广州市大气污染特征及其对人群健康的影响

发布时间：2017-09-10 04:33

  本文关键词：广州市大气污染特征及其对人群健康的影响

  更多相关文章： 大气污染 时间序列 日死亡人数 固定群组追踪研究 儿童 呼吸系统症状

【摘要】：目的了解广州市大气污染物(PM10、PM2.5、NO2、SO2)的污染水平及污染特征,应用时间序列研究和固定群组追踪研究,探讨大气污染对人群健康的影响,为有关部门制定相关政策与措施提供科学依据。方法1.广州市大气污染物的污染特征研究收集广州市2013年1月-2015年10月大气污染物(PM10、PM2.5、NO2、S02)的监测资料,采用SPSS 16.0软件进行描述性统计分析,研究大气污染物的浓度水平及污染特征。2.广州市大气污染对人群健康影响的时间序列研究收集广州市2013年1月-2015年6月大气污染物(PM10、PM2.5、NO2/S02)的监测资料、气象资料和居民死亡资料,采用基于广义相加模型的时间序列分析方法,在控制了长期趋势、季节趋势、“星期几效应”以及气象因素的基础上,探讨大气污染对人群非意外总死亡人数、呼吸系统疾病和心血管系统疾病死亡人数的影响及滞后效应。3.广州市大气污染对人群健康影响的固定群组追踪研究选择广州市大气污染程度不同的两所小学作为研究现场,采用整群抽样的方法,选取两所小学4-6年级的学生为研究对象。于2013年10月-2014年8月对每个学生每隔两周随访一次,共随访40周20次,采用问卷调查其过去两周内有关呼吸系统症状发生的情况,运用广义线型Poisson回归模型,分析灰霾天气大气污染对儿童呼吸系统健康的影响。结果1.广州市大气污染物的污染特征研究2013年1月-2015年10月,广州市大气污染物PM10、PM2.5、NO1和S02的年均浓度分别为6310μ/m3、45.35μg/m3、46.39μg/m3、16.83μg/m3日均超标率分别为1.5%、12.1%、6.5%、O。广州市大气污染物年均浓度和日均超标天数均呈现明显的逐年降低趋势；PM10、PM2.5和N02的浓度值在5-8月较低,S02在2月或7月较低,而浓度较高的值出现的月份有一定差异,PM1o和PM2.5的浓度总体上在1月、10月和12月较高,N02的浓度在1月、2月或3月较高,S02的浓度较高值出现在1月、12月；PM10、PM2.5和NO2的浓度总体趋势表现为冬季秋季(或春季)夏季,SO2季节性变化幅度较小。2.广州市大气污染对人群健康影响的时间序列研究大气污染与人群日死亡人数有显著的正相关关系,并且存在滞后效应。PM10、PM2.5、NO2和SO2均对非意外总死亡人数有显著的正效应作用,最佳滞后天数是滑动平均7天,ER值分别为1.13%(0.55%～1.71%)、1.69%(0.94%～2.45%)、1.64%(0.65%～2.64%)、2.88%(0.71%～5.09%)。PM10、PM2.5和S02对呼吸系统疾病死亡人数有显著的正效应作用,PM1o和PM2.5最佳滞后天数是滑动平均7天,ER值分别为1.89%(0.69%～3.10%)、2.55%(0.99%～4.13%),S02是滞后4天,ER值为3.42%(0.74%～6.17%),仅PM2.5对心血管系统疾病死亡人数有显著性正效应作用,最佳滞后天数是滑动平均7天,ER值为1.20%(0.05%～2.36%)。大气污染对人群日死亡人数的累积滞后效应较强。相关分析显示大气污染物之间以及大气污染物与温度、气压、相对湿度和风速等气象因素之间有较强的相关性。3.广州市大气污染对人群健康影响的固定群组追踪研究调查期间广州市儿童呼吸系统症状发生次数最多的是经常咳嗽、2周内喘息、2周内咳嗽、经常咳痰4种症状,其发生率分别为3.53%、3.29%、2.08%、1.56%。回归分析表明,儿童呼吸系统症状与灰霾天数及大气污染物有正相关关系,并且在灰霾天数及三种大气污染物对儿童呼吸系统症状的综合作用中,SO2的影响更明显。结论1.2013年1月-2015年10月广州市大气污染物浓度呈明显的逐年降低趋势,且存在月变化和季节变化趋势。2.广州市大气污染对人群日死亡人数有显著的正效应作用,并且存在滞后效应。3.广州市灰霾天气大气污染与儿童呼吸系统症状的发生有关,灰霾天气大气污染是儿童呼吸系统症状发生的危险因素之一。
【关键词】：大气污染 时间序列 日死亡人数 固定群组追踪研究 儿童 呼吸系统症状
【学位授予单位】：广西医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R122
【目录】：

• 个人简历3-7
• 摘要7-10
• ABSTRACT10-13
• 前言13-16
• 第一部分 广州市大气污染物的污染特征研究16-24
• 1 材料与方法16
• 1.1 研究材料16
• 1.2 数据处理方法16
• 2 结果16-21
• 2.1 大气污染物的年变化特征16-17
• 2.2 大气污染物的月变化特征17-19
• 2.3 大气污染物的季节变化特征19-21
• 3 讨论21-23
• 4 结论23-24
• 第二部分 广州市大气污染对人群健康影响的时间序列研究24-49
• 1 材料与方法24-26
• 1.1 研究材料24
• 1.1.1 大气污染监测资料24
• 1.1.2 气象监测资料24
• 1.1.3 居民死亡资料24
• 1.2 统计学方法24-26
• 1.2.1 大气污染物与气象因素相关性分析方法25
• 1.2.2 大气污染与人群日死亡人数的时间序列分析方法25-26
• 1.3 质量控制26
• 2 结果26-44
• 2.1 描述性统计结果26-33
• 2.1.1 频数分布26-27
• 2.1.2 大气污染物与气象因素相关性分析27-28
• 2.1.3 时间序列图28-33
• 2.2 大气污染与人群日死亡人数的时间序列分析33-44
• 2.2.1 大气污染与非意外总死亡人数之间的关系34-38
• 2.2.2 大气污染与呼吸系统疾病死亡人数的关系38-41
• 2.2.3 大气污染与心血管系统疾病死亡人数的关系41-44
• 3 讨论44-48
• 4 结论48-49
• 第三部分 广州市大气污染对人群健康影响的固定群组追踪研究49-58
• 1 材料与方法49-51
• 1.1 研究对象49
• 1.2 问卷调查49-50
• 1.3 资料来源50
• 1.4 统计分析50-51
• 1.5 质量控制51
• 2 结果51-55
• 2.1 大气污染监测结果51
• 2.2 两所小学儿童的基本情况51-52
• 2.3 两所小学儿童呼吸系统症状的发生情况52-54
• 2.4 广州市儿童呼吸系统症状与灰霾天气大气污染之间的关系54-55
• 2.4.1 单一大气污染因素模型回归分析54-55
• 2.4.2 多个大气污染因素模型回归分析55
• 3 讨论55-57
• 4 结论57-58
• 总结58-60
• 参考文献60-69
• 综述69-79
• 参考文献74-79
• 附录179-82
• 附录282-84
• 致谢84-85
• 攻读学位期间发表的学术论文85

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本文编号：824759