贵阳市大气臭氧浓度与居民急救人次相关性分析

卢秀娟 张建华 江美琴 简子海

（1 贵州省疾病预防控制中心 贵州 贵阳 550004）

（2 贵阳市疾病预防控制中心 贵州 贵阳 550000）

O3是光化学烟雾的主要有害成分，而近地面臭氧（O3），主要是由人们生产活动过程中排放的挥发性有机物（VOCs）和氮氧化物（NOx）等前体物在光辐射条件下经过复杂的光化学反应产生的，是城市大气中典型的二次污染物[1]。大气中O3浓度升高，可引起非意外死亡率、心血管疾病死亡率和呼吸系统疾病死亡率增加[2-5]。在对石家庄[6]、成都[7]、淄博[8]等城市的O3浓度与居民急救关系分析中发现O3浓度增加会导致居民呼吸系统疾病急救人次增加。

近年来，贵阳市大气光化学污染问题日益突出，O3有成为该地区首要污染物的趋势[9]。本次收集2018 年贵阳市全市急救、环保和气象数据，分析大气污染物O3-8h 浓度对居民总急救人次的影响，为今后的空气污染管理和健康防护政策制定提供技术依据。

1.资料与方法

1.1 一般资料

收集2018 年1 月1 日—12 月31 日贵阳市全市急救个案数据（包括120 急救和999 急救），数据来源于贵阳市急救中心。急救就诊个案包括患者性别、年龄、接诊时间、接诊时主要主诉、初步诊断等信息。同时收集贵阳市当日的气象数据（每日平均气温、平均相对湿度）和大气污染物资料（O3-8h、PM2.5、PM10、SO2、NO2）。

1.2 统计学方法

采用Excel 软件对数据进行整理，SPSS20.0 软件对数据进行描述性分析及计算变量间的简单相关。以P＜0.05 为差异有统计学意义。采用R3.3.2 软件的广义相加模型分析O3与居民急救人次的相关性，并采用非参数平滑样条函数拟合时间序列的长期趋势和温湿度影响。基本模型如下：

lgE（Yt）=βZt+s（time，ν）+s（temperature，ν）+s（humidity，ν）+DOW+Intercept。

其中，E（Yt）表示第t 日的急救人次，Zt 表示第t 日的污染物03-8h 浓度，β 表示回归系数，采用非参数平滑样条函数S 分别对时间趋势（time）、温度（temperature）和相对湿度（humidity）进行拟合；ν 自由度据偏自相关系数（PACF）最小的原则，时间自由度为7；DOW 用于控制“星期几效应”；Intercept 为常数项。

2.结果

2.1 描述性分析

由表1 可知，2018 年贵阳市日平均总急救人次为68.5 人次，每日平均气温14.9℃，平均相对湿度79.5%；监测期间O3-8h 日平均浓度为78.2μg/m3（17.1μg/m3～162μg/m3）；由图1 分析发现贵阳市O3浓度变化为春夏季较高，秋冬季浓度较低，其中4 月份浓度最高，12 月份最低。

表1 2018 年贵阳市大气污染物浓度、气象因素及急救人次情况

图1 贵阳市O3-8h 浓度月份分布图

2.2 大气污染物与气象因素相关性分析

对大气污染物与气象因素进行相关性分析发现，O3-8h 与平均气温及大气颗粒物（PM10、PM2.5）呈正相关（P＜0.01），相关系数分别为0.427、0.503 及0.367；与相对湿度呈负相关（P＜0.01），相关系数为-0.739，见表2。

表2 大气污染物与气象因素相关性分析

2.3 O3-8h 对总急救人次相关的时间序列分析

比较不同滞后时间O3-8h 浓度对总急救人次的影响，在控制混杂因素后，分析发现当日O3每增加10μg/m3，贵阳市居民总急救人次的超额危险度（ER）为1.090%（95%CI:0.054%，2.140%），差异有统计学意义（P=0.040）。

表3 O3-8h 对总急救人次相关的时间序列分析

3.讨论

O3是一种二次生成的光化学污染产物，其生成过程和光照强度直接相关，因而大气O3的浓度具有夏季高冬季低的特点。同时O3浓度的季节变化还会受到气象和降水等因素的影响，因此本次发现贵阳市O3浓度在春夏季会出现两个峰值，分别在4月和8 月，而6 月及7 月因受到降雨量的影响而稍有降低。结果与卢自勇等人结果相似[9]。

O3还具有强氧化能力，对粘膜具有很强的刺激性，进而引起呼吸系统疾病及心血管系统疾病[10]。既往的研究发现O3浓度升高与呼吸系统疾病和心血管系统疾病的死亡率增加有关[2-5]，同时有研究还发现O3浓度升高可引起呼吸系统急救人次增加[6-8]。本次评估贵阳市大气污染物O3与居民急救人次的定量关系，发现在控制混杂因素后，分析发现当日O3每增加10μg/m3，贵阳市居民总急救人次的超额危险度（ER）为1.090%。而在院前急救病谱排在前三位的分别是创伤、心脑血管疾病、呼吸系统疾病[12]。因此提示应加强宣传，减少O3暴露，同时建议政府部门加快环境治理速度，减少其对居民健康的危害。

本文的局限性在于贵阳市急救个案资料是纸质版，数据量大，不易于对急救个案进行ICD 编码，因此未能分病种分析。同时收集的数据可能存在缺失等问题，因而未能将收集的数据按照年龄、性别等信息进行分层分析。