王 情， 朱歡歡,2， 杜 鵬， 趙 靚， 李湉湉*

1.中國疾病預防控制中心環(huán)境與人群健康重點實驗室， 中國疾病預防控制中心環(huán)境與健康相關產品安全所， 北京 100021 2.河北科技大學環(huán)境科學與工程學院， 河北 石家莊 050027

大氣PM2.5污染是我國重大環(huán)境問題之一，其對公眾健康的危害受到廣泛關注. 大量流行病學隊列研究[1]表明，長期PM2.5暴露與人類某些疾病所致過早死亡存在關聯(lián)，如中風、缺血性心臟病(Ischemic Heart Disease, IHD)、慢性阻塞性肺部疾病(Chronic Obstructive Pulmonary Disease, COPD)、肺癌和下呼吸道感染(Lower Respiratory Tract Infection, LRI)[2-5]. 2017年全球疾病負擔研究[6]顯示，大氣PM2.5污染造成全球約297萬人死亡，是全球第八大健康風險因素. 在我國大氣PM2.5已成為繼高血壓、吸煙和高鈉飲食之后的第四位危險因素[7]. Cohen等[8]研究表明，PM2.5暴露導致我國相關疾病的超額死亡數約110×104例，遠高于歐洲、美國、日本、巴西等其他國家和地區(qū). 為了降低空氣污染及其帶來的不良健康效應，我國政府及環(huán)保等相關部門采取了大量的措施[9-11]，空氣污染治理取得了較好的效果. 自2013年國務院印發(fā)《大氣污染防治行動計劃》[12]以來，我國PM2.5污染狀況有所緩解，PM2.5年均濃度從2013年的72 μgm3降至2019年的37 μgm3[13-14]. 但是，全國337個城市中仍有47.2%的城市PM2.5年均濃度超過GB 3095—2012《環(huán)境空氣質量標準》二級標準限值(35 μgm3)，僅有4.5%的城市達到世界衛(wèi)生組織(World Health Organization，WHO)推薦的PM2.5年均濃度限值(10 μgm3)[14]. 全球疾病負擔研究[15-16]表明，雖然中國空氣質量有所改善，但隨著人口數量的增長和老齡化的發(fā)展，PM2.5相關疾病負擔仍有加重趨勢，尤其是人口密度大、污染相對較重的京津冀地區(qū). 京津冀地區(qū)是PM2.5污染超額死亡高風險區(qū)域[17-18]，全國約10%的PM2.5污染超額死亡發(fā)生在該區(qū)域[19]. 為了持續(xù)改善空氣質量，2018年國務院發(fā)布《打贏藍天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動計劃》，提出經過3年努力，大幅減少主要大氣污染物排放總量，協(xié)同減少溫室氣體排放，進一步明顯降低PM2.5濃度. 京津冀及周邊地區(qū)持續(xù)推進區(qū)域大氣污染聯(lián)防聯(lián)控，以改善區(qū)域空氣質量[20]. 2019年大氣重污染成因及治理攻關項目也提出京津冀地區(qū)“2+26”城市“十四五”及中長期PM2.5污染控制目標. 上述政策措施的執(zhí)行和規(guī)劃目標的實現，有望持續(xù)降低空氣污染，帶來可觀的健康效益，但同時也需要產業(yè)結構調整等方面的努力和大量經費的保障，準確評估這些措施和目標的健康效益，是制定未來相關政策規(guī)劃的重要參考依據. 然而，目前針對現有政策措施和規(guī)劃目標所帶來的健康效益的評估還較少[21-24]，且現有研究主要是針對“十三五”空氣改善措施的健康效益評估，未能對未來不同時期空氣質量改善的健康效益進行評估.

京津冀及周邊地區(qū)是我國的“首都經濟圈”，政治地位和社會經濟地位十分重要，由于人口密度大，經濟發(fā)展迅速，工業(yè)產業(yè)密集，京津冀及周邊地區(qū)近些年大氣重污染天氣頻發(fā)，已成為我國大氣污染防控的重點地區(qū)[25-27]. 2013年以來，在多項防控治理舉措并行的情況下，京津冀及周邊地區(qū)空氣污染得到改善，PM2.5年均濃度呈現持續(xù)下降態(tài)勢，從2013年的106 μgm3，降至2019年的57 μgm3[13-14]，但仍高于GB 3095—2012二級標準限值(35 μgm3). 針對京津冀及周邊地區(qū)空氣質量改善的健康效益研究[25-26]發(fā)現，一些空氣污染治理政策措施的實施，如《大氣污染防治行動計劃》、“煤改電”等措施，確實帶來了可觀的健康效益，然而對京津冀及周邊地區(qū)未來空氣污染疾病負擔預估的研究還鮮有開展，“十四五”及中長期PM2.5污染控制目標的健康效益的相關證據還較少，難以全面支撐環(huán)境保護和健康防護決策.

該研究對京津冀及其周邊地區(qū)“2+26”城市的PM2.5污染狀況以及相關健康風險(以超額死亡人數為主要指標)進行評估和預估. 首先評估京津冀及其周邊地區(qū)“2+26”城市2015年PM2.5污染的健康風險，然后結合未來人口發(fā)展情景和空氣質量改善目標情景，對研究區(qū)2025年、2030年和2035年PM2.5污染所致人群超額死亡進行預估，確定未來不同人口發(fā)展情景和空氣質量改善目標下，歸因于環(huán)境PM2.5污染的疾病負擔變化趨勢，同時進一步量化“十四五”及中長期PM2.5污染控制目標下空氣質量改善的健康效益，以期為京津冀及周邊地區(qū)大氣污染防治和健康防護政策制訂提供科學依據.

1 研究方法

1.1 數據收集和預處理

為了評估京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市(見圖1)PM2.5所致疾病負擔，該研究收集了評估所需的關鍵數據，包括PM2.5暴露濃度、研究區(qū)域人口、基線死亡率、PM2.5濃度與不同人群不同疾病死亡之間的暴露-反應關系或不同濃度水平的相對風險(Relative Risk, RR).

圖1 京津冀及其周邊地區(qū)“2+26”城市Fig.1 The map of the Beijing-Tianjin-Hebei Region ‘2+26’ cities

1.1.1PM2.5暴露數據

該研究利用美國埃默里大學研究團隊[28]開發(fā)的基于衛(wèi)星、氣象、土地利用、站點監(jiān)測數據等模擬的PM2.5年均濃度，進行基線年(2015年)的人群PM2.5暴露匹配. 模型的總體交叉驗證R2和相對誤差分別為0.79和35.6%，表明該模型可以較為準確地模擬PM2.5年均濃度，該研究將模型模擬得到的0.1°(約10 km)網格數據產品，通過ArcGIS空間統(tǒng)計計算得到每個區(qū)縣的PM2.5平均濃度. 對于2025年、2030年和2035年的PM2.5暴露濃度，則按照國家大氣重污染成因及治理攻關項目提出的京津冀地區(qū)“2+26”城市“十四五”及中長期PM2.5污染控制目標來計算. 根據該目標，以“2+26”城市2015—2017年的PM2.5年均濃度為基準，預計到2025年、2030年、2035年PM2.5年均濃度分別達48、39、32 μgm3，其中北京市PM2.5年均濃度分別達到42、35、32 μgm3. 對于空氣條件較優(yōu)的地區(qū)(PM2.5濃度在2015年已達到目標值)，應當適當降低污染物濃度，2025年、2030年、2035年分別較基準年降低30%、35%、40%. 基于上述目標以及各區(qū)縣的污染現狀，該研究設置了各區(qū)縣各階段的空氣質量情景.

1.1.2人口數據

基線年(2015年)人口數據使用中國2010年人口普查[29]得到的區(qū)縣尺度的人口數據集，該數據集包含0～84歲、85歲及以上的所有以5年為間隔年齡組的人口信息. 未來人口數據(2025年、2030年和2035年)來自政府間氣候變化專門委員會(IPCC)提出的5種共享社會經濟路徑(Shared Socioeconomic Pathway, SSP)[30]下的人口預估情景，其中，SSP1為可持續(xù)發(fā)展情景，SSP2為中度發(fā)展情景，SSP3為區(qū)域競爭發(fā)展情景，SSP4為不均衡發(fā)展情景，SSP5為常規(guī)發(fā)展情景；原始數據為0.1°網格，該研究中利用ArcGIS軟件中的分區(qū)統(tǒng)計功能，計算出每個區(qū)縣的人口數，并與各區(qū)縣的暴露濃度等其他數據匹配.

1.1.3基礎死亡率數據

分疾病、分年齡的死亡率分別來自中國疾病預防控制中心慢性非傳染性疾病預防控制中心的數據成果[31]和全球疾病負擔評估研究(GBD 2013)的共享數據集[32]，使用省級基礎死亡率數據代表研究區(qū)各區(qū)縣的基礎死亡率.

1.2 暴露-反應關系

該研究中PM2.5和各類疾病死亡的暴露-反應關系采用全球疾病負擔評估(GBD 2016)[31]使用的綜合暴露-反應方程(Integrated Exposure-Response IERs). IERs的C-R函數是描述污染暴露(長期暴露于PM2.5)與不良健康結果風險(每個疾病終點的死亡率)之間的數學方程，用于表示PM2.5濃度增加帶來的死亡風險變化. 基于整個PM2.5濃度暴露范圍內的IERs，得到不同PM2.5濃度下各類疾病死亡的相對風險值(RR).

1.3 預估模型

基于上述PM2.5暴露數據、人口數據、基線死亡率數據、不同PM2.5濃度的RR，基于相同的空間位置(區(qū)縣)進行匹配，進而分別計算2015年、2025年、2030年和2035年“2+26”城市中每個區(qū)縣歸因于環(huán)境PM2.5的超額死亡人數，并將未來各年的計算結果與基線年進行比較，得出變化趨勢. 該研究采用WHO的環(huán)境健康風險評估方法來計算每個區(qū)縣PM2.5相關的超額死亡風險，包括5個疾病死亡終點〔25歲以上成人的缺血性心臟病(Ischemic Heart Disease, IHD)、慢性阻塞性肺疾病(Chronic Obstructive Pulmonary Disease, COPD)、肺癌、中風以及全人群的下呼吸道感染(Lower Respiratory Infections, LRI)〕，其中，IHD和中風是基于分年齡組各濃度對應的RR值進行計算，COPD和肺癌基于25歲以上成人組各濃度對應的RR計算，LRI基于全人群各濃度對應的RR值計算[33-35].

(1)

(2)

Mri=(MiPi)×100 000

(3)

式中：Pi為區(qū)縣i人口數，人；Iij為區(qū)縣i疾病j的年平均病死率，即基線死亡率，人103人；RRij為區(qū)縣i在評估年份PM2.5年均濃度下疾病j死亡的相對風險值；Mij為區(qū)縣i疾病j的超額死亡數，人；Mi為各區(qū)縣i的總超額死亡數，人；Mri為超額死亡率，人105人.

該研究采用ArcGIS 9.3軟件進行PM2.5濃度暴露數據的空間統(tǒng)計和相關計算結果的地圖繪制，使用R 3.6.0軟件完成PM2.5相關超額死亡數的計算.

圖2 2015年、2025年、2030年和2035年京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市PM2.5濃度Fig.2 The PM2.5 concentration in Beijing-Tianjin-Hebei Region ‘2+26’ cities in 2015, 2025, 2030 and 2035

2 結果與討論

2.1 京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市PM2.5暴露時空變化

根據國家大氣重污染成因及治理攻關項目提出的京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市“十四五”及中長期PM2.5污染控制目標，預計到2025年、2030年和2035年京津冀及其周邊地區(qū)“2+26”城市的PM2.5污染均得到有效控制，到2035年各地PM2.5濃度將達到或低于GB 3095—2012二級標準限值(35 μgm3). 由圖2可見，2015年京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市的大部分地區(qū)屬于PM2.5污染較重的區(qū)域，PM2.5年均濃度均高于GB 3095—2012二級標準限值. 按上述控制目標，到2025年空氣質量改善，各地污染程度大幅降低；到2035年，在空氣質量完全按上述目標改善的情況下，京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市所有區(qū)縣的大氣PM2.5年均濃度將低于35 μgm3，其中北京市到2025年、2030年、2035年大氣PM2.5污染程度分別下降47.3%、56.7%、64.2%.

2.2 京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市PM2.5相關疾病負擔

2.2.1空氣質量改善的健康效益分析

根據評估結果，2015年京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市PM2.5所致超額死亡數為15.11×104例. 不同情景下預估研究結果表明，在人口不變的情況下，若PM2.5濃度按不同時期PM2.5年均濃度目標改善，可以明顯減少PM2.5帶來的超額死亡數(見表1). 預計到2025年、2030年和2035年，PM2.5污染相關超額死亡數分別為 114 880、106 161 和 98 581 例，比2015年分別減少了23.96%、29.73%和34.79%，表明空氣質量的改善可以在很大程度上減少PM2.5相關的疾病負擔. 以往研究[15,21-22]也證實了《大氣污染防治行動計劃》實施以來，空氣質量改善可給我國人群帶來較大的健康效益. 然而，京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市依然面臨較大的空氣污染相關疾病負擔，2035年的PM2.5相關超額死亡仍有10.06×104例，即使未來空氣質量按照上述目標改善，PM2.5濃度降至GB 3095—2012二級標準限值以下，依然存在較重的疾病負擔，因此京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市的大氣污染防治需持續(xù)朝著更高的目標努力.

表1 京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市各時期PM2.5相關超額死亡數

由圖3可見：2015年除研究區(qū)西部和北部的部分區(qū)縣外，其余區(qū)縣PM2.5相關超額死亡率大于75人(105人)，個別區(qū)縣高于100人(105人)；2025年、2030年、2035年幾乎所有區(qū)縣的PM2.5相關超額死亡率均有所降低，到2035年，僅有個別區(qū)縣PM2.5相關超額死亡率大于75人(105人)，大部分區(qū)縣PM2.5相關超額死亡率在50～75人(105人)之間，少量區(qū)縣降至50人(105人)以下. 結果表明，區(qū)域空氣質量的改善，能惠及所有區(qū)縣的人群，帶來普遍、可觀的健康收益.

圖3 2015年、2025年、2030年和2035年京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市歸因于PM2.5的超額死亡率(人口不變情景)Fig.3 The PM2.5 related excess deaths in 2015, 2025, 2030 and 2035 in Beijing-Tianjin-Hebei Region ‘2+26’ cities (population unchanged scenario)

若考慮未來的人口變化，則結果與人口不變情景下有所差異. 在SSP各人口情景下，PM2.5相關疾病負擔并未降低. 以SSP4人口情景為例，2025年、2030年和2035年京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市的超額死亡數分別為 188 779、201 011 和 217 610 例，比2015年分別增加了24.96%、33.06%和44.04%(見表1). 由圖4可見，未來PM2.5相關超額死亡負擔較重的區(qū)域(圖4中黃色、橙色、紅色區(qū)域)主要分布在研究區(qū)西部和北部. 與2015年相比，PM2.5相關超額死亡負擔較重的區(qū)域逐年增加，這表明即使未來空氣質量逐步改善，在人口密度較大及PM2.5污染相對較重的地區(qū)，PM2.5相關的疾病負擔仍較重. 隨著人口數的增長和人口老齡化的發(fā)展[36]，空氣質量改善(PM2.5濃度降低)帶來的健康效益被抵消，未來相關疾病負擔甚至有增加的趨勢. 由于老年人各類慢性疾病的患病率較大，基礎死亡率也較高，對于空氣污染健康效應的敏感性也較高[37]. 因此，隨著老年人占比的增加，老齡化進程會加重PM2.5相關疾病負擔. 這與全國PM2.5污染相關超額死亡數預估結果[38]一致.

圖4 2015年、2025年、2030年和2035年京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市歸因于PM2.5的超額死亡率(SSP4人口情景)Fig.4 The PM2.5 related excess deaths in 2015, 2025, 2030 and 2035 in Beijing-Tianjin-Hebei Region ‘2+26’ cities (SSP4 population scenario)

PM2.5相關疾病負擔較重的地區(qū)與人口密度較高和污染較嚴重地區(qū)的分布范圍一致. 在SSP4人口情景下，2015年、2025年、2030年和2035年PM2.5相關超額死亡率空間分布變化不明顯，但總數有增加的趨勢，山西省、河南省、河北省等部分地區(qū)均有不同程度的增加. 根據京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市各區(qū)縣的PM2.5相關超額死亡數與PM2.5濃度和人口數對比發(fā)現，疾病負擔較重的區(qū)縣的人口數量和PM2.5濃度均較高，與已有研究結果[5,21-22,38]較為一致. 因此，未來區(qū)域空氣污染聯(lián)防聯(lián)控和健康防護，應考慮空氣污染及其疾病負擔的時空變化特征，進行科學地規(guī)劃和布局，尤其是針對疾病負擔較重的局部地區(qū)，合理規(guī)劃人口和工業(yè)布局；未來人口和社會經濟發(fā)展，也應考慮空氣污染等環(huán)境因子的健康效應，進行合理規(guī)劃.

2.2.2按年齡段分析

基于SSP4人口情景下各年齡段PM2.5相關超額死亡數占比如圖5所示. 由圖5可見，PM2.5相關超額死亡數的各年齡段占比隨年齡增長基本呈增加趨勢，65歲以上老年人群占比最高，表明基礎疾病患病率高、環(huán)境風險防御能力較差的老年人口屬于PM2.5污染健康風險的脆弱人群，需要加強健康防護. 未來不同年齡段的超額死亡人數占比呈不同的變化趨勢，0～65歲年齡組在2015年、2025年、2030年、2035年的PM2.5相關超額死亡數占比逐漸減少；而65歲以上年齡組PM2.5相關超額死亡數占比呈上升趨勢. 根據對未來人口發(fā)展情景數據的分析，在未來SSP1～SSP5五種情景下，研究區(qū)老年人組的人口在總人口中的占比均呈上升趨勢，表明未來研究區(qū)人口老齡化的趨勢顯著. 大量研究[39-40]表明，空氣污染暴露對老年人群的健康影響高于其他人群，因此未來人口老齡化進程將加重空氣污染相關疾病負擔. 未來應在控制空氣PM2.5濃度的同時，注意人口老齡化發(fā)展的科學應對，加強對老年人群的健康防護工作，才能更加有效地避免PM2.5暴露帶來的不良健康影響.

2.2.3按疾病分析

各時期京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市歸因于PM2.5的五類疾病超額死亡數的占比如圖6所示. 由圖6可見，5種疾病中中風和缺血性心臟病(IHD)導致的超額死亡數占比較大，2025年、2030年、2035年PM2.5相關的心腦血管系統(tǒng)類疾病(中風和缺血性心臟病)的超額死亡數占70%以上，且呈上升趨勢，到2035年心腦血管系統(tǒng)疾病死亡數占比達到84%，而其他幾種疾病的占比則相對較少，這與已有研究結果[38,41]基本一致. 目前，心腦血管系統(tǒng)疾病死亡占我國城鄉(xiāng)居民疾病死亡原因的首位，隨著社會經濟的發(fā)展，國民生活方式的變化，尤其是人口老齡化和城鎮(zhèn)化進程的加速，我國心腦血管系統(tǒng)疾病危險因素流行趨勢明顯，1990年以來我國心腦血管系統(tǒng)疾病患病率持續(xù)上升[42]，疾病負擔日漸加重，已成為重大的公共衛(wèi)生問題. 因此，為了加強和鞏固空氣污染治理的健康效益，提升人群健康水平，未來在持續(xù)改善空氣質量的同時，還要加強針對心腦血管疾病的防護工作；另外，由于未來的各類疾病基礎死亡率預估數據無法獲取，該研究中假設未來疾病基線死亡率不變，但是未來有的疾病死亡率可能會因為生活水平和生活方式的變化、各級衛(wèi)生健康措施的執(zhí)行以及社會經濟的發(fā)展等有一定程度的變化，所以基于不變的死亡率預估未來PM2.5相關疾病負擔，可能存在一定的不確定性，未來可探索各類相關疾病的死亡率變化趨勢，以做出更科學的疾病負擔預估研究.

圖5 京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市各時期不同年齡段PM2.5相關超額死亡數占比Fig.5 The proportion of PM2.5 related excess deaths in each age group in Beijing-Tianjin-Hebei Region ‘2+26’ cities

圖6 京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市2015年、2025年、2030年、2035年PM2.5導致的各疾病死亡數占比Fig.6 The proportion of PM2.5 related excess deaths from each disease in 2015, 2025, 2030 and 2035 in Beijing-Tianjin-Hebei Region ‘2+26’ cities

2.3 不確定性分析

該研究在暴露-反應關系等方面存在一定的不確定性. 首先，對于人群PM2.5長期暴露評估，由于監(jiān)測站點數量有限、空間分布不連續(xù)，個體暴露數據不可獲取，該研究采用基于站點監(jiān)測數據和遙感衛(wèi)星、氣象、土地利用數據等模擬得出的環(huán)境空氣PM2.5年均濃度作為區(qū)縣人群年均PM2.5暴露濃度，該類基于模型模擬的空氣污染物濃度數據評估人群空氣污染暴露的方法，已經在全球范圍得到廣泛認可和應用[5-6,8,21,34-35]；其次，由于缺乏我國本土的長期隊列人群研究結果，該研究預估模型中的PM2.5長期暴露與各類疾病死亡風險的暴露-反應關系采用的是GBD 2016[31]使用的綜合暴露-反應方程(IERs)，將國外研究獲取的定量暴露反應關系應用于國內的評估，由于人群的差異和暴露水平的差異也將帶來一定的不確定性. 因此，未來應加強國內的隊列研究，基于本土的長期人群隊列數據，評估PM2.5暴露與各種疾病死亡發(fā)病的暴露-反應關系，進而評估相應的死亡發(fā)病風險或疾病負擔，降低未來評估或預估研究中存在的不確定性.

3 結論與啟示

a) 京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市未來空氣質量按照“十四五”及中長期PM2.5控制目標改善，將帶來惠及全區(qū)域的顯著健康效益；但隨著人口增長和老齡化的影響，京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市未來一段時間內空氣污染相關的疾病負擔依然較重，且仍有增長的趨勢.

b) 老齡化是未來威脅人群整體健康水平、加重空氣污染相關疾病負擔的重要因素. 心腦血管系統(tǒng)類疾病(中風和缺血性心臟病)的超額死亡數占比較高且呈上升趨勢，值得重點關注.

c) 為了持續(xù)降低空氣污染及其健康危害，未來需要制定和實施更嚴格的空氣質量和污染排放標準，持續(xù)改善空氣質量；同時采取行之有效的公共衛(wèi)生保護措施，以降低空氣污染帶來的疾病負擔.