【摘要】：全世界經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展帶來的不僅是人民生活水平的不斷提高,空氣污染問題也日益嚴(yán)峻,尤其在經(jīng)濟(jì)較落后的發(fā)展中國家�？諝馕廴緦θ梭w健康會產(chǎn)生不良影響,對呼吸系統(tǒng)尤為不利。呼吸系統(tǒng)疾病是造成我國居民死亡的一個(gè)重要原因,并且在人群中日益高發(fā)。鑒于呼吸系統(tǒng)疾病的重要影響,本文以合肥市的監(jiān)測資料作為樣本,研究了呼吸系統(tǒng)疾病住院量、室外空氣污染、氣象因素的分布水平和變化規(guī)律,分析了室外空氣污染與呼吸系統(tǒng)疾病住院量的短期效應(yīng),討論了短期效應(yīng)的人群差異和季節(jié)差異。合肥市2014年1月1日至2016年3月31日共報(bào)告了 19465例呼吸系統(tǒng)疾病住院病例,包括肺炎14929例、慢性阻塞性肺疾病3579例和哮喘957例。本研究對三種疾病的流行特征分別做了描述性統(tǒng)計(jì)分析,分析了各疾病的時(shí)間和人群分布。研究發(fā)現(xiàn),肺炎和慢性阻塞性肺疾病在暖季(5-10月)的住院率較高,而哮喘在冷季(11-4月)的住院率較高。三種疾病的住院量均是男性大于女性,尤其對于慢性阻塞性肺疾病,男性的住院量占該疾病總體的62.2%。對肺炎和哮喘來說,小于65歲人群的住院量遠(yuǎn)大于65歲以上的人群,65歲以下的肺炎患者有13075例,占該疾病總體的87.6%,65歲以下的哮喘患者有853例,占該疾病總體的89.1%。然而,慢性阻塞性肺疾病對老年人的健康影響更大,65歲以上患者的住院量為2843例,占該疾病總體的79.4%。本文搜集了2014年1月至2016年3月合肥市六種標(biāo)準(zhǔn)空氣污染物(PM2.5,PM10,SO2、NO2、O3和CO)的日均濃度信息,經(jīng)過描述性統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),研究期間大氣受污染的天數(shù)接近一半,PM2.5和PM10的年平均濃度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過國家設(shè)定的環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)限值,其余四種標(biāo)準(zhǔn)的空氣污染物皆在國家限值以內(nèi)。此外,合肥市的PM2.5和PM10具有明顯的季節(jié)變化特征,暖季污染物濃度水平較低,冷季污染物濃度水平較高。本研究利用結(jié)合廣義加性模型和分布滯后非線性模型來研究PM2.5和PM10對呼吸系統(tǒng)疾病住院的短期影響。在控制了其他空氣污染物濃度、氣象因素和時(shí)間趨勢后,本研究發(fā)現(xiàn),空氣污染對肺炎、慢性阻塞性肺疾病和哮喘的發(fā)病影響特點(diǎn)各不相同。對肺炎的影響最小,累積效應(yīng)均不顯著。空氣污染物濃度上升與慢性阻塞性肺疾病和哮喘住院量增加相關(guān),并且存在滯后效應(yīng)。PM2.5的日平均濃度每增加10μg/m3,對慢性阻塞性肺疾病住院的影響在滯后6-11天具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,滯后第12天的累積效應(yīng)最大,相對危險(xiǎn)度為1.068(95%CI:1.017-1.121)。PM10的日平均濃度每增加10μg/m3,對慢性阻塞性肺疾病的滯后效應(yīng)在第10天達(dá)到高峰,使得入院人數(shù)增加3.1%(RR=1.031,95%CI 1.002-1.060);對哮喘住院量的影響從滯后第7天開始持續(xù)到第14天,且滯后第12天風(fēng)險(xiǎn)最大(RR=1.057,95%CI:1.010-1.107)。為了探究室外空氣污染與呼吸系統(tǒng)疾病住院量之間的關(guān)系是否會因人群的特征和季節(jié)不同受到影響,文本為此進(jìn)行了分層研究,分別把每種疾病數(shù)據(jù)按照年齡、性別和季節(jié)分成了6組,對各組采用廣義加性模型結(jié)合分布滯后非線性模型對空氣污染與呼吸系統(tǒng)疾病住院之間的關(guān)系進(jìn)行了估計(jì)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),污染物對慢性阻塞性肺疾病住院具有明顯的季節(jié)性,且暖季的效應(yīng)比冷季高;女性對顆粒物濃度的變化敏感從易引發(fā)慢性阻塞性肺疾病;PM2.5對于65歲以上人群的慢性阻塞性肺疾病和哮喘就診影響較大。本文的研究結(jié)果可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)制定呼吸系統(tǒng)疾病的管理措施,還能為政府分配醫(yī)療資源提供科學(xué)依據(jù),支持地方當(dāng)局制定有針對性的預(yù)防和控制措施,以保護(hù)弱勢群體免受嚴(yán)重空氣污染的不利影響。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R56;X51
【圖文】：

利用殘差時(shí)間序列和自相關(guān)性來觀察殘差序列的分布，若序列呈隨機(jī)逡逑平穩(wěn)白噪聲分布，則模型是h"對平穩(wěn)的。以空氣污染對慢性阻塞性肺疾病住院影逡逑響的研究為例，建模后繪制模型殘差時(shí)間序列圖，并對殘差進(jìn)行檢驗(yàn)。圖２．１顯逡逑示數(shù)據(jù)的殘差點(diǎn)中的大多數(shù)都在以０為橫軸為界限的直線上隨機(jī)分布，并且沒逡逑有明顯的季節(jié)性和長期趨勢，表明此模型對數(shù)據(jù)的擬合效果好。圖２．２顯示殘差逡逑的自相關(guān)系數(shù)ａｃｆ值在ｌａｇ＝ｌ之后便落入置信區(qū)間，表明該模型的殘差是白噪聲，逡逑模型建立成功。逡逑為了檢查光滑函數(shù)自由度的選擇對效應(yīng)估計(jì)的影響，本研究改變了時(shí)間和逡逑氣象因素的自由度。此外，把最大滯后天數(shù)從２１天調(diào)整為３０天以驗(yàn)證模型的穩(wěn)逡逑定性。逡逑本研究的所有統(tǒng)計(jì)分析均使用Ｒ軟件３．５．０版和ｄｌｎｍ軟件包（Ｇａｓｐａｒｒｉｎｉ逡逑２０１１）進(jìn)行。逡逑Ｏ邋＿｜邐逡逑ＬＯ邋一逡逑°邋ｌｉ邐１邐１邐１邐ｒ逡逑０邐２００邐４００邐６００邐８００逡逑圖２．１模型的殘差時(shí)間序列圖逡逑

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邐第３章結(jié)果與分析邐逡逑３．２空氣污染對肺炎住院量影響的短期效應(yīng)分析逡逑將曰平均ＰＭ２．５濃度和日平均ＰＭ１Ｑ濃度分別與肺炎每日住院人數(shù)進(jìn)行逡逑ＤＬＮＭ建模擬合，最大滯后天數(shù)設(shè)置為２１天，得到空氣污染物對住院量影響逡逑的三維圖形，展示了相對危險(xiǎn)度延污染物濃度和滯后期的變化情況，見圖３．３。三逡逑維圖形可以很直觀地觀察特定濃度下的空氣污染物在不同滯后時(shí)間對肺炎住院逡逑人數(shù)的影響。由圖可見，ＰＭ２．５和ＰＭ１（）對肺炎的住院量影響的變化趨勢相似。二逡逑者都存在滯后效應(yīng)，肺炎住院風(fēng)險(xiǎn)的高峰出現(xiàn)在暴露后的某一段時(shí)期，污染物逡逑濃度越高，風(fēng)險(xiǎn)越大。從相對危險(xiǎn)度來看，在相同的污染水平和滯后時(shí)間的條件逡逑下，ＰＭ２５對肺炎住院量的影響大于ＰＭ１Ｑ。也就是說，肺炎患者對于ＰＭ２５的濃逡逑度變化更加敏感。逡逑

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本文編號：2787006