研究空气污染对当地死亡率短期影响的时间变化性的重要性：一项在意大利高风险地区进行的为期12年的研究

《BMC Public Health》：The importance of investigating temporal variability in short-term effects of air pollution on mortality at the local level: a 12-year study in a high-risk Italian area

本研究分析了2008-2019年意大利佛罗伦萨周边高发区PM2.5、PM10、NO2、SO2对自然、心血管及呼吸系统死亡率的影响，发现PM2.5和SO2存在时间变化的非线性关联，且PM2.5对死亡率的影响随浓度升高而增强。尽管污染物浓度下降，但危害效应未减弱，可能与污染物组分变化及气象交互作用有关，强调需开展本地化研究支持精准监管。

　　

摘要

背景

目前关于空气污染对死亡率短期影响的证据往往忽略了潜在的时间变化和非线性暴露-反应关系，这导致效应估计存在偏差，健康风险评估的准确性也受到限制。

方法

利用来自当地空气质量监测站的高质量每日环境数据，我们研究了2008年至2019年间，意大利佛罗伦萨周边高风险地区PM₁₀、PM_2.5、NO₂和SO₂的日浓度与自然原因、心血管原因和呼吸系统原因导致的死亡率之间的时间变化和非线性关联。缺失的环境数据通过多重插补方法进行处理。对于每种空气污染物，我们分别拟合了以下三种类型的泊松回归模型：(1) 随时间恒定的线性效应；(2) 在研究期间可灵活变化的线性效应；(3) 随时间恒定的非线性效应。为了模拟非线性关系，我们使用了回归样条函数。

结果

在整个研究期间，我们发现PM_2.5和SO₂的浓度越高，死亡率越高。这些效应具有时间变化性，在2012年至2015年间达到峰值，尽管此时污染物浓度较低。只有PM_2.5与自然原因和心血管原因导致的死亡率之间存在非线性关系，并且在高浓度时效应更为显著。NO₂的效应则相对较小。

结论

在研究区域内，尽管污染物浓度有所下降，空气污染的有害影响并未随之减弱。这种模式可能反映了空气中颗粒物成分的变化，这可能与交通流量和重大基础设施发展的变化有关，或者与气象因素的复杂相互作用有关。我们的研究结果强调了开展高质量本地研究的必要性，以理清复杂的暴露-反应动态，并为制定有效的、具有针对性的监管决策提供支持。