中國3城市氣溫與人群死亡關系研究.pdf

1、目的：探討中國3城市（北京、成都和南京）氣溫與居民死亡的關系，進一步明確氣溫對死因別死亡影響的暴露-反應關系和滯后特點;定量估計極端氣溫對3城市死因別死亡影響的累積冷、熱效應以及對不同年齡、不同性別人群死亡影響的累積冷、熱效應;初步探討3種主要大氣污染物(PM10、NO2、SO2)對氣溫與人群死亡關系的效應修飾作用。
　　方法：收集2008年1月1日至2010年12月31日北京、成都和南京的每日死亡數、同期氣象數據和空氣污染數據(

2、PM10、NO2、 SO2)，在控制長期趨勢和季節(jié)效應以及其他混雜因素后，用分布滯后非線性模型(Distributed Lag Non-linear Model，DLNM)研究氣溫與死因別死亡的關系及污染物的效應修飾作用。第一步:首先在調整長期趨勢、季節(jié)效應、星期幾效應以及氣壓、相對濕度等氣象因素的基礎上，建立時間序列的泊松回歸基本模型，然后構建基于DLNM的氣溫交叉基，最后在時間序列基本模型基礎上納入溫度交叉基構建分布滯后非線性模型，

3、并通過該模型擬合氣溫-死亡的暴露-反應關系曲線，定量評估極端氣溫對全人群及不同年齡、不同性別人群死亡影響的累積冷、熱效應。第二步:在分布滯后非線性模型基礎上納入氣溫與大氣污染物的交互項，定性評估PM10、NO2、 SO2對氣溫-死亡關系的效應修飾作用。
　　結果：①北京、成都和南京的氣溫與死因別死亡存在非線性的暴露-反應關系，北京市死因別死亡的暴露-反應關系呈“V”型，成都市和南京市暴露-反應關系呈“J”型。低溫對全人群死因別死亡

4、的影響顯著高于高溫。低溫對人群死亡的影響存在滯后效應，一般在暴露第5天效應達到最大，并且持續(xù)時間較長，約3周左右。高溫對人群死亡的影響存在明顯的急性效應，在暴露當天即可造成人群死亡風險增加，并且高溫對死亡的影響持續(xù)時間較短，大約持續(xù)1周左右。②北京市極端高溫對人群死因別死亡的影響高于極端低溫，而成都市和南京市極端低溫對人群死因別死亡的影響高于極端高溫。以北京市非意外死亡為例，極端高溫對非意外死亡在滯后0天、0～7天、0～15天和0～30

5、天的累積熱效應相對危險度(Relative Risk，RR)分別為:1.07(95％CI:1.04～1.11)、1.28(95％CI:1.22～1.33)、1.36(95％CI:1.27～1.47)、1.31(95％CI:1.19～1.45)，極端低溫的冷效應RR值分別為:1.02(95％CI:0.98～1.06)、1.10(95％CI:1.05～1.16)、1.15(95％CI:1.09～1.23)、1.24(95％CI:1.13～1

6、.35)。③極端低溫對65歲及以上人群死因別死亡的影響大于極端高溫，但極端低溫對不同年齡組人群死亡的影響差別不大，極端高溫對65歲及以上人群死因別死亡的影響大于65歲以下人群。極端高溫對女性人群死亡的影響大于男性。④三種主要大氣污染物日均濃度對氣溫與死亡的關系存在效應修飾作用。
　　結論：北京、成都和南京氣溫與人群死亡存在非線性的暴露-反應關系，高溫引起的急性效應持續(xù)時間較短，低溫引起的急性效應相對滯后，但持續(xù)時間較長，持續(xù)約3周