气温对秦皇岛市儿童呼吸系统疾病的影响

徐 静，刘华悦，靳甜甜，孙子媛，付桂琴

(1.河北省秦皇岛市气象局，河北 秦皇岛 066000；2.河北省气象服务中心, 河北 石家庄 050021；3.河北省青龙满族自治县气象局，河北 青龙 066500)

引 言

在全球气候变化的背景下，气象要素的异常变化会对人体健康产生不利影响[1]。呼吸系统疾病是一种危害较大的常见多发疾病，该疾病受气象条件影响较大，尤其与气温关系密切[2-3]，气温变化既可以直接刺激呼吸系统诱发疾病，也可以在某些气温条件下促使流行性病毒活化，导致患病人数增多[4]。研究发现，纽约市气温超过28.9 ℃时，气温每升高1 ℃，呼吸疾病患者增加2.1%～2.7%[5]；伦敦地区当气温超过23.0 ℃时，气温每升高1 ℃，住院人数上升5.4%，且存在0～2 d的滞后期[6]。与成人相比，儿童对天气变化更敏感，易受危害[7]，深入研究气温对儿童呼吸疾病的影响，进行疾病发生趋势预报，可有效指导儿童群体趋利避害，未病先防。近年来，有关我国不同地区气温对儿童呼吸系统疾病的影响研究发现，气象环境对不同人群的影响不同，吉林省白山市高温和低温环境条件对儿童影响明显[8]，北京市儿童受热胁迫影响最强，高温高湿环境对儿童呼吸系统发病有显著影响[9]，兰州市儿童是流感发病敏感人群，低温可增加发病风险[3]，石家庄地区儿童哮喘对寒冷、炎热反应敏感[10]。上述研究多针对内陆城市，由于气温对不同区域、不同性别人群健康的危害存在异质性[11-13]，需进一步开展不同地理或气候区域以及不同性别属性的相关研究。沿海城市气候特征与内陆城市相比差异较大，因此，开展沿海城市气温对儿童呼吸疾病影响的研究十分必要。

近年来，流行病学方法在研究气象要素与疾病之间的关联关系中得到广泛应用[2,9-10]。本文采用国际上通用的危险度评价方法——基于时间序列的广义相加模型(GAM)，以沿海城市秦皇岛市气温因子作为暴露指标，定量评价秦皇岛市气温对儿童呼吸疾病住院人数的影响，同时针对不同季节及不同性别属性进一步给予分层分析，给出发病入院人数与气温变化之间的定量关联结果，以期为秦皇岛市开展儿童呼吸系统疾病气象预报预警服务提供理论依据，也为其他沿海城市开展相关研究及服务提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料及处理

利用2013年1月至2016年8月秦皇岛市妇幼保健院儿科的儿童呼吸系统疾病住院病例(患儿年龄不超过14周岁)，该院是秦皇岛市唯一一家妇幼医院，三甲等级，是秦皇岛市儿童疾病诊治的首选医院，具有很好的代表性。病例资料包括患儿性别、就诊日期、住院时间、疾病编码及常驻地址，筛选诊断为呼吸系统疾病(ICD—10编码：J00—J99)且常驻地为秦皇岛市的病例为研究对象，共计21 879例，其中，男童占比60%，女童占比40%。儿童日均发病住院人数16.3人次，其中男童9.8人次，女童6.5人次。同期气象资料来源于秦皇岛市气象局，包括逐日气温、气压、相对湿度、风速、降水量等。同期大气污染物数据来源于河北省环境气象业务平台，包括可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)日平均质量浓度和日最大8 h臭氧(O3)质量浓度滑动平均值等要素，其中日最大8 h臭氧(O3)质量浓度滑动平均值表征日臭氧质量浓度。

以D表示滞后天数，D=1，2，…，6；TD(℃)表示滞后Dd的日平均气温；T0-D表示当日至滞后Dd的滑动累积平均气温，例如T0-2(℃)表示当日至滞后2 d的滑动累积平均气温。

根据秦皇岛市1981—2010年旬平均气温标准气候值，以旬平均气温10 ℃为基准，将4月中旬至10月下旬定为暖季，11月上旬至次年4月上旬定义为冷季。

1.2 方 法

采用广义相加模型(GAM)[14]，基于EmpowerStats流行病学数据统计分析软件[15]，实现影响因子与效应因子的定量关联分析。

广义相加模型(generalized addictive model, GAM)是广义线性模型(generalized linear model, GLM)的扩展[14]，适用于多种分布资料，可以处理健康终点与影响因子间复杂的非线性关系，调节时间序列长期趋势，去除节假日、星期几效应及其他混杂因素的影响。近年来，该模型广泛应用于医疗气象研究等方面[16-19]。对于秦皇岛市常驻人口而言，儿童呼吸系统疾病住院人数为小概率事件，其实际分布近似泊松分布(poisson distribution)[20]。因此，采用基于时间序列的泊松广义相加模型，控制时间序列中气象因素、长期趋势和节假日等混杂要素的影响，模型如下[21]：

ln E(Yt)=s(Time, df)+holiday+

s(Xi,df)+βXj+α

(1)

式中：Yt为第t日住院人数；E(Yt)为第t日住院人数的期望值；s为非线性样条函数，Time为时间趋势，df为自由度；holiday为节假日哑变量；Xi为需调整的变量；Xj为影响因子，β为系数；α为截距。使用自相关函数(PACF)，依据最小信息准则法(Akaike information criterion, AIC)，确定参数自由度。

影响因子对住院人数的影响程度用相对危险度(RR)和超额危险度(ER)表示，计算公式[21]如下：

(2)

式中：ΔXj是影响因子的变化量。

首先运用EmpowerStats统计分析软件扫描数据关联关系，挖掘与住院人数相关性好的因子作为暴露指标；其次通过协变量检查与筛选，找出混杂因子以控制其影响；第三，采用平滑曲线拟合得到气温与住院人数的拟合曲线，观察曲线特点，定性分析二者的相关关系；第四，分析曲线特点将时间分层进行曲线拟合，依据最大似然法进行阈值及饱和效应分析，找出拟合曲线的拐点，确定影响阈值，继而定量分析阈值范围内气温因子变化1 ℃时，呼吸系统疾病住院人数变化的相对危险度(RR)及其95%置信区间，定量评估气温变化对儿童呼吸系统疾病住院人数的影响。

2 结果分析

2.1 住院人数和气温的时间分布

图1为2013年1月至2016年8月秦皇岛市日平均儿童呼吸系统疾病住院人数及平均气温的月变化。可以看出，7月日均住院人数最多达18人次，9月最少为15人次，3月、7月和10月日均住院人数呈现明显的阶段性高峰，这可能与引发呼吸疾病的流感病毒、呼吸道合胞病毒的活跃期有关，WILLIVER[22]研究发现，气温在2～6 ℃和24～30 ℃时呼吸道合胞病毒活性最强。秦皇岛市3月平均气温3.8 ℃，7月24.6 ℃，气温条件非常适宜呼吸道合胞病毒活动，这可能是住院人数跃增的主要原因。统计分析发现，2013—2015年10月住院人数跃增的时段主要在10月最后一候，10月1～5候平均气温变化范围为11.2～15.4 ℃，日均住院人数为14～16人次，而10月最后一候的平均气温为6.9 ℃，日均住院人数为20人次。其中，2015年10月最后一候平均气温为4.6 ℃，日均住院人数高达24人次，人数跃增时段与呼吸道合胞病毒的活跃期十分吻合。综上所述，秦皇岛市气温与儿童呼吸疾病住院人数之间关系密切。总体上，我国华南地区儿童呼吸疾病在春、夏两季流行[23]，东北地区在深秋与初冬高发[8]，而秦皇岛无明显季节性变化规律，这可能与秦皇岛的地理位置和沿海气候有关。秦皇岛市位于河北省东北部，南滨渤海、北依燕山，属于暖温带半湿润季风型气候，冬季冷而干燥，夏季多海风，潮湿凉爽，春、秋季温暖适中，日照充沛。

图1 2013年1月至2016年8月秦皇岛市 儿童呼吸系统疾病日平均住院人数 及平均气温的月变化Fig.1 The monthly variation of daily average number of hospitalized children with respiratory disease and monthly average temperature in Qinhuangdao from January 2013 to August 2016

气温波动和极端气温可诱发呼吸道疾病[24-26]，热浪天气可使疾病加重甚至死亡[27-28]，低温天气有利于流感病毒的传播和存活[29]。由2013年1月至2016年8月秦皇岛市儿童呼吸系统疾病日住院人数和日均气温变化(图2)可见，当气温偏高、偏低或震荡剧烈时，住院人数相应较多，秦皇岛市气温与儿童呼吸系统疾病住院人数之间可能存在非线性相关关系。

2.2 最佳影响因子及混杂因子的筛选

气象环境因素对人体健康的影响具有滞后性和累积性，且累积效应通常大于当日效应[2-3]。为筛选最佳效应影响因子，将TD和T0-D等作为待选因子引入模型，以AIC最小的原则，得出T0-2拟合最优，因此，选取T0-2作为最佳影响因子进行深入定量分析。

为控制其他环境气象要素的混杂影响，运用软件协变量筛查模块对气压、相对湿度、降水量、风速等气象要素以及使呼吸系统存在健康风险的大气污染物PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3等要素当日至滞后2 d的滑动累积平均值进行协变量筛查，按照在基本模型中引进协变量或在完整模型中剔除协变量对T0-2的回归系数的影响大于10%的筛选标准，得出气压和相对湿度为协变量，在分析T0-2与住院人数的定量关系时应在模型中进行控制。

2.3 T0-2与住院人数的暴露-反应关系

图3是控制时间长期趋势、节假日效应，以及气压和相对湿度的混杂影响后，T0-2与儿童、男童、女童日平均呼吸系统疾病住院人数的暴露-反应关系。可以看出，3条拟合曲线均呈“双谷”型，存在2个低值点，此处的气温影响最小，可称为最适气温。在最适气温高温侧气温升高以及最适气温低温侧气温降低，发病住院的危险度均增大，影响效应强度不同。由于2个最适气温分别处于冷、暖不同季节，为排除不同季节相同气温的相互干扰，有必要将时间分成冷季和暖季进一步分层分析。

图4为2013年1月至2016年8月秦皇岛市冷季、暖季T0-2与各人群呼吸系统疾病住院人数的暴露-反应关系。可以看出，冷季儿童、女童和暖季男童T0-2与呼吸系统疾病住院人数的拟合曲线均呈宽口“U”型特征，随着T0-2由低到高，住院人数先降后升；冷季男童二者的拟合曲线呈“升、降、升”特征；暖季儿童和女童T0-2与呼吸系统疾病住院人数拟合曲线均呈“降、升、降”特征，各人群在冷季和暖季分别存在一个最适气温，此时发病住院人数最少，随着最适气温低温侧气温降低、高温侧气温升高住院人数增加。冷季男童和暖季儿童、女童的拟合曲线还分别存在一个饱和点，此时住院人数最多，称此处气温为拐点气温。通过阈值及饱和效应分析，找到最适气温和拐点气温(表1)，最适气温和拐点气温两侧曲线的对数似然比检验均小于0.05，说明两侧的相关效应存在差异。

图2 2013年1月至2016年8月秦皇岛市儿童呼吸系统疾病日住院人数与日均气温的逐日变化Fig.2 Daily changes of number of hospitalized children with respiratory disease and average temperature in Qinhuangdao from January 2013 to August 2016

图3 2013年1月至2016年8月秦皇岛市T0-2与儿童(a)、男童(b)、女童(c) 日平均呼吸系统疾病住院人数的暴露-反应关系 (实线为拟合曲线，虚线为拟合曲线的95%置信区间,下同)Fig.3 The exposure-response relationship between T0-2 and daily average number of hospitalized children with respiratory disease about the total (a), male (b), and female (c) in Qinhuangdao from January 2013 to August 2016 (The solid line is the fitted curve, and the dashed line is the 95% confidence interval of the fitted curve, the same as below)

图4 2013年1月至2016年8月秦皇岛市冷季(a, c, e)、暖季(b, d, f) T0-2与 儿童(a, b)、男童(c, d)、女童(e, f)日平均呼吸系统疾病住院人数的暴露-反应关系Fig.4 The exposure-response relationship between T0-2 and daily average number of hospitalized children with respiratory disease about the total (a, b), male (c, d) and female (e, f) in cold season (a, c, e) and warm season (b, d, f) in Qinhuangdao from January 2013 to August 2016

表1 2013年1月至2016年8月秦皇岛冷季、暖季T0-2与儿童、男童、女童 呼吸系统疾病住院人数暴露-反应关系曲线的最适气温及拐点气温Tab.1 The optimal temperature and inflection temperature of the exposure-response curve between T0-2 and the number of hospitalized children with respiratory disease about the total, male and female in cold and warm seasons in Qinhuangdao from January 2013 to August 2016

结合表1和图4可见，冷季儿童、男童、女童的最适气温分别为1.8、4.0、-2.9 ℃，女童低于男童；暖季儿童、男童、女童的最适气温较为一致，分别为16.3、16.3、16.5 ℃。呼吸系统发病的最适气温在不同地区差异较大，对于全人群(不分年龄及性别)，挪威奥斯陆市因呼吸疾病死亡的最适气温为10 ℃[30]，伦敦地区死亡和急诊的最适气温为5 ℃[6]，北京市急诊的男、女最适气温均为4 ℃[2]，各地最适气温不同的原因除了住院、急诊和死亡病例特征具有差异外，还可能与不同地区的气候特点及各人群的气候适应性不同有关。

2.4 冷季、暖季T0-2与住院人数的关联结果

研究表明[31]，冬季大鼠肺组织表面活性蛋白A和白细胞介素6的表达水平显著低于秋季，揭示了呼吸系统免疫能力及病毒的活性受气温条件影响较大，进而导致发病风险变化。

在调整时间长期趋势、节假日及星期几效应，控制气压、相对湿度的混杂效应后，表2列出2013年1月至2016年8月秦皇岛市冷季、暖季儿童、男童、女童的T0-2阈值及T0-2每上升1 ℃时儿童呼吸系统疾病住院人数的相对危险度(RR)、95%置信区间及超额危险度(ER)。其中，RR>1，表示随着气温升高，发病危险度呈增加趋势；RR<1，表示随着气温升高，发病危险度呈减小趋势。可以看出，冷季，在最适气温低温侧T0-2每下降1 ℃，儿童、男童、女童住院人数分别增加0.5%、1.5%、2.2%；在最适气温高温侧T0-2每上升1 ℃，儿童、男童、女童住院人数分别增加0.8%、1.5%、1.0%。儿童低温侧P<0.1538，未通过显著性检验，性别分层后，男童、女童低温侧P值均小于0.05，RR具有统计意义；男童、女童ER效应值由大到小依次为低温侧女童>低温侧男童=高温侧男童>高温侧女童，说明虽然女童的最适气温较男童低，但当T0-2低于最适气温时，女童对气温变化的敏感度高于男童，当T0-2高于最适气温时，男童敏感度大于女童。暖季，在最适气温低温侧T0-2每下降1 ℃，儿童、男童、女童住院人数分别增加1.1%、1.4%、0.9%；在最适气温高温侧T0-2每上升1 ℃，儿童、男童、女童住院人数分别增加1.4%、1.5%、1.9%。与冷季相同，暖季儿童低温侧的P值未通过显著性检验，性别分层后，男童、女童低温侧P值均小于0.05，RR具有统计意义；男童、女童ER效应值由大到小依次为高温侧女童>高温侧男童>低温侧男童>低温侧女童，说明当T0-2高于最适气温时，女童对气温变化的敏感度高于男童，当T0-2低于最适气温时，男童敏感度大于女童。综上所述，女童在冷季低温侧和暖季高温侧效应值均较大，在暖季低温侧和冷季高温侧效应值均最小，而男童无论在冷季还是暖季，低温侧和高温侧的效应值基本相同，介于女童效应最大和最小之间。对于性别产生的效应差异，可能受男女不同的生理特性和活动习惯影响，即不同性别人群对气温变化的适应程度不同，进行疾病预防时应有所侧重。

分析各人群拐点气温(表1)发现，冷季T0-2<-4.5 ℃时的男童拟合曲线、暖季T0-2>26.1 ℃时的儿童拟合曲线、暖季T0-2>24.3 ℃时的女童拟合曲线均呈下降趋势(图4)，对应冷季男童ER为1.6%、暖季儿童ER为2.8%、暖季女童ER为3.9%，表明疾病发生率快速下降，其中女童ER是各季节、各人群最大效应值，但上述结果均未通过0.05的显著性检验，可能是由于样本量相对偏少所致。

呼吸系统疾病病种较多，发病原因或诱因较复杂，由于样本量有限，未进行主要病种分层分析，且由于病例资料无年龄项，因此未能进行年龄分层，同时由于无法得到流感爆发疾病资料，没有对此进行控制，故研究结果有待进一步检验。目前本研究局限于单因素讨论，多种气象因子、空气污染、可吸入性过敏源等多因素间联合所起的作用可能是相加、协同或拮抗，有待于深入研究和探讨。

表2 2013年1月至2016年8月秦皇岛市冷季、暖季儿童、男童、女童的T0-2阈值及T0-2每上升 1 ℃时儿童呼吸系统疾病住院人数的相对危险度RR、95%置信区间(95% CI)及超额危险度(ER)Tab.2 The threshold value of T0-2, and the relative risk degree (RR), 95% confidence interval (95% CI), and excess risk degree (ER) of the number of hospitalized children with respiratory disease when T0-2 rises by 1 ℃ about the total, male and female in cold and warm seasons in Qinhuangdao from January 2013 to August 2016

3 结 论

(1)秦皇岛市儿童呼吸疾病住院人数季节性变化规律不明显，3月、7月和10月呈现阶段性高峰。

(2)秦皇岛气温与儿童呼吸疾病住院人数存在非线性相关关系，且气温的影响具有滞后性和累积性，当日至滞后2 d的滑动累积平均气温(T0-2)效应最大，是影响本地儿童呼吸系统疾病发病住院的关键气象因子。冷季男童、女童T0-2的最适值分别为4.0 ℃、-2.9 ℃，暖季男童、女童T0-2的最适值分别为16.3 ℃、16.5 ℃。

(3)不同性别儿童对气温变化的适应程度不同，女童冷季低温效应及暖季高温效应均大于男童。