华中某市大气污染物O<sub>3</sub>、PM<sub>2.5</sub>暴露对居民死亡的时间序列研究

彭星宇; 王彦丁; 张新民; 谭海萍; 郭庶

doi:10.11836/JEOM22254

华中某市大气污染物O₃、PM_2.5暴露对居民死亡的时间序列研究

彭星宇^{1, 2,},
王彦丁¹,
张新民³,
谭海萍²,
郭庶^2, ,

1.
中国医科大学公共卫生学院，辽宁沈阳 110122
2.
生态环境部华南环境科学研究所，国家环境保护环境污染健康风险评价重点实验室，广东广州 510655
3.
中国环境科学研究院，北京 100012

基金项目: 国家重点研发计划课题（2020YFC1806303、2019YFC1803401）

详细信息

作者简介:
彭星宇（1997—），男，硕士生；E-mail：1552511610@qq.com

通讯作者:
郭庶，E-mail：guoshu@scies.org

中图分类号: R122
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出版历程
- 收稿日期: 2022-06-19
- 录用日期: 2023-02-05
- 网络出版日期: 2023-04-05
- 刊出日期: 2023-04-11

Associations of ambient PM_2.5 and O₃ with human mortality: A time-series study in a city of central China

1.
School of Public Health, China Medical University, Liaoning, Shenyang 110122, China
2.
State Environmental Protection Key Laboratory of Environmental Pollution Health Risk Assessment, South China Institute of Environmental Sciences, Ministry of Ecology and Environment, Guangzhou, Guangdong 510655, China
3.
Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China

Funds: This study was funded.

More Information

Corresponding author:
GUO Shu, E-mail: guoshu@scies.org

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摘要

摘要:
背景
大气污染物O₃、PM_2.5暴露与人群死亡存在密切关联。研究往往集中在沿海地区，而中西部地区研究较少。
目的
探讨华中某市大气O₃、PM_2.5对居民死亡的急性影响。
方法
收集华中某市2015年1月1日—2021年6月30日的大气污染物数据、气象数据以及人群死亡资料。气象数据包括日均气温、气压、相对湿度；大气污染物数据包括PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO的日均质量浓度（后简称为浓度）以及O₃的日最大8 h平均浓度。采用基于泊松分布的广义相加模型定量探讨大气污染物（O₃、PM_2.5）暴露与居民死亡之间的关系，并进行年龄、性别和文化程度的分层分析。
结果
研究期间该市O₃的日最大8 h平均浓度为94.38 μɡ·m⁻³，PM_2.5的日均浓度为55.56 μɡ·m⁻³。在单污染物模型中，O₃与总死亡以及呼吸系统、循环系统、高血压、冠心病、中风死亡的关联分别在lag02、lag2、lag02、lag0、lag02、lag0时最高，O₃每升高10 μɡ·m⁻³，其ER（95%CI）分别为0.09%（−0.08%~0.25%）、0.35%（0~0.71%）、0.43%（0.18%~0.68%）、0.45%（0.02%~0.91%）、0.59%（0.16%~1.02%）、0.33%（0.01%~0.65%），其中O₃对总死亡的影响没有统计学意义（P＞0.05）。PM_2.5与总死亡以及呼吸系统、循环系统、高血压、冠心病、中风死亡的关联分别在lag1、lag5、lag01、lag05、lag04、lag01时最高，PM_2.5每升高10 μɡ·m⁻³，其ER（95%CI）分别为0.02%（−0.09~0.13%）、0.25%（0.01%~0.50%）、0.35%（95% CI：0.16%~0.54%）、1.18%（95% CI：0.59%~1.77%）、0.17%（−0.13%~0.40%）、0.65%（0.38%~0.92%），PM_2.5对总死亡和冠心病死亡的影响没有统计学意义（P＞0.05）。在暖季（5—10月）时，O₃每升高10 μɡ·m⁻³，男性、6~65岁人群、＞65岁人群、高中以下文化人群的总死亡的ER（95%CI）分别为0.46%（0.16%~0.75%）、0.38%（0.08%~0.68%）、0.41%（0.14%~0.66%）、0.38%（0.14%~0.61%），而在冷季（11月—次年4月）时，O₃效应没有统计学意义（P＞0.05）。
结论
大气污染物（O₃、PM_2.5）对该市居民死亡存在急性影响，老年人、高中文化以下的人群以及患有循环系统疾病的人群对O₃、PM_2.5暴露更为敏感。
- 臭氧 /
- 颗粒物 /
- 死亡 /
- 时间序列分析 /
- 急性影响
Abstract:
Background
Exposure to air pollutants O₃ and PM_2.5 is closely related to population mortality. Most of the domestic research findings are for residents in coastal areas, and less for those in the central and western regions.
Objective
To investigate the acute effects of O₃ and PM_2.5 on the mortality of residents in a city of central China.
Methods
Data were collected on atmospheric pollutants, meteorological data, and population mortality in a city of central China from January 1, 2015 to June 30, 2021. Meteorological data included daily average temperature, air pressure, and relative humidity. Atmospheric pollution data included daily mean concentrations of PM_2.5, PM₁₀, SO₂, NO₂, and CO and maximum 8 h O₃. Generalized additive model with Poisson distribution was used for estimating the relationships between air pollutants (O₃ and PM_2.5) and population mortality, and further stratified by age, gender, and education.
Results
The daily maximum 8 h average concentration of O₃ in the city during the study period was 94.38 μɡ·m⁻³ and the daily average concentration of PM_2.5 was 55.56 μɡ·m⁻³. In the single-pollutant model, the correlations between O₃ concentration and total deaths as well as deaths due to respiratory, circulatory, hypertension, coronary heart disease, and stroke were strongest at lag02, lag2, lag02, lag0, lag02, and lag0, and for every 10 μɡ·m⁻³ increase in concentration of O₃, the associated ER (95%CI) values of daily mortality were increased by 0.09% (−0.08%–0.25%), 0.35% (0–0.71%), 0.43% (0.18%–0.68%), 0.45% (0.02%–0.91%), 0.59% (0.16%–1.02%), and 0.33% (0.01%–0.65%), respectively. The effect of O₃ on total mortality was not statistically significant (P>0.05). The correlations between PM_2.5 concentration and total deaths, as well as deaths due to respiratory, circulatory, hypertension, coronary heart disease, and stroke were strongest at lag1, lag5, lag01, lag05, lag04, and lag01, and for every 10 μɡ·m⁻³ increase in concentration of PM_2.5, the associated ER (95%CI) values of daily mortality increased by 0.02% (−0.09–0.13%), 0.25% (0.01%–0.50%), 0.35% (0.16%–0.54%), 1.18% (0.59%–1.77%), 0.17% (−0.13%–0.40%), and 0.65% (0.38%–0.92%), respectively, with no statistically significant effects of PM_2.5 on total mortality and mortality due to coronary heart disease (P>0.05). During warm season (from May to October), the ER (95%CI) values of total deaths per 10 μɡ·m⁻³ increase in O₃ in male, people aged 6~65 years, people aged >65 years, and people below high school education were 0.46% (0.16%–0.75%), 0.38% (0.08%–0.68%), 0.41% (0.14%–0.66%), and 0.38% (0.14%–0.61%), respectively, while the O₃ effect was not statistically significant (P>0.05) during cool season (from November to April).
Conclusions
Atmospheric pollutants (O₃ and PM_2.5) have acute effects on mortality in the city, with the elderly, people with less than a high school education, and those with circulatory disease being more sensitive to O₃ and PM_2.5 exposures.
- ozone /
- particulate matter /
- death /
- time-series analysis /
- acute impact

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快速的城市化、工业化是目前全球气温剧变的主要促成因素，并且导致了严重的空气污染问题，威胁着人类的生命健康。世界卫生组织2022年4月发布的《WHO空气质量数据库（2022年更新）》显示^[1]，全球约99%人口呼吸的空气超过了世卫组织空气质量指南中的浓度限值。臭氧（ozone, O₃）和细颗粒物（particles with diameter＜2.5µm, PM_2.5）是最常见的两种大气污染物，可导致人群过早死亡^[2-3]。流行病学研究发现O₃短期暴露对人体健康会产生不良影响，包括人群死亡率升高、呼吸系统疾病住院率和急诊科就诊率增加、以及肺功能下降^[4-6]。PM_2.5因为其对人体的危害大，世界卫生组织将PM_2.5污染视为全球卫生面临的十项威胁之一^[7]。据报道，PM_2.5易沉积在肺泡区和肺的终末细支气管区^[8]，还可进入血液中，导致血栓形成的风险升高，甚至影响肺功能^[9]，除此，PM_2.5暴露还与急性下呼吸道疾病^[10-11]、肺癌^[12]以及慢性阻塞性肺疾病^[13-14]患病有关。

由于污染物数据的缺乏，目前国内的研究大多聚焦于长三角、珠三角、京津冀等经济发达地区，而关于中西部地区研究的较少^[15]。Yin等^[5]、Liu等^[16]的多城市研究结果表明，各个地区的污染物暴露与死亡率之间的暴露-反应系数都不同。研究发现，与其他臭氧浓度度量方式相比，日最大8 h平均臭氧浓度与人群死亡率之间有着更密切的联系^[17]。因此，本研究将使用臭氧日最大8 h平均值，基于广义相加模型（generalized additive model, GAM），探讨华中某市大气污染物O₃、PM_2.5浓度与居民死亡之间的关系，并分析年龄和性别的影响。

1. 材料与方法

1.1 资料来源

从该市疾病预防控制中心收集2015年1月1日至2021年6月30日居民死因数据资料，数据指标主要包括年龄、性别、文化程度、死因，对其具体死因按照第十版《国际疾病分类》（International Classification of Disease, ICD）分为总死亡（I00~Y99）、非意外死亡（I00~R99）、循环系统疾病（I00~I99）、呼吸系统疾病（J00~J99），以及特定疾病高血压（I00~I15）、冠心病（I20~I25）、中风（I60~I69）。本研究使用的数据已通过中国疾病预防控制中心环境与健康相关产品安全所伦理审查委员会审查（编号：202124）。

大气污染资料来源于该市环保局5个环境监测站点日报数据，取均值作为全市居民的暴露水平。污染数据主要有O₃日最大8 h平均质量浓度（后简称为浓度）和PM_2.5、可吸入颗粒物（PM₁₀）、二氧化硫（SO₂）、二氧化氮（NO₂）、一氧化碳（CO）的日均浓度。同期气象数据来源于该市气象局，数据资料主要包括日平均气温、湿度以及气压。

1.2 研究方法

1.2.1 描述性分析

对所收集到的人群死亡数据、大气污染数据以及气象数据采用$ \bar x \pm s $、最大值（Max）、最小值（Min）、百分位数（P₂₅、P₅₀、P₇₅）进行统计描述。使用Spearman非参数相关分析大气污染物和气象指标之间的相关性。

1.2.2 时间序列分析

本研究使用基于泊松分布的GAM分析O₃、PM_2.5浓度与居民日死亡人数的相关性。同时在模型中控制时间趋势、气象因素（气温、湿度、气压）、星期几效应等混杂因素。采用平滑样条函数拟合时间序列的长期趋势，气象指标如日均气温、日均相对湿度、日均气压也均使用平滑样条函数拟合。星期几效应以分类变量纳入模型中。GAM模型公式如下：

$$ \begin{split} &\mathrm{log}[E\left({Y}_{t}\right)]={\text{α}} +\beta {X}_{t}+\\ &{\rm{ns}}\left({\rm{time}},{V}_{df}\right)+ns\left(temperature,{V}_{df}\right)+\\ &{\rm{ns}}\left({\rm{RH}},{V}_{df}\right)+s\left(pressure,{\rm{df}}\right)+{V}_{DOW} \end{split}$$

(1)

式（1）中：$ {Y}_{t} $为观察日$ t $日当天的实际死亡人数；$ E({Y}_{t} $)为$ t $日死亡人数的期望值；ns为自然样条平滑函数；$ {X}_{t} $为观察日$ t $日的污染物浓度；表示暴露-反应系数；$ temperature、RH、pressure $分别表示气温、相对湿度、气压；$ {V}_{df} $表示自由度。通过查阅文献，最终时间趋势的自由度选择7，温度的自由度选择6^[16]，湿度和气压的自由度选择3^[18]。

首先建立单污染模型，在控制气象因素、星期几效应等混杂因素后，将大气污染物O₃、PM_2.5纳入模型中，分析探讨PM_2.5、O₃浓度与居民当日（lag0）死亡人数的相关性。通过查阅文献，发现臭氧暴露具有滞后效应，因此选取lag1~lag5（lag1是指前1天污染物平均浓度，以此类推）进行分析^[19]；考虑到单独的滞后效应可能会降低O₃与居民每日死亡人数之间的相关性，故又选取lag01~lag05（lag01表示污染物在当天至前1天的平均浓度，以此类推）进行累积滞后效应分析。通过单独滞后效应和累计滞后效应分析，可以确定O₃（或PM_2.5）暴露对居民死亡率影响最大的滞后时间。最后按年龄、性别、文化程度进行O₃与居民死亡人数的分层分析。敏感性分析：在确定最佳滞后时间后，建立双污染模型，选取单污染模型中的最佳滞后时间，纳入其他污染物（PM₁₀、SO₂、NO₂、CO），观察臭氧与居民死亡人数之间关系的稳定性。

以O₃（或PM_2.5）每升高10 μɡ·m⁻³，居民每日死亡人数的超额危险度（excess risk , ER）及其95%置信区间（95%CI）来表示影响程度。ER的计算公式如下所示：

$$ \mathrm{E}\mathrm{R}=\left[\mathrm{E}\mathrm{X}\mathrm{P}\left(\beta \times 10\right)-1\right]\times 100\% $$

(2)

1.3 统计学分析

运用R 4.1.2软件进行时间序列分析，研究污染物浓度每升高10 μɡ·m⁻³对人群死亡率的影响，并进行年龄（6~65岁、＞65岁）、性别（男性、女性）、文化程度（高中以下文化、高中及以上文化）分层分析。检验水准为α=0.05。

2. 结果

2.1 基本信息

2015—2021年研究地区居民死亡数据的基本情况信息见表1。在研究期间内，该市总死亡117001人，平均每日总死亡人数为49.39人，男性死亡占总死亡人数的56.17%，＞65岁以上老人占总死亡人数的74.46%，高中及以上人群占总死亡人数的6.50%。按死因分组，每天非意外、呼吸系统疾病、循环系统疾病死亡人数分别为42.90、5.29、20.66人。呼吸系统疾病、循环系统疾病死亡人数分别占总死亡人数的10.71%、41.83%，高血压、冠心病、中风分别占6.17%、14.34%、19.58%。

表 1 2015—2021年华中某市人群每日死亡描述性分析

Table 1. Descriptive summary for daily deathsal data in a city of central China from 2015 to 2021

因素	n	$\bar x \pm s $	Min	P₂₅	P₅₀	P₇₅	Max
总体	117001	49.39±11.47	22.00	41.00	48.00	56.00	116.00
性别
男性	65716	27.74±7.02	11.00	23.00	27.00	32.00	76.00
女性	51285	21.65±6.48	7.00	17.00	21.00	25.00	51.00
年龄/岁
6~65	29268	12.36±3.87	2.00	10.00	12.00	15.00	34.00
＞65	87124	36.78±9.98	13.00	30.00	36.00	42.00	98.00
教育
高中及以上	7609	3.21±1.91	0.00	2.00	3.00	4.00	14.00
高中以下	109392	46.18±11.01	21.00	38.00	45.00	52.00	107.00
死因
非意外	101635	42.90±10.63	17.00	36.00	41.00	49.00	108.00
呼吸系统疾病	12536	5.29±3.04	0.00	3.00	5.00	7.00	21.00
循环系统疾病	48947	20.66±6.62	4.00	16.00	20.00	24.00	68.00
高血压	7221	3.05±2.01	0.00	2.00	3.00	4.00	12.00
冠心病	16782	7.08±3.25	0.00	5.00	7.00	9.00	22.00
中风	22906	9.67±3.84	0.00	7.00	9.00	12.00	41.00

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2015—2021年研究地区大气污染和气象指标的基本情况可见表2。该市的O₃ 8 h平均浓度为94.38 μɡ·m⁻³，PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO的日均浓度分别为55.56 μɡ·m⁻³、86.60 μɡ·m⁻³、15.38 μɡ·m⁻³、31.20 μɡ·m⁻³、0.86 mɡ·m⁻³。研究期间日均气温、湿度、气压分别为17.05 ℃、77.20%、1004.61 hPa。

表 2 2015—2021年华中某市大气污染、气象因素描述性分析(n=547)

Table 2. Descriptive summary for air pollution and meteorological data in a city of central China from 2015 to 2021(n=547)

因素	$ \bar x \pm s $	Min	P₂₅	P₅₀	P₇₅	Max
污染物
O₃/(μɡ·m⁻³)	94.38±36.95	11.50	66.50	91.75	119.50	223.25
PM_2.5/(μɡ·m⁻³)	55.56±39.59	2.50	28.25	44.00	71.46	298.00
PM₁₀/(μɡ·m⁻³)	86.60±50.76	5.00	52.00	76.00	108.56	413.50
SO₂/(μɡ·m⁻³)	15.38±11.22	0.75	7.81	12.50	20.25	115.25
NO₂/(μɡ·m⁻³)	31.20±14.98	6.50	20.00	28.25	39.25	117.33
CO/(mɡ·m⁻³)	0.86±0.29	0.28	0.67	0.80	1.00	2.60
气温/℃	17.05±8.88	−5.50	9.20	17.70	24.80	33.80
湿度/%	77.20±14.62	27.00	67.00	79.00	89.00	100.00
气压/hPa	1004.61±9.54	983.70	996.00	1004.10	1011.40	1032.10
暖季
O₃/(μɡ·m⁻³)	109.17±35.04	12.50	83.75	107.50	133.25	223.25
PM_2.5/(μɡ·m⁻³)	35.26±20.22	2.50	21.50	31.25	44.00	148.00
冷季
O₃/(μɡ·m⁻³)	80.20±32.97	11.50	53.75	77.50	103.00	179.50
PM_2.5/(μɡ·m⁻³)	75.10±43.40	8.00	43.75	63.75	96.50	298.00

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经过分析可知，全年中5—10月的平均温度最高。因此，本研究将5—10月定义为暖季，11月—次年4月定义为冷季。该市在寒冷季节死亡人数较多，而暖季较少。研究期间该市的臭氧浓度呈周期性变化趋势（见图1），一年中呈倒“V”型分布，暖季O₃、PM_2.5平均浓度分别为109.17 μɡ·m⁻³、35.26 μɡ·m⁻³，冷季平均浓度为80.20 μɡ·m⁻³、75.10 μɡ·m⁻³（见表2）。暖季的臭氧浓度明显高于冷季，而PM_2.5浓度的季节分布情况恰好跟臭氧相反。研究期间，O₃的超标率为4.43%，PM_2.5的超标率为22.67%。

图 1 华中某市2015—2021年O₃浓度（A）、PM_2.5浓度（B）、人群死亡（C）的周期性变化

Figure 1. Time-series of O₃ concentration (A), PM_2.5 concentration (B), and population death (C) in a city in central China from 2015 to 2021

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2.2 大气污染物与气象因素之间的相关性

O₃与气温存在正相关，而与湿度、气压之间存在负相关（P＜0.01）；O₃与PM_2.5、NO₂、CO存在负相关（P＜0.01），与SO₂不具有统计学意义的关联。PM_2.5与除O₃外的污染物呈正相关关系，与气温、湿度呈负相关，与气压之间存在正相关（P＜0.01）（见表3）。通过对污染物进行共线性诊断，方差膨胀因子小于4，共线性可接受。

表 3 2015—2021年华中某市大气污染物与气象指标的相关性（r）

Table 3. Correlation between air pollutants and meteorological factors in a city of central China from 2015 to 2021 (r)

指标	O₃	PM_2.5	SO₂	NO₂	CO	气温	湿度	气压
O₃	1.000
PM_2.5	−0.198^*	1.000
SO₂	0.034	0.430^*	1.000
NO₂	−0.154^*	0.614^*	0.608^*	1.000
CO	−0.145^*	0.646^*	0.470^*	0.576^*	1.000
气温	0.579^*	−0.556^*	−0.210^*	−0.450^*	−0.291^*	1.000
湿度	−0.438^*	−0.167^*	−0.461^*	−0.392^*	−0.037	−0.033	1.000
气压	−0.434^*	0.547^*	0.322^*	0.489^*	0.248^*	−0.868^*	−0.195^*	1.000
[注]*：P＜0.01（双侧）。

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2.3 O₃、PM_2.5对居民死亡的影响

2.3.1 单污染物模型中空气污染物与人群死亡的关系

大气污染物O₃每升高10 μɡ·m⁻³，总死亡（lag02）、呼吸系统疾病死亡（lag2）、循环系统疾病死亡（lag02）的ER（95%CI）分别为0.09%（−0.08%~0.25%）、0.35%（0~0.71%）、0.43%（0.18%~0.68%）。大气污染物PM_2.5每升高10 μɡ·m⁻³，总死亡（lag1）、呼吸系统疾病死亡（lag5）、循环系统疾病死亡（lag01）的ER（95%CI）分别为0.02%（−0.09%~0.13%）、0.25%（0.01%~0.50%）、0.35%（0.16%~0.54%）。O₃和PM_2.5均对人群总死亡影响无统计学意义（P＞0.05）。见表4。随着滞后时间的延长，在一定程度上O₃和PM_2.5均对人群总死亡具有保护作用。

表 4 2015—2021年华中某市大气污染物（O₃、PM_2.5）每升高10 μɡ·m⁻³居民死亡滞后效应（ER及其95%CI）

Table 4. Lag effects on daily deaths associated with per 10 μɡ·m⁻³ increase in pollutant (O₃ and PM_2.5) concentrations in a city of central China from 2015 to 2021 (ER and its 95%CI) 单位：%

滞后期	O₃			PM_2.5
滞后期	非意外总死亡	呼吸系统疾病	循环系统疾病	非意外总死亡	呼吸系统疾病	循环系统疾病
Lag0	0.04(−0.10~0.18)	−0.56(−0.98~−0.13)	0.36(0.14~0.58)^*	−0.03(−0.14~0.08)	−0.62(−0.94~−0.30)	0.29(0.13~0.46)^*
Lag1	0.07(−0.06~0.19)	−0.04(−0.44~0.36)	0.28(0.08~0.48)^*	0.02(−0.09~0.13)	−0.08(−0.39~0.24)	0.25(0.09~0.42)^*
Lag2	0.06(−0.06~0.17)	0.35(0.00~0.71)	0.10(−0.08~0.28)	−0.06(−0.15~0.05)	−0.06(−0.36~0.24)	0.06(−0.10~0.21)
Lag3	−0.19(−0.30~−0.07)	−0.71(−1.06~−0.36)^*	−0.12(−0.30~0.06)	−0.15(−0.25~−0.04)	−0.14(−0.44~0.16)	−0.04(−0.20~0.12)
Lag4	−0.18(−0.30~−0.07)	−0.66(−1.00~−0.31)	−0.10(−0.25~0.08)	−0.18(−0.30~−0.07)	−0.66(−1.00~−0.31)	−0.10(−0.28~0.08)
Lag5	−0.33(−0.45~−0.22)^**	−0.94(−1.29~−0.59)^**	−0.13(−0.31~0.04)	−0.19(−0.30~−0.09)	0.25(0.01~0.50)^*	−0.21(−0.36~−0.05)
Lag01	0.07(−0.09~0.23)	−0.38(−0.85~0.10)	0.43(0.18~0.68)^*	−0.02(−0.14~0.11)	−0.46(−0.83~−0.10)	0.35(0.16~0.54)^*
Lag02	0.09(−0.08~0.25)	−0.06(−0.56~0.10)	0.37(0.12~0.63)^*	−0.05(−0.18~0.09)	−0.41(−0.81~−0.01)	0.31(0.10~0.51)
Lag03	−0.04(−0.21~0.13)	−0.43(−0.94~0.09)	0.23(−0.03~0.50)	−0.11(−0.26~0.04)	−0.43(−0.86~−0.01)	0.25(0.03~0.48)
Lag04	−0.12(−0.30~0.05)	−0.68(−1.21~−0.15)	0.15(−0.12~0.42)	−0.25(−0.41~−0.09)	−0.33(−0.79~0.13)	0.12(−0.12~0.36)
Lag05	−0.26(−0.44~−0.08)	−1.01(−1.56~−0.46)	0.07(−0.21~0.35)	−0.32(−0.49~−0.15)	−0.21(−0.70~0.28)	0.03(−0.23~0.29)
[注]：P＜0.05；*：P＜0.01。

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在对居民特定疾病分析发现，大气O₃每升高10 μɡ·m⁻³，高血压（lag0）、冠心病（lag02）、中风（lag0）死亡的ER（95%CI）分别为0.45%（0.02%~0.91%）、0.59%（0.16%~1.02%）、0.33%（0.01%~0.65%）；大气中PM_2.5每升高10 μɡ·m⁻³，高血压（lag05）、冠心病（lag4）、中风（lag01）死亡的ER（95%CI）分别为1.18%（0.59%~1.77%）、0.17%（−0.13%~0.40%）、0.65%（0.38%~0.92%），除冠心病外均具有统计学意义（P＜0.05）。见表5。

表 5 2015—2021年华中某市大气污染物（O₃、PM_2.5）每升高10 μɡ·m⁻³居民特定疾病死亡滞后效应（ER及95%CI）

Table 5. Lag effects on specific disease deaths associated with per 10 μɡ·m⁻³ increase in pollutant (O₃ and PM_2.5) concentrations in a city of central China from 2015 to 2021 (ER and its 95%CI) 单位：%

滞后期	O₃			PM_2.5
滞后期	高血压	冠心病	中风	高血压	冠心病	中风
Lag0	0.45(0.02~0.91)^*	0.30(−0.07~0.67)	0.33(0.01~0.65)^*	0.93(0.53~1.32)^*	0.11(−0.17~0.39)	0.43(0.19~0.67)^*
Lag1	−0.07(−0.56~0.42)	0.53(0.19~0.86)^*	0.09(−0.20~0.37)	0.75(0.36~1.14)^*	0.01(−0.26~0.29)	0.56(0.32~0.79)^*
Lag2	−0.65(−1.10~−0.20)	0.29(−0.02~0.59)	0.05(−0.21~0.32)	0.47(0.08~0.86)^*	−0.14(−0.40~0.13)	0.24(0.01~0.47)^*
Lag3	−0.29(−0.73~0.15)	−0.03(−0.33~0.27)	−0.30(−0.56~−0.05)	0.09(−0.30~0.48)	0.02(−0.25~0.28)	0.05(−0.18~0.28)
Lag4	−0.05(−0.48~0.39)	0.17(−0.13~0.46)	−0.44(−0.69~−0.18)	−0.05(−0.48~0.39)	0.17(−0.13~0.46)	−0.44(−0.69~−0.18)
Lag5	−0.06(−0.49~0.37)	−0.41(−0.70~−0.11)	−0.06(−0.31~0.19)	0.51(0.12~0.90)^*	−0.51(−0.78~−0.24)	−0.02(−0.25~0.21)
Lag01	0.21(−0.38~0.80)	0.57(0.16~0.97)^*	0.26(−0.10~0.62)	1.06(0.62~1.50)^*	0.06(−0.26~0.38)	0.65(0.38~0.92)^*
Lag02	−0.24(−0.86~0.37)	0.59(0.16~1.02)^*	0.21(−0.16~0.57)	1.09(0.62~1.57)^*	−0.03(−0.37~0.31)	0.63(0.34~0.93)^*
Lag03	−0.35(−0.98~0.29)	0.45(0.01~0.89)^*	0.06(−0.32~0.44)	0.94(0.43~1.46)^*	−0.03(−0.40~0.34)	0.57(0.25~0.89)^*
Lag04	−0.31(−0.98~0.34)	0.46(0.01~0.92)^*	−0.21(−0.60~0.18)	1.03(0.48~1.59)^*	−0.13(−0.53~0.27)	0.39(0.04~0.73)^*
Lag05	−0.30(−0.96~0.37)	0.23(−0.23~0.70)	−0.21(−0.61~0.19)	1.18(0.59~1.77)^*	−0.33(−0.75~0.10)	0.38(0.01~0.74)^*
[注]*：P＜0.05。

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2.3.2 不同季节大气污染物暴露与不同死因之间的关联分析

冷季O₃每升高10 μɡ·m⁻³，总死亡（lag1）以及呼吸系统疾病（lag1）、循环系统疾病（lag02）、高血压（lag01）、冠心病（lag02）、中风（lag5）死亡的ER（95%CI）分别为0.03%（−0.17%~0.23%）、0.15%（−0.45%~0.74%）、0.21%（−0.21%~0.62%）、0.55（−0.35%~1.45%）、0.50%（−0.18%~1.19%）、0.43%（0.05%~0.82%），除中风（P＜0.05）外，臭氧对其他疾病死亡的影响均无统计学意义（P＞0.05）。暖季O₃每升高10 μɡ·m⁻³，总死亡（lag02）以及呼吸系统疾病（lag2）、循环系统疾病（lag01）、高血压（lag0）、冠心病（lag01）、中风（lag0）死亡的ER（95%CI）分别为0.33%（0.10%~0.55%）、0.35%（−0.13%~0.83%）、0.74%（0.40%~1.08%）、0.72%（0.02%~1.48%）、0.81%（0.25%~1.37%）、0.70%（0.25%~1.15%），除呼吸系统以外，其他结果均存在统计学意义（P＜0.05）。见图2。

图 2 不同季节大气污染物O₃每升高10 μɡ·m⁻³居民各死因死亡的滞后效应（ER及其95%CI）

A：表示冷季（11月—次年4月）；B：表示暖季（5—10月）。

Figure 2. Season-specific lag effects on daily deaths associated with per 10 μɡ·m⁻³ increase in O₃ concentrations (ER and its 95%CI)

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冷季大气污染物PM_2.5每升高10 μɡ·m⁻³，总死亡（lag02）以及呼吸系统疾病（lag5）、循环系统疾病（lag02）、高血压（lag05）、冠心病（lag3）、中风（lag02）死亡的ER（95%CI）分别为−0.04%（−0.16%~0.08%）、0.36%（0.04%~0.69%）、0.14%（−0.10%~0.37%）、1.76%（1.20%~2.32%）、0.01%（−0.28%~0.30%）、0.54%（0.20%~0.88%），臭氧对高血压和中风死亡的影响有统计学意义（P＜0.05）。暖季PM_2.5每升高10 μɡ·m⁻³，总死亡（lag01）以及呼吸系统疾病（lag2）、循环系统疾病（lag01）、高血压（lag05）、冠心病（lag01）、中风（lag02）死亡的ER（95%CI）分别为0.60%（0.26%~0.93%）、1.71%（0.88%~2.53%）、1.66%（1.16%~2.17%）、2.51%（0.95%~4.16%）、1.92%（1.10%~2.74%）、1.63%（0.85%~2.42%），均具有统计学意义（P＜0.05）。暖季时，PM_2.5对各个系统疾病或特定疾病死亡的影响最大值多出现在lag01或lag02，见图3。

图 3 不同季节大气污染物PM_2.5每升高10 μɡ·m⁻³各死因死亡的滞后效应（ER及其95%CI）

A：冷季（11月—次年4月）；B：暖季（5—10月）。

Figure 3. Season-specific lag effects on daily deaths associated with per 10 μɡ·m⁻³ increase in PM_2.5 concentrations (ER and its 95%CI)

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2015—2021年大气污染物O₃、PM_2.5暴露与居民死亡存在较为明显的季节性差异，污染物（O₃、PM_2.5）效应在暖季较为明显。此外，O₃、PM_2.5对特定疾病死亡的影响高于系统疾病死亡与总死亡。

2.3.3 大气污染物暴露对总死亡影响的分层分析结果

通过季节效应分析发现，污染物在暖季时效应更高，因此，此研究选择在暖季时进行分层分析。大气O₃每升高10 μɡ·m⁻³，在lag02时，男性总死亡增加0.46%（95%CI：0.16%~0.75%），在lag01时女性总死亡增加0.16%（95%CI：-0.17%~0.49%），在lag4时6~65岁人群总死亡增加0.38%（95%CI：0.08%~0.68%），在lag01时＞65岁人群总死亡增加0.41%（95%CI：0.14%~0.66%），在lag4时高中及以上文化人群总死亡增加－0.13%（95%CI：−0.85%~0.59%），在lag02时高中以下文化人群总死亡增加0.38%（95%CI：0.14%~0.61%）。 O₃对女性总死亡的影响没有统计学意义（P＞0.05）。男性死亡效应高于女性，＞65岁人群死亡效应高于6~65岁人群，受教育程度低的人群死亡效应高于受教育程度高的人群。见图4。

图 4 暖季大气污染物O₃每升高10 μɡ·m⁻³居民总死亡的滞后效应（ER及其95%CI）

Figure 4. Lag effects on total deaths associated with per 10 μɡ·m⁻³ increase in O₃ concentrations in warm season (ER and its 95%CI)

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PM_2.5每升高10 μɡ·m⁻³，在lag01时男性总死亡增加0.54%（95%CI：0.09%~0.98%），在lag04时女性总死亡增加1.01%（95%CI：0.35%~1.67%），在lag04时6~65岁人群总死亡增加0.41%（95%CI：0.13%~0.70%），在lag03时＞65岁人群总死亡增加0.89%（95%CI：0.41%~1.37%），在lag4时高中以上文化人群总死亡增加−0.06%（95%CI：−0.60%~0.48%），在lag03时高中以下文化人群的总死亡增加0.73%（95%CI：0.31%~1.16%）。 PM_2.5对高中以上文化人群总死亡的影响没有统计学意义（P＞0.05）。在暖季时，PM_2.5暴露导致女性的死亡效应高于男性，＞65岁人群的死亡效应高于6~65岁人群，受教育程度低的人群死亡效应高于受教育程度高的人群。见图5。

图 5 暖季大气污染物PM_2.5每升高10 μɡ·m⁻³居民总死亡滞后效应（ER及其95%CI）

Figure 5. Lag effects on total deaths associated with per 10 μɡ·m⁻³ increase in PM_2.5 concentrations in warm season (ER and its 95%CI)

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2.3.4 敏感性分析

O₃与PM_2.5的双污染物及多污染物模型结果与单污染物模型结果基本一致，且95%CI变化也不大，说明此模型稳定，结果可靠。见表6。

表 6 空气污染物（O₃、PM_2.5）每升高10 μɡ·m⁻³对人群死亡的双污染物及多污染物模型（ER及其95%CI）

Table 6. Daily deaths associated with per 10 μɡ·m⁻³ increase in pollutant (O₃ and PM_2.5) concentrations in double pollutant and multi-pollutant models (ER and its 95%CI) 单位：%

调整因素	总死亡	呼吸系统疾病死亡	循环系统疾病死亡
单O₃模型	0.09(−0.08~0.25)	0.35(0~0.71)	0.43(0.18~0.68)^*
O₃+PM_2.5	0.10(−0.07~0.27)	0.45(0.08，0.81)^*	0.35(0.10~0.60)^*
O₃+SO₂	0.09(−0.08~0.25)	0.34(−0.02~0.70)	0.42(0.18~0.67)^*
O₃+NO₂	0.05(−0.11~0.21)	0.35(−0.01~0.71)	0.41(0.16~0.66)^*
O₃+CO	0.08(−0.09~0.23)	0.35(−0.01~0.71)	0.39(0.14~0.64)^*
O₃+PM_2.5+SO₂+NO₂+CO	0.10(−0.07~0.27)	0.44(0.07~0.80)^*	0.35(0.10~0.61)^*
单PM_2.5模型	0.02(−0.09~0.13)	0.25(0.01~0.50)^*	0.35(0.16~0.54)^*
PM_2.5+O₃	0.01(−0.10~0.12)	0.25(−0.05~0.55)	0.30(0.11~0.50)^*
PM_2.5+SO₂	0.02(−0.09~0.12)	0.24(−0.06~0.53)	0.34(0.15~0.53)^*
PM_2.5+NO₂	−0.01(−0.11~0.10)	0.25(−0.05~0.55)	0.31(0.12~0.51)^*
PM_2.5+CO	0.01(−0.12~0.12)	0.25(−0.05~0.55)	0.32(0.10~0.54)^*
PM_2.5+O₃+SO₂+NO₂+CO	0.01(−0.10~0.13)	0.25(−0.04~0.55)	0.28(0.05~0.51)^*
[注]在滞后效应最强时加入其他污染物；*：P＜0.05。

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O₃单污染模型单独引入PM_2.5、SO₂、NO₂、CO或同时引入PM_2.5、SO₂、NO₂、CO时，对居民总死亡率影响不大；与O₃单污染模型相比在单独引入PM_2.5或同时引入PM_2.5、SO₂、NO₂、CO时，会增加呼吸系统疾病死亡；与O₃单污染模型相比在单独引入PM_2.5或同时引入PM_2.5、SO₂、NO₂、CO时，会降低循环系统疾病死亡。PM_2.5单污染模型在单独引入O₃、SO₂、NO₂、CO或同时引入O₃、SO₂、NO₂、CO时，对居民总死亡和呼吸系统疾病死亡影响不大；PM_2.5单污染模型单独引入O₃或者同时引入O₃、SO₂、NO₂、CO时，与PM_2.5单污染模型相比会降低循环系统疾病死亡。

3. 讨论

该市处于华中地区，既是长江中游城市群的重要成员，也是鄂中区域性城市。该市的工业污染主要来源于建材行业、化工行业和电力行业^[20]，因此会导致一定程度的的空气污染。呼吸系统作为空气污染物进入人体的最主要途径，可直接与污染物接触并受到侵害^[21]。研究表明，臭氧暴露会导致很多循环生物标志发生明显变化，包括炎症、氧化应激、血管反应性等^[22]。多项研究证明，O₃和PM_2.5会增加呼吸系统疾病和循环系统疾病的死亡率^{[4，6，23-24]}，而心脑血管疾病已经是危害我国公众健康的重要公共卫生问题之一，但地区差异明显。也有研究报道，短期的臭氧暴露不会损害血管功能，升高血压或者影响心率^[25-26]。因此，明确呼吸系统疾病和循环系统疾病的相关危险因素十分重要，故本次研究将O₃、PM_2.5和居民死亡效应作为观察对象。

本研究通过收集2015—2021年华中某市大气污染、气象指标、居民死亡个案的日报数据，基于广义相加模型分析O₃、PM_2.5对居民死亡的影响。结果显示，2015—2021年O₃的平均浓度为94.38 μɡ·m⁻³，这跟包头市（93.94 μɡ·m⁻³）^[27]、北京市顺义区（94.60 μɡ·m⁻³）^[28]的结果相似，但这一结果略低于广州市（98.10 μɡ·m⁻³）^[6]的研究；O₃和PM_2.5的分布具有明显的季节差异，O₃浓度呈倒“V”型分布，冬季低夏季高；而PM_2.5的分布跟O₃相反，呈冬季高夏季低。

本研究结果显示，在全年分析中，O₃、PM_2.5对居民总死亡的影响没有统计学意义，而随着滞后时间越长，O₃、PM_2.5对居民总死亡具有保护作用。这可能是由于大气污染物的短期滞后效应^[5]，或是本次样本量较小，结果易波动，还有其他不确定因素，需进行深入研究。但在暖季时，两种污染物对居民总死亡的影响均有统计学意义，可认为O₃、PM_2.5对居民总死亡的影响受到温度的影响。气温越高，颗粒物与温度对人群死亡率的联合作用就越大^[29]。

本研究显示，O₃浓度每升高10 μɡ·m⁻³，在lag2时，呼吸系统疾病死亡的ER为0.35%（0~0.71%），低于广州市2013—2018年研究结果0.79%（0.32%~1.26%）^[23]、广州市2006—2016研究结果0.68%（0.39%~0.97%）^[6]，与上海市2001—2004年、香港1999—2003年研究结果相似^[30-32]。对于循环系统，O₃每升高10 μɡ·m⁻³，在lag01时，死亡ER（95%CI）为0.43%（0.18%~0.68%），低于包头市2015—2017年的研究结果1.62%（0.38%~2.88%）^[27]，也低于南京市2013—2017年的研究结果0.52%（0.31%~0.73%）^[33]。产生这种差异的原因有：①每个地区大气污染物浓度状况存在差异^[34]；②由于每个地区的气候变化，各地的高温持续时长不一样，温度是影响疾病死亡的重要因素之一^[35-37]；③GAM模型中的参数选择差异，以及人群生活行为方式的不同^[38]。

高血压、冠心病、中风是最常见的几种心脑血管疾病。本研究结果显示，O₃每升高10 μɡ·m⁻³，三种疾病的死亡ER（95%CI）都会明显升高，最大效应出现在lag0或lag02时，说明臭氧对特定疾病死亡存在急性影响，这与芦静等^[27]、陈琦等^[39]研究结果类似。在季节分层分析时，暖季对居民死亡的影响明显高于冷季，表明臭氧效应存在明显的季节效应。研究发现高温与O₃暴露会通过加重炎性反应、氧化应激以及诱导血管收缩等途径使高血压疾病加重^[40]。另一项研究发现，高温会增加O₃暴露所引起的心脏毒性，使心血管疾病加重^[41]。相比于O₃，PM_2.5对心脑血管疾病死亡的影响更大，这与合肥市的结果相似^[24]。大量研究证明，PM_2.5可通过氧化应激反应、免疫调节、炎症反应等途径对心肌细胞产生影响^[42]，从而增加心血管系统疾病的死亡。本研究表明，O₃、PM_2.5暴露对循环系统疾病以及高血压、冠心病、中风死亡的影响明显高于总死亡，因此，患有这些基础疾病的人群为O₃、PM_2.5暴露的敏感人群。

在对总死亡进行年龄、性别、教育程度分层分析时发现，O₃每升高10 μɡ·m⁻³，男性死亡效应高于女性，与Niu等^[43]的全国研究结果相似；此外，>65人群死亡效应高于6~65岁人群，高中以下文化人群死亡效应高于高中及以上文化人群。除了性别分层结果以外，其他结果均与Zhang等^[4]、班婕等^[38]、Lei等^[44]的研究结果类似。PM_2.5每升高10 μɡ·m⁻³，女性死亡效应高于男性，>65岁人群死亡效应高于6~65岁人群，高中以下文化人群死亡效应高于高中及以上文化人群，这与Cheng等^[24]在合肥的研究结果类似。O₃、PM_2.5对高中以上文化人群的死亡率影响较低，且不具有统计学意义（P＞0.05），可能是由于：①人群的生活方式跟工作地点差异，教育程度低的人群工作的地点污染源多一点，或者户外暴露时间较长；②本次研究人群中高中以上文化占比很低，结果可能不准确。女性死亡比男性高可能是由于生理特征、生活方式的差异^[45]，女性对大气污染物更敏感^[46]。大气污染物对65岁以上人群死亡影响大，可能由于老年人器官衰弱以及功能减退，抵抗力以及机体修复能力降低^[4]。

在敏感性分析中，双污染和多污染模型的结果与单污染模型的结果基本一致，说明模型的稳定性较好。当O₃单污染物模型单独引入PM_2.5时，会增加呼吸系统疾病的死亡，降低循环系统疾病的死亡。出现这种结果的原因有：PM_2.5可直接进入呼吸道中，直接对呼吸系统产生影响，PM_2.5对呼吸系统疾病的影响可能大于O₃；O₃可直接进入血液中影响循环系统，O₃对循环系统疾病的影响可能大于PM_2.5；黏附在人体皮肤表明的PM_2.5（金属组分，氧化还原反应）可能会消耗一部分臭氧，从而导致臭氧对循环系统的影响降低。O₃与PM_2.5的浓度分布相反，两者之间为负相关，当O₃浓度升高时，PM_2.5浓度降低，且O₃浓度在夏季时达到峰值，而PM_2.5浓度在冬季时达到峰值，会降低两种污染物对人群健康影响的联合作用^[25]，这可能是ER下降的部分原因。也有研究发现，O₃与PM_2.5联合作用时，会加重小鼠的心血管疾病和肺损伤^[47]。

此次研究存在一定的局限性：首先，使用的大气污染物浓度为大气监测站浓度，不能反映居民的真实暴露浓度，会对结果产生误差；其次，研究使用的人群死亡资料来源于疾控中心，可能存在漏报情况；最后，本次研究是基于群体水平而不是个体水平探讨大气污染物与居民死亡之间的关系，可能存在生态学谬论。

综上所述，O₃、PM_2.5暴露对该市居民死亡存在急性影响，其中对循环系统疾病（包括高血压、冠心病、中风）的影响较大，大于65岁的老年人群以及受教育程度低的人群为敏感人群。因此，此次研究进一步可为当地环保部门管控大气污染提供科学依据；并提示政府部门可重点对敏感人群进行宣传教育，避免敏感人群暴露在高浓度O₃或PM_2.5中，从而降低大气污染物对居民死亡效应影响。

图 1 华中某市2015—2021年O₃浓度（A）、PM_2.5浓度（B）、人群死亡（C）的周期性变化

Figure 1. Time-series of O₃ concentration (A), PM_2.5 concentration (B), and population death (C) in a city in central China from 2015 to 2021

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图 2 不同季节大气污染物O₃每升高10 μɡ·m⁻³居民各死因死亡的滞后效应（ER及其95%CI）

A：表示冷季（11月—次年4月）；B：表示暖季（5—10月）。

Figure 2. Season-specific lag effects on daily deaths associated with per 10 μɡ·m⁻³ increase in O₃ concentrations (ER and its 95%CI)

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图 3 不同季节大气污染物PM_2.5每升高10 μɡ·m⁻³各死因死亡的滞后效应（ER及其95%CI）

A：冷季（11月—次年4月）；B：暖季（5—10月）。

Figure 3. Season-specific lag effects on daily deaths associated with per 10 μɡ·m⁻³ increase in PM_2.5 concentrations (ER and its 95%CI)

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图 4 暖季大气污染物O₃每升高10 μɡ·m⁻³居民总死亡的滞后效应（ER及其95%CI）

Figure 4. Lag effects on total deaths associated with per 10 μɡ·m⁻³ increase in O₃ concentrations in warm season (ER and its 95%CI)

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图 5 暖季大气污染物PM_2.5每升高10 μɡ·m⁻³居民总死亡滞后效应（ER及其95%CI）

Figure 5. Lag effects on total deaths associated with per 10 μɡ·m⁻³ increase in PM_2.5 concentrations in warm season (ER and its 95%CI)

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表 1 2015—2021年华中某市人群每日死亡描述性分析

Table 1 Descriptive summary for daily deathsal data in a city of central China from 2015 to 2021

因素	n	$\bar x \pm s $	Min	P₂₅	P₅₀	P₇₅	Max
总体	117001	49.39±11.47	22.00	41.00	48.00	56.00	116.00
性别
男性	65716	27.74±7.02	11.00	23.00	27.00	32.00	76.00
女性	51285	21.65±6.48	7.00	17.00	21.00	25.00	51.00
年龄/岁
6~65	29268	12.36±3.87	2.00	10.00	12.00	15.00	34.00
＞65	87124	36.78±9.98	13.00	30.00	36.00	42.00	98.00
教育
高中及以上	7609	3.21±1.91	0.00	2.00	3.00	4.00	14.00
高中以下	109392	46.18±11.01	21.00	38.00	45.00	52.00	107.00
死因
非意外	101635	42.90±10.63	17.00	36.00	41.00	49.00	108.00
呼吸系统疾病	12536	5.29±3.04	0.00	3.00	5.00	7.00	21.00
循环系统疾病	48947	20.66±6.62	4.00	16.00	20.00	24.00	68.00
高血压	7221	3.05±2.01	0.00	2.00	3.00	4.00	12.00
冠心病	16782	7.08±3.25	0.00	5.00	7.00	9.00	22.00
中风	22906	9.67±3.84	0.00	7.00	9.00	12.00	41.00

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表 2 2015—2021年华中某市大气污染、气象因素描述性分析(n=547)

Table 2 Descriptive summary for air pollution and meteorological data in a city of central China from 2015 to 2021(n=547)

因素	$ \bar x \pm s $	Min	P₂₅	P₅₀	P₇₅	Max
污染物
O₃/(μɡ·m⁻³)	94.38±36.95	11.50	66.50	91.75	119.50	223.25
PM_2.5/(μɡ·m⁻³)	55.56±39.59	2.50	28.25	44.00	71.46	298.00
PM₁₀/(μɡ·m⁻³)	86.60±50.76	5.00	52.00	76.00	108.56	413.50
SO₂/(μɡ·m⁻³)	15.38±11.22	0.75	7.81	12.50	20.25	115.25
NO₂/(μɡ·m⁻³)	31.20±14.98	6.50	20.00	28.25	39.25	117.33
CO/(mɡ·m⁻³)	0.86±0.29	0.28	0.67	0.80	1.00	2.60
气温/℃	17.05±8.88	−5.50	9.20	17.70	24.80	33.80
湿度/%	77.20±14.62	27.00	67.00	79.00	89.00	100.00
气压/hPa	1004.61±9.54	983.70	996.00	1004.10	1011.40	1032.10
暖季
O₃/(μɡ·m⁻³)	109.17±35.04	12.50	83.75	107.50	133.25	223.25
PM_2.5/(μɡ·m⁻³)	35.26±20.22	2.50	21.50	31.25	44.00	148.00
冷季
O₃/(μɡ·m⁻³)	80.20±32.97	11.50	53.75	77.50	103.00	179.50
PM_2.5/(μɡ·m⁻³)	75.10±43.40	8.00	43.75	63.75	96.50	298.00

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表 3 2015—2021年华中某市大气污染物与气象指标的相关性（r）

Table 3 Correlation between air pollutants and meteorological factors in a city of central China from 2015 to 2021 (r)

指标	O₃	PM_2.5	SO₂	NO₂	CO	气温	湿度	气压
O₃	1.000
PM_2.5	−0.198^*	1.000
SO₂	0.034	0.430^*	1.000
NO₂	−0.154^*	0.614^*	0.608^*	1.000
CO	−0.145^*	0.646^*	0.470^*	0.576^*	1.000
气温	0.579^*	−0.556^*	−0.210^*	−0.450^*	−0.291^*	1.000
湿度	−0.438^*	−0.167^*	−0.461^*	−0.392^*	−0.037	−0.033	1.000
气压	−0.434^*	0.547^*	0.322^*	0.489^*	0.248^*	−0.868^*	−0.195^*	1.000
[注]*：P＜0.01（双侧）。

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表 4 2015—2021年华中某市大气污染物（O₃、PM_2.5）每升高10 μɡ·m⁻³居民死亡滞后效应（ER及其95%CI）

Table 4 Lag effects on daily deaths associated with per 10 μɡ·m⁻³ increase in pollutant (O₃ and PM_2.5) concentrations in a city of central China from 2015 to 2021 (ER and its 95%CI) 单位：%

滞后期	O₃			PM_2.5
滞后期	非意外总死亡	呼吸系统疾病	循环系统疾病	非意外总死亡	呼吸系统疾病	循环系统疾病
Lag0	0.04(−0.10~0.18)	−0.56(−0.98~−0.13)	0.36(0.14~0.58)^*	−0.03(−0.14~0.08)	−0.62(−0.94~−0.30)	0.29(0.13~0.46)^*
Lag1	0.07(−0.06~0.19)	−0.04(−0.44~0.36)	0.28(0.08~0.48)^*	0.02(−0.09~0.13)	−0.08(−0.39~0.24)	0.25(0.09~0.42)^*
Lag2	0.06(−0.06~0.17)	0.35(0.00~0.71)	0.10(−0.08~0.28)	−0.06(−0.15~0.05)	−0.06(−0.36~0.24)	0.06(−0.10~0.21)
Lag3	−0.19(−0.30~−0.07)	−0.71(−1.06~−0.36)^*	−0.12(−0.30~0.06)	−0.15(−0.25~−0.04)	−0.14(−0.44~0.16)	−0.04(−0.20~0.12)
Lag4	−0.18(−0.30~−0.07)	−0.66(−1.00~−0.31)	−0.10(−0.25~0.08)	−0.18(−0.30~−0.07)	−0.66(−1.00~−0.31)	−0.10(−0.28~0.08)
Lag5	−0.33(−0.45~−0.22)^**	−0.94(−1.29~−0.59)^**	−0.13(−0.31~0.04)	−0.19(−0.30~−0.09)	0.25(0.01~0.50)^*	−0.21(−0.36~−0.05)
Lag01	0.07(−0.09~0.23)	−0.38(−0.85~0.10)	0.43(0.18~0.68)^*	−0.02(−0.14~0.11)	−0.46(−0.83~−0.10)	0.35(0.16~0.54)^*
Lag02	0.09(−0.08~0.25)	−0.06(−0.56~0.10)	0.37(0.12~0.63)^*	−0.05(−0.18~0.09)	−0.41(−0.81~−0.01)	0.31(0.10~0.51)
Lag03	−0.04(−0.21~0.13)	−0.43(−0.94~0.09)	0.23(−0.03~0.50)	−0.11(−0.26~0.04)	−0.43(−0.86~−0.01)	0.25(0.03~0.48)
Lag04	−0.12(−0.30~0.05)	−0.68(−1.21~−0.15)	0.15(−0.12~0.42)	−0.25(−0.41~−0.09)	−0.33(−0.79~0.13)	0.12(−0.12~0.36)
Lag05	−0.26(−0.44~−0.08)	−1.01(−1.56~−0.46)	0.07(−0.21~0.35)	−0.32(−0.49~−0.15)	−0.21(−0.70~0.28)	0.03(−0.23~0.29)
[注]：P＜0.05；*：P＜0.01。

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表 5 2015—2021年华中某市大气污染物（O₃、PM_2.5）每升高10 μɡ·m⁻³居民特定疾病死亡滞后效应（ER及95%CI）

Table 5 Lag effects on specific disease deaths associated with per 10 μɡ·m⁻³ increase in pollutant (O₃ and PM_2.5) concentrations in a city of central China from 2015 to 2021 (ER and its 95%CI) 单位：%

滞后期	O₃			PM_2.5
滞后期	高血压	冠心病	中风	高血压	冠心病	中风
Lag0	0.45(0.02~0.91)^*	0.30(−0.07~0.67)	0.33(0.01~0.65)^*	0.93(0.53~1.32)^*	0.11(−0.17~0.39)	0.43(0.19~0.67)^*
Lag1	−0.07(−0.56~0.42)	0.53(0.19~0.86)^*	0.09(−0.20~0.37)	0.75(0.36~1.14)^*	0.01(−0.26~0.29)	0.56(0.32~0.79)^*
Lag2	−0.65(−1.10~−0.20)	0.29(−0.02~0.59)	0.05(−0.21~0.32)	0.47(0.08~0.86)^*	−0.14(−0.40~0.13)	0.24(0.01~0.47)^*
Lag3	−0.29(−0.73~0.15)	−0.03(−0.33~0.27)	−0.30(−0.56~−0.05)	0.09(−0.30~0.48)	0.02(−0.25~0.28)	0.05(−0.18~0.28)
Lag4	−0.05(−0.48~0.39)	0.17(−0.13~0.46)	−0.44(−0.69~−0.18)	−0.05(−0.48~0.39)	0.17(−0.13~0.46)	−0.44(−0.69~−0.18)
Lag5	−0.06(−0.49~0.37)	−0.41(−0.70~−0.11)	−0.06(−0.31~0.19)	0.51(0.12~0.90)^*	−0.51(−0.78~−0.24)	−0.02(−0.25~0.21)
Lag01	0.21(−0.38~0.80)	0.57(0.16~0.97)^*	0.26(−0.10~0.62)	1.06(0.62~1.50)^*	0.06(−0.26~0.38)	0.65(0.38~0.92)^*
Lag02	−0.24(−0.86~0.37)	0.59(0.16~1.02)^*	0.21(−0.16~0.57)	1.09(0.62~1.57)^*	−0.03(−0.37~0.31)	0.63(0.34~0.93)^*
Lag03	−0.35(−0.98~0.29)	0.45(0.01~0.89)^*	0.06(−0.32~0.44)	0.94(0.43~1.46)^*	−0.03(−0.40~0.34)	0.57(0.25~0.89)^*
Lag04	−0.31(−0.98~0.34)	0.46(0.01~0.92)^*	−0.21(−0.60~0.18)	1.03(0.48~1.59)^*	−0.13(−0.53~0.27)	0.39(0.04~0.73)^*
Lag05	−0.30(−0.96~0.37)	0.23(−0.23~0.70)	−0.21(−0.61~0.19)	1.18(0.59~1.77)^*	−0.33(−0.75~0.10)	0.38(0.01~0.74)^*
[注]*：P＜0.05。

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表 6 空气污染物（O₃、PM_2.5）每升高10 μɡ·m⁻³对人群死亡的双污染物及多污染物模型（ER及其95%CI）

Table 6 Daily deaths associated with per 10 μɡ·m⁻³ increase in pollutant (O₃ and PM_2.5) concentrations in double pollutant and multi-pollutant models (ER and its 95%CI) 单位：%

调整因素	总死亡	呼吸系统疾病死亡	循环系统疾病死亡
单O₃模型	0.09(−0.08~0.25)	0.35(0~0.71)	0.43(0.18~0.68)^*
O₃+PM_2.5	0.10(−0.07~0.27)	0.45(0.08，0.81)^*	0.35(0.10~0.60)^*
O₃+SO₂	0.09(−0.08~0.25)	0.34(−0.02~0.70)	0.42(0.18~0.67)^*
O₃+NO₂	0.05(−0.11~0.21)	0.35(−0.01~0.71)	0.41(0.16~0.66)^*
O₃+CO	0.08(−0.09~0.23)	0.35(−0.01~0.71)	0.39(0.14~0.64)^*
O₃+PM_2.5+SO₂+NO₂+CO	0.10(−0.07~0.27)	0.44(0.07~0.80)^*	0.35(0.10~0.61)^*
单PM_2.5模型	0.02(−0.09~0.13)	0.25(0.01~0.50)^*	0.35(0.16~0.54)^*
PM_2.5+O₃	0.01(−0.10~0.12)	0.25(−0.05~0.55)	0.30(0.11~0.50)^*
PM_2.5+SO₂	0.02(−0.09~0.12)	0.24(−0.06~0.53)	0.34(0.15~0.53)^*
PM_2.5+NO₂	−0.01(−0.11~0.10)	0.25(−0.05~0.55)	0.31(0.12~0.51)^*
PM_2.5+CO	0.01(−0.12~0.12)	0.25(−0.05~0.55)	0.32(0.10~0.54)^*
PM_2.5+O₃+SO₂+NO₂+CO	0.01(−0.10~0.13)	0.25(−0.04~0.55)	0.28(0.05~0.51)^*
[注]在滞后效应最强时加入其他污染物；*：P＜0.05。

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参考文献(47)

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