我国空气质量健康指数的初步研究

陈仁杰,陈秉衡,阚海东 (复旦大学公共卫生学院环境卫生教研室,公共卫生安全教育部重点实验室,上海200032)

科学合理地评价空气质量,可以为政府部门防控大气污染,优化空气质量管理提供依据.目前国际上,最常用的空气质量评价方法是空气质量指数(AQI),美国、加拿大、英国、韩国、日本等发达国家都用AQI来评价环境空气质量.以现行空气质量标准限值为基础,AQI采用分段线性函数将每日或某时的空气污染物浓度转换为易于理解的指数形式,并将空气质量分为若干层级,提供相应的健康信息.权威部门以各污染物中 AQI的最大值作为某时段的AQI对外发布,以表征此时段的空气污染状况.根据中国环境监测总站发布的《城市环境空气质量日报技术规定》(总站办字[2000]026号)[1]的要求,我国城市自 2000年开始每日发布空气污染指数(API),该指数的构造原理与AQI类似.从2013年起,我国在部分环境保护重点城市开始发布AQI指数.

由于AQI仅以分指数最高的污染物(即首要污染物)来反映空气质量状况,掩盖了其他共存污染物对空气质量的影响,而且也难以直接反映空气污染与健康效应间广泛存在的线性无阈值关系,加拿大环境保护部和卫生部率先提出了空气质量健康指数(AQHI)的概念[2],直接将人群流行病学观察到的多个污染物健康效应指数化.已有研究证实加拿大 AQHI可良好地预测居民的健康水平[3].近年来,已有数个研究探讨建立类似的指数形式[4-7].

当前,我国正处于经济社会的转型期,大气污染问题比较突出,亟需以保障人的健康权益为核心,优化现有的空气质量发布体系.此前本课题组在上海地区的初步研究发现,AQHI预测健康的能力优于现行的 API[8-9].因此,本文拟在全国水平初步建立 AQHI,并比较其与 AQI/API预测健康效应的能力.

1 资料与方法

1.1 资料收集

我国此前大部分城市的空气质量监测体系通常仅常规监测3个污染物:二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸入颗粒物(PM10).空气污染能够引起生理学指标改变,医院就诊,甚至死亡等一系列健康效应.在大多数情况下,死亡率数据是最易获得,也是最稳定的健康效应终点,因而在空气污染流行病学研究中死亡是最常用的健康指标.因而,本研究考虑以 PM10、SO2、NO2与居民日死亡率的关系为基础,构建全国AQHI.

综合考虑污染和健康数据的可及性,本研究以“中国大气污染健康效应研究(CAPES)”数据库为基础[9],构建全国水平的AQHI.拟纳入16个城市:鞍山、北京、福州、广州、杭州、兰州、南京、上海、沈阳、苏州、太原、唐山、天津、乌鲁木齐、武汉和西安.各城市的研究时期不一致,在2001～2010年之间变化[9].

1.2 方法

1.2.1 时间序列分析 大气中 PM10、SO2和NO2存在复杂的相关关系.已有人群流行病学研究提示 SO2可能不存在独立的健康危害,即观察到的SO2健康效应可能在本质上反映了PM10和NO2的效应[11].若把其健康效应简单叠加则可能会导致重复计数的问题,因此本研究仅以 PM10和NO2作为空气质量指示污染物.

首先采用经典的时间序列分析方法估算单个城市的PM10和NO2与我国居民日死亡率的定量关系.时间序列方法的核心统计模型是基于对数线性模型的半参数广义相加模型,并以准泊松回归模型(Quasi-Poisson)控制数据的过分散(Overdispersion)问题.在各个城市,应用时间序列模型估算 PM10和NO2与死亡率的暴露反应关系系数,即浓度每增加1μg/m3所导致的超额死亡率[8].

然后,应用贝叶斯层次模型合并16个城市的污染物-死亡关系系数(β),即在全国平均水平求得PM10和NO2污染致居民过早死亡的效应.当估算多个城市大气污染的平均效应时,贝叶斯层次模型不仅能充分解释一个城市内部的统计学估计误差,还能解释“真实”的相对危险度在城市间的变异性(异质性),已被广泛应用于大型多中心流行病学研究[12].由于贝叶斯层次模型估计的是合并后平均效应的后验概率分布,因而本研究所计算的全国平均效应可表达为后验均值及其95%后验区间(PI).

1.2.2 构建全国 AQHI 绝大多数的流行病学研究均发现空气污染短期暴露与人群健康效应的暴露反应关系是近似线性且无阈值的[10-11,13].因而,以时间序列分析中估算的单位污染物浓度增加所导致的超额死亡率为基础,构建全国水平的AQHI.

以污染物的零浓度为基点,计算各城市在研究期间内每日污染水平造成的超额死亡率[2].公式为:

式中:ERit是污染物i在t天导致的超额死亡率;β是全国平均水平的污染-死亡率暴露反应关系系数值;pi是第i个污染物;乘以100表示超额死亡率为百分比的形式.将每日PM10和NO2导致的每日超额死亡率相加得到各城市逐日的空气质量相关的超额死亡ERt.

为建立全国统一的 AQHI,需要计算各城市最大日 ERt的加权平均值.以各城市的平均日死亡数作为权重,可以弱化污染水平较高的小城市对 AQHI公式的影响[2].在每一个城市,将每日总ERt乘以 10,再除以研究期间的最大 ERt(加权平均值),可得到一个0～10范围内变化的简单指数,即AQHI.

1.2.3 比较 AQHI、API和 AQI预测健康的能力 为检验 AQHI预测健康的能力,运用时间序列模型在每个城市估计 AQHI与日死亡率的关系,然后运用贝叶斯层次模型合并多个城市的AQHI-死亡率关系(具体方法同1.2.1节).本文进一步比较了AQHI和API/AQI预测居民日死亡率的能力.根据《环境空气质量日报技术规定》(总站办字[2000]026号)[1],计算各城市在研究期间的逐日API.根据《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633-2012)[14]计算各城市在研究期间的逐日AQI数值.在计算API/AQI时,仅考虑PM10、SO2和NO23种常规污染物.采用时间序列分析方法(如 1.2.1节所述)计算 API、AQI与日死亡率的定量关系.

为检验易受空气质量影响的敏感人群,将各城市的总死亡人数按照性别、年龄和教育程度分层.然后,在各层分别估算AQHI与日死亡率的定量关系.

表1 各城市AQHI、API、和AQI的统计学分布Table 1 The statistical distribution of AQHI, API, and AQI

2 结果

2.1 构建AQHI

各个城市的研究期间在 2001～2010年之间,但限于数据收集的可及性,时间跨度亦不同.由于各城市的人口数不等,各城市间日平均总死亡数的变化范围为 11～119、心血管系统疾病死亡为6～54、呼吸系统疾病死亡为 1～15.PM10、SO2、NO2年平均浓度分别为 72～156、16～100,23～67μg/m3.这3个污染物之间存在着明显的相关关系,相关系数在 0.51～0.87不等.各城市详细研究时期、日死亡数、污染水平、气象条件等数据信息详见CAPES文献[10,13].

运用时间序列分析方法和贝叶斯层次模型,算得在全国平均水平 PM10和 NO2浓度每升高1μg/m3可引起当日居民总死亡率分别升高0.019%(95%PI:0.005%,0.034%)和0.061%(95%PI:0.019%,0.103%).以 PM10和 NO2为指示污染物,大气污染每日最多能使各城市的总死亡率升高10.3%(福州)～21.1%(北京).以各 CPAES 城市的平均日死亡数对各城市的总超额死亡率进行加权,平均得到在研究期间,每日大气污染最多能使某城市的总死亡率增加16.4%.

因此,可得到全国水平的AQHI构建公式为:

表1列出了研究期间构建的AQHI、API和AQI的统计学分布状况.可见,各城市每日 AQHI数值的频数分布呈“右偏态”,2～5区间的天数最多,其次为 0～2 和 6～10.API和 AQI也有类似“右偏态”的分布特征. AQHI与API的平均spearman相关系数为0.89,AQHI与AQI的平均spearman相关系数为0.92.

2.2 比较AQHI、API和AQI预测健康的能力

将各城市的AQHI、API和AQI数值分别纳入时间序列分析模型,结果如表2所示.在全国平均水平,AQHI数值每增加 1,则会引起当日总死亡率分别增加 0.97%(95%PI:0.36%,1.57%)、1.08% (95%PI:0.31%, 1.85%)和1.96% (95%PI:0.86%, 3.07%).相应地,API和AQI每增加一个绝对单位导致的超额死亡率则低得多.考虑到这3种指数的每日相对变异程度不同,以四分位数间距(IQR)为相对计量尺度,AQHI预测居民每日死亡率的能力仍然强于API和AQI. 分层分析发现,不同年龄、性别和教育程度的人群,AQHI与死亡率的关联度不同.由表3可知,AQHI在女性、老年人和受教育程度较低的人群中与每日死亡率的关联最强,是易受空气污染健康危害的敏感人群;而在年轻人和受教育程度较高的人群中,AQHI与日死亡率的关系不具有统计学显著性.

表2 AQHI、API、AQI每增加1个单位和1个IQR引起我国居民当日总死亡、心血管疾病死亡和呼吸系统疾病死亡增加的百分比(均值和95%后验置信区间)Table 2 Percentage increase (mean and 95% posterior intervals)of the current-day total, cardiovascular and respiratory mortality associated with a unit and interquartile range increase of AQHI, API, and AQI

表3 在不同年龄、性别和教育程度人群中,空气质量健康指数每增加1个单位引起当日总死亡率增加的百分比Table 3 Gender-, age- and education-specified percentage increase (mean and 95% posterior intervals)of currentday total mortality associated with a unit increase of air quality health index

3 讨论

3.1 AQHI解释

基于我国迄今为止我国最大的一项大气污染流行病学研究成果,本文在全国水平初步建立了AQHI.时间序列分析显示PM10和NO2可能具有独立的健康危害,因此作为空气质量的指示物.在我国,PM10主要来源于地面扬尘、工业排放和机动车尾气,能综合反映煤烟型和机动车尾气型的空气污染特征.NO2除主要来自交通污染外,工业排放亦是其重要来源之一.因而,PM10和 NO2能在相当程度上反映我国大气污染的特征.在本研究中,为了使AQHI更贴近生活,以当日的空气污染作为居民的暴露水平,而没有考虑其滞后多日的健康效应.实际上,由于我国现行的空气质量日报体系是以前一天12:00至当日12:00的24h浓度的均值作为当日的污染水平,这也自然地体现了污染水平的滞后效应(相当于滞后半天).同时,敏感性分析也发现,与滞后1,2,3d相比,当日的污染水平一般能导致最大的死亡效应[10,13].近来几项流行病学研究也进一步证实暴露于空气污染仅几小时后便可引起健康危害,且在滞后十几个小时以内的效应最强[15-16].

3.2 AQHI与API/AQI的比较

与 API/AQI相比,AQHI具有以下优点[8]:AQHI直接利用了采纳了我国大气污染与居民健康的暴露反应关系曲线,因此更符合我国的大气污染和人群健康特征.API/AQI计算时所依赖的分段线性函数节点多参考国家规定的标准限值,但这一限值却多根源于国外的流行病学研究成果.由于AQHI直接采用了时间序列研究结果,能敏感地反映每日空气质量短期波动所导致的急性健康效应.与此相反,计算API/AQI时所参考的日均值标准限值,多依赖于年均值和日均值统计学对应关系,而年均值标准的制定则主要来源于美国长达十数年的队列研究成果[17]. AQHI能较全面地反映空气质量及其对健康的影响.API/AQI仅以几个污染物中分指数最大者反映当天的空气质量,难以反映空气质量的整体状况及其对健康影响的全貌. AQHI能反映空气污染和健康效应之间近乎公认的线性无阈值关系,即理论上任何浓度的空气污染均能导致健康威胁.从本质上讲,API/AQI由于采纳了分段线性函数,认为当低于某一数值时(如 50),不存在空气污染,亦无健康危害.实际上,已有为数不少的流行病学研究仍然在非常低的浓度水平下发现了空气污染的健康危害[17].为进一步检验和比较AQHI预测居民健康效应的能力,将AQHI、API、AQI分别纳入时间序列模型.结果发现,AQHI预测居民总死亡率、心血管疾病死亡率和呼吸系统疾病死亡率的能力均强于 API和 AQI.因此,AQHI可能是一种优质的健康风险交流工具.

3.3 局限性探讨和前景展望

AQHI目前仅在加拿大得到了正式推广.本文构建的AQHI可能存在以下5点局限性.时间序列分析在本质上属于生态学研究,因此其结果受到潜在的“生态学谬误”的影响.本研究仅以 16个城市为基础试图构建全国水平的 AQHI,尚不能完全反映我国大气污染与居民健康效应的特征.虽然死亡是最稳定、最可靠的健康结局,AQHI仍未能全部反映大气污染的健康危害.近年来研究提示PM2.5和O3可能具有独立的健康危害,但在研究期间我国尚未开展系统性的监测,因而本文构建的 AQHI仅是一种初步的尝试.大气中各个污染物之间存在着复杂的相关关系,尽管有流行病学研究发现PM10和NO2的健康效应估计相对稳健,但它们的健康效应是否存在部分重叠尚未可知.

尽管如此,本文建立的 AQHI仍拥有较好的应用前景.由于 AQHI与健康的关系为线性无阈值的,可将 AQHI的数值区间平均分为 4个级别:0～3 为“低健康风险”; 4～6 为“中健康风险”;7～10为“高健康风险”;10以上为“极高健康风险”.AQHI在 10以上表示该天的空气污染相关健康风险超过了本研究期间最大日风险的加权平均值(即使日死亡率升高 16.4%).一般人群和敏感人群可根据自身状况,采取必要的措施,防范大气污染的健康威胁.为建立在全国水平上有充分代表性的 AQHI,未来可在更多的代表性城市开展大气污染流行病学研究.强化数据质控,通过严格设计的流行病学方法,以期获得更准确、更具代表性的大气污染与我国居民的暴露反应关系.考虑到发病是更常见的健康结局,将来可基于大气污染与医院每日急诊量的定量关系来建立 AQHI.自《环境空气质量标准》(GB3095-2012)[18]公布后,我国有越来越多的城市开始常规监测PM2.5、O3和CO.等数据累积到一定的年限后,可考虑基于这些污染物来完善AQHI.

4 结论

4.1 基于我国 16个城市的大气污染和居民总死亡率的流行病学研究成果,本研究在全国水平初步建立了AQHI.

4.2 AQHI预测居民每日总死亡率、心血管疾病死亡率和呼吸系统疾病死亡率的强度和精确度优于现行的API和AQI.未来纳入各城市PM2.5和O3信息后,具有良好的应用前景.

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