淮安市城区大气污染与呼吸系统疾病门诊量的时间序列分析
A time-series study of air pollution and hospital outpatients with respiratory diseases

目的 探讨淮安市城区大气污染物对日呼吸系统疾病发生的急性影响,为呼吸系统疾病的早期预防提供科学依据。方法 收集淮安地区2015全年气象,环保及城区部分医疗机构呼吸系统疾病门诊量数据,采用Poisson分布广义相加模型(GAM)分析主要大气污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2)与呼吸系统疾病门诊量的关系。结果 (1)Spearman等级相关分析发现PM2.5、PM10、SO2和NO2与日呼吸系统疾病门诊量发生成正相关(P<0.01)；(2)单污染物模型分析显示:PM2.5、NO2对日呼吸系统疾病门诊量的影响效应均在当日达到最大值,PM10、SO2对日呼吸系统疾病门诊量的影响效应分别在滞后第4天、滞后第3天达到最大值,且日浓度每升高10 μg/m3,对呼吸系统门诊量风险增加分别为0.26%(0.076%~0.44%),2.90%(2.20%~3.60%),0.26%(0.15%~0.38%)和2.40%(1.80%~3.00%)；(3)多污染物模型分析显示:SO2与NO2在引入其他污染物时对日呼吸系统疾病门诊量影响均有所下降,且均具有统计学意义。结论 淮安市城区大气污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2)与呼吸系统疾病门诊量密切相关,并且SO2、NO2浓度增加更易增加呼吸系统疾病的发病风险。