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目的 探讨北京市2008年1月1日-2009年12月31日大气PM10浓度的时空分布特征及其对人群脑血管病死亡的暴露-反应关系.方法 采用克里格插值模型对研究期间北京市大气PM10日均浓度进行估计,采用时间序列的广义相加混合效应模型分析北京市大气PM10浓度对居民脑血管病死亡的暴露-反应关系.结果 北京市2008-2009年大气PM10日均浓度为118.6 μg/m3,高于GB 3095-1996《环境空气质量标准》二级标准.研究期间北京市大气PM10浓度呈自北向南逐渐升高的空间分布规律.北京市大气PM10浓度每升高10μg/m3对脑血管病死亡的超额危险度为0.47%(95%CI:0.27%~0.66%).引入多污染模型后大气PM10浓度对脑血管病死亡的超额危险度略有减小,但仍有统计学意义(P<0.05).结论 采用克里格插值模型能够较为精确地估计北京大气PM10浓度的空间分布状况;北京市大气PM10浓度升高会增加人群脑血管病死亡的风险.

作者:张亚娟;王旭英;梁凤超;王五一;潘小川

来源:环境与健康杂志 2015 年 32卷 10期

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作者:
张亚娟;王旭英;梁凤超;王五一;潘小川
来源:
环境与健康杂志 2015 年 32卷 10期
标签:
可吸入颗粒物 脑血管病死亡 克里格插值 时空分析 Particulate matter Cerebrovascular disease mortality Kriging interpolation Spatial-temporal analysis
目的 探讨北京市2008年1月1日-2009年12月31日大气PM10浓度的时空分布特征及其对人群脑血管病死亡的暴露-反应关系.方法 采用克里格插值模型对研究期间北京市大气PM10日均浓度进行估计,采用时间序列的广义相加混合效应模型分析北京市大气PM10浓度对居民脑血管病死亡的暴露-反应关系.结果 北京市2008-2009年大气PM10日均浓度为118.6 μg/m3,高于GB 3095-1996《环境空气质量标准》二级标准.研究期间北京市大气PM10浓度呈自北向南逐渐升高的空间分布规律.北京市大气PM10浓度每升高10μg/m3对脑血管病死亡的超额危险度为0.47%(95%CI:0.27%~0.66%).引入多污染模型后大气PM10浓度对脑血管病死亡的超额危险度略有减小,但仍有统计学意义(P<0.05).结论 采用克里格插值模型能够较为精确地估计北京大气PM10浓度的空间分布状况;北京市大气PM10浓度升高会增加人群脑血管病死亡的风险.