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为探讨以细颗粒物(PM 2.5)持续高浓度暴露为特征的大气污染事件对于人群因病入院的急性影响,收集2013—2018年北京市大气PM 2.5浓度、气象因素数据和人群因病入院数据,以PM 2.5浓度〔75.0μg m 3、150.0μg m 3、第95百分位数(205.8μg m 3)〕和持续时间(≥2 d、≥3 d)联合定义6种持续高暴露情景,采用基于quasi-Poisson回归的广义相加模型开展时间序列分析,获得不同情景下PM 2.5对人群因病入院的急性影响.结果表明:①对于全人群研究发现,相较于非持