2013年1月我国中东部地区出现多次严重的灰 霾天气，涉及17个省、市、自治区约6亿人口。这是 我国首次大面积严重空气污染事件，其可能产生的 健康影响引起广泛关注。为此，中国环境科学研究 院于2013年2月启动“灰霾及寒冷天气对人群健康 风险的评估”研究项目，其目的是在此次灰霾覆盖区 域，系统地评价灰霾事件对一系列健康结局的影 响。本研究为其中部分研究结果，报道北京市灰霾 事件对儿科门/急诊量的影响。 资料与方法

1. 数据来源：患儿就诊数据来自北京市海淀区 某三甲综合性医院每日门/急诊量统计；空气污染 数据来自中国环境科学研究院环境超级站；气温数 据来自天气网（www.tianqi.com）。每种数据均有2 个时间序列，第一时间序列从2012年10月至2013 年1月（T₁），第二时间序列从2011年10月至2012 年1月（T₂）。

2.分析指标：

（1）每日门/急诊量增加情况：北京地区门诊量 数据统计最明显的特点是周趋势，即周一、二门诊量 最大，周三最小，周四、五回升，周六、日骤减，此外还 有节假日的影响。本研究期间包括“十一”（7d）、元 旦（3d）和春节（7d），节假日期间门诊量骤减，但急 诊量却骤增。由于不同年份的日期不同，T₁与T₂的 同日比较时，门/急诊量差异增大，故门诊量数据按 如下整理：①周几对齐。例如2011年与2012年周几 错位2d，可将2012年数据后移2d，即可对齐。② 公历节假日日期对齐，并剔除由此出现的空项。③ 农历春节（2012年1月22－28日）期间的门诊量用 附近5d移动平均值替代。④2012年1月7、8日为 周末，而与此对应的2013年1月5、6日由于元旦调 休，两年比较时，差异出现增大偏倚，可将2012年1 月7、8日用附近5d移动平均值替代。急诊量数据 不做任何处理，只是周几对齐。

数据整理后，两年度同日比较，计算每日门/急 诊量增加的百分比，并控制因季节、流感以及其他无 法测量的时间依赖变量的混杂影响，但差异还包括 门/急诊量的年度自然增长量，即门诊量逐年增长的 长期趋势。计算10－11月每日门/急诊量的增长百 分比均值，作为年度门/急诊自然增长量；每日门/急 诊的增量百分比减去10－11月均值，以消除门诊量 逐年增长的长期趋势影响。应用7d中心移动均值， 进一步消除周趋势对门/急诊量的影响，观察门/急诊 量及其百分增量的变化趋势。

（2）空气污染与门/急诊量的浓度反应关系：依 据Daniels等^[1]方法应用广义相加模型（GAM）连接 每日空气污染物浓度与每日儿科门/急诊量，连接函 数为log与Poisson误差。通常考虑的模型形式为 log （ut）＝β×s（Pt，df）＋混杂因素，式中s（Pt，df）为 每日空气污染浓度的自然样条函数，固定结点为总 体分布的第25（P₂₅）和75（P₇₅）百分位数。为控制与 空气污染相关的混杂因素，模型包括时间和季节的 平滑函数。

式中y_t为t天的门诊量或急诊量，E（y_t）为y_t的期望 值，s （time，7/year）为日期的样条函数，每年7个自由 度；∑s（t，6）为温度集团平均值的样条函数，df＝6； as，factor（DOW_t）为1周内t天的分类变量；ns[x， knots＝c（P₂₅，P₇₅）]为空气污染浓度的自然立方样条 函数，括号中标明了结点。 ₂₅由于多数浓度反应关系为曲线，本研究应用多 重结构断裂点检测算法确定拐点^[2]，2个拐点确定一 个线段，选择相对最大斜率和最小置信区间线段，应 用约束性分段线性函数估计相应的危险度^[3]。 ₂₅本研究分别拟合了当天（lag0）至滞后7d （lag1～lag7）、累积当天和前1天（avg01）至当天和 前7天（avg07）的GAM模型，以观察空气污染的滞 后效应和累积效应。 结 果

1. 空气污染情况：4种空气污染物两时间序列 波动趋势见图 1Ⓐ，可见监测地区空气污染浓度最 大值集中于12月28日至1月13日；相应的7d中心 移动平均值波动趋势见图 1。

（1）NO_X：12月28日和1月12日NO₂出现2个高 峰，浓度分别为672.63μg/m³和569.8μg/m³，分别是 我国标准的6.73倍和5.70倍（表 1）。

（2）SO₂：2012年9月至2013年1月SO₂呈逐渐 升高趋势，自11月3日开始超过WHO标准，12月12 日超过我国标准。2012年12月28日和2013年1月 13日出现2个高峰，SO₂浓度分别为136.7μg/m³和 146.2μg/m³，分别是 WHO指导值的6.83、 7.30倍，我国标准的 2.73、2.92倍（表 1）。

（3）颗粒物：与气 体污染物不同，颗粒物 浓度持续超过WHO指 导值和我国标准。 PM_2.5高峰日为1月13 日，浓度达312.2μg/m³， 是WHO指导值的 12.49倍，我国标准的 8.92倍；PM₁₀高峰日为 1月9日，浓度达995.0 μg/m³，是WHO指导值 和我国标准的19.90倍 （表 1）。

表 1 北京地区强霾期间4种空气污染物最大值（μg/m 3）及超标情况

表选项

污染物浓度的7d 移动平均值更清晰显 示，灰霾期间4种空气 污染物浓度急剧升高， 尤其PM₁₀，升高趋势更 为明显（图 1）。两年 度相比，在12月之前， T₁序列空气污染浓度低 于T₂序列，到12月两数 值接近，1月1日后，T₁ 序列空气污染浓度明 显高于T₂序列。

图 1 北京地区4种空气污染物两时间序列每日波动趋势

图选项

2. 儿科门/急诊量： 两时间序列儿科门/急 诊量每日波动趋势见 图 2、。由图 2可 知，T₁序列中，儿科门诊 量从11月15日开始增 加，于2012年12月17－28日达高峰，次年1月5－8 日再次出现高峰，而儿科急诊量高峰出现于元旦期 间。在元旦期间儿科门诊量减少，但急诊量陡增出 现尖峰，两科室就诊量合计分析时，观察到一个完整 的高峰，峰顶时间为12月28日。

图 2 北京地区某医院儿科就诊量及百分增量每日波动趋势

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儿科门/急诊百分增量分析见图 2、。由图 2可知，儿科门诊量12月和次年1月高峰时间分别 为12月25日和1月10日，相应的百分增量分别为 59.2%和39.1%；儿科急诊量相应的日期为12月31 日和1月16日，百分增量分别为68.5%和38.7%。上 述两科室合计分析时，12月28日出现高峰，百分增 量 为47.8%；次 年1月10日 高 峰 的 百 分 增 量 为 34.1%（表 2）。

表 2 北京地区灰霾期间某医院儿科就诊量百分增量高峰时间及相应数值（7d中心移动平均值）

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3.空气污染与儿科门/急诊量的相关性：

（1）浓度反应关系：控制温度的影响后，多个滞 后和累积效应期观察到空气污染物浓度与儿科门 （急）诊量呈正相关，浓度反应关系曲线呈“C”、“S” 和“J”3种形状（图 3）。

图 3 北京地区空气污染与儿科门诊量的浓度反应关系曲线

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（2）拐点：“S”和“J”形曲线呈现明显的拐点，拐 点对应的NO_X、SO₂、PM_2.5和PM₁₀的M值（μg/m³）分 别为199.5、20.0、41.0和101.0（表 3）。

表 3 北京地区空气污染物与儿科就诊量“S”、“J”形相关曲线拐点的M值

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（3）危险度：T₁序列危险度分析结果见表 4。 PM_2.5和NO_X相关“S”形危险度分析结果具有统计学 意义，PM₁₀相关“C”形和“J”形危险度分析结果具有 统计学意义，SO₂三种形状危险度分析结果均具有统 计学意义。同一污染物与同一科室类别比较，“C” 形危险度较高，“S”形居中，“J”形较低，如SO₂与儿 科合计，“C”、“S”、“J”形相关危险度分别为2.75%、 0.94%和0.64%。“C”、“S”形曲线主要与儿科门诊量 相关，而“J”型主要与儿科急诊量相关。“J”形曲线反 映了灰霾期间高浓度空气污染对健康的影响。本研 究结果表明，SO₂和PM₁₀均与儿科急诊量“J”形相 关，控制了气温等混杂因素影响后，SO₂浓度每升高 10μg/m³，儿科急诊量增加8.46%（95%CI：0.31～ 16.78），PM₁₀浓度每升高10μg/m³，儿科急诊量增加 0.47%（95%CI：0.10～0.83）。

表 4 2012年10月至2013年1月北京地区4种污染物与儿科就诊量的浓度反应关系曲线形状、拐点及危险度

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T₂序列中（表 5），仅发现NO_X与儿科合计“C”形 相关，NO_X浓度每升高10μg/m³，儿科门（急）诊量增 加6.20%（95%CI：1.29～11.17）。

表 5 2011年10月至2012年1月北京地区NOX与儿科就诊量的浓度反应关系曲线形状、拐点及危险度

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此次北京地区灰霾事件具有3个特点。首先灰 霾期间颗粒物（PM_2.5和PM₁₀）浓度最大日均值和周 均值接近1952年伦敦烟雾事件，SO₂浓度却远低于 该次事件^[6]，但略高于1991年伦敦烟雾事件^[7]，而 NO_X浓度最大值远低于后者（表 6）。其次发生时间 较晚。1930年比利时马斯河谷^[8]和1952、1991年伦 敦两次烟雾事件均发生于12月上旬，而北京地区灰 霾发生在1月。第三，持续时间较长。比利时马斯 河谷烟雾事件持续时间为5d，1952年伦敦烟雾事件 持续7d，1991年伦敦烟雾事件持续4d，而此次北京 地区灰霾事件持续时间超过1个月。

表 6 北京市灰霾期间与伦敦市两次烟雾事件空气污染物浓度比较

表选项

以往研究空气污染事件，多数应用死亡率作为 健康结局。与死亡数据不同，门诊量数据最大的特 点是周日、节假日效应（图 4）。虽然7d移动均值 较好控制了周日效应，但节假日影响依然存在，元旦 期间门诊量骤然下降，急诊量急剧增加。当门诊和 急诊合计分析时，可观察到一个完整的就诊量高峰 （图 4）。

图 4 2012年10月至2013年1月北京地区每日儿科门/急诊量的变化趋势

图选项

本研究结果表明，儿科门/急诊就诊合计于2012 年12月28日达到高峰，增量为47.75%。在儿科就 诊量回落的过程中，2013年1月10日出现拖尾现 象，当日的增量为34.14%。值得注意的是，儿科就 诊量高峰并非出现于灰霾最严重的2013年1月9－ 13日，由于儿童敏感性较高，在2012年12月28日 NO_X和SO₂出现高峰时，儿科就诊量已达高峰，在灰 霾最严重的2013年1月9－13日，由于易感人群减 少，儿科就诊量回落。相关性分析进一步表明，在中 低浓度范围（“C”和“S”形），主要表现为空气污染对 儿科门诊量的影响，在灰霾期间的高浓度范围（“J” 形），主要表现为PM₁₀和SO₂对儿科急诊量的影响。

在本研究暴露浓度范围内，SO₂、NO_X、PM₁₀和 PM_2.5 4种污染物的“J”和“S”形浓度-反应关系曲线均 有明显的拐点，分别为20μg/m³、175μg/m³、100μg/m³ 和35μg/m³。尽管单一曲线的拐点与一般研究的 “阈值”相似，但本研究还可发现上述4种污染物均 存在“C”形曲线，且其浓度范围低于“J”和“S”形，所 以不能将此拐点视为阈值。

自2009年始北京市中小学生免费接种流感疫 苗，有效降低了流感发病率。依据北京市疾病预防 控制中心2013年发布的信息，1月7－13日流感样 病例发病率为3.72%，与近两年高峰时期（2012年12 月至2013年1月）基本持平。且在门诊增量计算时， 已控制了流感发病及其混杂因素的影响。在回归分 析中也控制了温度的影响。

本研究存在一定局限性，门诊量数据虽然与住 院率、住院死亡率相比覆盖范围较广，但由于无个案 和诊断信息，无法分性别、年龄或病种深入分析；其 次由于未获得相对湿度数据，GAM模型中仅控制了 温度的影响，由于气温与湿度一定程度相关，引入温 度后，一定程度上就控制了湿度的影响。