盆地大气重污染区域PM2.5暴露的疾病负担时间趋势研究——以成都市为例

摘要

[目的]分析2014-2019年成都市大气PM2.5长期暴露造成的疾病负担及变化趋势,并比较2种主流暴露反应函数的结果差异.[方法]从ChinaHighPMx数据集获取2014-2019年成都市的1km×1km高分辨率PM2.5浓度值,分别利用全球疾病负担-综合风险函数(GBD-IER)和全球暴露死亡率模型(GEMM)估计慢性阻塞性肺疾病(COPD)、缺血性心脏病(IHD)、肺癌和脑卒中4种疾病的死亡风险,进而评估PM2.5的归因死亡.[结果] 2019年成都市因大气PM 2.5污染导致COPD、IHD、肺癌和脑卒中4种疾病的过早死亡1.83万例,占4种疾病总死亡人数的28.13％;与2014年相比,因大气PM2.5暴露导致的死亡人数占总死亡人数的百分比下降了9.86％,年龄标化归因死亡率降低了21.56％;4种疾病的归因死亡均有所下降,下降百分比分别为15.72％(脑卒中)、16.03％ (IHD)、30.99％ (COPD)和31.66％(肺癌).对比2种主流暴露反应函数结果,除脑卒中外,GEMM方法对COPD、IHD及肺癌3种疾病的死亡风险估计都远高于GBD-IER方法,平均为89％、109％和58％.[结论]2019年成都市归因于PM2.5长期暴露的疾病负担相比2014年有一定幅度的降低,但仍较严重,提示当地大气污染防控措施虽有一定成效,但还需进一步加强以降低大气PM2.5的归因死亡.相比GEMM方法,GBD-IER方法可能低估了PM2.5浓度降低导致的过早死亡降低程度.未来还需利用我国大气重污染区域队列建立更为准确的PM2.5与人群慢性健康危害的暴露-反应关系函数.