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上海市儿童呼吸系统疾病空气质量健康指数的建立

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环境与职业医学 2022年第7期39卷 730-736页

作者：张莉君许慧慧朱凤鸣东春阳许东沈先标凌利民许明佳张标陈健苏瑾上海市疾病预防控制中心公共服务与健康安全评价所上海200336 上海市预防医学研究院上海200336 上海市健康医学院上海201318 上海市徐汇区疾病预防控制中心环境卫生科上海200237 上海市宝山区疾病预防控制中心环境卫生科上海201901 上海市虹口区疾病预防控制中心环境卫生科上海200082 上海市金山区疾病预防控制中心环境卫生科上海201500 上海市崇明区疾病预防控制中心环境卫生科上海202150

[背景]空气质量健康指数(AQHI)将人群流行病学观察到的多个污染物健康效应指数化,能更好地反映空气污染与健康效应间广泛存在的线性无阈值关系。[目的]探索上海市儿童呼吸系统疾病AQHI(AQHI_(r))的建立方法并探讨其适用性。[方法]收集2... 详细信息

[背景]空气质量健康指数(AQHI)将人群流行病学观察到的多个污染物健康效应指数化,能更好地反映空气污染与健康效应间广泛存在的线性无阈值关系。[目的]探索上海市儿童呼吸系统疾病AQHI(AQHI_(r))的建立方法并探讨其适用性。[方法]收集2015—2019年上海市徐汇、宝山、虹口、金山和崇明区5家综合医院儿科呼吸系统疾病日门诊人次数,收集距离医院最近的5个空气质量监测点大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)和O_(3))监测资料、空气质量指数(AQI)和气象监测资料(温度、相对湿度、气压和风速),采用基于泊松分布的广义相加模型(GAM),分析大气污染与儿科呼吸系统疾病门诊人次数之间的关联,依据GAM分析结果构建AQHI_(r)。比较AQHI_(r)、AQI与徐汇、虹口和崇明区的3家医院儿科呼吸系统疾病门诊人次数之间的关联性,评价AQHI_(r)的预测效果。[结果]大气污染物对儿科呼吸系统疾病门诊人次数有不同程度的影响:PM_(2.5)、NO_(2)和O_(3)效应在滞后当天(lag0)最显著,污染物质量浓度每升高10μg·m^(-3),超额就诊风险分别为1.27%(95%CI:0.88%~1.66%)、0.75%(95%CI:0.40%~1.11%)和3.61%(95%CI:2.71%~4.51%);PM_(10)和SO_(2)在滞后3 d(lag3)效应最显著,污染物每升高10μg·m^(-3),超额就诊风险分别为0.81%(95%CI:0.51~1.12)和5.64%(95%CI:3.37%~7.96%)。除PM_(10)+NO_(2)、SO_(2)+PM_(2.5)和SO_(2)+NO_(2)外,其余污染物两两叠加,对健康影响均有意义(P空气污染对儿童呼吸系统的健康影响。

关键词：空气质量健康指数空气污染健康效应呼吸系统疾病日门诊人次数

乌鲁木齐市呼吸系统疾病空气质量健康指数的构建

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环境与职业医学 2024年第3期41卷 276-281页

作者：时雨武迪依里帕·依力哈木郑彦玲张利萍新疆医科大学公共卫生学院新疆乌鲁木齐830017 新疆医科大学医学工程技术学院新疆乌鲁木齐830017

[背景]空气质量健康指数(AQHI)是根据空气污染和发病率/死亡率时间序列分析暴露-反应系数得出的,有助于了解空气污染对健康的整体短期影响。[目的]研究乌鲁木齐市空气污染物对呼吸系统疾病的影响,并制定相应的乌鲁木齐市呼吸系统疾病发... 详细信息

[背景]空气质量健康指数(AQHI)是根据空气污染和发病率/死亡率时间序列分析暴露-反应系数得出的,有助于了解空气污染对健康的整体短期影响。[目的]研究乌鲁木齐市空气污染物对呼吸系统疾病的影响,并制定相应的乌鲁木齐市呼吸系统疾病发病风险AQHI。[方法]收集整理新疆乌鲁木齐市新疆医科大学第一附属医院2017年1月1日-2021年12月31日呼吸系统逐日门诊量数据、同期气象资料(日均气温、日均相对湿度)及乌鲁木齐市大气污染物[细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))、二氧化硫(SO_(2))、二氧化氮(NO_(2))、一氧化碳(CO)、臭氧(O_(3))]原始监测数据。采用时间分层病例交叉设计构建以准泊松分布为基础的分布滞后非线性模型。以空气污染物零浓度为基准,使用暴露-反应系数(β值)来量化不同空气污染物对于呼吸系统疾病就医风险的影响,建立AQHI。比较AQHI、空气质量指数(AQI)与呼吸系统疾病发病关联性,评估AQHI预测效果。[结果]PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、O_(3)浓度每增加10μg·m^(-3)在累积滞后3d(LagO3)和累积滞后2d(LagO2)时超额就诊风险值最大,发病风险分别增加0.687%(95%CI:0.101%~1.276%)、17.609%(95%CI:3.253%~33.961%)、13.344%(95%CI:8.619%~18.275%)、4.921%(95%CI:1.401%~8.502%),PM_(2.5)、CO滞后效应无统计学意义。依据结果选取PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、O_(3)构建AQHI。结果显示,AQHI每升高一个四分位数间距全人群、不同性别人群、不同年龄人群、不同季节就诊人群呼吸系统疾病就诊风险的超额风险均高于AQI的相应指标值。[结论]乌鲁木齐市PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、O_(3)对呼吸系统疾病门诊就诊人次有影响,构建的乌鲁木齐市呼吸系统疾病发病风险AQHI与AQI相比预测大气污染对呼吸系统健康的影响更强。

关键词：空气污染呼吸系统疾病空气质量健康指数空气质量指数日门诊人次

基于大气污染累积健康风险的天津市空气质量健康指数研究

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环境与职业医学 2022年第11期39卷 1242-1248页

作者：倪洋张继勉白羽曾强天津市疾病预防控制中心职业健康研究所天津300011 天津医科大学公共卫生学院天津300070

[背景]累积风险指数(CRI)可综合考虑多种大气污染物对健康的联合作用,但目前罕见基于大气污染CRI构建空气质量健康指数(AQHI)的研究。[目的]基于大气污染物CRI构建天津市AQHI并对其有效性进行验证。[方法]收集天津市2015—2019年每日大... 详细信息

[背景]累积风险指数(CRI)可综合考虑多种大气污染物对健康的联合作用,但目前罕见基于大气污染CRI构建空气质量健康指数(AQHI)的研究。[目的]基于大气污染物CRI构建天津市AQHI并对其有效性进行验证。[方法]收集天津市2015—2019年每日大气污染、气象因素、非意外死亡数据,并建立时间序列数据库,采用描述性统计分析方法对数据的基本分布特征进行分析。采用广义相加模型的单污染物模型和双污染物模型建立大气污染物与非意外死亡的暴露反应关系,筛选最佳滞后天数和指示污染物,然后采用多污染物模型计算大气污染的CRI值,并依据CRI值构建AQHI并分级。最后采用广义相加模型分别建立AQHI和空气质量指数(AQI)与非意外死亡的暴露反应关系,并对暴露反应关系系数进行比较,以广义交叉验证(GCV)值和模型的R^(2)对AQHI的有效性进行验证。[结果]本研究选择lag1为最佳滞后天数,在综合考虑超标情况和统计学模型结果的基础上,选择PM_(2.5)、SO_(2)、NO_(2)和O_(3)作为最终的指示污染物。4种指示污染物的浓度每升高1μg·m^(-3)对非意外死亡影响的效应值b,分别为-0.00002、0.00079、0.00015和0.00042。基于上述系数计算CRI,并构建AQHI。按照分级标准提示,63%的时间是处于低风险级别,有34%的时间处于中风险级别。分别建立了AQHI和AQI与全人群、女性人群和男性人群非意外死亡的暴露反应关系,结果显示,AQHI每增加一个四分位数间距(IQR),全人群、女性人群和男性人群非意外死亡的超额风险均高于AQI的相应指标值;且AQHI模型的GCV值(分别为2.694、1.819、1.938)均低于AQI模型的GCV值(分别为2.747、1.850、1.961),AQHI模型的R^(2)值(分别为0.849、0.780、0.820)均高于AQI模型的R^(2)值(分别为0.846、0.776、0.817)。[结论]与AQI相比,基于大气污染物的CRI构建的AQHI能够较好地预测天津市空气污染对人群的健康风险。

关键词：大气污染累积风险指数空气质量健康指数天津市

天津市空气质量健康指数（AQHI）的建立及应用

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生态环境学报 2019年第10期28卷 2027-2034页

作者：张敏崔振雷高润祥李文天津市环境气象中心天津300074 天津市气象局天津300074 天津医科大学公共卫生学院天津300070

为了解大气污染物对人体健康的影响,利用广义相加模型(Generalized Additive Models,GAM)根据2013年1月1日-2018年10月31日大气污染物质量浓度资料和天津全市就医人次数据计算了大气污染物的暴露反应关系系数。利用该系数建立了天津地... 详细信息

为了解大气污染物对人体健康的影响,利用广义相加模型(Generalized Additive Models,GAM)根据2013年1月1日-2018年10月31日大气污染物质量浓度资料和天津全市就医人次数据计算了大气污染物的暴露反应关系系数。利用该系数建立了天津地区空气质量健康指数(AQHI)。结果表明,天津市6种大气污染物对人群的就医人次数均有正反馈,SO2、NO2、CO、O3、PM10和PM2.5质量浓度每升高10μg·m^-3,全市就医人次数分别增加1.99%,3.16%,0.09%,1.17%,1.19%和1.94%。2018年SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5造成就医人次数量增加率分别为2.41%,15.31%,9.00%,8.55%,9.69%和10.32%。在当前状况下,控制NO2和PM2.5浓度将有助于降低天津居民的健康风险。构建了天津空气质量健康指数AQHI,根据频度分布情况,将天津市空气质量健康风险级别分为:低风险(AQHI:0-3)、中度风险(AQHI:4-6)、高风险(AQHI:7-8)、极高风险(AQHI:9-10+),并针对心血管类疾病患者、儿童和老人等敏感人群分别给出健康建议。经与AQI对比和检验,发现AQHI能更好地描述人群的就医行为,AQHI指数对居民采取健康行为有指导意义,AQHI的预报将更有利于居民提前采取预防措施以规避大气污染对人体健康的风险。

关键词：空气质量健康风险空气质量健康指数暴露反应关系

空气质量健康指数(AQHI)的构建及应用研究进展

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华南预防医学 2022年第12期48卷 1437-1440页

作者：刘市委苗宇田张林陈怡然吴燕吕嘉韵梁会营冯文如中国医科大学公共卫生学院辽宁沈阳110122 广州市疾病预防控制中心

我国大部分地区采用空气质量指数(AQI)来反映空气质量状况,因其不能很好地反映空气污染与人群健康的关系,一些学者开始展开对空气质量健康指数(AQHI)的研究,评估空气污染对人群健康损害的风险。有关AQHI的研究发展迅速,上海、广州、天... 详细信息

我国大部分地区采用空气质量指数(AQI)来反映空气质量状况,因其不能很好地反映空气污染与人群健康的关系,一些学者开始展开对空气质量健康指数(AQHI)的研究,评估空气污染对人群健康损害的风险。有关AQHI的研究发展迅速,上海、广州、天津等城市纷纷发表了描述当地AQHI构建和应用情况的文献。然而,目前AQHI的构建尚未达成共识,不同地区间未形成统一的构建标准,存在不同地区AQHI可比性不强等问题。本文通过查阅国内外AQHI的构建和应用情况的相关文献,总结不同国家和地区的AQHI构建方法和应用进展,以期为后续建立本地化AQHI提供理论依据。

关键词：空气污染健康空气质量健康指数

基于多模型多源数据比较的空气质量健康指数（AQHI）的构建研究

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基于多模型多源数据比较的空气质量健康指数（AQHI）的构建研究

作者：刘市委中国医科大学

学位级别：硕士

目的:通过比较不同模型和数据源的组合,探讨大气污染物对人群健康的影响,进而构建一个让公众能够更加直观地理解空气污染带来的健康危害的指数,为空气污染的早期风险预警和提示人们规避健康风险提供科学依据。方法:收集广州市2014-2018... 详细信息

目的:通过比较不同模型和数据源的组合,探讨大气污染物对人群健康的影响,进而构建一个让公众能够更加直观地理解空气污染带来的健康危害的指数,为空气污染的早期风险预警和提示人们规避健康风险提供科学依据。方法:收集广州市2014-2018年逐日大气污染物、气象数据及非意外疾病、呼吸系统疾病、循环系统疾病的日死亡人数和日门诊人数,进行趋势性分析和相关性分析,并对大气污染物进行超标天数统计;进一步利用时间序列分析的方法,选用广义相加模型(Generalized Additive Model,GAM)和分布滞后非线性模型(Distributed Lag Nonlinear Model,DLNM)建立大气污染与人群健康结局的暴露反应关系,分别对不同疾病不同人群的日死亡人数和日门诊人数构建四种组合计算超额风险,选出最佳组合后在参考加拿大和香港空气质量健康指数(Air Quality Health Index,AQHI)的基础上,对接WHO标准,构建广州市不同人群的AQHI,并对AQHI进行验证。结果:1.大气污染与人群健康暴露反应关系研究表明,大气污染对不同人群组的影响均具有一定的滞后效应,累积滞后效应最大值比单日滞后效应最大值要大,且出现的时间更晚;“DLNM+门诊”组合对不同疾病、不同人群组的健康效应值均高于其他三种组合,其中,PM2.5对全人群、心肺疾病人群和老年人门诊量影响的累积滞后最大效应分别出现在滞后7天(lag07)、滞后7天(lag07)和滞后4天(lag04),污染物增加一个四分位数间距(Inter-quartile Range,IQR)时,RR值分别为 1.057(1.032-1.083)、1.080(1.052-1.108)和 1.049(1.021-1.077);SO2对全人群和心肺疾病人群门诊量影响的累积滞后最大效应均出现在滞后7天(lag07),污染物增加一个 IQR 时,RR 值分别为 1.040(1.016-1.065)和 1.059(1.033-1.086),SO2对老年人门诊量的影响不明显;NO2对全人群、心肺疾病人群和老年人门诊影响的累积滞后最大效应均出现在滞后7天(lag07),污染物增加一个IQR时,RR值分别为 1.071(1.048-1.095)、1.092(1.066-1.118)和 1.050(1.021-1.081);O3 对全人群、心肺疾病人群和老年人门诊量影响的累积滞后最大效应均无统计学意义。2.超额风险结果可知,PM2.5、SO2和NO2短期暴露对人群健康的影响主要体现在发病就诊上,而O3暴露对人群健康的影响则主要表现在死亡。通过比较GAM和DLNM可知,前者反映大气污染物对人群健康影响的超额风险(ER-GAM)低于后者的超额风险(ER-DLNM),DLNM更敏感地反映大气污染对人群健康的损害效应。决定系数(Coefficient of Determination,CoD,也可记作R2)结果同上,对于全人群、心肺疾病人群和老年人的空气质量健康指数(AQHI)的构建,均选择“组合4”。3.对三组人群AQHI和空气质量指数(Air Quality Index,AQI)对人群健康预测能力的研究表明,AQHI增加一个IQR时,非意外疾病门诊量、心肺疾病人群门诊量、老年人门诊量分别增加 7.46%(4.73%-10.26%)、4.30%(1.82%-6.83%)和 4.20%(1.53%-6.93%),而AQI在增加一个IQR时,非意外疾病门诊量、心肺疾病人群门诊量、老年人门诊量分别增加5.37%(2.89%-7.91%)、3.86%(1.03%-6.76%)和3.64%(0.97%-6.37%)。与AQI相比,AQHI对不同疾病、不同人群的门诊量的影响更大,提示AQHI的健康风险指示能力高于AQI。结论:DLNM能很好地量化大气污染对人群健康的损害效应;且相较于死亡,日门诊人数能更敏感地反映大气污染对人群健康的影响;研究期间,不同人群的AQHI处于低风险级别的比例较高,且心肺疾病人群AQHI和老年人的AQHI在同一天比全人群AQHI值大,风险级别也更高;与AQI相比,三组人群的AQHI均更加全面、准确地反映空气质量并指导公众健康出行。

关键词：空气污染非意外疾病心肺疾病老年人广义相加模型分布滞后非线性模型空气质量健康指数

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兰州市空气质量健康指数的构建

兰州市空气质量健康指数的构建

作者：王砚兰州大学

学位级别：硕士

空气污染已成为社会各界和公众广泛关注的主要环境问题之一,为了让公众能够更加直观地理解发布的空气污染信息,并能真正指导居民的健康出行,构建能真实反映空气质量及其与健康效应密切相关的空气综合评价指数,具有重要的现实意义。为此... 详细信息

空气污染已成为社会各界和公众广泛关注的主要环境问题之一,为了让公众能够更加直观地理解发布的空气污染信息,并能真正指导居民的健康出行,构建能真实反映空气质量及其与健康效应密切相关的空气综合评价指数,具有重要的现实意义。为此,本研究收集2001-2009年兰州市逐日的大气污染、气象因素及呼吸系统疾病和心脑血管疾病日入院人数,进行相关分析和主成分分析,并进一步利用时间序列分析方法的半参数广义相加模型(GAM)建立大气污染与不同疾病不同人群(全人群、性别和年龄别)的健康暴露反应关系,参考加拿大构建空气污染健康指数(AQHI)的方法构建兰州市不同疾病不同人群的AQHI,取得一些有价值的研究成果。(1)大气污染与不同疾病不同人群的相关分析和主成分分析,结果表明呼吸系统疾病除16-64y人群外,其余人群均受S02影响最大且均为正效应,16-64y人群受PM10最大负效应影响;NO2对所有人群的影响均为负效应。心脑血管疾病所有层次人群均受PM1o影响最大,其次为S02,且均为负效应。(2)大气污染与人群健康暴露反应关系研究表明,大气污染对不同疾病不同人群的影响均具有一定的滞后效应。对呼吸系统疾病,S02和N02滞后0-7d、PM10滞后2-6d对不同人群的影响较大,污染物每增加1个四分位间距(IQR),人群日入院人数分别增加5.4%～8.0%、3.0%～6.6%和1.0%～3.7%;对心脑血管疾病,S02滞后1-7d、N02滞后0-5d以及PMlo滞后1-6d对不同人群影响较大,相对危险度(RR)分别为0.972～1.012、0.977～1.020和1.005～1.014,且不具统计学意义。(3)根据构建呼吸系统疾病和心脑血管疾病不同人群逐日AQHI进行分级,结果表明,不同人群AQHI处于低度风险、中度风险、高度风险和重度风险级别的天数分别占总天数的比例为82.5%-84.9%、13.0%-15.1%、2.1%～2.4%和0%;不同人群AQHI-xn处于低度风险、中度风险、高度风险和重度风险级别的天数分别占总天数的比例为81.9%-99.5%、0.4%-10.8%、0.1%-2.5%和0%。(4)对AQHI、AQI和API三种指数对居民健康预测能力的研究表明,指数每上升1个IQR,不同人群患呼吸系统疾病入院的人数分别增加2.1%-31.0%、0.0%-0.1%和0.0%～0.1%;不同人群患心脑血管疾病入院的人数分别增加2.1%-14.7%、0.0%～0.1%和0.0%～0.1%,说明AQHI预测居民健康的能力较AQI和API强,且对呼吸系统疾病的影响较心脑血管疾病更强。综上所述,兰州市大气污染对人群健康的影响具有一定的滞后效应,研究期间不同疾病不同人群AQHI处于低度风险级别的比例较高,与AQI和API相比,AQHI能更加全面的反映空气质量并指导公众健康出行。

关键词：大气污染物呼吸系统疾病心脑血管疾病暴露反应关系空气质量健康指数

基于函数型时间序列分析的南京市空气质量健康指数应用研究

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基于函数型时间序列分析的南京市空气质量健康指数应用研究

作者：王玮南京财经大学

学位级别：硕士

南京市是长三角地区的核心城市,也是国家重要综合性工业生产基地和先进制造业基地,随着经济的快速发展和城市化进程的加快,南京机动车驾驶量、工业耗煤量、工业废气排放量也在不断增加,该地区的大气污染状况也引起广泛关注。为了更好的... 详细信息

南京市是长三角地区的核心城市,也是国家重要综合性工业生产基地和先进制造业基地,随着经济的快速发展和城市化进程的加快,南京机动车驾驶量、工业耗煤量、工业废气排放量也在不断增加,该地区的大气污染状况也引起广泛关注。为了更好的对空气污染状况进行评估,本文考虑污染物的健康风险,根据空气中污染物的暴露反应关系以及各浓度值构造空气质量健康指数HAQI,相较于空气质量指数AQI,HAQI能够更好的指导公众做好健康防护。本文首先基于南京市2022年的空气污染物浓度数据构建HAQI,其次,从函数型时间序列的视角进行描述性统计分析。再次,分别通过静态和动态函数型主成分分析技术进行降维,得到函数型主成分得分向量。最后基于得分向量序列构建时间序列模型分别从HAQI取值及其HAQI对应的类别两个方面进行预测,对比不同模型的预测效果。研究发现:(1)南京市中午和下午的总体空气质量比早上和晚上的总体空气质量差;南京市夏季和秋季的空气质量是优于春季和冬季的。(2)影响南京市空气质量的最主要污染物是PM。(3)通过对函数型时间序列的预测研究可知,无论是对HAQI取值还是对HAQI对应的类别,基于函数型主成分分析的时间序列预测模型是优于普通时间序列模型的,并且基于动态函数型主成分分析的时间序列模型预测效果比基于静态函数型主成分分析的时间序列模型预测效果更好,准确率也更高。

关键词：空气质量健康指数函数型时间序列预测函数主成分分析 ARIMA模型

空气质量健康指数与哮喘发病率:一项基于人群的研究

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环境与职业医学 2013年第4期30卷 319-319页

作者： Teresa To Shixin Shen Eshetu G. Atenafu Jun Guan Susan McLimont Brian Stocks Christopher Licskai

[背景]已知空气污染暴露与呼吸系统疾病恶化相关。由加拿大开发的空气质量健康指数（AQHI），是一种新型的健康风险衡量标准，用于报告空气质量和提供减少风险活动的建议。

关键词：空气污染空气质量健康指数哮喘健康服务利用