[背景]PM_2.5對(duì)人群健康影響已經(jīng)被廣泛報(bào)道,但研究往往集中在高濃度地區(qū),而低濃度地區(qū)PM_2.5對(duì)人群的健康效應(yīng)亦值得關(guān)注。[目的]探討低濃度PM_2.5暴露對(duì)福州市老年人群死亡的影響。[方法]收集2015年1月1日—2018年12月31日福州市環(huán)保局和氣象局逐日監(jiān)測的環(huán)境、氣象資料及福州市人群日均總死亡數(shù)和循環(huán)系統(tǒng)、呼吸系統(tǒng)日均死亡數(shù)等資料。采用廣義相加模型分析PM_2.5暴露對(duì)福州市人群日均總死亡和循環(huán)系統(tǒng)、呼吸系統(tǒng)等死亡的影響。[結(jié)果]福州市PM_2.5、PM10、NO2日均濃度分別為（26.2±13.8）、（49.7±23.8）、（27.6±11.3）μg·m-3,O3-8 h濃度為（86.8±34.1）μg·m-3;日平均氣溫、相對(duì)濕度、氣壓分別為（21.3±7.0）℃、（73.1±11.6）%、（1 008.6±8.3）hPa;日均總死亡數(shù)為（30.1±7.2）例、呼吸、循環(huán)系統(tǒng)日均死亡數(shù)分別為（2.4±1.7）、（11.3±4.0）例。單污染物模型分析顯示滯后1 d的... 

【文章來源】：環(huán)境與職業(yè)醫(yī)學(xué). 2020,37(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 資料來源
        1.1.1 環(huán)保與氣象資料
        1.1.2 死亡資料
    1.2 資料質(zhì)量控制
    1.3 統(tǒng)計(jì)方法
        1.3.1 描述性分析
        1.3.2 相關(guān)性分析
        1.3.3分析模型
2 結(jié)果
    2.1 描述性分析
    2.2 相關(guān)性分析
    2.3 時(shí)間序列分析
        2.3.1 單污染物模型
        2.3.2 單污染物的累積滯后模型
    2.4 多污染物模型
3 討論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]2016—2018年天津市大氣PM2.5對(duì)兒童呼吸系統(tǒng)門診量的時(shí)間序列分析[J]. 張獻(xiàn)偉,徐美華,王玉雯,于浩,趙巖,張經(jīng)緯,馮利紅.  公共衛(wèi)生與預(yù)防醫(yī)學(xué). 2019(05)
[2]蘇州市大氣PM2.5濃度與心腦血管疾病死亡的時(shí)間序列分析[J]. 陳鑫,王臨池,郭倩嵐,胡浩,陸艷,朱小紅,李紅美.  中華疾病控制雜志. 2019(06)
[3]長春市PM2.5污染對(duì)老年人群心腦血管疾病死亡影響的時(shí)間序列分析[J]. 潘陽,曲洋明,劉建偉,何英華.  環(huán)境衛(wèi)生學(xué)雜志. 2019(01)
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[6]空氣細(xì)顆粒物PM2.5濃度與皮炎濕疹類皮膚病日門診人次的相關(guān)性研究——以蘭州兩所醫(yī)院為例[J]. 劉昱彤,石春蕊,董繼元,光奇,駱志成,郗群,武奕.  臨床皮膚科雜志. 2018(09)
[7]石家莊市大氣顆粒污染物濃度與居民死亡率的時(shí)間序列分析[J]. 陳浪,趙川,關(guān)茗洋,劉悅,徐東群,宋杰.  中華疾病控制雜志. 2018(03)
[8]吉林市采暖期PM2.5污染水平與老年人呼吸系統(tǒng)健康關(guān)系的回顧性研究[J]. 趙春善,方今女.  中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2015(05)
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本文編號(hào)：3555036