廣州市多污染物聯合暴露的健康效應評估

黃 琳,劉 迪,蔡東杰,陳素娟,董 航,林國幀,王伯光,楊 軍*

廣州市多污染物聯合暴露的健康效應評估

黃 琳1,劉 迪2,蔡東杰1,陳素娟1,董 航3,林國幀3,王伯光1,楊 軍2*

(1.暨南大學環境與氣候研究院,廣東 廣州 511443；2.廣州醫科大學公共衛生學院,廣東 廣州 511436；3.廣州市疾病預防控制中心,廣東 廣州 510440)

本研究應用貝葉斯核機器回歸(BKMR)分析了廣州市2015～2018年大氣主要污染物(SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3)與非意外死亡之間的聯合健康效應.結果表明,6種污染物對健康結局均存在較大影響.隨著其它污染物固定百分位數濃度的增加,SO2、O3或NO2的濃度從第25百分位數變化到第75百分位數導致的效應值的絕對值逐漸升高;相反,PM2.5、CO或PM10的濃度從第25百分位數變化到第75百分位數導致的效應值的絕對值逐漸減少.在累積滯后0～1d時,多種空氣污染物的混合暴露對非意外死亡人數的影響效應值為正,與最低濃度相較,當所有污染物的濃度增至第90百分位數時,人數非意外死亡人數將增加21.98% (95% CI: 3.04%, 44.41%).通過應用BKMR模型,本研究證實多種污染物的暴露可對廣州市人群公共健康造成聯合的綜合影響.在污染物的防控治理上,不僅需要針對當地主要空氣污染物,還需加強對多污染物暴露的防控.

貝葉斯核機器回歸；多污染物暴露；健康風險

近10a來大氣環境污染對人體健康的影響已逐漸成為環境流行病學領域熱點關注問題[1],研究主要聚焦于單種污染的健康影響.在真實環境中,人總是同時暴露于多種空氣污染物的混合暴露中.早在2012年,在美國環保署的綜合、跨學科研究計劃中,評估多污染物暴露對健康的影響就已被確定為優先研究領域[2].由于源排放、大氣過程以及對人類健康和生態系統的影響之間高度復雜的相互作用,制定一種多污染物健康評價方法極具挑戰性[3].

研究多污染物的傳統方法依賴于多變量參數回歸,該方法將每種污染物的獨立效應估計為線性項,并調整其他共污染物的混雜效應.然而一旦多種污染物混合物表現出顯著的相關性或與結果形成復雜的非線性關系,這種方法將面臨多重共線性或模型錯誤的問題.為了更好地解釋混合物的相關性和非線性效應,非參數及其它的研究方法陸續被提出,有國內外有學者嘗試采用LASSO回歸、嶺回歸、主成分分析、因子分析方法與聚類分析等研究多污染物暴露的健康效應[4-9],但是這些方法存在一定的局限性,需要一種靈活且有效的統計方法來合理地解釋多種污染物同時暴露對健康影響的非線性和交互效應.作為半參數建模方法,貝葉斯核機器回歸(BKMR)在估算多污染物對健康的影響以及確定在特定條件下對健康結果影響最大的主要污染物方面具有一定的優勢,可以靈活的擬合混合物各成分之間的聯合效應,調整潛在的相互作用和非線性效應,目前已逐漸被應用于多污染物健康效應的研究中[10-12].

本研究收集了廣州市2015～2018年空氣污染物、氣象因素以及非意外死亡的相關數據,應用BKMR來靈活的模擬常見的空氣污染物的聯合效應對廣州市逐日死亡人數的影響.

1 數據與方法

1.1 數據來源

1.1.1 污染物以及氣象因素數據 本研究從廣東省監測中心下載收集2015～2018年廣州市逐日空氣污染物數據(SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3);為控制氣象條件的潛在混雜影響,本研究還通過中國氣象局數據服務中心(http://data.cma.cn/)收集了廣州市2015～2018年的日平均氣溫(℃)和日平均相對濕度(%)數據.

1.1.2 非意外死亡數據 本研究通過廣州市疾病預防控制中心(http://www.gzcdc.org.cn/)獲取了廣州2015～2018年各類疾病的每日死亡人數,并整理出廣州市日非意外死亡人數(第十版國際疾病分類編碼:A00-R99).

1.2 統計分析

評估多種空氣污染物暴露對健康影響的綜合效應為當前環境流行病學的重要的挑戰.核機器回歸(KMR)是目前機器學習中一種較為流行的工具,它通過一對一的方式將一個數據序列映射或投影到另一個數據序列,來靈活地建模大量變量與特定結果之間的關系.為正確探究空氣污染物之間的潛在相互作用和非線性效應,本研究采用BKMR方法對廣州市的多污染物混合物(SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3)與非意外人群死亡率(結果使用的是非意外死亡的對數值)之間的關聯進行靈活的建模,模型所用公式具體如下:

當多污染物間存在較強相關性時,變量篩選則考慮采用層次變量選擇方法,即:假設污染物(1,2,…,z)可以被分為S(=1,2,…,)組(要求組內相關性較強而組間的相關性較低),則有:

最終,多個空氣污染物綜合效應通過比較所有空氣污染物在各自90百分位數水平與第0百分位數水平的健康風險相對變化進行估計,即:

最終,模型得到的結果為非意外死亡的對數值的變化程度(),但為了便于與以往文獻作比較,特將部分相關結果轉換為相對變化率[公式:(exp()-1)′100%][13];同時,考慮到空氣污染物存在滯后效應,將采用BKMR模型估計空氣污染物混合物累積滯后1～ 4d(Lag0-1,Lag0-2,Lag0-3,Lag0-4,通過移動平滑的方法進行計算)的綜合效應.為了估計個別污染物對整體混合物的健康效應的貢獻,本研究中考慮兩種方法:(1)通過其他污染物濃度固定在第25、第50或第75百分位數來確定個體污染物與健康結果之間的非線性暴露反應曲線;(2)通過假設檢驗,檢驗6種與結局有統計學意義的污染物之間是否存在潛在的相互作用.

1.3 嶺回歸分析

為了對比模型的優勢,本研究在結果中加入嶺回歸的多污染物暴露的結果作為對比.本研究所有統計分析均通過R語言統計軟件(4.0.3版)完成,其中BKMR分析通過“bkmr”包(0.2.0版本)實現.

2 結果與分析

2.1 描述性分析

如表1所示,廣州市2015～2018年期間,平均每天死亡人數中非意外死亡為130例.研究期間SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3的年平均濃度分別為10.48,44.64,51.78,33.59,107.7μg/m3,CO的年平均濃度為0.83mg/m3,其中,NO2的濃度大于中國環境空氣質量二級標準GB3095-2012(40μg/m3)[14].

表2顯示,不同污染物之間呈現較為顯著的正相關關系.除了O3,平均溫度與其他的污染物都呈現顯著的負相關關系.除了NO2和CO,相對濕度與所有的空氣污染物都呈現較為顯著的負相關關系,特別是O3.風速與所有的空氣污染物都呈現較為顯著的負相關關系.

表1 2015～2018年廣州市空氣污染物、氣象因素以及相關疾病死亡人數描述性分析

注:P(25)、P(50)和P(75)分別為第25、50和75百分位數.

表2 空氣污染物與氣象因素之間的相關性(Spearman相關系數)

注:*<0.05; **<0.01; ***<0.001.

2.2 BKMR分析結果

在非意外死亡的分層變量選擇模型中,空氣污染物混合物的PIP均較高,提示6種污染物在混合物中對非意外死亡人數的影響均存在較大影響.圖1為不同滯后天數下單個暴露變量對累積健康效應的影響.隨著其它污染物固定百分位數濃度的增加, SO2、O3或NO2的濃度從P25變化到P75導致的效應值的絕對值逐漸升高,且SO2和NO2與非意外死亡的關聯在其他污染物濃度百分位數較高時才有顯著性的意義;隨著其它污染物固定百分位數濃度的增加,PM10、PM2.5或CO的濃度從P25變化到P75所導致的效應值的絕對值逐漸減少.當其它污染物的濃度分別固定在P25、P50或P75時,PM10、CO或O3的濃度從P25變化到P75時,對人群非意外死亡的影響主要呈現負效應.當其他污染物的濃度分別固定在P25、P50或P75時,SO2、NO2或PM2.5的濃度從P25變化到P75時,對人群非意外死亡的影響主要呈現正效應,例如:在滯后0～1d時,當其他污染物固定在P75時,NO2從P25上升至P75時,人群非意外死亡人數將增加11.66% (95% CI: 7.30%, 16.20%).

圖1 不同滯后天數下單一污染物與非意外死亡的關聯

效應值為死亡人數對數轉換值的變化

由圖2可見,在污染物混合物中,SO2的濃度處在不同百分位數時(第6行),其他污染物與健康結局的暴露反應曲線之間的差距較小;CO、NO2、PM2.5或PM10的濃度處在不同百分位數時(第1行、第2行、第4行和第5行),其他污染物的3條暴露反應曲線之間的差距較大,提示著這些污染物對其他污染物與健康結局的暴露反應關系曲線影響較大;其中,對于PM2.5或PM10,特別是在其濃度較高時,對其他污染物與健康結局之間的暴露反應曲線的影響更大.另外,在某一污染物處于不同百分位數時,許多污染物的3條暴露反應曲線呈現非平行趨勢,表明污染物粒子物質之間的潛在相互作用.

圖2 污染物(y軸)固定在特定百分位數時,其他污染物(x軸)與非意外死亡的暴露-反應關系曲線

由圖3可見,隨著累積滯后天數的增加,多種空氣污染物的混合暴露對非意外死亡人數的影響逐漸降低且變為無統計學意義.在滯后0～1d時,與最低濃度相較,當所有污染物的濃度增至P90時,人數非意外死亡人數將增加21.98%(95% CI: 3.04%, 44.41%).

圖3 6種污染物對人群非意外死亡的聯合影響及95%置信區間

效應值為逐日死亡人數對數轉化值的變化

2.3 不確定性分析

2.3.1 嶺回歸分析 表3為不同滯后天數下使用嶺回歸模型探究多污染物暴露中某一污染物對非意外死亡健康結局的影響大小.可見,隨著累積滯后天數的增加,對健康結局的影響呈現下降趨勢.其中,PM10、CO和O3與健康結局呈現負相關;SO2、NO2和PM2.5與健康結局呈現正相關,這與BKMR模型呈現的結果一致;但嶺回歸無法將其他污染物固定在一定的濃度下來觀察另一污染物對健康的影響情況.

表3 不同滯后天數下空氣污染物暴露對人群逐日非意外死亡人數的影響

注:加粗黑體為顯著相關,效應值為各污染物每增加1個IQR時,非意外死亡人數對數轉換值的變化(及95%CI).

2.3.2 敏感性分析 為了驗證我們模型的穩健性,我們通過改變模型的混雜因素來進行敏感性分析,即在模型中逐一去掉一個混雜因素.結果中可看出在模型中去掉節假日、平均溫度以及日照時長后,模型的結果將出現較為明顯的變化,提示這三種混雜因素對污染物與健康的關聯影響較大.

表4 不同混雜因素組合下,多污染物聯合暴露對逐日非意外死亡人數的影響

注:加粗黑體為顯著相關,效應值為所有污染物濃度從P0上升至P90時,非意外死亡人數對數轉換值的變化(及95%CI).

3 討論

在過去的幾十年中,大量研究評估了SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO或O3等單一污染物對人體健康的影響.然而,很少有研究調查多污染物暴露對死亡的聯合影響.本研究評估了廣州市常見空氣污染物混合暴露(SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3)在累積滯后1～4d對人群非意外死亡人數的影響,同時也探討了污染物的單變量、雙變量暴露反應關系和多種空氣污染物混合暴露對非意外死亡的非線性健康效應.

研究表明,隨著其它污染物固定百分位數濃度的增加,PM2.5、CO或O3的濃度從P25變化到P75導致的效應值逐漸減少.這與其他研究不同:同在廣州市2011～2015年的研究報道,滯后3d時PM2.5造成的非意外死亡增加3.01%(95%CI:1.52,4.52)[15];與此同時一項針對中國161個社區的報告稱,PM2.5的組分EC、OC、SO42-、NO3-和NH4+在滯后0～3d時,非意外死亡分別增加0.45% (95%CI:0.21, 0.69), 1.43% (95%CI:0.97, 1.89),0.71% (95%CI:0.28, 1.15), 0.70% (95%CI:0.10, 1.30)和0.95% (95%CI: 0.39, 1.51)[16].一項關于珠三角地區的研究指出,CO暴露與3.04%(95%CI:0.20%, 0.84%)的總死亡率增加有關,且對越發達、工業化程度越高的城市會造成更強的死亡率影響.關于O3,一項對于福州市O3暴露的健康效應中指出O3與全人群非意外死亡呈正相關,在365歲年齡組中相關性差異有統計學意義[17],有研究表明,老年人對空氣污染的易感性更高[18].臺灣的研究報道了O3與總死亡率之間存在負相關但不顯著(ER=-0.10%, 95%CI:-2.80%, 2.60%)[19].珠海、武漢和蘇州的研究中也報道了O3與死亡率相關性的不顯著[20-22].造成差異可能的原因是,這些研究只關注單一的污染物對健康結局的影響,并不會將單一污染物與其他的污染物的影響分開;其次,暴露人群的不同也會造成結果產生差異;特別地,不同的研究地點之間具有異質性,這些人群的效應估計差異可能與空氣污染物排放源的變化、不同防治策略、社會經濟發展水平以及醫療保健的普及性等有關.這些差異凸顯了不同背景和制定防范策略對減輕空氣污染物不利影響的重要性[23].盡管統計學的發展將有利于分析多污染物暴露對健康的影響,但現實情況下,研究仍可能受到測量誤差的影響.

在本研究中,隨著其它污染物固定的百分位數濃度的增加,SO2、NO2或PM10的濃度從P25變化到P75導致的效應值逐漸升高.然而,一項關于長沙市SO2短期暴露與非意外死亡的研究中指出,SO2在累積滯后1～4d時健康結局的相對危險度都較顯著[24];關于NO2和PM10,一項關于廣州市NO2健康效應評估的研究中提到,NO2對呼吸系統疾病的死亡影響在累積滯后7d達到最大,當NO2濃度升高10μg/m3,其相對危險度達到1.0294 (95%CI:1.0152, 1.0438)[25];而同在廣州市2006～2010年的文章中提到:PM10與非意外死亡的最大超額相對風險百分比在累積滯后0～2d時,為0.52 (95%CI:0.20, 0.84)[26];這與本研究中混合污染物的健康結局相似.

為了研究多污染物健康效應,流行病學家在回歸模型中加入2種或多種空氣污染物并調整混合物中同時出現的其他污染物,但是當模型中包含了兩種或多種高度相關的污染物時,會變得不穩定[27].而嶺回歸等研究方法雖然解決了多重共線性的問題,但它們無法對非線性、高維的暴露反應函數關系進行建模.與傳統模型相比,BKMR模型的優勢在于:首先,它使用核機器回歸模型處理多種污染物的聯合效應,從而在能夠很好統計的同時捕捉多重暴露的潛在復雜的非線性關系;其次,該模型允許將污染物的聯合效應分成主效應和交互效應分量,同時適當考慮模型的不確定性[28].此外,該模型可以擬合污染物間多種形式的健康效應:(1)混合污染物中每種污染物對整體健康效應的相對貢獻;(2)污染物的雙變量暴露反應關系;(3)混合污染物整體的健康效應[11].此外,在BKMR的模型中,將暴露變量分別設置為單一空氣污染物時,同樣可得出單一污染物對非意外死亡的影響.自2015年BKMR的方法被提出后,廣泛的被使用在混合物對健康的影響研究中[10-12, 29].

雖然BKMR在一定程度上解決了多污染物暴露對健康結局的影響存在的一些問題,但模型本身也存在一些不足[30]:(1)使用BKMR時,污染物暴露變量僅限于連續變量;(2)在觀察到最終的結果效應值時,無法分析得知數據潛在復雜的化學過程;(3)采用后驗進入概率方法對每個污染物的重要性進行評估時,PIP的大小對調整參數的選擇十分敏感;(4)模型運行的時間較長.

本研究本身也存在局限性.首先空氣污染的濃度數據不能完全等同于個人的暴露值,但一定程度上講,污染物濃度較高時,人們暴露的濃度可能越高.其次,作為一項生態學研究,本研究存在一些不可避免的因素:由于數據限制,研究中無法排除可能會對結果產生影響但無法測量的混雜因素,例如:個體的生活方式與飲食習慣等;同時生態學研究難以確定兩變量之間的因果聯系.最后,不可避免的是,如果共同暴露存在高度相關,結果效應值可能會出現偏差.

4 結論

4.1 在本研究中,我們將嶺回歸模型的結果與BKMR模型結果對比,結果顯示,相較于傳統的多污染物模型,BKMR模型可更加靈活地擬合大氣中多種污染物的健康聯合作用.

4.2 基于BKMR模型,本研究證實多種污染物的暴露可對廣州市人群公共健康造成聯合的綜合影響.在滯后0～1d時,與最低濃度相較,當所有污染物的濃度增至P90時,人數非意外死亡人數將增加21.98% (95% CI: 3.04%, 44.41%).因此,在日常的大氣污染物治理中,除了針對當地的主要空氣污染物外,仍需加強對多污染物暴露的防控.

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Health risk assessment of exposure to multiple pollutants in Guangzhou.

HUANG Lin1, LIU Di2, CAI Dong-jie1, CHEN Su-juan1, DONG Hang3, LIN Guo-zhen3, WANG Bo-guang1, YANG Jun2*

(1.Institute for Environmental and Climate Research, Jinan University, Guangzhou 511443, China；2.School of Public Health, Guangzhou Medical University, Guangzhou 511436, China；3.Guangzhou Center for Disease Control and Prevention, Guangzhou 510440, China)., 2022,42(11)：5418～5426

This study attempted to use the Bayesian kernel machine regression (BKMR) to analyze the health effects of multiple air pollutants (i.e, SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO and O3) on non-accidental mortality in Guangzhou during 2015～2018. We found that all the pollutants presented significant effects on non-accidental mortality. The absolute values of effect estimates associated with the change in SO2, O3or NO2concentration from the 25th percentile to the 75th percentile gradually increased with the increment of the fixed percentile of other pollutants; On the contrary, the absolute values of effect estimates decreased gradually when the concentration of PM2.5, CO or PM10changes from the 25th percentile to the 75th percentile. The cumulative effect estimates associated with exposure to multiple pollutants on non-accidental mortality at lag 0～1 day was positive. Compared with the lowest concentration, when the concentration of all pollutants increased to the 90th percentile, the number of non-accidental deaths will increase by 21.98% (95% CI: 3.04%, 44.41%). With the application of BKMR model, this study found that exposure to multiple pollutants could produce a combined impact on public health in Guangzhou. In terms of air pollution prevention and control, it is necessary to not only target the main local air pollutants, but also strengthen the policies on protecting the public from exposure to multi-pollutants.

Bayesian kernel machine regression；multi air pollutant exposure；health risk assessment

X503.1

A

1000-6923(2022)11-5418-09

黃 琳(1999-),女,江西九江人,暨南大學碩士研究生,主要從事環境與健康方面的研究.

2022-04-26

國家自然科學基金青年基金資助項目(82003552);廣東省基礎與應用基礎研究基金資助項目(2020A1515011161);國家重點研發計劃項目(2018YFC0213600)

* 責任作者, 教授, yangjun@gzhmu.edu.cn