目的通过研究空气污染物对不同性别、年龄人群健康效应,构建兰州市不同性别、年龄人群空气质量健康指数(air quality health index,AQHI),并对空气质量进行分级。方法采用时间序列广义相加模型(generalized additive models,GAM)研究200...目的通过研究空气污染物对不同性别、年龄人群健康效应,构建兰州市不同性别、年龄人群空气质量健康指数(air quality health index,AQHI),并对空气质量进行分级。方法采用时间序列广义相加模型(generalized additive models,GAM)研究2001—2009年兰州市空气污染物与呼吸系统疾病日入院人数的健康效应,进而构建兰州市空气质量健康指数(lanzhou air quality health index,LAQHI),并比较AQHI、空气质量指数(AQI)和空气污染指数(API)预测健康的能力。结果 SO2、NO2和PM10对不同性别、年龄人群呼吸系统疾病入院均具有一定的相关和滞后效应,除≥65岁老年人群,SO2在当天、NO2滞后1d、PM10滞后3~6 d即可引起呼吸系统疾病日入院人数增加;SO2对年龄≤15岁人群在滞后1 d,NO2对女性人群在当天,PM10对年龄≤15岁人群在滞后4 d的相对危险度(RR)最高,RR分别为1.082(95%CI:1.055~1.110)、1.065(95%CI:1.037~1.094)和1.036(95%CI:1.024~1.049)。AQHI处于低、中、高、重度等级的天数占总天数的比例分别为51.6%~90.0%、9.3%~31.6%、0.7%~12.1%和0.0%~4.6%,而年龄≥65岁老年人群及男性处于中、高、重度比例均较高,分别为32%、12%、4%及24%、6%和1%,且AQHI预测人群健康的能力要强于AQI和API。结论兰州市空气污染物对不同性别、年龄人群呼吸系统疾病入院均有一定影响,且具有一定滞后效应,其中对女性及年龄≤15岁人群的影响较为显著;AQHI能够用于兰州市空气质量分级,且对健康预测能力较AQI和API理想。展开更多
文摘目的通过研究空气污染物对不同性别、年龄人群健康效应,构建兰州市不同性别、年龄人群空气质量健康指数(air quality health index,AQHI),并对空气质量进行分级。方法采用时间序列广义相加模型(generalized additive models,GAM)研究2001—2009年兰州市空气污染物与呼吸系统疾病日入院人数的健康效应,进而构建兰州市空气质量健康指数(lanzhou air quality health index,LAQHI),并比较AQHI、空气质量指数(AQI)和空气污染指数(API)预测健康的能力。结果 SO2、NO2和PM10对不同性别、年龄人群呼吸系统疾病入院均具有一定的相关和滞后效应,除≥65岁老年人群,SO2在当天、NO2滞后1d、PM10滞后3~6 d即可引起呼吸系统疾病日入院人数增加;SO2对年龄≤15岁人群在滞后1 d,NO2对女性人群在当天,PM10对年龄≤15岁人群在滞后4 d的相对危险度(RR)最高,RR分别为1.082(95%CI:1.055~1.110)、1.065(95%CI:1.037~1.094)和1.036(95%CI:1.024~1.049)。AQHI处于低、中、高、重度等级的天数占总天数的比例分别为51.6%~90.0%、9.3%~31.6%、0.7%~12.1%和0.0%~4.6%,而年龄≥65岁老年人群及男性处于中、高、重度比例均较高,分别为32%、12%、4%及24%、6%和1%,且AQHI预测人群健康的能力要强于AQI和API。结论兰州市空气污染物对不同性别、年龄人群呼吸系统疾病入院均有一定影响,且具有一定滞后效应,其中对女性及年龄≤15岁人群的影响较为显著;AQHI能够用于兰州市空气质量分级,且对健康预测能力较AQI和API理想。