群
LI Tian-tian, CUI Liang-liang, CHEN Chen, SUN Qing-hua, LIU Yue, WANG Qin, DU Yan-jun, DU Zong-hao, XU Dong-qun
北京市2013年1月雾霾天气事件中PM2.5相关人群超额死亡风险评估
Air pollutant PM2.5 related excess mortality risk assessment in Beijing, January 2013
疾病监测, 2015, 30(8): 668-671
Disease Surveillance, 2015, 30(8): 668-671
10.3784/j.issn.1003-9961.2015.08.015

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收稿日期:2015-04-21
北京市2013年1月雾霾天气事件中PM2.5相关人群超额死亡风险评估
李湉湉1 , 崔亮亮2, 陈晨1, 孙庆华1, 刘悦1, 王秦1, 杜艳君1, 杜宗豪1, 徐东群1     
1. 中国疾病预防控制中心环境与健康相关产品安全所, 北京 100050;
2. 济南市疾病预防控制中心环境与职业卫生所, 山东 济南 250021
摘要目的 估算北京市2013年1月17-31日PM2.5相关的人群超额死亡风险。 方法 采用时间序列分析模型计算北京市2008-2011年间PM2.5对人群死亡的暴露-反应关系系数。应用比例风险模型估算北京市2013年1月17-31日(15 d)重度雾霾PM2.5污染造成的超额死亡风险,同时与2008-2011年1月17-31日的年均超额死亡风险比较分析。 结果 北京市2008-2011年间,PM2.5浓度每增加10 μg/m3,人群总死亡风险增加0.28%(95%CI:0.18%~0.41%),心脑血管系统疾病和呼吸系统疾病死亡风险分别增加0.32%(95%CI:0.16%~0.47%)和0.31%(95%CI:0.01%~0.63%)。北京市2013年1月雾霾天气PM2.5污染导致的超额死亡风险为164人/15 d,显著高于2008-2011年1月17-31日的15天超额死亡风险57人/15 d(χ2=51.800, P<0.01)。朝阳区和海淀区超额死亡风险是10个区(县)中最高的。 结论 研究结果显示心脑血管和呼吸系统疾病是PM2.5污染的敏感性疾病。在重度雾霾天气期间,PM2.5可增加人群超额死亡风险,并表现出一定地区差异,以人口密集和污染浓度高的中心城区健康风险最高。
关键词雾霾    PM2.5    超额死亡风险    时间序列分析    暴露-反应关系    
Air pollutant PM2.5 related excess mortality risk assessment in Beijing, January 2013
LI Tian-tian1 , CUI Liang-liang2, CHEN Chen1, SUN Qing-hua1, LIU Yue1, WANG Qin1, DU Yan-jun1, DU Zong-hao1, XU Dong-qun1     
1. Institute of Environmental Health and Related Product Safety, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 100050, China;
2. Department of Environmental and Occupational Public Health, Ji'nan Center for Disease Control and Prevention, Ji'nan 250021, Shandong, China
Abstract:Objective To estimate the air pollutant PM2.5 related excess mortality risk assessment in Beijing during 17-31 January 2013 when serious haze weather attacked. Methods The exposure-response coefficient of PM2.5 on population mortality during 2008-2011 was calculated by using a time series analysis model. The PM2.5 related excess mortality risk in Beijing during 17-31 January 2013 was estimated by using a proportional risk model, the result was compared with that during the same periods from 2008 to 2011. Results An increase of 10 μg/m3 of PM2.5 concentration in air could cause an increase of 0.28% of the overall mortality risk (95% CI:0.18%-0.41%), an increase 0.32% and 0.31% of cardio-cerebro-vascular disease(95% CI:0.16%-0.47%)and respiratory disease(95% CI:0.01%-0.63%)respectively. The PM2.5 related excess mortality risk was 164 persons/15 days in Beijing during January 2013 when serious haze weather attacked, which was significantly higher that during the same periods from 2008 to 2011 (57 persons/15 days) (χ2=51.800,<0.01P). The PM2.5 related excess mortality risk was high in Chaoyang and Haidian districts. Conclusion Cardio-cerebro-vascular disease and respiratory disease are prone to occur due to serious air population weather. PM2.5 could increase the excess mortality risk in population, which could be high in urban area with dense population.
Key words: Air pollution    PM2.5    Excess mortality risk    Time series analysis    Exposure-response effect    

近年来北京市雾霾天气问题日趋严重,作为雾霾天气特征污染物的PM2.5,其浓度居高不下。2013年1月北京雾霾天气事件中PM2.5无论在浓度、还是持续时间上都突破了历史纪录,其单日小时最高浓度突破1000 μg/m3,2013年1月霾日更是长达25 d。研究显示随着PM2.5暴露浓度的增加,易感人群如老年人、儿童、孕妇等会出现生理反应异常、患病等健康危害[1, 2, 3],而对于本身患有呼吸系统及循环系统等疾病的患者,高浓度的暴露甚至可导致其死亡。

北京市作为我国的首都,具有重要的政治、文化、经济地位,是国家形象的窗口,北京的雾霾天气受到了政府、公众及国内外媒体的高度关注。阐明PM2.5造成的人群健康风险,是卫生部门义不容辞的责任,也是亟需解决的重大公共卫生问题。目前我国雾霾天气人群健康的影响情况尚不清晰,虽然国外的研究已明确了PM2.5对人群健康影响的定量关系,但我国的情况与国外存在很大差异,不可直接使用国外的暴露-反应关系数据。因此有必要开展系统的PM2.5对人群健康影响研究,揭示我国PM2.5与人群健康风险之间的关系,为采取针对性的应对策略和干预措施提供科学依据。

1 对象与方法 1.1 数据来源

暴露-反应关系计算中,北京市2008-2011年的PM2.5污染数据和死因数据分别来源于中国气象局北京城市研究所(城市所)提供的北京市海淀宝联公园站逐日PM2.5浓度数据和中国疾病预防控制中心死因监测系统中的北京市死因登记数据。三类死亡及ICD-10编码:非意外总死亡(A00-R99)、心脑血管疾病死亡(I00-I99)、呼吸系统疾病死亡(J00-J99)。

北京市2013年1月雾霾天气事件中PM2.5相关人群超额死亡风险评估的空气污染数据和人口数据分别来源于全国城市空气质量实时发布平台和北京统计年鉴(2013)。北京市空气污染监测站点共搜集到12个,分别为怀柔镇、定陵、昌平镇、顺义新城、奥体中心、海淀万柳、农展馆、东四、官园、古城、天坛、万寿西宫;地域范围覆盖怀柔、昌平、顺义、朝阳、海淀、西城、东城、石景山8个区(县)。

1.2 方法 1.2.1 暴露-反应关系系数确定

采用R 3.0.1 建立基于泊松回归的时间序列广义线性模型(公式1)计算PM2.5对人群死亡的暴露-反应关系;以PM2.5监测数据作为暴露浓度,以20082011年北京市全死因数据作为健康效应,控制长期季节趋势,气象因素、星期几效应,构建PM2.5污染对人群死亡的暴露-反应关系[4, 5, 6]。由于未收集到流感数据,故未对流感这一影响因素进行控制。20082011年期间,由于北京市人群死亡数据未呈现出人口老龄化导致自然死亡逐年增加的趋势,故未对各年人口结构进行调整。

其中,E(yi)为观察日i日健康数据的期望值;α为截距;X为对应变量产生的线性响应指标变量,本研究中为雾霾天气的代表性参数PM2.5β为回归系数,即暴露与人群死亡之间的定量暴露-反应关系数值;f为非参数平滑函数;Z为对应变量发生非线性响应的变量。

1.2.2 超额死亡风险评估

应用比例风险模型(公式2)估算北京市2008-2011年年均超额死亡风险以及其1月17-31日的年均超额死亡风险,同时估算2013年1月17-31日(15 d)重度雾霾期间PM2.5污染造成的超额死亡风险。超额死亡风险的计算方法是以世界卫生组织PM2.5 24 h均值标准(25 μg/m3)为基线水平,超过此基线水平的PM2.5的暴露所造成的死亡风险称为超额死亡风险。

其中:Δcases 为超额死亡人数;POP 为北京市常住人口数;Iref 为北京市人口基线死亡率;β 为暴露-反应关系系数;C为污染物浓度;C0为参考浓度,本研究选择世界卫生组织PM2.524 h均值标准 25 μg/m3

1.2.3 超额死亡风险空间分布特征分析

应用地图软件(Mapinfo 7.0)分析北京市2013年1月1731日期间不同区(县)的超额死亡风险空间分布特征。

2 结果 2.1 空气污染状况

2013年1月17-31日,北京市12个监测点共计180个PM2.5监测结果显示,日均值为173 μg/m3(范围值19~366 μg/m3),超过《环境空气质量标准》(GB 30952012)二级标准要求(75 μg/m3)2倍多,日均值超标天数为12 d,超标率为80%(12/15),各个站点监测结果提示1月中下旬北京市全市范围内经历了3次重度雾霾影响,日均浓度在200 μg/m3以上,以下旬形势最为严重,见图 1。北京市不同监测站点的数据变化趋势相同,但不同地理位置的浓度存在差异,以美国大使馆站点数据浓度值最高,昌平区定陵站浓度较低。

图 1 北京市PM2.5日均浓度时间分布(2013年1月1731日) Figure. 1 Daily distribution of PM2.5 concentration in Beijing (17-31 January,2015)
2.2 暴露-反应关系

2008-2011年期间,北京市PM2.5污染对人群死亡的暴露-反应关系为PM2.5浓度每增加10 μg/m3,人群总死亡风险可增加0.28%(95%CI:0.18%~0.41%),其中心脑血管系统疾病死亡风险增加0.32%(95%CI:0.16%~0.47%),呼吸系统疾病死亡风险增加0.31%(95%CI:0.01%~0.63%),心脑血管系统疾病和呼吸系统疾病死亡风险高于总死亡风险,见图 2

图 2 2008-2011年北京市PM2.5对人群死亡的暴露-反应关系(分疾病种类) Figure. 2 Disease specific exposure-response effect of PM2.5 on mortality in Beijing,2008-2011
2.3 超额死亡风险评估

基于世界卫生组织PM2.5 24 h均值标准(25 μg/m3)以及暴露-反应关系系数,北京市20082011年PM2.5污染造成的常住人口超额死亡风险为1392人/年,其中20082011年1月1731日的15天超额死亡风险平均为57人/15 d。2013年1月1731日重度雾霾期间PM2.5污染造成的常驻人口超额死亡风险为164人/15 d,显著高于20082011年同期15天的超额死亡风险 (χ2=51.800,P<0.01)。

基于北京市各县(区)的人口数和监测点的PM2.5浓度,2013年1月1731日超额死亡风险最高的为朝阳区和海淀区,分别为29人/15 d和26人/15 d,见图 3。提示超额死亡风险以人口密集和PM2.5浓度较高的中心城区最为严重。

图 3 北京市各县(区)PM2.5相关人群超额死亡风险分布(2013年1月17-31日) Figure. 3 PM2.5 related excess mortality risks in districts in Beijing (17-31 January,2015)
3 讨论

本研究通过对北京市20082011年间的PM2.5监测数据和人群全死因数据分析,确定PM2.5浓度每增加10 μg/m3,人群总死亡风险可增加0.28%,其中心脑血管系统疾病死亡风险(0.32%)和呼吸系统疾病死亡风险(0.31%)高于总死亡风险。以此评估北京市2013年1月1731日重度雾霾期间PM2.5所导致的全人群超额死亡风险(164人/15 d)明显高于20082011年同期的平均水平(57人/15 d),而且人群超额死亡风险以人口密集的中心城区最高。

谢鹏等[7]发表的我国PM2.5对人群死亡率的Meta分析结果为PM2.5浓度每增加10 μg/m3,人群总死亡风险增加0.40%(95%CI: 0.19%~0.62%。该文章综述了目前我国公开发表的3篇质量符合要求的PM2.5对人群总死亡的暴露-反应定量关系研究结果,是我国目前唯一报道的针对多项研究综合分析的PM2.5对人群死亡影响的暴露-反应关系系数。与我们的研究结果相比较,暴露-反应关系估计值与置信区间具有非常好的一致性。

此次暴露-反应关系的计算,仅使用了北京市一个站点的PM2.5数据,并不能很好代表北京市的人群暴露水平,未来的暴露-反应关系计算需要更精细化的多站点的长时间序列的PM2.5监测数据,因此,亟需开展与环保、气象的多部门合作,获取高质量的空气污染物、气象数据来保证雾霾天气人群健康影响相关工作的开展。

在人群健康效应方面,本研究中仅针对PM2.5对全人群的短期超额死亡风险进行了分析,而且在具体的死因中,也仅限于对呼吸系统疾病死亡和心脑血管系统疾病死亡风险的分析。但是PM2.5对健康造成的影响不仅有短期效应,也有长期效应;不仅造成死亡,还可造成发病;不仅呼吸系统和心血管系统有影响,对人体其他系统也有影响,而且对于各类不同人群如青少年、儿童、孕妇等影响也不尽相同。今后研究中还需对健康效应进行更全面综合的研究和分析,建议建立哨点医院、哨点社区以收集相关患病资料及人群症状体征资料,更好地论证PM2.5与人群健康效应之间的关系。

本研究的结果显示心脑血管和呼吸系统疾病是PM2.5污染的敏感性疾病,提示这两类疾病的易感人群在雾霾天气下应加强防护。此外,重度雾霾天气期间,PM2.5会增加人群的超额死亡风险,建议在重度雾霾期间,人群需要做好健康防护。另外,还需从更多地点对雾霾造成的健康效应方面开展更多的研究,为采取针对性的应对策略和干预措施提供更多必要的科学依据。

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