空气质量健康指数构建及与现有评价体系的比较：以丽水市为例

郭 云， 王建生， 留莹莹， 黄炳昭， 蒋玉丹， 韦正峥*

1.生态环境部环境与经济政策研究中心， 北京 100069

2.丽水市生态环境局， 浙江 丽水 323000

当前我国采用空气质量指数(AQI)来评价空气质量状况，以首要污染物反映空气污染程度[1]，但对于评价复合型大气污染，AQI可能会掩盖其他污染物对空气质量的影响；另外，我国在制定《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)时，各污染物浓度标准参考世界卫生组织(WHO)在空气质量准则中的第一阶段过渡目标(WHO IT1指导值)，对比欧盟、美国、日本等国家或地区的标准限值，我国大部分污染物浓度限值较为宽松，处于与国际接轨的初级阶段[2-3].

环境空气质量标准及评价方式在大气质量管理中发挥重要作用，标准的不断升级是空气质量改善的持续推动力[4]. “十三五”以来我国空气质量总体改善明显，2020年我国337个地级及以上城市平均优良天数比例为87.0%. 337个地级及以上城市PM2.5平均浓度为33 μg/m3，小于GB 3095—2012二级标准限值(35 μg/m3)[5]，具备修订标准的基础. 2018年生态环境部发布的《城市环境空气质量排名技术规定》中提出了环境空气质量综合指数(简称“综合指数”)，该指数包含SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3六项指标，对空气质量评价更为全面. 目前，加拿大[6]和中国香港[7]采用环境空气质量健康指数(air quality health index, AQHI)评价空气质量，揭示多种空气污染物和人体健康之间的关系，为公众提供健康风险信息. 我国上海市、天津市、兰州市、广州市均已开展AQHI的研究[8-11].

按综合指数评价，2020年浙江省丽水市在我国168个地级及以上城市中空气质量排名第7位，在2019年和2020年AQI优良率均高于98%，目前的空气质量评价标准对丽水市约束力较弱. 该研究拟构建丽水市AQHI，分析丽水市空气质量与健康效应的关系，评估丽水市环境健康风险，并比较AQHI、调整后的环境空气质量健康指数(AQHI_a)、AQI和综合指数等4种空气质量评价方法，以期为改进环境空气质量评价方法和标准提出相应的政策建议.

1 研究方法

1.1 数据来源及质量评估

2013—2018年丽水市大气污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5及PM10)的日均浓度数据来自丽水市生态环境局，2013—2018年丽水市日均温度和相对湿度数据来自丽水市气象局. 2013—2018年丽水市日非意外总死亡(国际疾病分类编码ICD-10：A00-R99)、心血管系统疾病(ICD-10：I00-I99)、呼吸系统疾病(ICD-10：J00-J99)死亡数据来自丽水市疾病预防控制中心. 据统计，丽水市常住人口在200万人以上，人口规模符合WHO开展相关研究的要求[12]. 丽水市总体死亡率为6.47‰，高于全国死亡率6‰的质控要求，并且年度差异在0.25‰内，数据稳定，质量较高.

1.2 暴露-反应关系建立

采用时间序列分析将日死亡数据、大气污染物浓度数据和气象数据通过日期链接，把基于对数线性的半参数广义可加模型作为核心统计模型，以半泊松回归模型控制分散数据，计算公式：

ln[E(Yt)]=βZt+ns(day,df)+DOW+

ns(Xt,df)+intercept

(1)

式中:E(Yt)为t日居民死亡数期望值；Zt为t日污染物的浓度水平，μg/m3；β为暴露-反应关系系数，即污染物每单位浓度的升高引起的日死亡率的增长；ns为自然平滑样条函数；df为其自由度；day为日期变量；DOW为星期几的指示变量；Xt为t日的气象因素，包括平均温度和相对湿度；intercept表示截距.

模型建立由R3.5.3软件中的mgcv软件包完成.

1.3 两种超额死亡率的计算方法

假设空气污染与人类健康效应的剂量-效应关系是线性且无阈值的,以时间序列分析中估算的多污染物浓度增加所导致的剂量-效应关系系数为基础，计算一定时段内相对于每种污染物以零浓度为基线增加10 μg/m3的超额死亡率〔见式(2)〕. 结合已有研究成果[13]，考虑到PM2.5和PM10浓度共线性极强，且PM2.5增加单位浓度导致的健康效应更强，仅选取PM2.5纳入超额死亡率公式进行计算. 另外，由于CO对人体健康危害的阈值较高[14]，大气中CO浓度远低于阈值，因此也不纳入多污染物超额死亡率公式进行计算.

(2)

式中:ERt为多种污染物(包括PM2.5、O3、NO2和SO2)在t日导致的超额死亡率，%；Pi为第i个污染物的浓度，μg/m3.

将各污染物导致的超额死亡率用自然对数函数进行调整，构建调整后的每日超额死亡率〔见式(3)〕. 若单污染物导致的超额死亡率对数为负值，则将其调整为0后再进行加和.

(3)

式中，ER_at为多种污染物在t日导致的调整后的超额死亡率，%.

1.4 丽水市AQHI的构建

根据式(2)得到的超额死亡率将AQHI分为11个指数区间、4个等级(见表1)，AQHI范围为0～3为一级环境健康风险，4～6为二级环境健康风险，7～10为三级环境健康风险，10以上为四级环境健康风险. 参考我国GB 3095—2012及WHO《环境户外空气质量与健康》[15]，将WHO制定的空气质量准则值(AQG)中推荐的污染物浓度日均值(PM2.5、O3、SO2、NO2浓度日均值分别为25、100、20、40 μg/m3)代入式(2)得到超额死亡率(见表1)，将其作为一级环境健康风险超额死亡率的上限；将GB 3095—2012一级标准限值(PM2.5、O3、SO2、NO2浓度一级标准限值分别为35、100、50、40 μg/m3)代入式(2)得到超额死亡率，将其作为二级环境健康风险超额死亡率的上限；将GB 3095—2012二级标准限值(PM2.5、O3、SO2、NO2浓度二级标准限值分别为75、160、150、40 μg/m3)代入式(2)得到超额死亡率，将其作为三级环境健康风险超额死亡率的上限. 将各环境健康风险等级数值区间进行均分，得到对应的超额死亡率分级范围.

表1 丽水市AQHI分级及其对应的超额死亡率限值

由于丽水市空气质量较好，为使指数更具有敏感性，将AQHI保留两位有效数字，对照表1查找其所属区间，AQHI计算公式：

(4)

式中:AQHI为环境空气质量健康指数，根据超额死亡率进行计算；ERLo为超额死亡率所属区间的低位值，%；ERHi为超额死亡率所属区间的高位值，%；AQHILo为AQHI所属区间的低位值.

另外，将非意外总死亡数替换为心血管系统疾病死亡数和呼吸系统疾病死亡数，利用式(2)分别得到心血管系统疾病超额死亡率(ERcvd)和呼吸系统疾病超额死亡率(ERres)，并计算心血管系统疾病指数和呼吸系统疾病指数. 考虑到在空气质量优良地区使用AQHI时，可能由于部分污染物浓度极低导致超额死亡率值为负数[16]，从而抵消其他污染物导致的健康效应，因此根据式(3)将超额死亡率利用自然对数进行转换得到调整后超额死亡率(ER_at)，若为负数则将其调整为0后继续相加，计算调整后的环境空气质量健康指数(AQHI_a).

1.5 丽水市AQHI、AQI及综合指数的比较

参考《城市环境空气质量排名技术规定》中综合指数的计算方法，利用大气污染物日均浓度计算丽水市的综合指数.

基于WHO空气质量推荐指导值〔由于NO2无推荐的日均值，选取GB 3095—2012一级标准限值(40 μg/m3)〕，将2013—2018年全部日数划分为无任何污染物超标、1种污染物超标、2种污染物超标、3种污染物超标和4种污染物超标共五类，比较在复合污染天气下不同评价指数对空气质量评价的敏感性.

基于2013—2018年丽水市每日空气质量和死亡数据，评估丽水市AQHI、AQHI_a、AQI及综合指数与健康效应的关系，表征各类指数预测健康效应的能力.

2 结果与分析

2.1 污染物浓度以及AQI、AQHI、综合指数的季节性变化

2013—2018年，丽水市SO2、NO2和O3浓度年均值均小于GB 3095—2012一级标准限值，空气质量总体较好. 由表2可见：利用AQI和综合指数评价空气质量的结果较为一致，秋冬季(10月—翌年3月)丽水市大气污染以PM2.5和PM10为主，其次为O3；春夏季(4—9月)大气污染以O3污染为主，其次为PM10和PM2.5. 如利用AQHI来评价丽水市空气质量，无论是秋冬季还是春夏季，O3导致的超额死亡率均最高，其次为NO2.

表2 丽水市2013—2018年污染物浓度及AQI、AQHI、综合指数的季节性变化

2.2 不同空气质量条件下3种指数的比较

按照WHO发布的空气质量准则值(AQG)来评价，丽水市2013—2018年33.49%的天数无任何污染物超标，近50%的天数有2种及以上污染物超过AQG(见图1). 其中，2种污染物超标的天数中主要以PM2.5和PM10超标为主，3种污染物超标的天数中主要以PM2.5、PM10和O3超标为主(见表3). 多种污染物同时存在的情况下，AQHI较AQI敏感性更高. 随着AQI的增加，AQHI也随之增加，且AQHI的增幅随超标污染物种类的增加而增加(见图2). AQHI与综合指数的相关性比与AQI的相关性更好，二者无论在单污染物和多种污染物超标时均保持较高的一致性.

图2 丽水市AQHI与AQI、综合指数的相关性

表3 2013—2018年丽水市不同种类污染物超标天数

图1 2013—2018年丽水市不同种类污染物超标天数占比

2.3 丽水市各类污染物对健康效应的影响

基于时间序列分析，得到各类污染物在不同滞后模式下的暴露-反应关系系数(见表4)，各类污染物对健康效应的影响均有一定的滞后作用. 在单日滞后模式下，PM2.5、O3、NO2及SO2分别在滞后1 d、滞后 2 d、当天和滞后3 d时暴露-反应关系系数最大，分别为 0.001 091 8、0.000 916 6、0.002 324 4 和0.003 533 0；在多日移动平均滞后模式下，除NO2外，其余污染物均在平均移动6～8 d时暴露-反应关系系数最大，健康效益最强，且O3每增加四分位间距的浓度导致相对危险度(RR)的增幅最高，其次是NO2和PM2.5.

表4 各类污染物暴露-反应关系系数及其对健康效应的影响

由表5可见，各类大气污染物对患有心血管系统疾病和呼吸系统疾病人群的影响较普通人群大，其中，PM2.5和O3对呼吸系统疾病患者的健康影响较对心血管系统患者大，NO2对心血管系统疾病患者的健康影响较对呼吸系统疾病患者大.

表5 污染物每上升1 μg/m3对不同疾病患者健康效应的影响

2.4 AQHI、AQHI_a、AQI和综合指数预测健康效应的能力

由图3可见：秋冬季(10月—翌年3月)PM2.5浓度较高时，单日滞后模式下4种指数均在滞后1 d时与健康效应的关系最强，AQHI、AQHI_a、AQI和综合指数增加四分位间距导致相对危险度值分别增加1.032 8%、1.060 9%、1.025 6% 和 1.043 7%；多日移动平均滞后模式下，AQHI和AQHI_a指数在平均移动1～3 d时与健康效应的关系逐渐加强，而AQI和综合指数的累积效应不明显. 春夏季(4—9月)O3浓度较高时，单日滞后模式下AQHI、AQHI_a、和AQI均在滞后1 d时与健康效应的关系最强，综合指数则在滞后2 d时与健康效应的关系最强；多日移动平均滞后模式下，4个指数均随滞后天数的增加导致RR值上升. 在两种滞后模式下分别选取4类指数最大的暴露-反应关系系数进行比较(见表6)，结果发现，无论是秋冬季还是春夏季，AQHI_a均是4类指数中预测健康效应最好的，其次为综合指数.

注： L1、L2及L3分别代表滞后1、2及3 d；L01、L02及L03分别代表平均移动2、3及4 d滞后.

表6 4种指数在不同滞后模式下对健康效应的预测情况

3 讨论

丽水市空气质量整体水平较好，O3的AQI分指数在春夏季较高，PM2.5和PM10的AQI分指数在秋冬季较高，全年O3导致的超额死亡贡献率最高，其次为NO2；另外，丽水市O3每增加四分位间距的浓度导致相对危险度(RR)的增幅最高，其次为NO2. Tang等[17]研究发现，在VOCs未得到有效控制的情况下，随着NOx的深度减排，O3浓度稳定下降，论证了全国大幅减排NOx对于控制O3的可行性. 考虑到丽水市大气污染物对于健康的影响，NOx深度减排可能同时降低NOx和O3浓度，可获得巨大的健康收益.

目前，对于AQHI分级主要有两种方法：一种是归一化法，其利用研究地区最大超额死亡率将每日超额死亡率进行归一化处理，加拿大、美国纽约以及中国上海市、天津市、兰州市、广州市等国家或地区的AQHI分级均采用该方法[8-11,18-21]，但因不同地区空气质量的差异性，因此构建的AQHI不具有可比性；另一种是标准代入法，中国香港将WHO的AQG代入每日超额死亡率公式计算得到的数值作为二级环境健康风险(AQHI为7)的上限，并将该数值的0.5倍和1.5倍分别作为一级环境健康风险(AQHI为3)和三级环境健康风险(AQHI为10)的上限. 该研究采用标准代入法，分别将WHO的AQG以及GB 3095—2012一级和二级标准值分别代入超额死亡率公式计算得到的AQHI作为一级环境健康风险、二级环境健康风险和三级环境健康风险的上限，与国内外标准衔接，具有较好的可比性[22-23]. 考虑到大气污染会增加心血管系统[24-27]和呼吸系统疾病的患病和死亡风险[28-30]，该研究构建了呼吸系统疾病指数和心血管系统疾病指数，具有一定的创新性.

AQI仅考虑最大污染物，综合指数考虑了6项污染物，该研究构建的AQHI考虑了4项污染物，发现在多种污染物超标的情况下AQHI更为敏感. 目前，我国仍有超过半数的城市人口暴露于污染物浓度高于AQG推荐值的空气下[31-32]，因此在复合型大气污染的城市中应用AQHI和综合指数来评价空气质量更为合适；同时，考虑到AQHI在空气质量优良地区使用可能由于部分污染物浓度极低导致超额死亡率为负数[21]，从而抵消其他污染物导致的健康效应，该研究利用自然对数对超额死亡率进行转换，提出调整后的环境空气质量健康指数(AQHI_a)，结果表明丽水市AQHI_a对健康效应的预测能力较AQHI好. 因此，在空气质量较好、应用范围较大或污染物浓度差异较大时，需考虑单个污染物的潜在阈值效应，将超额死亡率进行对数转换后构建的指数(AQHI_a)可能更为准确.

2013—2018年，丽水市4种指数在秋冬季对健康效应的预测能力均高于春夏季，可能是由于4种指数都以GB 3095—2012的标准限值进行分级，而我国对于O3的标准相对较为宽松. 按照GB 3095—2012来评价，丽水市空气质量在全国排名前列，PM2.5和O3浓度均较低，首要污染物多为颗粒物. 但是，该研究发现丽水市O3引起的人群超额死亡风险是最高的，因此建议在我国空气质量较好的地区构建AQHI或AQHI_a来反映空气质量，高度重视O3污染问题，降低O3污染物的浓度标准.

4 结论

a) 以AQI和综合指数来评价空气质量，丽水市春夏季主要污染物为O3，秋冬季为主要PM2.5；以AQHI来评价空气质量，则O3为丽水市全年最主要的污染物，其次为NO2.

b) 在多种污染物同时存在的情况下，AQHI比AQI具有更高的敏感性，AQHI与综合指数的相关性比与AQI的相关性更好.

c) AQHI、AQHI_a、AQI和综合指数等4种指数在秋冬季对健康效应的预测准确度均高于春夏季，其中AQHI_a预测能力最强.