广州市灰霾天气对呼吸系统健康影响的研究

发布时间：2017-05-24 19:07

  本文关键词：广州市灰霾天气对呼吸系统健康影响的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 目的 探讨灰霾天气(haze)和灰霾天气中存在的4种主要大气污染物[可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(2.5))、二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)]的分布特征,及其对呼吸系统疾病门诊日门诊量和日死亡人数变化的影响。 方法 1.收集广州市2006年1月1日～2008年12月31日灰霾天气中存在的4种主要大气污染物[可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(2.5))、二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)]的浓度、气象监测资料,采用时间序列的自回归模型(auto-regression model),在控制了长期趋势、短期趋势、气象因素等混杂因素的基础上,分析广州市同时期的污染物浓度分布特征,并分析灰霾天与非灰霾天的污染物浓度的差异。 2.收集广州市某医院2006年1月1日～2008年12月31日呼吸系统疾病日门诊量的统计资料;及同时期灰霾天气主要大气污染物监测资料和气象监测资料,采用时间序列的自回归模型,在控制了长期趋势、短期趋势、气象因素等混杂因素的基础上,分析广州市同时期的灰霾天气主要大气污染物与呼吸系统疾病发病的关系,并根据灰霾频发的月份来进行季节分层,探讨其与呼吸系统疾病日门诊量的相关性。 3.收集广州市某医院2006年1月1日～2008年12月31日呼吸系统疾病日死亡人数的统计资料;及同时期灰霾天气主要大气污染物浓度、气象监测资料,采用时间序列的自回归模型,在控制了长期趋势、短期趋势、气象因素等混杂因素的基础上,分析广州市同时期的灰霾天气主要大气污染物与呼吸系统疾病日死亡人数变化的关系,并根据灰霾频发的月份来进行季节分层,探讨其与呼吸系统疾病日死亡人数变化的相关性。 结果 1.通过时序图及单位根检验的分析,PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2各种污染物浓度均呈平稳性分布,PM_(10)和SO_2在年度和星期中差异均无统计学意义(P0.05)。2007年和2008年PM_(2.5)日均浓度均高于2006年,差异具有统计学意义(P0.01)。2007年NO_2日均浓度高于2006年(P0.01),2008年与2006年相比,差异无统计学意义(P0.05)。按月份分析,PM_(10)、SO_2、NO_2每年中的4、5、6、7、8、9和10月均低于1月,差异具有统计学意义(P0.01)。灰霾天与非灰霾天时4种主要大气污染物的浓度差异具有统计学意义(P0.01)。 2.通过呼吸系统疾病日门诊量的自回归模型分析,结果显示,年份之间的变化无统计学意义(P0.05)。按月份分析,每年中的4和7月均高于1月,差异具有统计学意义(P0.01)。按星期周期分析,工作日均高于休息日,差异具有统计学意义(P0.01),其中,以星期一的日门诊量最多。将各污染物分别引入模型进行拟合,可以看出,SO_2和NO_2对呼吸系统疾病的日门诊量是正影响(估计参数为0.03和0.03, P0.01);灰霾天气中主要大气污染物SO_2和NO_2的浓度每增加10μg/m~3,居民呼吸系统疾病的日门诊量分别各增加3%。呼吸系统疾病日门诊量与PM_(10)和PM_(2.5)无统计学意义(P0.05)。灰霾变量与呼吸系统疾病日门诊量出现正相关(r=0.34,P0.05),但尚无统计学意义。灰霾天气污染在寒冷季节对居民呼吸系统疾病的日门诊量造成的影响均高于温暖季节(P0.01,P0.05)。 3.通过呼吸系统疾病日死亡人数的自回归模型分析,结果显示,2007年和2008年呼吸系统疾病每日死亡人数均高于2006年,差异具有统计学意义(P0.01)。三年中,呼吸系统疾病每日死亡人数虽无明显的时间变化趋势,但存在年度增加的现象。按月份分析,每年中的3、4、5、6、8、9、10、11和12月均低于1月,差异具有统计学意义(P0.01)。按星期周期分析,星期一的死亡人数高于其它各天,差异具有统计学意义(P0.01)。将各污染物分别引入模型进行拟合,可以看出,PM_(10)和NO_2对呼吸系统疾病的每日死亡人数是正影响(估计参数为0.01和0.01, P0.01);灰霾天气中主要大气污染物NO_2和PM_(10)的浓度每增加10μg/m~3,居民呼吸系统疾病的日死亡人数分别各增加1%。PM_(2.5)和SO_2对呼吸系统疾病每日死亡人数的影响尚无统计学意义(P0.05)。灰霾变量与呼吸系统疾病每日死亡人数出现正相关(r=0.02,P0.05),但尚无统计学意义。灰霾天气污染在寒冷季节对居民呼吸系统疾病的日死亡人数造成的影响均高于温暖季节(P0.05)。 结论 1灰霾天的4种主要大气污染物[可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(2.5))、二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)]的污染水平均高于非灰霾天;灰霾天对居民健康造成的危害远远大于非灰霾天。 2广州市大气主要污染物SO_2和NO_2的浓度的升高,引起居民呼吸系统疾病的日门诊量相应增加;灰霾天气污染在寒冷季节对居民呼吸系统疾病的日门诊量变化造成的影响高于温暖季节。 3广州市大气主要污染物PM_(10)和NO_2的浓度的升高,引起居民呼吸系统疾病的日死亡人数相应增加;灰霾天气污染在寒冷季节对居民呼吸系统疾病的日死亡人数造成的影响高于温暖季节。
【关键词】：灰霾天气 大气污染 时间序列分析 呼吸系统疾病 日门诊量 日死亡人数
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：R188
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 前言11-16
• 1 灰霾的定义11
• 2 灰霾的形成因素11-13
• 3 灰霾天气的危害13-14
• 4 灰霾天气污染现况14-15
• 5 小结15-16
• 第一章 广州市主要大气污染物的分布特征16-28
• 摘要16
• 1 材料与方法16-18
• 1.1 大气污染物监测资料16
• 1.2 气象因素监测资料16
• 1.3 数据预处理16-17
• 1.4 统计分析17-18
• 1.4.1 模型的基本原理17
• 1.4.2 模型的显著性检验17-18
• 1.4.3 统计方法18
• 2 结果18-26
• 2.1 各指标的基本分布情况18-19
• 2.2 灰霾天数的频数分布（2006-2008 年）19
• 2.3 灰霾天与非灰霾天时各污染物平均数的T 检验19
• 2.4 污染物的特征分析19-26
• 2.4.1 PM_(10) 特征分析19-21
• 2.4.2 PM_(2.5) 特征分析21-23
• 2.4.3 SO_2 特征分析23-24
• 2.4.4 NO_2 特征分析24-26
• 2.5 污染物与气象的相关性分析26
• 3 讨论26-27
• 4 结论27-28
• 第二章 广州市灰霾天气对呼吸系统疾病日门诊量变化的影响28-35
• 摘要28
• 1 材料与方法28-29
• 1.1 呼吸系统疾病日门诊量资料28
• 1.2 大气污染物监测资料28
• 1.3 气象因素监测资料28
• 1.4 数据预处理28-29
• 1.5 统计分析29
• 2 结果29-33
• 2.1 呼吸系统疾病日门诊量的特点分析29-30
• 2.1.1 Breath 自回归模型:29-30
• 2.1.2 残差的自相关性检验30
• 2.2 呼吸系统疾病日门诊量与大气污染物之间的关系30-33
• 2.2.1 呼吸系统疾病日门诊量与SO_2 之间的关系30-31
• 2.2.2 呼吸系统疾病日门诊量与NO_2 之间的关系31-32
• 2.2.3 呼吸系统疾病日门诊量与PM_(10) 之间的关系32
• 2.2.4 呼吸系统疾病日门诊量与PM_(2.5) 之间的关系32-33
• 2.3 呼吸系统疾病日门诊量与季节分层各污染物的关系33
• 3 讨论33-34
• 4 结论34-35
• 第三章 广州市灰霾天气对呼吸系统疾病日死亡人数变化的影响35-42
• 摘要35
• 1 材料与方法35-36
• 1.1 呼吸系统疾病日死亡人数资料35
• 1.2 大气污染物监测资料35
• 1.3 气象因素监测资料35-36
• 1.4 数据预处理36
• 1.5 统计分析36
• 2 结果36-40
• 2.1 呼吸系统疾病日死亡人数的特点分析36-37
• 2.1.1 Death 自回归模型36-37
• 2.1.2 残差的自相关性检验37
• 2.2 呼吸系统疾病日死亡人数与大气污染物之间的关系37-40
• 2.2.1 呼吸系统疾病日死亡人数与NO_2 之间的关系37-38
• 2.2.2 呼吸系统疾病日死亡人数与PM_(10) 之间的关系38-39
• 2.2.3 呼吸系统疾病日死亡人数与SO_2 之间的关系39
• 2.2.4 呼吸系统疾病日死亡人数与PM_(2.5) 之间的关系39-40
• 2.3 呼吸系统疾病日死亡人数与季节分层各污染物的关系40
• 3 讨论40-41
• 4 结论41-42
• 参考文献42-45
• 综述45-53
• 参考文献50-53
• 附录一53-54
• 附录二54-55
• 致谢55

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：391684