摘要
呼吸系统疾病给各国带来了严重的经济负担和住院负担，如仅流感每年就导致了约29-65万人死亡。已有研究表明，空气污染会加大人群呼吸系统的患病风险，但在人口稠密、空气污染水平高的川渝地区，NO2污染与流感的关联性却少有人探究。此外，之前的暴露评估研究往往采用监测站点的空气污染物浓度数据作为人群暴露水平，存在一定程度上的暴露错分。因此，有必要开展相关环境流行病学研究，用模型重构的高时空分辨率NO2浓度作为人群暴露水平，分析川渝地区NO2与流感可能存在的关联性，这对于改善暴露错分，大气管控政策的制定、后评估，人群健康管理都有关键作用。 本研究以川渝地区为研究区域，以2013年1月至2018年12月为研究时段，重构了1公里网格下NO2逐日浓度的时空分布，分析了NO2与流感的关联性，具体如下： NO2时空分布重构研究方案为：收集多源时空数据，构建环境数据库；建立随机森林模型，重构1公里网格上NO2浓度逐日时空分布；通过10折交叉验证评估模型估算准确性；通过模型变量重要性和部分依赖图分析影响NO2浓度的重要模型变量以探求其主要影响因素，按年、季、月等多时间维度可视化环境NO2浓度，探究时空分布规律与特征；并根据市级行政单元的网格NO2浓度和人口密度，计算各市每日NO2人口加权平均浓度，为环境暴露评估提供基础数据。 NO2时空分布重构结果：构建的环境数据库包含10个大类、65种多源时空数据，每日数据含有539174行、86列，时间跨度为2191天，囊括卫星OMI数据、自然条件数据、社会经济条件数据和NO2监测数据等信息；随机森林模型在重构川渝地区2013-2018年高分辨率NO2时空分布时表现出良好的性能，基于时间的每日交叉验证结果R2为0.75，Slope为0.70，RMSE为9.0μg/m3；空间上，川渝地区的NO2污染主要集中在城市区域，并沿着四川盆地边缘的川渝城市群形成了“O”型重度污染区，以成都市和重庆市主城区最为严重，2013-2014年最高值达到了132.4μg/m3和107.2μg/m3，出现在重庆市主城区，2015-2018年的最高值分别是99.0μg/m3、192.4μg/m3、114.1μg/m3、99.5μg/m3，出现在成都市；时间上，NO2浓度分布表现为显明的季节性变化，秋冬季节NO2污染浓度远高于春夏季节，以11月、12月、1月、2月最为严重；川渝地区六年间NO2人口加权平均浓度为26.98μg/m3，较人口加权之前增加了10.6%，各市日均NO2人口加权平均浓度数据共计48202条，从14.3μg/m3到61.6μg/m3不等。 NO2污染与流感的关联性研究方案为：收集整理来源于疾病预防控制中心的流感患病数据、重构的NO2人口加权平均浓度、气象条件环境协变量，结合广义加性模型和滞后分布延迟模型估算NO2污染与流感的暴露-响应剂量关系；通过留出法评估模型性能；通过计算相对风险、归因分数和归因数等流行病学指标表征暴露-响应剂量关系。 NO2污染与流感关联性分析结果：川渝地区22个市六年间流感确诊病例合计38976人，其中重庆市20803例、四川省17173例；流感病例的时间序列分析显示，流感暴发具有季节性、集中性等特点；NO2暴露增大了川渝地区流感的患病风险（除甘孜、阿坝、凉山三州外），由于各地不同的人群特异性、污染程度不同、暴露影响时长不同等因素，各市NO2暴露首日的相对危险度（RR）从1.14（95%CI,1.01-1.42）到4.34（95%CI,1.01-1.42）不等，各市与NO2暴露相关的归因分数从5.82%到19.51%不等，总的来说，四川省可归因于NO2暴露的流感病例达2255例，占全部病例的12.41%；重庆市可归因于NO2暴露的流感病例达2025例，占全部病例的9.73%。 NO2时空分布特征研究可为污染物总量控制、重点治理区域选择、工业活动审批等环境管理政策的制定提供依据，并可作为政策后评估的数据支撑；关联性分析研究可为空气质量标准制定提供依据，为环境流行病学下一步的毒理学研究提供了先验条件。
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