珠海市大气污染物与居民每日死亡相关性的时间序列分析

摘要：

目的 研究珠海市大气污染物的分布特征及其与居民每日死亡数间的相关性.方法 收集珠海市2013-2015年大气污染物浓度及同期的气象资料和每日死亡人数,分析大气污染物的分布特征及其与气象因子的相关性,采用时间序列半参数广义相加模型(GAM)研究大气污染物与居民每日死亡数之间的关系.结果 珠海市3年内大气PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2浓度均呈下降趋势,O3浓度基本保持不变;除O3外,污染物浓度高峰期基本为12-2月,低峰期为6月.除O3与平均气温无相关关系外(P＞0.05),其他污染物与平均气温、相对湿度均呈负相关(P＜0.01).NO2、PM10、PM2.5和SO2对人群每日总死亡数有明显影响,其中PM10和PM2.5在滞后3d时效应最大,浓度每升高10μg/m3,死亡总数分别增加0.89％(95％CI:0.19％～1.60％)和1.60％(95％CI:0.61％～2.60％),同时可引起循环系统疾病死亡分别增加1.38％(95％CI:0.29％～2.49％)和2.27％(95％CI:0.75％～3.81％).结论 珠海市大气污染与居民每日死亡数有一定关联,应引起重视.

关键词：大气污染、死亡、时间序列分析、半参数广义相加模型

所属期刊栏目：34

分类号：R181.3(流行病学与防疫)

资助基金：广东省医学科研基金A2017390

在线出版日期：2018-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：797-800