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荷兰的空气污染与日死亡率
我们研究了荷兰的每日死亡率与主要空气污染物和PM的环境浓度的短期变化的相关性。该关联程度主要是运用在四个主要城市地区与在该国的其余地区相比，主要通过从1986年到1994年间每日区分死因的死亡率计数，空气质量，温度，相对湿度，流感等数据进行分析。为了研究每日死亡率和空气污染之间的关系，本文通过泊松回归分析进行建模。我们会使用广义相加模型调整潜在的原因如季节性趋势，流感流行，环境温度和相对湿度，工作日和节假日。
流感发作多在死亡率上升的三个星期以后。每日死亡率显著与空气中污染物的浓度相关联。PM10浓度每提高100微克/立方米将会与1.02总死亡率的相对风险（RR）相关联。最大的RR被发现是肺炎死亡，臭氧是与死亡率的最一致的独立相关因素。二氧化硫和二氧化氮和死亡率的相关性比起颗粒物空气污染更具有一致性和长远的影响。相较于PM10与死亡率的相关性而言，大气气溶胶硫酸根和硝酸根还有黑烟与死亡率的相关性也更紧密。而所有污染物的RR都是在夏季比冬季明显更大。PM10总死亡率的RR夏天为1.10，冬天为1.03。四大城区的RR和乡区之间没有一致的差异。
介绍：
许多研究已经证明当前的空气污染浓度的变化与每日死亡率的日变化之间的关系。这些研究主要在美国进行，近年来，欧洲也开始了这项研究。从美国的研究报告说，每日死亡率主要与颗粒物有关。欧洲研究报告还发现，与气态污染物如二氧化硫、二氧化氮等有关。PM10中的空气污染与健康：欧洲的方法（APHEA）的研究一般比的美国小，尽管大量发表的研究中，很少有研究包括了所有主要的气态污染物（CO，SO2，NO2，O3）。大多数研究针对大城市进行了分析，因为农村地区的数据太少从而无法进行研究。无论是发展水平和PM和气态污染物的组合物，在城市和农村地区之间都存在差异。在城市地区的空气污染是由长途传输（如大气气溶胶硫酸根）和新排放颗粒（例如柴油机烟灰）的影响。通过主要城市地区与城市化水平较低地区的比较，可以得到影响健康的因素（主要与次要）。现在普遍认为通过空气传播的疾病和空气污染与死亡率之间没有关联，已有的研究也已经没有将流感作为关联因素了。根据欧洲的研究报告来看，其中冬季离子浓度通常最高。我们收集了9年间（1986- 1994年）荷兰的每天的死亡率和空气污染数据。这项研究的第一目的是评估每日死亡率与各类主要气体和颗粒空气污染物的独立关联性。第二个目的是评估在四个主要的城市地区和其他地区之间的空气污染和死亡率之间的关联程度的差异。第三目的是评价与空气污染的关联与包含流感数据的相关性。大量的数据使我们能够进行比以前更为精确的分组研究分析一个典型的城市。
数据方法：
我们通过中央统计局（CBS）获得了1986-1994年之间荷兰的死亡率数据。其中排除了在荷兰以外的地方死亡的荷兰公民以及非荷兰居民，因为其死亡的确切日期不明，以及排除了由于外部原因死亡和婴儿年龄小于1月龄的居民。除了总死亡人数，因为肺炎、慢性计数阻塞性肺疾病、和心血管疾病（CVD）死亡的也要额外收集，从而获得整个国家的死亡率数据。1989年1月1日，荷兰的总人口为14.8亿，四大城市平均有487,000个居民，而荷兰的其他城镇不超过175,000个居民。这四个最大的城市，占荷兰人口的13％。环境空气质量监测网络由公共卫生研究所和环境所操作，从研究所我们获得了每日的空气质量数据。在本研究中，我们选择了面向人群的监测点，其中分别对PM 10和黑烟（BS）进行了测定。PM 10和气溶胶SO 4和NO 3从1992年开始就有在测量。除了PM，也对SO2，CO，O3，和NO2，臭氧，氮气，和二氧化氮这些气体污染物进行测定。SO 2在14位点测量，CO在12位点测量。气溶SO4，在第五个地点测量。我们记录了二十四小时的平均浓度（从午夜到午夜以外），对于其中的8小时，使用下午8点从中午12时均浓度记录。其中因为1989年CO监视器的变化，CO分析仅限于到1989年1月为止。 我们计算了不同区域的空气污染平均浓度，因为数据有所缺失的原因，我们使用了相关网站的数据来预测缺失数据，通过线性回归得到了系数结果高于0.70。为了计算空气污染物的每日全国平均浓度，要通过将不同区域的人口密度在每个区域单独每年加权。通过人口密度的计算，这个被认为是荷兰总人口的曝光更具代表性的评估。我们认为这是合理的计算。另外由于该国（41526公里）的国土面积和缺乏山脉的地理特征，其海拔通常小于50米，因此，荷兰可以被认为是一个气域。从荷兰皇家气象研究所的全国五个网络气象站，得到了全国各地的温度和每小时的相对湿度的数据，并对于每个区域的日平均温度和相对湿度进行了计算。也从初级卫生保健荷兰研究所获得在荷兰的流感类疾病的发病率周报数据。
数据分析：
我们构建了泊松回归模型考察每日死亡率和污染之间的关系。将所有污染死亡率的关联进行了调整，包括季节性趋势、流感发病数、环境温度和相对湿度，并指示变量为周和节假日天。这是一个混杂因素模型，而空气污染这个因素被确定在了模型中，从长期和季节性趋势出发，还包含了流感发病数，最后是温度和相对湿度。其中广义加性模型用于获得预测变量和死亡率之间的关联。具体而言，本研究使用局部加权回归。通过最小信息准则（AIC）来选择所使用的数据，并且定义平滑函数的分数（“跨度”）。 我们观察到，在选择了长期和季节性趋势项的条件下，具有最低的AIC频率经常在大量滞后的表现出了显著负自相关性，意味着过度的调整。因此，所选择的最终趋势模型是与并未出现过度调整迹象残差的部分相关函数的最低AIC的模型。如果时期够短（例如用于PM 10和CO），跨度增加，使得用作整个期间的污染物的天数相同的绝对数量。前3周平均流感计数的单独线性和平滑函数使用AIC比较；0-3天温度的光滑函数与单独的热冷的温度变量表示进行比较。“暖”的温度变量等于或低于14℃，实际的温度减去14以上14℃下为0;“冷”温度变量在等于或高于14℃且14减去低于14℃的实际温度为0。使用AIC，我们比较两到三天的温度，线性和同样滞后的冷暖温度变量的二次函数以及光滑函数和同/前一天的温暖的温度和低温的组合。对于相对湿度，我们通过同样的方法来进行测量比较。 对于识别星期，我们使用六个指示变量，节假日一个指示变量。最终模型被确定下来，该模型是使用模型与日期，温度，流行性感冒，和相对湿度的残差曲线图的局部自相关函数检测。首先，我们决定分析滞后0天、1天、2天的，单日空气污染浓度与每周平均浓度（平均滞后0-6天）。除了总死亡率的分析，包括全年死亡率，我们也对夏季和冬季进行了单独分析，分析了发生在医院死亡、其他地方死亡的案例。也分析了两个污染物模型与粒子指标和气态污染物。后者分析是为了显示出与死亡率的最显著关联的因素。计算了第1和第99百分位数之间的差异圆润的RR。我们更偏向于用大范围的曝光，用更小的变化（如四分范围），因为这样一来RR能估计其中“低”和“高”污染天的差别。这是为单天和每周平均浓度分别计算，而且后者具有较低的变异性。使用的范围为（括号内的周平均值）：100（80），用于PM 10; 50（40），用于BS和SO 2; 50（30），用于NO2;150（120），用于O 3;1500（1200），用于CO; 25（15），用于SO4和NO3 ;和50（30），用于的SO4的总和NO3。所有的计算使用了Windows4.0版本进行相对风险计算，并用Microsoft Excel7.0执行。由于大多数模型显示较小程度的过度分散，所以标准错误是由与过度分散因子的平方根乘以修正，过分散因子被计算为偏差残留由剩余自由度划分。
结果，描述性分析：
平均来说，荷兰每天大约有330人过世，其中有56人来自四大城市之一。在研究中，有很大一部分人是因为慢性性肺计数疾病[COPD]和肺炎死去的，所以该死亡原因被独立出来另做分析。PM 10浓度最高在四个最大的城市，其他地区浓度部分相似，SO 2，NO 2和CO城市是乡村地区的1.6和2倍之间，表现出了局部排放的情况，如机动车交通。臭氧浓度在城市较低。PM10，BS，SO2，NO2之间的相关性，和CO浓度分别在0.4到0.9之间。BS与 CO和NO2的相关性最高。臭氧具有与所有其他污染物的负相关性。荷兰的平均浓度数据主要来自于各个站，最高相关性主要是O3（范围0.90-0.98）。对于PM 10和BS，空间相关性从0.81范围至0.95。对于NO2和SO 2，低级相关性被发现为0.70至0.88和0.64至0.93。CO的相关性范围在0.77和0.94之间。荷兰与各个网站监测点所记录的平均浓度的高相关性是支持分析荷兰作为一个区域的可行性。长期季节变化通过使用一个跨度为0.02（死亡总数）或0.03（CVD，COPD和肺炎死亡）日期的光滑函数进行调整。这意味着即使在调整时间趋势之后，流感的发病率也显著影响了每日死亡率。总的特定原因的死亡率均与前3周流感计数有关。过去3周的单独平均值一个简单的线性模型具有最低的AIC。该模型的AIC仅比使用线性一天流感变量或基于当前日流感流感发作的指标的模型的显着降低。每周一次的流感发病率的增加与24％居民的第95百分位的RR是相关的。为1.11总死亡率（1.09，1.12），1.00（0.98，1.03）和1.05计数（1.03，1.06），前一周的流感计数（滞后0-6天），一周之前（滞后7-13天），而在此之前的一周（滞后14-20天）。CVD的RR是较小1.08（1.06，1.11），用于前一周。对于COPD和肺炎死亡，区域代表分别是较大1.32（1.25，1.40）和1.56（1.45，1.67），用于前一周。调整时间趋势和流感因素之后，死亡率的增加与温度的高低有关。冷温度下具有增加的死亡率相关大多以2至3天的滞后，温暖的温度大多用O-或1天的滞后。具有不同的滞后简单的线性，暖温度变量模型具有最低AIC。在一个污染物模型中，所有的空气污染物与总死亡率具有显著的关联。四个主要城市的RR不高于该国的其他地区。对于PM10，还出现了RR降低的趋势。表3中只显示了与死亡率的相关性最强的因素。研究还发现了其它选定因素：用于滞后0天和2天的RR是为整个荷兰的所有污染物来分析。RR从显著不同的臭氧（延迟2），BS（2滞后），SO2（滞后0和2），NO2（延迟2），SO4（延迟2），NO3（滞后0和2），和SO4的总和NO3（延迟2）。在一般情况下，会发现的当天空气污染最小的RR，对心血管疾病死亡的相对危险是相似的RR。包括被发现的慢性阻塞性肺病，特别是肺炎。臭氧更大的RR不与COPD相关，但与肺炎死亡率密切相关。PM10没有显著的表现出与心血管死亡有关。对于其他的相对危险估计（数据未显示）几乎所有描述都统一，但有以下例外：O3和COPD（所有四个滞后RRlt;1.0不显着的）; SO 2和COPD（2 RRlt;1.0）;和SO4和CVD（2 RRlt;1.0）。总呼吸死亡数据没有从CBS统计。但是，慢性阻塞性肺病和肺炎合计占荷兰总呼吸死亡的约80％。对于肺炎和慢性阻塞性肺病的总和的RR分别在那些COPD和肺炎之间。对于PM 10和BS的每周平均浓度的RR分别为1.125（1.058，1.197）和1.094（1.056，1.133）。对于所有的污染物，RR夏季比冬季（表5）大。对于O 3，发现仅在夏季显著关联。心血管、慢性阻塞性肺病的RR和肺炎死亡也分别在夏季大。对于每周平均BS，慢性阻塞性肺病死亡的RR分别为1.083（1.029，1.139）和1.199（0.994，1.445），分别是冬季和夏季;对于肺炎死亡的RR是1.140（1.070，1.214）和2.037（1.580，2.627）分别是冬季和夏季，CVD死亡的RR分别为1.026（1.007，1.045）和1.108（1.041，1.179），也是冬季和夏季。在对模型设定做了一些变化后上述研究结果依然是稳健的。
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