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目的 探讨2014-2018年西安市大气PM2.5对居民呼吸系统疾病死亡的影响.方法 收集2014-2018年西安市人群呼吸系统疾病死亡资料、大气污染物和气象数据.采用时间分层的病例交叉设计,分析PM2.5浓度与呼吸系统疾病死亡间的暴露-反应关系.结果 调整气温和相对湿度的影响后,PM2.5在滞后2d、3d时对人群呼吸系统疾病死亡有影响,其浓度每升高10 μg/m3,人群呼吸系统疾病死亡的ER值分别为0.374%(95%CI:0.017%~0.731%)和0.434% (95%CI:0.087%~0.782%),差异均有统计学意义(P<0.05),且以滞后3d时效应达到最高.多污染物模型中,分别纳入PM10、SO2、NO2、CO、O3等大气污染物后,多污染物模型与单污染物模型的ER差异均无统计学意义(P>0.05).结论 2014-2018年西安市居民呼吸系统疾病死亡增加可能与PM2.5浓度升高有一定关系.

作者:赵国栋;王鸿;刘志永;高俊宏;刘进仁;范小琳;李存治;卢青;孔庆博

来源:环境与健康杂志 2020 年 37卷 10期

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作者:
赵国栋;王鸿;刘志永;高俊宏;刘进仁;范小琳;李存治;卢青;孔庆博
来源:
环境与健康杂志 2020 年 37卷 10期
标签:
大气污染 细颗粒物 超额危险度 病例交叉
目的 探讨2014-2018年西安市大气PM2.5对居民呼吸系统疾病死亡的影响.方法 收集2014-2018年西安市人群呼吸系统疾病死亡资料、大气污染物和气象数据.采用时间分层的病例交叉设计,分析PM2.5浓度与呼吸系统疾病死亡间的暴露-反应关系.结果 调整气温和相对湿度的影响后,PM2.5在滞后2d、3d时对人群呼吸系统疾病死亡有影响,其浓度每升高10 μg/m3,人群呼吸系统疾病死亡的ER值分别为0.374%(95%CI:0.017%~0.731%)和0.434% (95%CI:0.087%~0.782%),差异均有统计学意义(P<0.05),且以滞后3d时效应达到最高.多污染物模型中,分别纳入PM10、SO2、NO2、CO、O3等大气污染物后,多污染物模型与单污染物模型的ER差异均无统计学意义(P>0.05).结论 2014-2018年西安市居民呼吸系统疾病死亡增加可能与PM2.5浓度升高有一定关系.