引用本文
王宇红, 梁婷婷, 李盛, 罗斌, 贾清, 余加琳, 赵红, 牛静萍. 兰州市医院儿科呼吸系统疾病日门诊量与空气污染的相关性研究[J]. 环境卫生学杂志, 2017, 7(5): 356-362.
WANG Yuhong, LIANG Tingting, LI Sheng, LUO Bin, JIA Qing, YU Jialin, ZHAO Hong, NIU Jingping. Relationship between Daily Pediatric Outpatient Visits for Respiratory Diseases and Air Pollution in Lanzhou[J]. Journal of Environmental Hygiene, 2017, 7(5): 356-362.
兰州市医院儿科呼吸系统疾病日门诊量与空气污染的相关性研究
王宇红1, 梁婷婷2, 李盛1, 罗斌2, 贾清1, 余加琳1, 赵红1, 牛静萍2     
1. 兰州市疾病预防控制中心;
2. 兰州大学公共卫生学院
基金项目: 甘肃省兰州市人才创新创业项目（2015-RC-59）
作者简介: 王宇红, 主任医师, 主要从事疾病预防控制工作
通信作者: 牛静萍, 教授, 主要从事环境毒理学与流行病学研究工作, Email:niujingp@lzu.edu.cn
联系方式:甘肃省兰州市七里河区南滨河东路999号；邮编：730030；Email:1944616248@qq.com
摘要: 目的 探讨兰州市医院儿科呼吸系统疾病日门诊量与空气污染的关系。方法 收集2014年、2015年兰州市城关区和西固区监测点覆盖范围内的综合医院、社区卫生服务中心及妇幼保健院等6家医疗机构的儿科呼吸系统疾病门诊量数据及兰州市空气污染物资料，采用两独立样本的秩和检验分析两城区空气质量及两城区与兰州市总体空气质量的比较。采用Poisson广义可加模型的时间序列分析，对兰州市医院儿科呼吸系统疾病日门诊量和空气污染进行分析，同时控制时间趋势、星期效应、气象因素等混杂因素的影响。结果 兰州市城关区和西固区SO2日平均浓度分别为26.52和28.78 μg/m3，NO2日平均浓度分别为48.56和51.84 μg/m3，PM10日平均浓度分别为115.82和129.31 μg/m3，PM2.5日平均浓度分别为51.34和62.86 μg/m3。两城区空气污染物的秩和检验结果显示：西固区SO2、PM10、PM2.5的日平均浓度高于城关区此三种污染物的日平均浓度，且差异有统计学意义。城关区和西固区的空气污染物浓度比兰州市总体的浓度高。广义可加模型分析结果发现SO2、NO2、PM10及PM2.5日平均浓度与儿科呼吸系统疾病日门诊量存在正相关关系。进行多污染物模型分析发现，多污染物模型的RR值相对单污染物模型基本没有升降。结论 兰州市医院儿科呼吸系统疾病日门诊量与空气污染浓度呈正相关关系，且存在滞后效应。
关键词: 儿科呼吸系统疾病     空气污染     日门诊量    
Relationship between Daily Pediatric Outpatient Visits for Respiratory Diseases and Air Pollution in Lanzhou
WANG Yuhong1, LIANG Tingting2, LI Sheng1, LUO Bin2, JIA Qing1, YU Jialin1, ZHAO Hong1, NIU Jingping2     
Abstract: Objective To study the relationship between daily pediatric outpatient visits for respiratory diseases and air pollution in Lanzhou. Methods The data of daily pediatric outpatient visits for respiratory diseases were collected from two general hospitals, two health service centers and two maternal and child care service centers in two urban areas of Lanzhou, and the data of air pollution in Lanzhou were collected also. Wilcoxon rank sum test between two independent samples was used to analyze the concentration of pollutants in Chengguan district and Xigu district, as well as to analyze the concentration of pollutants between overall Lanzhou and these two districts. A time-series analysis using a generalized addictive model (GAM) was applied to assess the association between pediatric outpatient visits for respiratory diseases and air pollution of Lanzhou after adjustment for long-term trend, the day of a week and meteorological factors. Results In Chengguan and Xigu areas of Lanzhou, the average concentration of SO2 was 26.52 and 28.78 μg/m3 respectively; the average concentration of NO2 was 48.56 and 51.84 μg/m3 respectively; the average concentration of PM10 was 115.82 and 129.31 μg/m3 respectively; and the average concentration of PM2.5 was 51.34 and 62.86 μg/m3 respectively. Using Wilcoxon rank sum test to analyse the difference between two independent samples, the average concentration of SO2, PM10 and PM2.5 in Xigu district was higher than those in Chengguan district(P < 0.01); the concentration of pollutants in these two districts was higher than that of overall Lanzhou (P < 0.01). Using GAM time-series analysis, the concentration of SO2, NO2, PM10 and PM2.5 had a positive impact on pediatric outpatient visits for respiratory diseases. Using a multiple pollutant model analysis, there was no difference between the RR value of single pollutant models and multiple pollutant models. Conclusion The concentration of ambient air pollutants could positively associated with an increase of daily pediatric outpatient visits for respiratory diseases in Lanzhou, and there was a hysteresis effect in the association.
Key words: respiratory diseases among children     air pollution     daily outpatient visits    

兰州市大气污染为扬尘、煤烟和机动车尾气的混合型污染，主要污染物为颗粒物(PM10、PM2.5)、SO2和NO2[1]。有多项研究表明儿童是空气污染的易感人群[2-4]。呼吸系统是儿童常见疾病，对儿童有较大危害，是威胁儿童健康的重要疾病之一。近年来，兰州市采取各种有效治理污染的措施，空气质量总体上明显好转。在空气质量明显改善的情况下，探究儿科呼吸系统疾病日门诊量与大气污染物关系的研究较少。本研究旨在分析医院儿科呼吸系统疾病日门诊量与空气污染的关系，以探讨空气污染对儿童呼吸系统的健康影响。逐步开展空气污染对儿童健康风险评估，揭示空气污染对儿童健康的影响，为采取有效干预措施，保护儿童健康提供科学依据。

1 资料与方法 1.1 研究区域的选择

兰州市现辖城关、七里河、安宁、西固、红固五区及皋兰、榆中、永登三县。本研究选择西固区和城关区作为研究区域。西固区是兰州市的工业区，集中分布了绝大部分的重工业，工业污染严重；城关区是兰州市的经济文化中心，虽然工业污染源较少，但交通污染较为严重。

1.2 资料收集

兰州市城关区、西固区空气污染物浓度资料，来源于国家空气质量自动监测点(生物制品所、铁路设计院和兰炼宾馆)，包括SO2、NO2、PM10及PM2.5的日平均浓度。

两城区监测点覆盖范围内按行政区域随机选择6家不同级别的医院，2014、2015年医院儿科门诊病人资料来自6家医院，门诊病人资料中剔除家庭住址不在兰州的病人，统计时根据国际疾病分类标准第10版(ICD-10)进行分类，呼吸系统疾病编码为J00-J99[5]。主要为各类肺炎、上呼吸道感染和感冒、急慢性支气管炎以及哮喘等。

1.3 统计学方法

应用SPSS 19.0软件，兰州市城关区和西固区污染物浓度的比较采用两独立样本的秩和检验，污染物浓度与气象因素的关系采用Spearman秩相关分析，P < 0.05为结果有统计学意义。利用R3.3.2软件中的GAM程序包，拟合空气污染物与医院儿科呼吸系统疾病日门诊量的基本GAM模型，判断在不同延迟天数空气污染与儿科呼吸系统疾病日门诊量的相关性，同时确立最佳延时天数，并计算相对危险度RR。兰州市城关区和西固区儿科呼吸系统疾病日门诊量为36人次和29人次，其实际分布近似Poisson分布。分析空气污染物对呼吸系统疾病日门诊量的急性影响，首先必须控制时间序列中的长期趋势、气象因素、季节性以及星期等混杂因素。研究表明，日门诊量与气象因素为非线性关系，故采用Poisson广义可加模型。模型如下：

$ \begin{align} &\log \left[E\left( {{Y}_{t}} \right) \right]=\beta {{Z}_{t}}+Dow+ns\left( time, df \right)+ \\ &\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ ns\left( T, df \right)+ns\left( H, df \right)+d \\ \end{align} $

式中：Yt—第t日医院门诊量，人；

β—空气污染物与每日门诊量的暴露效应关系系数，即空气污染物每升高单位浓度引起的每日门诊量的增加；

Zt—第t日空气污染物浓度水平，μg/m3；

ns—自然平滑样条函数(nature spline)；

df—其自由度大小；

time—日期变量，选择合适的日期自由度能有效调整污染物-门诊量序列数据的长期趋势和季节波动；

T—第t日的日平均温度，℃；

H—第t日的相对湿度，%；

d—截距(Intercept)；

Dow—星期几效应。

1.4 质量控制

严格按照要求确定监测范围，检查督导人员由专业人员组成，并经过统一培训，开展现场督导检查，对监测数据逐级审核。项目严格实施工作通报制度，定期通报各监测点工作进展情况。

2 结果 2.1 一般情况

2014年1月1日—2015年12月31日兰州市城关区和西固区SO2日平均质量浓度分别为26.52和28.78 μg/m3，低于国家空气质量一级标准(SO2为50 μg/m3)《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)[6]；NO2日平均质量浓度分别为48.56和51.84 μg/m3，低于国家空气质量一级标准(NO2为80 μg/m3)《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)；PM10日平均质量浓度分别为115.82和129.31 μg/m3，低于国家空气质量二级标准(PM10为150 μg/m3)《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)；PM2.5日平均质量浓度分别为51.34和62.86 μg/m3，低于国家空气质量二级标准(PM2.5为75 μg/m3)《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)。2014年1月1日—2015年12月31日兰州市城关区和西固区医院儿科呼吸系统疾病日门诊量分别为36人次和29人次(表 1)。

表 1 2014—2015年兰州市两城区空气污染物、儿科呼吸系统疾病日门诊量及气象因素统计结果
地区 指标 x±s/(μg/m3) 四分位数/(μg/m3)
P25 P50 P75
城关区 SO2 26.52±17.30 13.34 22.00 36.76
NO2 48.56±19.52 33.96 47.75 60.97
PM10 115.82±66.65 77.99 103.66 140.53
PM2.5 51.34±31.41 33.88 44.27 62.16
日门诊量/次 36±17 25 35 44
西固区 SO2 28.78±16.42 16.77 26.14 38.33
NO2 51.84±23.41 34.67 48.57 64.07
PM10 129.31±69.24 88.24 116.77 158.89
PM2.5 62.86±31.79 42.34 54.64 77.05
日门诊量/次 29±20 14 26 38
表选项

2.2 兰州市城关区和西固区空气污染物浓度比较

兰州市城关区和西固区空气污染物浓度经两独立样本的秩和检验，结果显示：西固区SO2、PM10、PM2.5的日平均浓度高于城关区此三种污染物的日平均浓度，且差异有统计学意义。而两城区的NO2日平均浓度没有差异(表 2)。

表 2 兰州市城关区和西固区空气污染物浓度比较
地点 SO2 NO2 PM10 PM2.5
城关区(x±s)/(μg/m3) 26.52±17.30 48.56±19.52 115.82±66.65 51.34±31.41
西固区(x±s)/(μg/m3) 28.78±16.42 51.84±23.41 129.31±69.24 62.86±31.79
Z -3.818 -1.715 -4.956 -8.845
P 0.000 0.086 0.000 0.000
表选项

兰州市总体空气质量与城关区空气质量经两独立样本的秩和检验，结果显示：城关区SO2、NO2日平均浓度高于兰州市的日平均浓度，而兰州市PM2.5日平均浓度高于城关区日平均浓度，PM10日平均浓度没有差异(表 3)。

表 3 兰州市总体空气质量与城关区空气质量的比较
地点 SO2 NO2 PM10 PM2.5
城关区(x±s)/(μg/m3) 26.52±17.30 48.56±19.52 115.82±66.65 51.34±31.41
兰州市(x±s)/(μg/m3) 22.62±13.66 44.45±16.15 115.89±63.24 53.21±26.14
Z -3.473 -4.061 -0.313 -2.392
P 0.001 0.000 0.754 0.017
表选项

兰州市总体空气质量与西固区空气质量经两样本的秩和检验，结果显示：城关区SO2、NO2、PM10、PM2.5日平均浓度高于兰州市的日平均浓度(表 4)。

表 4 兰州市总体空气质量与西固区空气质量的比较
地点 SO2 NO2 PM10 PM2.5
西固区(x±s)/(μg/m3) 28.78±16.42 51.84±23.41 129.31±69.24 62.86±31.79
兰州市(x±s)/(μg/m3) 22.62±13.66 44.45±16.15 115.89±63.24 53.21±26.14
Z -8.177 -5.578 -4.886 -6.847
P 0.000 0.000 0.000 0.000
表选项

2.3 广义相加模型分析结果

2.3.1 单污染物模型

在控制儿科呼吸系统疾病日门诊量的长期趋势、星期几效应、季节性和日均气温、日均相对湿度等因素的基础上，当日及不同滞后天数的空气污染物质量浓度对儿科呼吸系统疾病日门诊量的Poisson回归GAM分析显示：城关区SO2滞后1、3，4及5 d的日平均质量浓度对儿科呼吸系统疾病日门诊量的影响有统计学意义，且当滞后4 d时效应最大(RR=1.002 5，96%CI：1.001 6~1.003 4)；NO2当天及滞后(1~5) d的日平均质量浓度对儿科呼吸系统日门诊量的影响有统计学意义，且当滞后1 d时效应最大(RR=1.002 0，95%CI：1.001 3~1.002 6)；PM10滞后(1~5) d的日平均质量浓度对儿科呼吸系统疾病日门诊量的影响有统计学意义，且当滞后5 d时效应最大(RR=1.000 6，95%CI：1.000 4~1.000 7)；PM2.5当天及滞后(1~3) d的日平均质量浓度对儿科呼吸系统疾病日门诊量有统计学意义，且当滞后2 d时效应最大(RR=1.000 7，95%CI：1.000 3~1.0001 1)。西固区分析结果显示：SO2当天及滞后(1~5) d的日平均质量浓度对儿科呼吸系统疾病日门诊量有统计学意义，且滞后4 d时效应最大(RR=1.003 4，95%Cl：1.002 4~1.004 4)；NO2滞后1、2、4及5 d的日平均质量浓度对儿科呼吸系统疾病日门诊量的影响有统计学意义，且当滞后5 d时效应最大(RR=1.001 5，95%CI：1.000 9~1.002 2)；PM10滞后(2~5) d的日平均质量浓度对儿科呼吸系统疾病日门诊量有统计学意义，且当滞后4 d时效应最大(RR=1.000 8，95%CI：1.000 5~1.001 0)；PM2.5滞后(1~5) d的日平均质量浓度对儿科呼吸系统疾病日门诊量的影响有统计学意义，且当滞后4 d时效应最大(RR=1.001 4，95%CI：1.001 0~1.001 9)。从健康效应看，西固区SO2、PM10和PM2.5对儿科呼吸系统疾病日门诊量的健康效应比城关区SO2、PM10和PM2.5对呼吸系统疾病日门诊量的健康效应大(表 5)。

表 5 空气污染物对儿科呼吸系统疾病日门诊量的滞后效应分析
污染物 滞后日 城关区 西固区
RR值 95%CI RR值 95%CI
SO2 Lag0 1.000 8 (0.999 9, 1.001 7) 1.002 7 (1.001 6, 1.003 7)**
Lag1 1.001 6 (1.0 00 6, 1.002 5)** 1.002 8 (1.001 7, 1.003 9)**
Lag2 1.000 3 (0.999 4, 1.001 2) 1.001 8 (1.000 8, 1.002 9)**
Lag3 1.001 1 (1.000 2, 1.002 0)* 1.003 1 (1.002 1, 1.004 2)**
Lag4 1.002 5 (1.001 6, 1.003 4)** 1.003 4 (1.002 4, 1.004 4)**
Lag5 1.002 0 (1.001 1, 1.002 9)** 1.003 1 (1.002 0, 1.004 1)**
NO2 Lag0 1.001 9 (1.001 3, 1.002 6)** 1.000 5 (0.999 9, 1.001 2)
Lag1 1.002 0 (1.001 3, 1.002 6)** 1.000 9 (1.000 3, 1.001 6)*
Lag2 1.001 7 (1.001 0, 1.002 3)** 1.000 8 (1.000 1, 1.001 4)*
Lag3 1.000 9 (1.000 2, 1.001 6)* 1.000 5 (0.999 8, 1.001 1)
Lag4 1.001 1 (1.000 4, 1.001 8)* 1.001 0 (1.000 3，1.001 7)*
Lag5 1.001 4 (1.000 7, 1.002 1)* 1.001 5 (1.000 9, 1.002 2)**
PM10 Lag0 1.000 1 (0.999 9, 1.000 3) 1.000 2 (0.999 9, 1.000 4)
Lag1 1.000 3 (1.000 1, 1.000 5)** 1.000 2 (0.999 9, 1.000 4)
Lag2 1.000 3 (1.000 1, 1.000 5)** 1.000 5 (1.000 3, 1.000 8)**
Lag3 1.000 4 (1.000 2, 1.000 6)** 1.000 7 (1.000 5, 1.000 9)**
Lag4 1.000 3 (1.000 1, 1.000 5)** 1.000 8 (1.000 5, 1.001 0)**
Lag5 1.000 6 (1.000 4, 1.000 7)** 1.000 7 (1.000 5, 1.000 9)**
PM2.5 Lag0 1.000 4 (1.000 2, 1.000 8)* 1.000 3 (0.999 8, 1.000 8)
Lag1 1.000 7 (1.000 3, 1.001 1)** 1.000 6 (1.000 1, 1.001 1)*
Lag2 1.000 7 (1.000 3, 1.001 1)** 1.001 3 (1.000 8, 1.001 8)**
Lag3 1.000 5 (1.000 1, 1.000 9)* 1.001 4 (1.001 0, 1.002 0)**
Lag4 1.000 4 (0.999 9, 1.000 8) 1.001 4 (1.001 0, 1.001 9)**
Lag5 1.000 2 (0.999 8, 1.000 6) 1.001 0 (1.000 5, 1.001 5)**
注：**表示P < 0.01，*表示P < 0.05
表选项

2.3.2 多污染物模型分析

根据单污染物模型的滞后效应分析结果，分别选择两城区SO2、NO2、PM10及PM2.5的最佳滞后日拟合双污染物模型和多污染物模型。城关区SO2双污染物模型结果显示：调整NO2后双污染物模型SO2的健康效应略高于单污染物模型的健康效应，调整PM10及PM2.5的影响后，双污染物模型SO2的健康效应没有发生变化；NO2双污染物模型结果显示：调整SO2后，双污染物模型NO2的健康效应估计值高于单污染物模型，而调整PM10和PM2.5后不变；PM10双污染物模型结果显示：调整SO2、NO2、PM2.5后，PM10的健康效应估计值均不变；PM2.5双污染物模型结果显示：调整SO2、NO2及PM10后健康效应估计值均没有发生变化。西固区SO2双污染物模型结果显示：调整NO2、PM10及PM2.5后，SO2的健康效应估计值没有发生变化；NO2双污染物模型结果显示：调整SO2、PM10及PM2.5后，NO2的健康效应略高于单污染物模型；PM10双污染物模型结果显示：调整SO2后，双污染物模型PM10的健康效应略低于单污染物模型的健康效应估计值，调整NO2及PM2.5后，双污染物模型中PM10的健康效应估计值都不变；PM2.5双污染物模型结果显示：调整NO2、SO2及PM10后PM2.5的健康效应估计值都不变(表 6)。

表 6 空气污染物影响儿科呼吸系统疾病日门诊量的相对危险度(双污染物模型)
城区 污染物 SO2 NO2 PM10 PM2.5
城关区 SO2 - 1.002 6
(1.001 7, 1.003 5)**		 1.002 5
(1.001 6, 1.003 4)**		 1.002 5
(1.001 6, 1.003 4)**
NO2 1.002 0
(1.001 3, 1.002 7)**		 - 1.001 9
(1.001 3, 1.002 6)*		 1.001 9
(1.001 2, 1.002 6)*
PM10 1.000 6
(1.000 4, 1.000 7)**		 1.000 6
(1.000 4, 1.000 7)**		 - 1.000 6
(1.000 4, 1.000 7)**
PM2.5 1.000 7
(1.000 3, 1.001 0)**		 1.000 7
(1.0003, 1.001 1)**		 1.000 7
(1.0003, 1.001 0)**		 -
西固区 SO2 - 1.003 4
(1.002 4, 1.004 4)**		 1.003 4
(1.002 4, 1.004 4)**		 1.003 4
(1.002 3, 1.004 4)**
NO2 1.001 7
(1.001 0, 1.002 3)**		 - 1.0016
(1.000 9, 1.002 3)**		 1.0016
(1.000 9, 1.002 2)**
PM10 1.0007
(1.000 6, 1.001 0)**		 1.000 8
(1.000 6, 1.001 0)**		 - 1.000 8
(1.0006, 1.001 0)**
PM2.5 1.001 4
(1.0010, 1.001 9)**		 1.001 4
(1.0010, 1.001 9)**		 1.001 4
(1.001 0, 1.001 9)**		 -
注：**表示P < 0.01，*表示P < 0.05；“-”表示无数字
表选项

根据单污染物模型的滞后效应分析结果，分别选择两城区SO2、NO2、PM10及PM2.5的最佳滞后日拟合多污染物模型。城关区多污染物模型分析结果显示：SO2的多污染物模型中调整NO2+PM10+PM2.5后SO2的健康效应不变；NO2的多污染物模型中调整SO2+PM10+PM2.5后，NO2的健康效应略低于单污染物模型的健康效应；PM10的多污染物模型中调整SO2+NO2+PM2.5后，PM10的健康效应没有发生变化；PM2.5的多污染物模型中调整SO2+NO2+PM10后，PM2.5的健康效应不变。西固区多污染物模型分析结果显示：SO2的多污染物模型中调整NO2+PM10+PM2.5后，健康效应高于单污染物模型；NO2的多污染物模型中调整SO2+PM10+PM2.5后，NO2的健康效应略高于单污染物模型的健康效应；PM10的多污染物模型中调整SO2+NO2+PM2.5后，PM10的健康效应不变；PM2.5的多污染物模型中调整SO2+NO2+PM10后，PM2.5的健康效应亦没有变化。在控制相应混杂因素的前提下，分别建立四种污染物儿科呼吸系统疾病日门诊量的多污染物广义相加模型发现，分别调整相应因素后，4种污染物仍然对兰州市儿童呼吸系统疾病日门诊量有影响(P < 0.05)，说明SO2、NO2、PM10及PM2.5可能都是兰州市儿童呼吸系统疾病的独立健康危险因素(表 7)。

表 7 空气污染物影响儿科呼吸系统疾病日门诊量的相对危险度(多污染物模型)
城区 污染物 多污染模型
城关区 SO2 1.002 5(1.001 6, 1.003 5)**
NO2 1.001 9(1.001 2, 1.002 6)**
PM10 1.000 6(1.000 4, 1.000 7)**
PM2.5 1.000 7(1.000 3, 1.001 1)*
西固区 SO2 1.003 5(1.002 5, 1.004 6)**
NO2 1.001 7(1.001 0, 1.002 4)**
PM10 1.000 8(1.000 6, 1.001 0)**
PM2.5 1.001 4(1.001 0, 1.001 9)**
注：**表示P < 0.01，*表示P < 0.05
表选项

3 讨论

大气污染与许多健康效应直接或间接相关，儿童正处于生长发育和肺功能发育时期，对外界环境的不利因素抵抗力较差，极易受到不良因素的影响，成为空气污染致病的最敏感人群之一。本研究结果显示：SO2、NO2、PM10及PM2.5可能是儿科呼吸系统疾病日门诊量的独立危险因素。

Nastos PT等[7]、朱悦等[8]研究发现大气中PM10、NOX等污染物浓度增加与儿童哮喘、肺炎及上呼吸道感染门诊及急诊人数的上升有关。胡衡生等[9]的研究显示城市空气中的污染物如悬浮颗粒物和SO2，NO2等气态污染物往往共同存在，进入人体可影响呼吸道防御功能，导致气道炎性反应，引起人体呼吸系统疾病和症状的发生。煤烟型大气污染主要指由煤炭燃烧排放出的烟尘、SO2等一次污染物以及再由这些污染物发生化学反应而生成二次污染物所构成的污染；其主要污染物是烟尘SO2、NOX等通过呼吸道进入人体内，不经过肝脏的解毒作用，直接由血液运输到全身，对人体健康带来直接的危害，导致呼吸系统疾病患病人数的明显增加[10-11]。殷永文等的研究表明：上海市霾期间PM10、PM2.5污染对医院呼吸科、儿呼吸科日均门诊人数具有一定影响[12]。李盛等[13-14]的研究发现兰州市城关区和西固区的空气污染均对儿童呼吸系统疾病和症状的发生有影响，儿童呼吸系统疾病和症状的发生率可能会随着空气污染物浓度的升高而升高。李盛等[15]的研究采用调查问卷了解兰州市城关区及西固区儿童的呼吸系统健康情况，进行了儿童呼吸系统疾病的单因素Logistic回归和多因素Logistic回归，最后得到兰州市两城区儿童呼吸系统疾病和症状的升高与大气污染有关。儿童呼吸性系统疾病情况中包括具体的疾病和症状，而本研究只是采用儿科呼吸系统疾病的门诊量，没有具体的疾病和症状。有研究显示SO2是影响儿童健康的主要污染物[15]。孙惠乐等[16]的研究表明呼吸科、儿科门诊量会随SO2浓度的增加而增加。中小学生呼吸系统疾病和症状的患病率及发生率随PM2.5、NO2污染水平的升高而升高[17]。从年龄上来说，兰州市空气污染物对年龄≤15岁人群的呼吸系统疾病入院人数的影响最大[18]。本研究的研究结果均与上述研究结果一致。

从健康效应看，西固区SO2、PM10及PM2.5对儿科呼吸系统疾病日门诊量的健康效应比城关区SO2、PM10及PM2.5对儿科呼吸系统疾病日门诊量的健康效应大。而城关区NO2对儿科呼吸系统疾病日门诊量的健康效应比西固区的大。可能原因是：西固区的SO2、PM10及PM2.5的日平均浓度比城关区的SO2、PM10及PM2.5日平均浓度高，所以西固区这3种污染物对儿科呼吸系统疾病日门诊量的健康影响比较大。王丽娜[19]关于兰州市城关区和西固区PM2.5污染特征及来源解析的研究发现：城关区主要污染来源是燃煤/交通混合污染，其次为土壤扬尘和生物质燃烧源；西固区的污染来源较为复杂，除了燃煤/交通混合污染源和土壤扬尘污染源之外，工业污染源、工业/燃煤混合污染源及二次污染源也占有一定比例。西固区的污染源比较复杂，既有交通污染又有工业污染，可能对儿科呼吸系统日门诊量的影响更大。在兰州市的污染治理中继续重视交通和工业造成的污染，这两种污染对人体造成的危害显著，尤其对于儿童。对SO2、NO2、PM10及PM2.5进行多污染物模型分析发现，双污染物模型和全污染物模型分析结果没有改变四种污染物与儿科呼吸系统疾病日门诊量的正相关关系，健康效应估计值只有轻微的改变，SO2、NO2、PM10及PM2.5可能是儿科呼吸系统疾病日门诊量的独立危险因素，在污染物的治理过程中应该增强对这四种污染物的治理。多项研究表明，儿童是空气污染的易感人群。空气污染严重时，家长应该注意保护好儿童的呼吸系统，减少不必要的外出，外出时也应采取一定的防护措施，例如戴口罩。平时生活中增强身体锻炼提高儿童自身免疫力。

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中国疾病预防控制中心主办。
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WANG Yuhong, LIANG Tingting, LI Sheng, LUO Bin, JIA Qing, YU Jialin, ZHAO Hong, NIU Jingping
兰州市医院儿科呼吸系统疾病日门诊量与空气污染的相关性研究
Relationship between Daily Pediatric Outpatient Visits for Respiratory Diseases and Air Pollution in Lanzhou
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