氣溫對居民日死亡數(shù)的影響南京市某區(qū)氣溫與居民死亡關(guān)系的時(shí)間序列分析

氣溫對居民日死亡數(shù)的影響南京市某區(qū)氣溫與居民死亡關(guān)系的時(shí)間序列分析

氣候因素，尤其是溫度，對人們的健康有顯著而直接的影響。它可以影響人體的不同生理功能，以及心腦血管疾病和呼吸道疾病之間的復(fù)雜關(guān)系。同時(shí)，氣溫也會(huì)影響大氣污染物的擴(kuò)散，影響大氣污染物對人類的損害。每日人群死亡數(shù)可以反映一個(gè)地區(qū)人群的健康狀況,因此,從健康危害管理的角度出發(fā),研究氣溫與每日人群死亡數(shù)之間的關(guān)系十分必要,另外,自20世紀(jì)90年代以來,時(shí)間序列模型已被廣泛應(yīng)用于大氣污染急性暴露對各種健康效應(yīng)終點(diǎn)的研究,初步證實(shí)了大氣污染短期濃度的變化與人群逐日死亡數(shù)密切相關(guān),國內(nèi)在該方面的研究取得了很多進(jìn)展,張衍燊等研究發(fā)現(xiàn)天津市城區(qū)居民的每日死亡與該市PM10污染顯著相關(guān),尤其是循環(huán)系統(tǒng)與呼吸系統(tǒng)的疾病死亡;楊敏娟等發(fā)現(xiàn)空氣中SO2和NO2濃度的升高都可以增加心腦血管疾病死亡危險(xiǎn)性,但是,這些研究往往忽視了氣溫對人群健康的重要作用,而大氣污染程度低的地區(qū),氣溫對于人群死亡的作用可能更容易體現(xiàn)出來。為此,筆者選定南京市一大氣清潔區(qū)作為研究對象,控制大氣污染對人群健康危害的混雜作用,分析氣溫對每日人群死亡數(shù)之間的關(guān)系。1內(nèi)容和方法1.1研究領(lǐng)域選擇南京市某城郊地區(qū),無重污染化工企業(yè),支柱產(chǎn)業(yè)為電子、民用輕工等綠色產(chǎn)業(yè)。地處中緯度地區(qū),屬北亞熱帶氣風(fēng)氣候。1.2病例數(shù)據(jù)提取及統(tǒng)計(jì)死亡資料來自2007年1月1日—2008年12月31日該區(qū)死亡醫(yī)學(xué)登記系統(tǒng),來源于南京市疾病預(yù)防控制中心,剔除意外死亡病例后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。同期氣溫資料來自南京市氣象局,同期大氣污染資料來自南京市環(huán)保局,包括SO2、NO2、可吸入顆粒(PM10)的每日平均濃度,為南京市某區(qū)大氣污染監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值。1.3模型自適應(yīng)約束最小二乘估計(jì)方法居民每日死亡對居民總體來說是小概率事件,其統(tǒng)計(jì)學(xué)分布近似于泊松分布。采用平滑樣條函數(shù)(smoothingsplinefunction),最大程度擬合和控制與時(shí)間有關(guān)的因素,以及大氣污染物對每日人群死亡數(shù)的影響,采用廣義交叉檢驗(yàn)(generalizedcrossvalidation,GCV)的自適應(yīng)約束最小二乘估計(jì)方法對模型進(jìn)行評估,廣義交叉檢驗(yàn)是SAS軟件GAM分析模塊中應(yīng)用的檢驗(yàn)方法,該方法可以利用數(shù)據(jù)本身而將模型的期望殘差值降到最小,不需要其他的數(shù)據(jù),故而被廣泛地應(yīng)用于模型參數(shù)的估計(jì)。模型以泊松分布做分布族(familydistribution),對數(shù)函數(shù)為連接函數(shù)(linkfunction)?；灸Ｐ蜑?式中:E(Yt)—每日居民死亡數(shù)的期望值;α—截距;S—平滑函數(shù);解釋因素:TEMP—T日平均氣溫;混雜因素:T日大氣污染物濃度,包括SO2、NO2、PM10;Day—觀察日T在研究時(shí)序中的天數(shù)序列號(hào),用以控制時(shí)間的長期趨勢和季節(jié)趨勢。由于本研究著重探討氣溫與人群死亡數(shù)的關(guān)系,且相對濕度和氣壓與氣溫的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng),故未將它們放入到模型中。根據(jù)結(jié)果判斷氣溫與每日人群死亡數(shù)之間可能存在的關(guān)系并進(jìn)行二次擬合,統(tǒng)計(jì)分析軟件為SAS9.1。2結(jié)果2.1群死亡數(shù)、氣溫、so2、no2、浚小體積wsf情況南京市某區(qū)2007年1月1日—2008年12月31日期間每日人群死亡數(shù)、氣溫、SO2、NO2、PM10濃度情況見表1。表1可見,SO2、NO2、PM10日均濃度分別為0.043、0.035、0.109mg/m3,日均死亡11.3例,日均氣溫16.5℃。2.2大氣污染物濃度與日期人群死亡數(shù)關(guān)系利用上述模型,在控制長期趨勢、季節(jié)趨勢以及大氣污染物等混雜因素的情況下,氣溫對人群每日死亡數(shù)影響的結(jié)果見表2和圖1。表2顯示,日平均氣溫(TEMP)和每日人群死亡數(shù)之間具有非線性趨勢(P<0.001);天數(shù)(Day)與每日人群死亡數(shù)之間具有線性趨勢(P<0.05)。同時(shí)表2還顯示每日人群死亡數(shù)的長期趨勢和季節(jié)趨勢不顯著(P=0.0509),但需要控制。大氣污染物如SO2、NO2、PM10對每日人群死亡數(shù)的影響無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。由圖1可以看出,PM10與SO2的濃度與每日人群死亡數(shù)之間存在負(fù)相關(guān)的部分主要處于高濃度區(qū)域,低濃度區(qū)域仍然可見濃度與每日人群死亡數(shù)之間存在的正相關(guān)關(guān)系,在分析365d的大氣污染物濃度后發(fā)現(xiàn),PM10超過0.3mg/m3、SO2濃度超過0.1mg/m3的天數(shù)分別為8和15d,由于天數(shù)非常少,不足以說明負(fù)相關(guān)關(guān)系的存在。2.3氣溫對每日人群死亡數(shù)的非線性回歸分析影響分析由圖1可以看出,氣溫與每日人群死亡數(shù)之間存在類似近似二次函數(shù)的關(guān)系,此時(shí)采用非線性回歸分析擬合二次曲線,模型為E(Yt)=a+bTemp+cTemp2,用高斯-牛頓迭代法確定參數(shù)的估計(jì)值和離均差平方和。利用模型模擬合氣溫對每日人群死亡數(shù)的影響,結(jié)果見表3、4。由表3、4可得出擬合的二次曲線方程為:E(Yt)=14.0199-0.334Temp+0.0077Temp2,F=36.15,P<0.0001。由此可知,氣溫與每日人群死亡數(shù)之間存在二次曲線關(guān)系,通過擬合的二次曲線可以計(jì)算得出,當(dāng)氣溫為21.77℃時(shí),每日人群死亡數(shù)E(Yt)取得最小值,低于或者高于此氣溫都會(huì)導(dǎo)致人群死亡數(shù)的增加;由表4可知該回歸模型可以解釋的變異占總變異的比例為8.81%,即氣溫對每日人群死亡數(shù)的解釋比例為8.81%。大氣污染物對每日人群死亡數(shù)可能有一定的影響,因?yàn)檠芯繀^(qū)域?yàn)榇髿馕廴厩鍧崊^(qū)且在GAM模型中,未發(fā)現(xiàn)大氣污染物與每日人群死亡數(shù)存在顯著性的關(guān)系,所以在二次擬合中僅以單因素形式擬合了氣溫與每日人群死亡數(shù)的二次曲線關(guān)系,未將大氣污染物納入模型。3次曲線擬合時(shí)間序列方法被廣泛地應(yīng)用到人群健康研究,通過對同一研究人群反復(fù)觀察暴露條件改變后的人群健康效應(yīng),該方法可以很好地控制與時(shí)間變化相關(guān)的一些混雜因素,如年齡改變、吸煙等,這是時(shí)間序列方法相比于其他方法的顯著優(yōu)勢。近年來,廣義相加模型被廣泛地用來分析氣象因素、大氣污染等對人群的急性作用,它可以放寬線性條件的要求,適用于任意分布的資料。筆者采用廣義相加模型研究氣溫與每日人群死亡數(shù)之間的關(guān)系,利用非參數(shù)平滑函數(shù)控制長期趨勢和季節(jié)趨勢以及大氣污染物(如SO2、NO2、PM10)等混雜因素,結(jié)果發(fā)現(xiàn)南京某區(qū)氣溫與每日人群死亡數(shù)之間存在二次曲線關(guān)系。相對于直線擬合,二次曲線方程擬合可以更好地?cái)M合變量間復(fù)雜的關(guān)系,找到極值,簡化擬合過程從而避免進(jìn)行分段線性擬合,在實(shí)際中有著廣泛的應(yīng)用,如在煤灰分的計(jì)算中,二次曲線擬合可以解決傳統(tǒng)同一礦源煤灰分測量直線擬合算法過程煩瑣和有效測量范圍小等問題。在林木凋落物量動(dòng)態(tài)分析研究中,二次曲線方程可以很好地?cái)M合凋落物與樹齡之間的關(guān)系。本研究利用非線性回歸擬合二次方程為:E(Yt)=14.0199-0.334Temp+0.0077Temp2,P<0.001,氣溫為21.77℃時(shí)死亡數(shù)最低,氣溫對每日人群死亡數(shù)的解釋比例為8.81%,低于或者高于21.77℃都會(huì)導(dǎo)致每日人群死亡數(shù)的增加,與Kan等的研究結(jié)果相符合。其主要原因在于氣溫可以影響相關(guān)疾病的發(fā)生與發(fā)展,如心腦血管疾病、呼吸系統(tǒng)疾病等。另外,在直接影響人體功能的同時(shí),氣溫還可以影響大氣污染物的排放、混合以及轉(zhuǎn)移,從而間接影響到大氣污染物對人體的危害作用。雖然無法對室外氣溫及其變化進(jìn)行直接的干預(yù),但是通過宣傳教育,使人們及時(shí)了解氣溫環(huán)境與健康的關(guān)聯(lián)性,可以提示人們盡量避開不利的氣溫環(huán)境,還可為相關(guān)部門制定政策時(shí)提供參考,以達(dá)到預(yù)防疾病和減少發(fā)病的目的。本研究未發(fā)現(xiàn)大氣污染物的濃度對每日人群死亡數(shù)具有顯著性的作用,其可能的原因是該區(qū)位于南京城郊,大部分為農(nóng)村地區(qū),無污染嚴(yán)重的化工企業(yè);另一方面,Sarnat等的研究表明固定監(jiān)測點(diǎn)的獲得的大氣污染物數(shù)據(jù)(如