珠江三角洲地区空气污染对人群心脑血管疾病影响的研究

论文摘要

第一章深圳市空气污染对居民心血管疾病影响的研究目的探讨深圳市空气污染物[可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、臭氧（O3）]对心血管疾病门诊病人量和住院病人量的影响。方法收集深圳市中心区北京大学深圳医院、深圳市人民医院的门诊量和住院病人量资料,及同时期空气污染物浓度、气象监测资料,运用时间序列法进行逐步回归分析,研究深圳中心城区2006年1月1日—12月31日空气污染物与居民心血管疾病发病的关系。结果空气污染物PM10、SO2、O3与医院住院病人量有一定相关性,随着污染物浓度的增加,医院的心血管内科住院病人量增加,并且有统计学意义。其中在空气污染严重的11、12月份心血管疾病的住院病人量最高。通过相关分析显示空气中各污染物水平与各气象因素之间存在一定的相关关系。结论2006年深圳市部分城区空气中PM10、SO2和O3是心血管疾病发病的环境病因,其中以O3影响最大。第二章广州市灰霾天气与城区居民心血管疾病门诊病例的时间序列分析目的探讨广州市灰霾天气（haze）和四种空气污染物[可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）]对心血管疾病门诊病人量的影响。方法收集广州市中心城区大型医院的门诊病人量资料,及同时期空气污染物浓度、气象监测资料,采用时间序列的自回归模型,在控制了长期趋势、短期趋势、气象因素等混杂因素的基础上,分析广州中心城区2006年1月1日—2008年12月31日灰霾天气及空气污染物与居民心血管疾病发病的关系。结果自回归模型显示08年的门诊量水平高于06年,每年4月和12月的门诊量高于1月,工作日都高于休息日;灰霾的水平与医院心血管门诊病人量呈正相关,灰霾天气每增加一天,医院门诊病人量就上升2.12个单位;前第2日的灰霾的水平（lag2）对当天的疾病水平是负影响。而残差部分表明前1日和前3日的疾病门诊残留量（AR1、AR3）对当天的门诊残留量是正影响（分别增加52.25%、26.1%）,前2日的疾病门诊残留量（AR2）对当天的门诊残留量是负影响（下降17%）。另外,各种空气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2)之间呈现一定正相关性,并且具有滞后现象。结论由悬浮颗粒物、气象因素和气体污染物产生的灰霾天气是心血管疾病发病的环境病因,而单个空气污染物指标对心血管门诊病人量的影响被灰霾污染的综合效应所弱化。第三章广州市空气污染与城区居民心脑血管疾病死亡的时间序列分析目的探讨广州市四种空气污染物[可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）]对心脑血管疾病死亡的短期影响。方法收集广州市城区居民心脑血管疾病死亡统计资料,及同时期空气污染物浓度、气象监测资料,采用时间序列的自回归模型,在控制了长期趋势、短期趋势、气象因素等混杂因素的基础上,分析广州中心城区2006年1月1日—2008年12月31日空气污染物与居民心脑血管疾病每日死亡人数的关系。结果自回归模型显示07年和08年的死亡病例数高于06年,每年3月、4月、5月、6月、7月、8月、9月、10月、11月和12月的死亡病例数都低于1月和2月,NO2和PM10的水平与心脑血管疾病每日死亡人数呈正相关。空气中NO2和PM10的浓度每升高1ug/m3,心脑血管疾病每日死亡人数将分别增加1.8%和1.1%,前第6日的NO2和PM10水平对当天的疾病死亡病例数是负影响。另外,各种空气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2)之间呈现一定正相关性,并且具有滞后现象。结论目前广州市空气中NO2和PM10对人群健康存在短期影响能增加人群心脑血管疾病死亡。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 前言
• 第一章 深圳市空气污染对居民心血管疾病影响的研究
• 1. 内容与方法
• 1.1 研究资料
• 1.1.1 居民门诊与住院资料
• 1.1.2 大气污染物浓度资料
• 1.1.3 气象监测资料
• 1.2 统计学方法
• 2. 结果
• 2.1 描述性统计
• 2.2 相关性分析结果
• 2.3 多元逐步回归分析
• 3. 讨论
• 4. 结论
• 第二章 广州市灰霾天气与城区居民心血管疾病门诊病例的时间序列分析
• 1. 内容与方法
• 1.1 研究资料
• 1.1.1 居民门诊资料
• 1.1.2 大气污染物浓度资料
• 1.1.3 气象监测资料
• 1.2 统计学方法
• 1.2.1 模型基本原理
• 1.2.2 模型检验原理
• 1.2.3 数据处理
• 2. 结果
• 2.1 描述性统计
• 2.2 空气污染物和门诊病例数的自回归分析
• 10 的自回归模型'>2.2.1 PM₁₀的自回归模型
• 2.5 的自回归模型'>2.2.2 PM_2.5的自回归模型
• 2 的自回归模型'>2.2.3 SO₂的自回归模型
• 2 的自回归模型'>2.2.4 NO₂的自回归模型
• 2.2.5 心血管疾病门诊病例数的自回归模型
• 3. 讨论
• 4. 结论
• 第三章 广州市空气污染与城区居民心脑血管疾病死亡的时间序列分析
• 1. 内容与方法
• 1.1 研究资料
• 1.1.1 居民死亡资料
• 1.1.2 大气污染物浓度资料
• 1.1.3 气象监测资料
• 1.2 统计学方法
• 1.2.1 模型基本原理
• 1.2.2 模型检验原理
• 1.2.3 数据处理
• 2. 结果
• 2.1 描述性统计
• 2.2 空气污染物和死亡病例数的自回归分析
• 10 的自回归模型'>2.2.1 PM₁₀的自回归模型
• 2.5 的自回归模型'>2.2.2 PM_2.5的自回归模型
• 2 的自回归模型'>2.2.3 SO₂的自回归模型
• 2 的自回归模型'>2.2.4 NO₂的自回归模型
• 2.2.5 心脑血管疾病死亡病例数的自回归模型
• 2.2.6 模型残差分析
• 3. 讨论
• 4 结论
• 下一步研究设想
• 参考文献
• 综述
• 附录
• 致谢