上?？諝馕廴緦?duì)死亡的影響

上海空氣污染對(duì)死亡的影響

氣候變化、空氣污染以及改善公共健康是人類21世紀(jì)初面臨的最為嚴(yán)峻的一系列挑戰(zhàn)。盡管已經(jīng)有大量的研究嘗試?yán)斫鈿夂蜃兓c空氣質(zhì)量對(duì)人口健康的影響，但有關(guān)二者間關(guān)系的認(rèn)識(shí)仍非常有限，尤其在發(fā)展中國(guó)家，由于收集詳盡、可靠的環(huán)境數(shù)據(jù)和人口健康數(shù)據(jù)非常困難，相關(guān)的研究更加有限。為增進(jìn)對(duì)中國(guó)人口過(guò)去半個(gè)世紀(jì)死亡率的下降過(guò)程、中國(guó)人口當(dāng)前死亡模式的主要特征及其未來(lái)發(fā)展等一系列問(wèn)題的認(rèn)識(shí)，來(lái)自澳大利亞國(guó)立大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、上海疾病控制與預(yù)防中心和劍橋大學(xué)的研究者合作對(duì)上海健康與死亡模式轉(zhuǎn)變展開(kāi)了較為詳盡的研究。課題得到了Wellcome基金會(huì)的研究資助。項(xiàng)目的研究目標(biāo)主要包括以下幾個(gè)方面：提供上海人口最近幾十年詳細(xì)的死亡水平和死因變化的信息；增進(jìn)對(duì)上海人口死亡模式轉(zhuǎn)變的理解，上海人口死亡模式轉(zhuǎn)變與主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)以及環(huán)境因素之間的關(guān)系；進(jìn)一步探討中國(guó)流行病的轉(zhuǎn)變歷程，包括對(duì)既有的中國(guó)人口死亡模式及其變遷的認(rèn)識(shí)作更深入的檢驗(yàn)。項(xiàng)目收集了上海7個(gè)城區(qū)自20世紀(jì)50年代后期到21世紀(jì)初詳盡的人口與死亡數(shù)據(jù)，并對(duì)這些資料進(jìn)行了數(shù)字化。此外，項(xiàng)目還收集了過(guò)去40年上海詳盡的氣象數(shù)據(jù)和最近一些年份空氣質(zhì)量的數(shù)據(jù)。在本章，我們將使用這些數(shù)據(jù)揭示上?？諝馕廴?、氣候與死亡率之間的關(guān)系。與眾多發(fā)展中國(guó)家的大城市相類似，上海一直處于快速的變遷當(dāng)中。高速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、城市擴(kuò)張引起了人居環(huán)境的巨大變化，這些變化又對(duì)人口健康的改善和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到重大的推動(dòng)作用。近些年來(lái)，空氣質(zhì)量與氣候變化對(duì)人口健康的影響已經(jīng)成為人們高度關(guān)注的話題。與許多的中國(guó)城市相比，上海的空氣質(zhì)量一直相對(duì)較高。但如果與工業(yè)化國(guó)家相比或者參照世界衛(wèi)生組織（WHO）所建議的空氣質(zhì)量指南，上海的空氣污染控制仍然有相當(dāng)長(zhǎng)的路要走（Brajer和Mead，2004；Kan等，2007；WHO，2005）。例如，從1998到2007年，有空氣污染監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的3149天當(dāng)中，PM10（粒徑在10微米以下懸浮在空氣中的顆粒物）達(dá)到WHO標(biāo)準(zhǔn)的天數(shù)僅占29.1%，二氧化氮、二氧化硫達(dá)標(biāo)的天數(shù)的比例分別為50%和10%；“冷”月份（“冷”月份的定義為，當(dāng)年的十月到次年的三月）的情況就更加糟糕，在“冷”月份，空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)的比例下降到23.9%（PM10），39.2%（二氧化氮）和6.85%（二氧化硫）；而三項(xiàng)空氣質(zhì)量指標(biāo)（PM10，二氧化硫和二氧化氮）全部達(dá)標(biāo)的天數(shù)的比例就更低，僅為5%。在最近幾年，有關(guān)空氣污染與人口健康之間的關(guān)系已經(jīng)有大量的研究。這些研究顯示，空氣污染對(duì)發(fā)病率和死亡率都有顯著的影響，這一影響也存在于幾乎所有被研究的人口當(dāng)中（Kenney和Ozkaynak，1991；Xu等，1994，2000；Ostro等，1996；Touloumi等，1997；Lee等，1999；Wong等，2001；Kan等，2003，2007）。盡管如此，有關(guān)這一影響的本質(zhì)和強(qiáng)度仍然存在較大的不確定性，這部分可以歸結(jié)于以下幾方面的事實(shí)。首先，研究的數(shù)量，特別是在發(fā)展中國(guó)家開(kāi)展的研究的數(shù)量，還非常有限。其次，大量既有的單個(gè)城市的研究所使用的統(tǒng)計(jì)模型不盡相同。由于空氣質(zhì)量、死亡率等時(shí)間序列數(shù)據(jù)包含巨大的復(fù)雜性，這種復(fù)雜性使得常規(guī)統(tǒng)計(jì)模型不再適用，也使這些研究所得出的結(jié)論對(duì)所用模型的構(gòu)造高度敏感（Erbas和Hyndman，2005）。為增進(jìn)對(duì)空氣質(zhì)量和人口健康之間關(guān)系的認(rèn)識(shí)，尤其將這一關(guān)系置于發(fā)展中國(guó)家高速城市發(fā)展的背景之下，我們的研究系統(tǒng)分析了空氣污染對(duì)上海死亡率的影響?；谶@一分析，本章還就空氣污染對(duì)日死亡人數(shù)的影響，在上海和香港兩座主要亞洲城市進(jìn)行了比較。數(shù)據(jù)與方法研究使用的死亡數(shù)據(jù)由上海疾病預(yù)防與控制中心收集。在Wellcome基金會(huì)的資助下，“上海健康與死亡轉(zhuǎn)變”課題組對(duì)上海1956～2001年間出具的近30萬(wàn)張死亡證明進(jìn)行了電子化。30萬(wàn)張死亡證明抽取自上海7個(gè)城區(qū)：南市、盧灣、徐匯、長(zhǎng)寧、閘北、虹口和楊浦。死亡證明記錄的信息包括：死者的姓名、性別、出生日期、死亡日期、民族、身份證號(hào)、家庭住址、教育水平、職業(yè)、婚姻狀況、死亡年齡、主要死亡原因和死亡地點(diǎn)（當(dāng)然，不同年代的死亡證明所包含的信息會(huì)有所變動(dòng)）。死亡證明還記錄出具死亡證明的醫(yī)院級(jí)別（省級(jí)、縣級(jí)或鎮(zhèn)級(jí)）、主要診斷方法（尸檢、活組織切片檢查、化驗(yàn)、臨床診斷或者根據(jù)證據(jù)推斷）和其他一些有益信息。我們使用《國(guó)際疾病分類法》第9版（ICD-9）對(duì)死亡進(jìn)行分類。由于死亡證明記錄有死者的死亡日期，我們從而能夠分析“天”死亡模式。上海1956～2001年的氣象數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)國(guó)家氣象局提供的上海站氣象數(shù)據(jù)庫(kù)。國(guó)家氣象局的氣象數(shù)據(jù)庫(kù)包含上海自新中國(guó)成立以來(lái)所有年份的日均氣溫、日均相對(duì)濕度和氣壓等信息。上?？諝赓|(zhì)量數(shù)據(jù)的收集起步相對(duì)較晚。上海主要空氣污染物的濃度，如PM10、二氧化硫和二氧化氮，可以直接從上海市環(huán)境保護(hù)局的官方網(wǎng)站上下載，但目前只提供20世紀(jì)90年代末以來(lái)的日空氣污染數(shù)據(jù)。受空氣污染數(shù)據(jù)的限制，我們研究空氣質(zhì)量與死亡之間的關(guān)系只能局限于上海2000年和2001年的數(shù)據(jù)，只有在這兩年，研究所需要的死亡、氣溫和空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)全部具備。由于本研究的主要目的之一是比較上海與香港兩地的空氣污染對(duì)日均死亡的影響，我們使用與Wang等（2001）一致的統(tǒng)計(jì)模型，即將日均死亡數(shù)作為被解釋變量的Poisson回歸。我們首先使用Loess方程獲得Poisson回歸的“核”模型，Loess方程對(duì)時(shí)間趨勢(shì)、季節(jié)、溫度、濕度和死亡日是否為周末（dummyvariable）等變量作平滑處理（smoothing）作為解釋變量，估計(jì)得到日均期望死亡數(shù)（ξ）。與Wang等的方法相同，我們的Loess方程同樣考慮氣溫與濕度的滯后影響，不同之處在于，我們的“核”模型沒(méi)有考慮法定假日和流感爆發(fā)（可通過(guò)由于流感爆發(fā)引起大規(guī)模的入院人數(shù)來(lái)衡量）對(duì)死亡的影響。對(duì)Poisson回歸“核”模型詳細(xì)的討論參見(jiàn)Wang等（2001）。具體的分析步驟如下：通過(guò)“核”模型，我們估計(jì)得到日均期望死亡數(shù)（ξ）；建立Poisson回歸方程，污染物濃度xT作為解釋變量，經(jīng)過(guò)日均期望死亡數(shù)（ξ）過(guò)濾的日均觀察死亡人數(shù)E（Yt）作為因變量，Poisson回歸方程寫(xiě)作log[E（Yt）]-log（ξt）=α+βxt（1）由公式（1），我們得到空氣相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)數(shù)估計(jì)值（β）。為研究每一種污染物對(duì)死亡的影響，我們分別估計(jì)死亡當(dāng)天和之前若干天污染物濃度對(duì)死亡的影響，并通過(guò)比較模型所報(bào)告的Akaike’sInformationCriterion（AIC）值，找出所謂最顯著的滯后期（bestlaggedday）。我們?cè)鴩L試建立死亡當(dāng)天與前幾天的平均空氣污染水平與死亡率之間的關(guān)系，但由于自變量間存在嚴(yán)重的共線性問(wèn)題，這種嘗試沒(méi)有成功；我們進(jìn)而采用廣義二乘法對(duì)每一類污染影響的自相關(guān)進(jìn)行了糾正；之后，使用線形回歸模型，我們對(duì)每一類污染物的聯(lián)合污染物（co-pollutant）進(jìn)行了識(shí)別，基于對(duì)聯(lián)合污染物的識(shí)別和糾正，我們得到每一類污染物“純”的對(duì)死亡發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，我們進(jìn)一步估計(jì)空氣污染在“暖”月份和“冷”月份對(duì)死亡影響的差異，以及“冷”、“暖”月份與空氣污染交互作用對(duì)死亡的影響。我們使用與Wang等（2001）相同“冷”、“暖”月份的分類方法，即每年的10月至次年的3月為“冷”月份，4月至9為“暖”月份。上海的氣候與香港有所不同，因此采用其他的季節(jié)分類可能更適合上海的氣候情況。我們對(duì)不同的“冷”、“暖”月份分組對(duì)模型的影響進(jìn)行了估計(jì)，由于篇幅的限制，我們不計(jì)劃在本章報(bào)告這部分內(nèi)容。在這一部分，我們繼續(xù)沿用之前描述的模型估計(jì)單種污染物對(duì)死亡率的影響，但增加了兩項(xiàng)新的解釋變量：一項(xiàng)變量代表“季節(jié)”（1為“暖”月份，0為“冷”月份）；另一項(xiàng)變量代表“季節(jié)”與污染物的相互作用。為糾正來(lái)自聯(lián)合污染物的影響，我們進(jìn)一步加入兩項(xiàng)解釋變量：聯(lián)合污染物的濃度和“季節(jié)”與聯(lián)合污染物的相互作用。最后，我們還研究了“暖”月份和“冷”月份中，污染物濃度水平和死亡水平之間的“暴露—反應(yīng)”（exposure-response）關(guān)系，盡管本章不計(jì)劃介紹這部分詳細(xì)的結(jié)果。我們使用統(tǒng)計(jì)軟件R進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。分析結(jié)果表14-1的研究時(shí)段是2000～2001年，上海的死亡人數(shù)、氣候和若干主要污染物分“季節(jié)”統(tǒng)計(jì)描述?！凹竟?jié)”分組方法在數(shù)據(jù)與方法一節(jié)中已有討論。盡管這種分組方法對(duì)上海的氣候類型可能并不適合，但從增強(qiáng)上海的研究與香港的可比性的角度，我們選擇采用該分組。此外，我們也嘗試了其他的分組方法，其對(duì)結(jié)果的影響也相對(duì)微弱。表14-1上海2000～2001年“季節(jié)”死亡水平、空氣污染濃度和氣象統(tǒng)計(jì)描述上海地處中國(guó)的東南沿海地區(qū)，屬亞熱帶季風(fēng)氣候。如表14-1所示，2000～2001年之間，上?！芭痹路莸钠骄鶜鉁貫?3.8攝氏度，“冷”月份為10.6攝氏度。分別比香港1995～1997年間相應(yīng)季節(jié)的平均氣溫低3和8攝氏度。上海的季節(jié)性溫度差異要超過(guò)香港。上海的“冷”、“暖”季節(jié)的平均相對(duì)濕度比較接近。相對(duì)濕度的水平與季節(jié)差異都與香港相似。表14-1的中間部分為污染物的概要統(tǒng)計(jì)。所列舉的三種污染物的濃度在“冷”月份都比“暖”月份的水平要高。在“冷”、“暖”月份，二氧化氮的濃度分別為61.9和43.6毫克每立方米，二氧化硫分別為44.8和37.6毫克每立方米，PM10分別為73.9和65.1毫克每立方米。與香港1995～1997年的數(shù)據(jù)相比，上海的二氧化氮的濃度略低于香港；二氧化硫的濃度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于香港，二氧化硫的季節(jié)性差異也比香港要大；上海PM10水平比香港要高，尤其是在“暖”月份。兩座城市的另一個(gè)顯著差異是，上海的二氧化氮和PM10的最高濃度都顯著高于香港的最高水平。在上海，“冷”月份的非意外死亡數(shù)量要高于“暖”月份。這種差異在心血管和呼吸系統(tǒng)死亡中尤其明顯。如表14-1中所示，三組死因的“季度”比率分別為1.29（非意外死亡）、1.40（心血管疾病死亡）和1.64（呼吸系統(tǒng)疾病死亡），都顯著高過(guò)香港，香港的比率分別為1.17（非意外死亡）、1.34（心血管疾病死亡）和1.15（呼吸系統(tǒng)疾病死亡）。表14-2為所列污染物對(duì)非意外死亡數(shù)、心臟病死亡數(shù)和呼吸系統(tǒng)疾病死亡數(shù)的統(tǒng)計(jì)回歸結(jié)果。表中第一列為污染物和死因，第二列為最顯著的滯后日期，該滯后日期為死亡記錄日前三天中對(duì)死亡結(jié)果影響最強(qiáng)的一天，它來(lái)自對(duì)模型AIC值的判斷。表中第三列為污染物對(duì)死亡結(jié)果的影響，這一影響表達(dá)為相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)表達(dá)（RRs），括號(hào)中為95%的置信區(qū)間（CI），第四列為顯著水平。表14-2顯示，二氧化硫濃度與所有三種死亡原因的死亡都存在很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，PM10水平與呼吸系統(tǒng)疾病死亡存在強(qiáng)關(guān)聯(lián)。但是，由于沒(méi)有糾正數(shù)據(jù)中可能存在的自相關(guān)和來(lái)自聯(lián)合污染物的影響，所以這些關(guān)聯(lián)并不可靠。采用統(tǒng)計(jì)軟件R中的廣義二乘法，表中第5和6列為經(jīng)過(guò)自相關(guān)修正的結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，結(jié)果的變化并不顯著，說(shuō)明數(shù)據(jù)并不存在嚴(yán)重的自相關(guān)。接下來(lái)，我們調(diào)整來(lái)自聯(lián)合污染物的影響，第7列列出了各種污染物影響最強(qiáng)的聯(lián)合污染物（由線性回歸方法測(cè)定出）。經(jīng)過(guò)自相關(guān)和聯(lián)合污染物修正的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果報(bào)告在第8和第9列。根據(jù)修正后的數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)，二氧化氮和PM10的濃度與死亡結(jié)果沒(méi)有顯著相關(guān)性。然而，二氧化硫濃度與非意外死亡與呼吸系統(tǒng)疾病死亡結(jié)果仍然呈顯著相關(guān)。這一發(fā)現(xiàn)與Wang等（2001）大致相同。表14-2污染物濃度與死亡風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性分析（2000～2001全年）表14-3考慮聯(lián)合污染物調(diào)整、污染物相對(duì)死亡風(fēng)險(xiǎn)與污染物濃度相關(guān)性分析（2000～2001全年）表14-3報(bào)告了空氣污染在“暖”月份和“冷”月份對(duì)死亡結(jié)果影響的回歸結(jié)果。表14-3的結(jié)果顯示，在“暖”月份，無(wú)論是否考慮聯(lián)合污染物的影響，三種主要污染物對(duì)所有死亡結(jié)果的影響都不顯著。在“冷”月份，當(dāng)不考慮聯(lián)合污染物時(shí)，二氧化氮和二氧化硫與各種死亡結(jié)果都顯著相關(guān)。但經(jīng)過(guò)聯(lián)合污染物的糾正，除二氧化氮與呼吸系統(tǒng)死亡之間的相關(guān)性不再顯著之外，其他相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)顯著性都依然成立。無(wú)論是否考慮聯(lián)合污染物的影響，PM10的濃度與所有死亡結(jié)果間都不存在顯著的相關(guān)性。如表14-3中最后一列所示，如果不考慮聯(lián)合污染物，當(dāng)我們估計(jì)二氧化氮濃度對(duì)非意外死亡和呼吸系統(tǒng)疾病死亡的影響，“季節(jié)”差異在統(tǒng)計(jì)學(xué)上是顯著的，這一顯著也存在于，在不考慮聯(lián)合污染物的條件下，我們估計(jì)PM10的濃度對(duì)心血管疾病死亡的影響。討論之前一節(jié)報(bào)告的結(jié)果顯示，空氣污染對(duì)上海人口的健康與死亡率有顯著的影響，尤其是二氧化硫。二氧化硫在控制了自相關(guān)和其他污染物之后，仍顯著地影響非意外死亡和呼吸系統(tǒng)疾病所引起的死亡的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)。空氣污染對(duì)健康的影響在“冷”月份更加明顯。在上海，“冷”月份的空氣污染水平要顯著高于“暖”月份。我們的研究顯示，在“冷”月份，二氧化硫、二氧化氮與死亡率之間正向的“暴露—反應(yīng)”關(guān)系要比“暖”月份強(qiáng)烈得多。我們的這一發(fā)現(xiàn)也得到了其他研究者所提供的證據(jù)的支持，盡管不同的研究所報(bào)告的暴露—反應(yīng)關(guān)系的水平不盡一致（Kan等，2007；Chen等，2007）。流行病學(xué)和醫(yī)學(xué)研究也發(fā)現(xiàn)，低溫會(huì)引起由于充血性心力衰竭的入院人數(shù)的增加?！暗蜏睾透呖諝馕廴舅蕉紩?huì)引起血粘度的升高。血液流動(dòng)的變化既可能是由于空氣污染引發(fā)肺的炎癥所引起，也可能是由于人體在寒冷季節(jié)對(duì)輕微的降溫作出的反應(yīng)所導(dǎo)致”（Wong等，2001：38；也可參見(jiàn)Keatinge等，1984；Peters等，1997；Tsai等，2003）。上海市政府在控制空氣污染方面已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步。我們對(duì)上海1998～2007年的空氣質(zhì)量的分析顯示，PM10的濃度在2003年達(dá)到頂峰之后開(kāi)始下降。二氧化氮的增長(zhǎng)水平也出現(xiàn)了放緩趨勢(shì)，盡管上海的機(jī)動(dòng)車(chē)數(shù)量在迅速增加。二氧化硫的濃度在最近的年份有輕微的上升，考慮到二氧化硫?qū)】档牟焕绊?，這種上升就尤其需要關(guān)注。進(jìn)一步改善上海的空氣質(zhì)量，不僅使上海更清潔，同時(shí)，這也將對(duì)上海人口的健康起到重大的促進(jìn)作用。Brajer和Mead（2004）最近估計(jì)了通過(guò)控制空氣質(zhì)量，包括上海在內(nèi)的中國(guó)城市地區(qū)可減少的人口死亡數(shù)量。盡管他們的估計(jì)方法存在缺陷，Brajer和Mead所提出問(wèn)題毫無(wú)疑問(wèn)是值得我們重視的。本章的結(jié)論很大程度上近似于之前香港的一項(xiàng)研究（Wong等，2001），但也存在一些不盡一致的地方。例如，在香港和上海，盡管二氧化硫和二氧化氮的濃度都對(duì)主要的幾類死亡（尤其在“冷”月份）有顯著的影響（在控制了自相關(guān)和其他污染物之后），但這一影響最顯著的滯后日期卻不相同。在香港和上海，二氧化硫?qū)χ饕膸最愃劳鲇酗@著的影響，但在上海，二氧化硫的濃度對(duì)因呼吸系統(tǒng)疾病引起的死亡影響更大，而在香港，二氧化硫的濃度對(duì)心血管疾病引起的死亡的影響更加強(qiáng)烈。此