文章来源 | 公众号投稿

作者 | 韩玲，孙兆彬等

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Han, L., Sun, Z.B., Gong, T.Y., Zhang, X.L., He, J., Xing, Q., Li, Z.M., Wang, J., Ye, D.X., Miao, S.G., 2020: Assessment of the short-term mortality effect of the national action plan on air pollution in Beijing, China. Environmental Research Letters, 15 034052.

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成果简介

孙兆彬研究团队发现，我国以细颗粒物（PM2.5）污染为主要特征的区域性大气环境污染问题日益突出，严重损害居民健康。为改善空气质量和保障公众健康，2013年9月10日，国务院印发了《大气污染防治行动计划》（以下称《大气十条》）。这是我国有史以来治理力度最强、涵盖地域最广、实施时间最长的减排政策。

《大气十条》的实施为评估由于空气质量改善带来的健康效应提供了宝贵的机会，孙兆彬副研究员指导联合培养的研究生韩玲和龚天宜针对相关问题开展研究，研究通过对比分析减排前后PM2.5浓度变化及其与死亡人数的暴露反应关系，表明《大气十条》的实施降低了北京市居民与PM2.5短期暴露有关的呼吸及循环系统疾病的死亡风险。本研究是中国地区少有的针对具体城市应用真实的健康、大气污染物和气象数据等开展《大气十条》颁布以来减排对暴露反应关系影响的成果，本研究基于半参数广义相加模型（GAM）开展工作，研究过程中排除了长期趋势、日历效应、气象等混杂因素的影响。

研究结果启示，在中国，当评估PM2.5短期暴露对居民死亡风险的影响时，应该在减排前及减排后使用不同的暴露–反应关系系数计算超额死亡人数和经济损失，以往PM2.5短期暴露对居民死亡风险相关研究可能低估了减排的健康收益，大气污染减排工作仍应继续推进，目前的污染水平依然威胁着北京地区的居民健康。

关键词

大气污染防治行动计划；PM2.5；减排；健康效应

成果详细内容

评估《大气十条》实施后，由于空气质量改善带来的健康效应具有重要意义。一方面，可以评估行动计划实施的有效性，并为我国制定下一步空气污染治理政策提供依据；另一方面，目前，尽管全球一些地区的空气污染问题有所改善，但世界许多地区的空气质量仍持续恶化，特别是在发展中国家。因此，中国应对空气污染的政策及措施可以为其他发展中国家提供有益参考。

目前，已有研究表明《大气十条》的实施对改善空气质量，保护公众健康产生了积极影响。但还没有研究同时采用地面PM2.5浓度监测数据和真实健康数据来评估由于《大气十条》的实施带来的健康效益。此外，PM2.5与健康结局之间的暴露–反应关系在减排前后是否发生变化以及如何变化也尚不清楚。

研究以《大气十条》的发布日期（2013年9月10日）为时间分割点，将2009年3月1日至2013年9月9日定义为减排前时段，2013年9月10日至2016年12月31日定义为减排后时段，对比分析了减排前后，北京市PM2.5浓度、空气质量水平及与PM2.5短期暴露有关的呼吸系统及循环系统疾病死亡风险的变化情况。

1.减排前后PM2.5浓度及空气质量变化情况对比

2009年3月1日至2016年12月31日的PM2.5日均浓度数据来源于美国大使馆。为了证明采用美国大使馆监测的PM2.5浓度数据表征北京市PM2.5浓度变化的可信性，从北京市环境保护监测中心收集了北京市35站点2013年至2017年的PM2.5日均浓度数据。如图1所示，2013年至2017年，美国大使馆监测的PM2.5月均浓度及年均浓度的变化趋势与35站点监测的PM2.5浓度变化趋势的吻合度较高，表明美国大使馆监测的PM2.5浓度数据对北京市PM2.5浓度具有较好的区域代表性。减排后，北京市年均PM2.5浓度大幅度下降，由101.7 μg/m3（2013年）下降至 58.6 μg/m3 （2017年）（图1）。

图1 北京市PM2.5月均浓度及年均浓度变化趋势

减排后，优良天气所占比例增多，轻度、中度及中度污染天气所占比例降低，空气质量整体改善（表1）。

表1减排前后北京市空气质量的变化情况

2.减排前后死亡人数变化情况对比

减排后，循环系统疾病日均死亡人数由103.2 人下降至90.6人，呼吸系统疾病日均死亡人数升高，由20.9 人上升至 21.6人（图2）。

图2（a）呼吸系统疾病及（b）循环系统疾病日均死亡人数在减排前（红色阴影）与减排后（蓝色阴影）的变化情况

为具体分析减排前后呼吸及循环系统疾病死亡人数的变化情况，将日均PM2.5浓度划分为10个水平，即0–30μg/m3，30–60μg/m3，60–90μg/m3，……，240–270μg/m3，及> 270μg/m3，并计算各PM2.5水平下的日均死亡人数。如图3（a）和3（b）所示，减排前及减排后，随着PM2.5浓度的升高，呼吸及循环系统疾病的日均死亡人数呈升高趋势。通过比较减排前后不同PM2.5水平下的日均死亡人数，可以发现，减排后，循环系统疾病日均死亡人数普遍下降，而呼吸系统疾病死亡人数普遍上升。

但是，日均死亡人数的变化会受到北京市常住人口数量的影响。根据北京市统计局发布的数据，2009年至2016年，北京市常住人口数量逐年增长。因此，为了控制常住人口数量对日均死亡人数的影响，分析了减排前及减排后呼吸及循环系统疾病死亡率的变化情况。如图3（c）和3（d）所示，在不同PM2.5水平下，减排后，呼吸及循环系统疾病的死亡率总体下降，但是，在低PM2.5浓度（≤60μg/m3），呼吸系统疾病的死亡率有所上升。

图3（a）和（b）分别为不同PM2.5水平下，呼吸系统疾病及循环系统疾病日均死亡人数在减排前（红色散点）与减排后（蓝色散点）的变化情况；（c）和（d）分别为不同PM2.5水平下，呼吸系统疾病及循环系统疾病死亡率在减排前与减排后的变化情况。

为进一步探索减排后在低PM2.5浓度（≤60 μg/m3）下，呼吸系统疾病死亡率上升的原因，首先评估了在低PM2.5浓度下，与PM2.5短期暴露有关的呼吸系统疾病死亡风险在减排前后的变化情况。如图4所示，减排前后，PM2.5浓度每升高10 μg/m3引起的呼吸系统疾病死亡风险分别为1.12% （95% CI: -0.27%–2.52%）（lag0）和1.14%（95% CI: -0.20%–2.49%)（lag0），表明减排后呼吸系统疾病死亡率在低PM2.5浓度升高的主要原因不是由PM2.5短期暴露导致。

图4 在低PM2.5浓度下，PM2.5短期暴露对呼吸系统疾病死亡影响的滞后模式在减排前（三角形）及减排后（正方形）的变化情况

除PM2.5外，气温的异常变化也会对人群健康产生不利影响。温度与人体健康结局的暴露–反应关系多为V型、U型或J型，最适温度（MMT）对应的健康风险最小。有研究表明，MMT大约为当地温度分布的75%分位数（对应本研究中24.1℃）。因此，以24.1℃为分界点，将气温分为低温（24.1℃），分别评估减排前后，在低PM2.5浓度，暴露于低温和高温对呼吸系统疾病死亡的影响。如图5所示，减排后，在低PM2.5浓度，低温对呼吸系统疾病的死亡影响增大，表明减排后，呼吸系统疾病死亡率在低PM2.5浓度的升高可能与低温的影响增加有关。然而，由于影响疾病死亡原因的复杂性和多样性，相关原因仍有待于进一步研究。

图5 在低PM2.5浓度下，（a）低温和（b）高温对呼吸系统疾病死亡影响的滞后模式在减排前（三角形）及减排后（正方形）的变化情况

3.减排前后与PM2.5短期暴露有关的死亡风险变化情况对比

分别评估减排前后PM2.5短期暴露与死亡人数之间的暴露–反应关系，计算PM2.5浓度每升高10μg/m3，呼吸及循环系统疾病死亡人数变化的百分比。图6为减排前后PM2.5对呼吸及循环系统疾病死亡影响的滞后模式。与减排前相比，减排后的滞后模式未发生明显改变，但超额风险有所降低。减排前后的最佳暴露日均为暴露当天（lag0）。

图6 PM2.5短期暴露对呼吸系统及循环系统疾病死亡影响的滞后模式在减排前（三角形）及减排后（棱形）的变化情况

如图7所示，减排后，PM2.5每升高10 μg/m3引起的呼吸系统疾病的总死亡风险由0.56% (95% CI: 0.40–0.73%) 下降至0.43% (95% CI: 0.23–0.63%)，循环系统疾病的总死亡风险由0.44% (95% CI: 0.37–0.52%) 下降至0.29% (95% CI: 0.19–0.39%)。不同性别人群的死亡风险也有所下降。

参考文献