摘要
随着全球工业化和城市化的快速发展，其带来的以大气污染和气候变化为代表的环境问题日益严重，对人类健康构成了巨大威胁。大气细颗粒物（PM2.5）和臭氧（O3）作为两种主要的大气污染物，已被证实是危害人群健康的独立环境危险因素。同时，全球气候变化导致以极端高温为代表的极端气候事件频繁发生，政府间气候变化专门委员会（IntergovernmentalPanelonClimateChange,IPCC）的报告显示，全球范围内极端高温天气的发生频率和强度正在逐渐增强，而极端低温天气的发生频率则呈下降趋势。热浪作为持续多日的极端高温天气，其对公共健康的不良影响也被越来越多的研究报道。 气候变化的背景下，大气PM2.5、O3污染和热浪的关联错综复杂，人们可能同时处于高水平PM2.5、O3或热浪的复合暴露中。从形成机制来说，PM2.5中的二次污染物成分和O3有共同的前体物质，因此，PM2.5和O3污染事件可能同时发生;热浪易诱发野火而增加PM2.5污染和热浪的共同暴露风险;持续高温会增加自然源挥发性有机物的排放并加速O3产生而增加O3和热浪的共同暴露风险。从对人体产生不良影响的机制来说，大气PM2.5、O3和热浪对健康产生不良影响有共同通路，如氧化应激。因此，当人体同时暴露于多种环境因素，受到的健康危害可能不简单地等同于其独立效应的叠加。而现有的健康风险评估研究仅考虑了PM2.5、O3和热浪的独立健康效应，可能低估了真实世界中多种环境因素共同影响下人群的健康风险。因此，研究PM2.5、O3和热浪共同暴露对健康的影响对于认识复合暴露情景下环境因素的健康危害和健康风险至关重要。 目前已经有一些流行病学研究关注了上述三种环境因素两两间的协同效应，但仍存在一定的局限性。首先，现有相关研究多为单城市或者单区域研究，由于不同地区人口结构、生活习惯、气候条件以及空气污染来源等因素均存在差异，其结论难以推广。其次，少有研究计算超额死亡数等参数，并评价协同效应对健康风险评估的影响，对未来环境因素共同暴露的风险预警的指导意义有限。再次,大多数研究采用相对值进行对污染物暴露分层并划分暴露情景，所得结论很难外推到非研究区域，不利于直接为风险评估提供建议。最后，现有研究对环境要素的暴露评估方法主要基于固定监测站，其在城市内部和城市间的分布不均衡，可能引入暴露错分。 因此，本研究基于覆盖我国的分病因死亡监测数据库和高分辨率的环境暴露评估数据，根据现有空气质量指南指导值划分不同复合暴露情景，定量评估短期PM2.5、O3和热浪两两联合暴露与死亡风险关联的协同效应。此外，本研究进一步计算不同暴露情景下的超额死亡数来量化上述环境危险因素协同效应对健康风险评估的影响，进而对未来相关政策的制定提供公共卫生学建议。针对上述研究目的，本研究分为以下三部分研究内容展开。 第一章我国大气细颗粒物和臭氧的短期暴露对人群死亡风险影响的协同效应 本研究从全国疾病监测系统死因监测系统(ChinaDiseaseSurveillancePointsSystem,DSPS)获得各城市分病因死亡数作为研究的健康结局，基于1km×1km污染物浓度数据库对PM2.5和O3进行暴露评估。统计分析采用两阶段的时间序列研究设计，第一阶段基于广义相加模型计算单城市效应，第二阶段基于随机效应的meta回归计算全国总效应。划分暴露情景时，综合考虑空气质量指导值建议的限值和每层间的样本量，本研究根据各城市每日PM2.5和O3污染水平进行分类，限值分别为50μg/m3和100μg/m3。分类后将数据组合成四种暴露情景(低PM2.5低O3;高PM2.5低O3;低PM2.5高O3和高PM2.5高O3)来估算两者协同效应的强度，采用的表征参数包括暴露与死亡风险关联的归因于交互效应的相对超额危险度(relativeexcessriskduetointeraction,RERI)和协同指数(synergisticindex,SI)。协同效应显著的情况下，本研究进一步计算了不同PM2.5和O3暴露情景下的超额死亡数。通过亚组分析，本研究分析了不同年龄、性别和地理位置等因素是否对PM2.5和O3的协同效应存在效应修饰。敏感性分析中，本研究调整了污染物滞后模式、O3的分层阈值以及统计模型中协变量的相关参数设置来检验结果的稳健性。 在2013年到2015年研究期间，本研究共纳入覆盖我国不同气候带的272座城市的474万条死亡记录。效应滞后模式比较显示在lag02时，PM2.5和O3各自的单因素短期暴露与非意外总死亡的关联最显著，故后续分析中污染物的滞后模式均选择lag02。协同效应分析显示，PM2.5和O3短期暴露对于死亡风险的影响有显著的协同效应。以低PM2.5低O3暴露情景作为对照，高PM2.5低O3暴露情景下，非意外总死亡风险升高0.65％(95％置信区间[confidenceinterval,CI]:0.24％,1.06％),低PM2.5高O3暴露情景下，非意外总死亡风险升高1.51％(95％CI:0.84％,2.20％),而高PM2.5高O3暴露情景下，非意外总死亡风险升高了3.04％(95％CI:2.33％,3.75％),计算得到RERI为0.88％(95％CI:0.49％,1.25％),SI为1.41(95％CI:1.15,2.17)。PM2.5和O3短期暴露与心血管疾病死亡和呼吸疾病死亡关联也存在显著的协同效应。对于健康风险，高PM2.5高O3暴露情景下的超额死亡数处于很高的水平。虽然高PM2.5高O3暴露情景仅占研究中各种场景发生总天数的8.6％,但与低PM2.5低O3暴露情景相比，双高暴露情景相关的超额死亡占本研究中PM2.5和O3暴露相关的总非意外超额死亡的29％、总心血管疾病超额死亡的23％和总呼吸疾病超额死亡的40％。亚组分析提示男性、年轻人(＜65岁)和南方居民对于PM2.5和O3的协同效应更敏感。调整了污染物滞后模式、O3的分层阈值以及统计模型中协变量的相关参数设置的敏感性分析结果均稳健。 第二章我国大气细颗粒物和热浪的短期暴露对人群死亡风险影响的协同效应 本部分采用的健康数据和大气PM2.5暴露评价数据与第一章相同。用于定义热浪的温度数据来源于空间分辨率为10km的欧洲中期天气预报中心第5代再分析数据集（EuropeanCentreforMedium-RangeWeatherForecastsReanalysisv5,ERA5）,本研究根据当地日平均温度所在百分位数水平和持续天数定义了8种热浪定义（超过第90百分位数[P90]连续2天、P90连续3天、P92.5连续2天、P92.5连续3天、P95连续2天、P95连续3天、P97.5连续2天和P97.5连续3天）。统计分析策略与第一章相似，采用两阶段时间序列研究设计。暴露情景划分与第一章类似，以50μg/m3为大气PM2.5污染水平的划分限值，并分别结合不同热浪定义，共同构成了四种暴露情景（低PM2.5非热浪;高PM2.5非热浪;低PM2.5热浪和高PM2.5非热浪）来计算两种环境因素复合暴露与死亡风险关联的RERI和SI以定量分析协同效应。协同效应显著的情况下，本研究进一步计算了不同PM2.5和热浪复合暴露情景下的超额死亡数。通过亚组分析，本研究分析了不同年龄、性别和地理位置等因素是否对PM2.5和热浪的协同效应存在效应修饰作用。敏感性分析中，本研究将研究限制在暖季中，调整了PM2.5滞后模式以及统计模型中协变量的相关参数设置来检验结果的稳健性。 各种定义下的热浪与分病因死亡风险间的关联均显著。协同效应分析显示，PM2.5与各种定义下的热浪对于死亡风险的不良影响均有显著的协同效应。以P92.5连续3天的热浪定义为例，以低PM2.5非热浪暴露情景作为对照，高PM2.5非热浪情景下，非意外总死亡风险升高1.12％（95％CI:0.73％，1.51％）,低PM2.5热浪情景下，非意外总死亡风险升高6.13％（95％CI:5.16％，7.10％），而高PM2.5热浪情景下，非意外总死亡风险升高了11.22％（95％CI:9.13％，13.36％），计算得到RERI为3.97％（95％CI:3.22％，4.75％）,SI为1.55（95％CI:1.55,1.55）。PM2.5短期暴露和热浪与心血管疾病死亡和呼吸疾病死亡关联也存在显著的协同效应。对于健康风险，高PM2.5热浪暴露情景下的超额死亡数处于很高的水平。虽然高PM2.5热浪暴露情景仅占研究中各种场景发生总天数的的1％，但与低PM2.5非热浪情景相比，双高暴露相关的超额死亡占本研究PM2.5和热浪相关的总非意外超额死亡的8％，总心血管疾病超额死亡的10％和总呼吸疾病超额死亡的7％。亚组分析显示女性、年轻人（＜65岁）和南方居民对于PM2.5和热浪对死亡风险影响的协同效应更敏感。仅在暖季中分析，调整了污染物滞后模式以及统计模型中协变量的相关参数设置的敏感性分析结果均稳健。 第三章我国大气臭氧和热浪的短期暴露对人群死亡风险影响的协同效应 本部分采用的健康数据和大气O3暴露评价数据与第一章相同，热浪定义与第二章相同。统计分析策略与第一章相似，采用两阶段时间序列研究设计。暴露情景划分与第一、二章类似，以100μg/m3为大气O3污染水平的划分限值，并分别结合不同热浪定义，共同构成了四种暴露情景(低O3非热浪;高O3非热浪;低O3热浪和高O3非热浪)来计算两种环境因素复合暴露与死亡风险关联的RERI和SI以定量分析协同效应。协同效应显著的情况下，本研究进一步计算了不同O3和热浪复合暴露情景下的超额死亡数。通过亚组分析，本研究分析了不同年龄、性别和地理位置等因素是否对O3和热浪的协同效应存在效应修饰作用。敏感性分析中，本研究将研究限制在暖季中，调整了O3滞后模式以及统计模型中协变量的相关参数设置来检验结果的稳健性。 协同效应分析显示，O3与各种定义下的热浪对于死亡风险的不良影响均有显著的协同效应。以P92.5连续3天的热浪定义为例，以低O3非热浪暴露情景作为对照，高O3非热浪情景下，非意外总死亡风险升高2.50％(95％CI:1.96％,3.04％),低O3热浪情景下，非意外总死亡风险升高4.94％(95％CI:3.98％,5.91％),而高O3热浪情景下，非意外总死亡风险升高了9.22％(95％CI:7.59％,10.87％),计算得到RERI为1.77％(95％CI:1.65％,1.91％),SI为1.24(95％CI:1.21,1.28)。O3短期暴露和热浪与心血管疾病死亡和呼吸疾病死亡关联也存在显著的协同效应。对于健康风险，高O3热浪暴露情景下的超额死亡数处于很高的水平。虽然高O3热浪暴露情景仅占研究中各种场景发生总天数的的2％,但与低O3非热浪情景相比，双高暴露相关的超额死亡占本研究O3和热浪相关的总非意外超额死亡的20％，总心血管疾病超额死亡的24％和总呼吸疾病超额死亡的17％。亚组分析显示女性和年轻人(＜65岁)对于O3和热浪对死亡风险影响的协同效应更敏感。仅在暖季中分析，调整了污染物滞后模式以及统计模型中协变量的相关参数设置的敏感性分析结果均稳健。 综上所述，本研究基于全国多中心数据，定量评估并揭示了短期PM2.5、O3暴露和热浪两两间的复合暴露对死亡风险的不良影响存在显著的协同效应。提示仅考虑上述环境危险因素的独立效应可能低估了其相关的健康风险。在未来健康风险评估和预警的相关政策制定时应综合考虑PM2.5、O3和热浪共暴露情况，以更有效地预防和减轻极端污染和热浪事件对公共健康造成的不良影响。
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