山西省大氣污染特征及對公眾健康的空間影響

賈艷青,蘭 杰,劉秀麗

1.韓山師范學院地理科學與旅游學院,廣東 潮州 521041 2.山西省生態環境監測和應急保障中心,山西 太原 030024 3.山西財經大學資源型經濟轉型發展研究院,山西 太原 030012

由于工業化和城市化的持續推進,城市能源消耗增加的同時,大量污染物向環境中排放,中國面臨一定程度的區域性和復合型大氣污染問題。研究數據顯示,大氣顆粒物(PM10和PM2.5)和近地面臭氧(O3)已經成為中國主要的大氣污染物[1-2]。2015—2017年,中國大氣PM2.5和PM10污染治理取得一定成效,但總體的污染格局并未顯著改變,京津冀及周邊城市仍屬于高污染地區[3-4]。大氣環境問題引發的生態環境惡化愈加明顯[5-7],且與人類健康緊密關聯[8],已成為重要的公共衛生問題。已有環境流行病學研究表明,PM10、PM2.5和O3暴露濃度與呼吸道、心血管急慢性疾病發病人數和死亡人數存在顯著相關性[9-12]。謝志祥等[13]研究顯示,PM2.5污染與人口總死亡率、循環系統疾病死亡率、呼吸系統疾病死亡率和肺癌死亡率等存在一定暴露反應關系。目前關于O3暴露濃度對人群健康效應的研究較少,YIN等[14]基于中國272個城市的研究發現,O3污染與非意外總死亡及心血管系統疾病死亡具有一定相關性。HUANG等[15]研究發現,中國74個城市中PM2.5導致的健康影響是O3導致健康影響的6.4～7.5倍。實際上,影響人群健康狀況的因素比較復雜,很難準確衡量大氣污染對健康狀況的影響程度。目前的研究主要選擇了人口死亡率、老年人和健康人群的健康指數作為衡量大氣污染導致公眾健康風險的評價指標[16-18]。然而,通過人口死亡率來衡量大氣環境質量對公共健康的影響是不科學的,因為空氣污染對人群健康的影響相對緩慢,個體的死亡原因通常是多種多樣和復雜的。

山西是中國重要的能源與工業基地,煤焦、冶金等支柱產業發展過程中產生大量的有害顆粒物和其他污染物,導致空氣污染較為嚴重。太原、臨汾和運城等多次被列入生態環境部公布的大氣污染最嚴重城市名單。2018年1—12月,中國169個重點城市中空氣質量較差的20個城市包含山西省的6個城市。2020年,山西省生態環境廳監測數據表明,11個地級市中,除呂梁、朔州、大同外,其余8市環境空氣質量綜合指數均高于京津冀及周邊地區平均水平。環境空氣污染程度由重到輕的3個城市依次是太原、臨汾、運城?？梢?山西省結構性污染問題依然突出,依賴重工業的產業結構及高煤耗占比的能源結構未從根本上扭轉。山西作為京津冀大氣污染傳輸通道城市(“2+26”城市)及汾渭平原重點城市最集中的省份,大氣污染治理任務比周邊地區更為艱巨。因此,評估山西大氣污染對公眾健康的影響尤為必要。然而,空氣污染通常具有很強的區域相關性,空氣污染的負外部性和公共衛生資源分配中的區域不協調會對公共健康產生空間效應。鑒于此,該研究利用山西省環境空氣PM2.5、PM10和O3濃度監測數據分析空氣污染時空分布特征與變化規律,基于格羅斯曼健康模型,綜合考慮社會、經濟、醫療、教育和其他因素,構建山西省空氣污染與公共健康的空間計量模型,分析空氣污染對公眾健康的空間影響,其結果將為山西各城市空氣質量管理以及人體健康管理提供一定參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

選取PM2.5、PM10和O3濃度數據來評價山西省空氣質量,數據源自山西省生態環境廳山西空氣質量發布平臺(https://sthjt.shanxi.gov.cn/)2015年1月—2021年2月山西11個地級市大氣環境監測站PM2.5、PM10和O3濃度數據?？紤]到空氣污染影響公共健康,該研究從2個維度調查了公眾的健康狀況(被動的醫療診斷人數和主動的健康檢查人數)。選取的指標是每萬人中在醫院接受治療的人數和每萬人中到醫院接受健康檢查的人數。其他控制變量主要來自經濟、科教和社會層面,具體指標為人均GDP、每萬人中醫生人數、高中入學率和公共財政支出比例。這里,公共財政支出的比例是指政府公共服務支出、社會醫療保障體系建設、疾病預防控制體系與GDP的比例。數據來源于《山西統計年鑒(2015—2020)》、《山西衛生統計年鑒(2015—2020)》、《中國健康與計劃生育統計年鑒》、《山西省醫療衛生機構門診診療人次數和健康檢查人數分析報告》、山西省統計局、國家統計局等。

1.2 研究方法

1.2.1 空間自相關

空間自相關可分析同一個變量在不同空間位置上的相關性,是空間域中集聚程度的一種度量[19]。該研究采用全局空間自相關和局部空間自相關識別山西大氣污染和公眾健康的空間集聚特征。

1)全局空間自相關

在目前的研究中,Moran’sI值通常用于測試全局空間相關性,其方程式為

(1)

2)局部空間自相關

全局空間自相關用來分析有沒有空間自相關性存在,而局部空間自相關用來探測每一個空間單元與鄰近單元就某一屬性的相關程度,能夠進一步揭示空間集聚或者離散出現的范圍和位置。局部空間自相關一般用Moran散點圖反映,Moran散點圖的4個象限分別表示高-高、低-高、高-低和低-低4種類型。

1.2.2 健康生產函數

GROSSMAN[20]構建的健康生產函數從微觀角度研究了影響公眾健康的因素,NEJAT等[21]的研究從傳統醫學的角度分析了這些因素。該研究綜合參考了以上2項研究與LU等[22]、WANG[23]等的研究,選擇了影響公眾健康的大氣環境、經濟、科教和公共服務因素。健康生產函數可以表示為

H=F(X)=F(Envi,Eco,Sce,Mc)

(2)

式中:H代表健康水平,Envi、Eco、Sce、Mc代表大氣環境、經濟、科教和公共服務變量。根據公式(3),可以獲得山西宏觀健康函數的表達式。

LnH=LnΩ+αLnEnvi+β1LnEco+

β2LnSce+β3LnMc

(3)

式中:α表示核心解釋變量β1、β2、β3的彈性系數,Ω表示初始健康狀態的估計[20]。

1.2.3 嶺回歸分析

嶺回歸是一種用于共線性數據分析的有偏估計回歸方法,能夠增強模型預測能力的多元線性回歸方式[24]。使用嶺回歸評估不同因素對公眾健康的空間影響,以公眾健康水平為因變量,選取大氣環境質量、經濟水平、科教水平和公共服務4個層面的指標為自變量,進行嶺回歸分析。

Y=α+βX+γ+μ,β= (XTX+kI)-1XTY

(4)

式中:Y為公眾健康水平,X為n×m階系數矩陣,α、β、γ、μ分別為大氣環境質量、經濟水平、科教水平、公共服務對公眾健康水平的影響系數,k為可調的正數,通常情況下 0

2 結果與分析

2.1 PM2.5、PM10和O3年際變化

圖1顯示了2015—2020年山西省PM2.5、PM10和O3濃度的年際變化情況。每年PM2.5、PM10年均質量濃度均超過國家二級標準限值(35、70 μg/m3),O3質量濃度均超過國家日最大8 h平均濃度一級標準限值(100 μg/m3)。6年間山西省PM2.5和PM10濃度經歷了先升高后降低的趨勢,PM2.5質量濃度明顯下降,PM10質量濃度下降不明顯,見圖1(a)和圖1(b)。PM2.5和PM10質量濃度在2017年最高,分別為55.09、99.82 μg/m3;2020年最低,分別為44.18、82.82 μg/m3。分析山西省O3濃度年際變化發現,6年間O3濃度總體呈升高趨勢,2019、2020年O3日最大8 h平均濃度值較高,分別為179.64、168.55 μg/m3,高于國家二級標準限值,見圖1(c)。

圖1 2015—2020年山西省PM2.5、PM10和O3濃度年際變化Fig.1 Annual mean concentration of PM2.5,PM10 and O3 in Shanxi from 2015 to 2020

大氣污染物的年際變化表明,自2017年以來,山西針對不同重點領域持續推進大氣污染防治工作,使區域大氣污染有所緩解,空氣質量總體改善,但有的年份污染物濃度反彈明顯。這一時期實施了一系列污染減排的措施和辦法,2014年,山西省人民政府出臺的《山西省大氣污染防治行動計劃實施情況考核暫行辦法》為嚴格落實大氣污染防治工作責任、改善空氣質量提供了依據;2018年9月,汾渭平原大氣污染防治協作小組成立,晉、陜、豫3省11個市(區)成為聯防聯控區域;2020年,山西省在秋冬季大氣污染綜合治理攻堅行動中,進一步強化太原及周邊“1+30”區域大氣污染聯防聯控,制定的一系列大氣重污染治理攻關政策和措施為顆粒物污染治理提供了重要保障。

2.2 PM2.5、PM10和O3月變化

圖2為2015—2020年山西省主要大氣污染物月變化特征。PM2.5和PM10在1—12月的平均質量濃度呈先下降后上升的趨勢。

圖2 2015—2020年山西PM2.5、PM10和O3月變化Fig.2 Monthly mean concentrations of PM2.5,PM10 and O3 in Shanxi from 2015 to 2020

PM2.5在1—4、10—12月的平均質量濃度均高于國家二級標準限值(35 μg/m3),PM10在1—5、11—12月的平均質量濃度均高于國家二級標準限值(70 μg/m3)。8月PM2.5和PM10月均濃度值最低,分別為29.52、55.08 μg/m3;1月月均值最高,PM2.5濃度均值為95.29 μg/m3,PM10濃度均值為144.97 μg/m3。統計得知,山西冬季PM2.5和PM10平均質量濃度分別為78.22、126.67 μg/m3。詹建益等[4]研究發現,華北冬季顆粒物濃度最高,冬季PM2.5和PM10平均質量濃度分別為74.50、136.47 μg/m3,可見山西冬季顆粒物污染較嚴重。冬季顆粒物污染嚴重主要與污染排放、氣象條件和化學轉化密切相關[25]。冬季采暖使燃煤活動增強,加之低溫導致靜穩天氣增多,使冬季成為PM2.5和PM10污染最嚴重的季節,這也是冬季灰霾高發的主要原因[26]。

圖2(c)是山西省環境監測站點3—11月O3日最大8 h平均濃度值變化情況。O3濃度在3—11月的月均值呈單峰曲線分布,自3月開始,O3濃度值升高,6月達到最高值,之后開始降低。6月O3濃度值為188.89 μg/m3,高于O3日最大8 h平均濃度二級標準限值(160 μg/m3)。夏季O3濃度值較高,平均值為173.74 μg/m3,秋季O3濃度平均值為105.71 μg/m3,均高于一級標準限值(100 μg/m3)。通過對山西省冬季O3濃度變化的分析發現,冬季O3濃度均值為44.08 μg/m3,冬季O3濃度低于人體健康風險閾值。研究發現,O3已成為影響山西夏季優良天數的首要污染物[27],而揮發性有機物是形成O3污染的重要前體物,必須加強揮發性有機物的排放管控,以期實現O3削峰和空氣質量改善的目標。

2.3 大氣污染達標率

統計2015—2020年山西省各地級市PM2.5、PM10和O3不同污染等級占比,如圖3所示。

圖3 山西省2015—2020年各市PM2.5、PM10和O3不同污染等級占比Fig.3 Proportion of PM2.5,PM10 and O3 exceeding the standard in Shanxi from 2015 to 2020

各地級市PM2.5達標率(達到國家二級標準)平均值為34%。PM2.5達標率較高的地級市為大同、朔州、呂梁、忻州,均超過40%;晉城、陽泉、太原的PM2.5達標率較低,在25%以下,其中太原PM2.5達標率最低(14%),見圖3(a)。2015—2020年各市PM10達標率(達到國家二級標準)平均值為32%,見圖3(b),其中達到國家一級標準的市占12.5%。PM10達標率較高的地級市為忻州、大同,超過45%;晉城、太原、陽泉的PM10達標率較低,均在21%以下,其中晉城的PM10達標率最低(14%)。2015—2020年各市O3達標率均超過65%,各城市平均達標率為73%,其中國家一級標準達標率為39%,國家二級標準達標率為34%,高于PM2.5和PM10的達標率,見圖3(c)。O3達標率較高的城市有呂梁、朔州、晉中和太原,達標率較低的城市有陽泉、長治和晉城。由此可見,山西PM2.5和PM10質量濃度具有下降趨勢,但各地級市的PM2.5和PM10平均濃度未達標的月份占比較高。2015—2020年山西省O3濃度雖有升高,但很多城市的O3濃度平均值未超過國家二級標準濃度限值,全省地級市O3達標率較高。

通過開展大氣環境質量治理,山西省PM2.5和PM10的污染狀況有所改善,但全省大部分地級市的空氣質量達標率(顆粒物水平達到國家二級標準)比較低;2015—2020年O3濃度有所升高,未來發展形勢仍然嚴峻。

2.4 PM2.5、PM10和O3空間分布特征

因山西秋冬季PM2.5和PM10污染嚴重,春夏季O3污染較嚴重,所以主要分析秋冬季PM2.5和PM10污染狀況及3—11月O3污染狀況。表1為2015、2019、2020年山西省秋冬季PM2.5、PM10和3—11月O3的空間分布特征。

表1 山西省地級市2015、2019、2020年秋冬PM2.5、PM10平均質量濃度和3—11月O3日最大8 h平均濃度Table 1 Annual mean concentration of PM2.5,PM10 in autumn and winter and O3daily maximum 8 h mean concentration between March and November in Shanxi in 2015,2019 and 2020 μg/m3

2015、2019、2020年全省PM2.5秋冬季平均質量濃度分別為59.44、58.71、48.56 μg/m3,3個年份中全省平均質量濃度和各市PM2.5秋冬季濃度均值均高于國家二級標準(35 μg/m3)。2015年,PM2.5濃度較高的3個城市為運城、長治和臨汾(按照PM2.5濃度由高到低排序);2019、2020年,PM2.5濃度較高的3個城市為運城、臨汾和太原(按照PM2.5濃度由高到低排序)。相較2015年,2020年各市PM2.5年均濃度均降低,2020年長治的PM2.5濃度下降幅度較大,由2015年的74.67 μg/m3下降至2020年的47.83 μg/m3,表明長治PM2.5污染治理效果最好。2019、2020年運城和臨汾PM2.5濃度雖有所下降,但仍居全省高位。

2015、2019、2020年山西省所有地級市秋冬季PM10質量濃度值均高于國家二級標準(70 μg/m3)。與2015年相比,2019年全省11個地級市中,4個城市(長治、陽泉、晉城、運城)PM10污染改善,7個城市PM10污染加重。2020年6個城市(長治、陽泉、晉城、晉中、臨汾、運城)PM10污染改善,5個城市PM10污染加重。2020年,長治、晉城、陽泉PM10質量濃度下降明顯,分別下降了32.00、21.17、19.83 μg/m3。2019年和2020年大同、朔州、忻州、呂梁PM10濃度明顯升高,PM10污染較嚴重。

2015年山西省8個地級市(除晉城、臨汾、呂梁外)3—11月O3濃度高于國家日最大8 h平均濃度一級標準限值(100 μg/m3),2019、2020年11個地級市O3濃度均高于一級標準限值。2015年3—11月,朔州、長治的O3濃度較高,呂梁和晉城的O3濃度較低。2019、2020年3—11月,除了朔州的O3濃度降低之外,其他城市的O3濃度均增加,其中晉城和臨汾的O3濃度增加明顯,2020年較2015年分別增加86.00、66.56 μg/m3。

與2015年相比,2020年山西省所有城市空氣PM2.5污染程度均有所改善,長治、陽泉、晉城、運城的PM10污染有明顯改善,其中長治PM2.5和PM10污染改善效果最好。相較于2015年,2020年僅有呂梁的O3污染程度有所減輕。除大同、朔州和忻州外,其他地級市O3平均濃度均在一級標準限值以上。

2.5 山西省大氣污染空間自相關

2.5.1 全局空間自相關

圖4為2015—2020年山西省醫療機構診療人數、健康體檢人數、PM2.5、PM10和O3濃度的全局Moran’sI指數。

圖4 山西省醫療機構診療人數、健康體檢人數、PM2.5、PM10和O3的全局自相關變化Fig.4 Global autocorrelation changes in the number of people diagnosed and treated in medical institutions,the number of people undergoing physical examination,PM2.5, PM10 and O3 in Shanxi Province

醫療機構診療人數和健康體檢人數具有明顯的空間離散特征。2015—2020年,全局Moran’sI指數為負值并通過0.05的顯著性檢驗,說明11個地級市的醫療機構診療人數和健康體檢人數具有較強的負向空間自相關特征,即醫療機構診療人數和健康體檢人數多的城市與少的城市相鄰。2015—2020年Moran’sI值先升高再降低,總體變化平穩,2017年醫療機構診療人數和健康體檢人數各自的空間差異最小。

PM10的空間相關性發生了較明顯的變化。2015—2016年,PM10空間集聚特征增強,即PM10濃度較高的城市和濃度較低的城市分別呈現集聚態勢。自2017年開始,全局Moran’sI指數下降并在0.05的顯著性水平下為負,11個地級市的PM10濃度具有較強的負向空間自相關特征,即PM10濃度高的城市與PM10濃度低的城市相鄰,表明山西省PM10污染的治理成效開始顯現。結合圖1發現,PM10的空間集聚程度隨著其濃度的時間變化而變化,濃度越高,集聚特征越明顯。2017年PM10濃度最高,集聚特征最明顯。

PM2.5與O3的空間相關性一致,自2017年起具有明顯的空間集聚特征,2018年PM2.5與O3的空間集聚程度最高,2019—2020年,空間集聚格局減弱。2016—2020年,PM2.5與O3的Moran’sI指數都在0.05的顯著性水平下為正,說明11個地級市的PM2.5與O3濃度具有較強的空間自相關特征,即高濃度的城市和低濃度的城市分別集聚。同樣,PM2.5與O3濃度越高,空間聚集特征越明顯。

2.5.2 局部空間自相關

圖5為2015—2020年山西省11個地級市醫療機構診療人數、健康體檢人數、PM2.5、PM10和O3濃度的局部關聯特征。圖5中4個象限分別識別一個地區與相鄰地區4種形式的空間關系。其中第一象限表示高屬性值的區域被其他高屬性值的區域包圍,第二象限表示低屬性值的區域被其他高屬性值的區域包圍,第三象限表示低屬性值的區域被其他低屬性值的區域包圍,第四象限表示高屬性值的區域被其他低屬性值的區域包圍。

圖5 山西省公眾健康水平和PM2.5、PM10、O3濃度Moran散點圖Fig.5 Moran scatter plot of public health and PM2.5,PM10,O3 concentrations in Shanxi Province

由圖5(a)和圖5(b)可知,2015—2020年,醫療機構診療人數和健康體檢人數的空間離散特征主要體現在第二、四象限,即晉城、晉中、陽泉、呂梁、忻州的就醫和體檢人數較少,且被就醫和體檢人數較多的城市包圍;臨汾、太原、大同、運城的就醫和體檢人數較多,且周邊城市就醫和體檢人數較少;長治和朔州的就醫和體檢人數較少,并在空間上呈現集聚分布。

PM2.5濃度在空間上呈現“南部高,北部低”的分布態勢。圖5(c)中,臨汾、晉城、長治、陽泉、運城處于第一象限,是高-高集聚區,表明這3個地級市PM2.5濃度高,其周邊地區PM2.5濃度也較高,即山西南部是PM2.5高污染集聚區域;第三象限為忻州、朔州、大同,是低-低集聚區,表明晉北是山西省PM2.5濃度低值區;晉中、呂梁分布在第二象限,說明這2個城市PM2.5濃度低,周圍城市PM2.5濃度高;第四象限為太原,表明太原是PM2.5高濃度集聚區域,周圍城市PM2.5污染程度較輕。

PM10濃度分布呈“南部高,北部低”態勢,與PM2.5的局部自相關特征高度一致,見圖5(d)。高-高集聚區包括臨汾、晉城、陽泉和運城,低-低集聚區有忻州、朔州和大同;PM10濃度離散區分布在長治、晉中、呂梁、太原4個城市,PM10濃度空間差異較大。

O3濃度分布呈“東南部高,北部低”的態勢,見圖5(e)。O3濃度高值區集聚在晉城、長治、運城、晉中、陽泉;低值區在大同、朔州、忻州。即東南部是山西省O3污染的集聚區域,北部地區是O3污染的低濃度集聚區域,臨汾、太原、呂梁3個城市的O3高、低濃度值呈現離散分布。

2.6 空間面板回歸分析

由圖4可知,山西大氣污染與公眾健康的全局自相關變化趨勢存在一定的差異,表明公眾健康的自相關水平并不完全歸因于大氣污染。參考已有文獻[28],結合山西省實際情況,以健康水平作為因變量,選取了大氣環境因素、經濟水平、科教水平和公共服務4個維度的7個影響因素指標,在對各個指標標準化處理后,運用SPSSAU對2015—2020年各個影響因素的標準化結果與公眾健康(醫療機構就診人數和健康體檢人數)進行嶺回歸分析。

根據嶺回歸分析結果(表2),模型擬合優度(R2)為0.826,表明大氣環境因素、經濟水平、科教水平和公共服務可以解釋公共健康82.6%的變化原因。模型通過了F檢驗(F=4.253,P=0.021<0.05),說明大氣環境質量、人均GDP、每萬人衛生技術人員數量、每萬人高中以上入學率和公共財政支出比例中至少有一項會對公眾健康產生影響。

表2 公共健康影響因素的嶺回歸結果Table 2 Ridge regression results of public health influencing factors

在大氣環境質量方面,PM2.5、PM10、O3與公眾健康呈現顯著的正相關關系,說明大氣污染對就醫人數和健康體檢人數的增加存在明顯的正向影響。其中,晉南和晉中地區大氣環境質量對醫療機構就診人數和每萬人衛生技術人員數量影響較大(回歸系數>0.300,P<0.001),說明這2個區域大氣環境質量的改善可以對公眾健康產生積極的影響。特別自2018年,山西省空氣質量有所改善,同時就醫人數和健康體檢人數也表現出明顯減少的趨勢。在經濟水平方面,人均GDP與公眾健康之間也呈現顯著的正相關關系。3個分區中,經濟水平對公眾健康的影響程度排序為晉中>晉南>晉北(醫療機構就診人數回歸系數分別為0.556、0.523、0.377,健康體檢回歸系數分別為0.543、0.464、0.379,P<0.001)。人均GDP越高,說明人群應對疾病的能力越強,越有助于減輕大氣污染對公眾身體健康的影響。

每萬名衛生技術人員對醫療機構就診人數有顯著的負向影響,說明衛生技術人員的增加對減少公眾的健康困擾會產生積極的作用。3個分區中每萬人衛生技術人員數對醫療機構就診人數的影響最顯著的是晉北地區,對健康體檢人數影響最顯著的是晉中地區。高中以上入學率對醫療機構就診人數影響不顯著,對健康體檢人數有顯著的正向影響,影響程度大小排序為晉中>晉南>晉北(回歸系數分別為0.118、0.062、0.051,P<0.001)。

公共財政支出比例對醫療機構就診人數和健康體檢人數存在顯著的負向影響,影響程度大小排序為晉南>晉中>晉北,說明增加公共財政支出后就診人數和健康體檢人數下降。對比回歸系數可知,各個影響因素對公眾健康的影響程度排序為經濟水平>大氣環境質量>每萬人衛生技術人員數量>公共財政>入學率,經濟水平和大氣環境質量對公眾健康影響的顯著性明顯高于其他4項因素,因此提高山西人民的健康水平,應該從提高經濟發展質量和改善大氣環境質量入手。

3 結論與建議

3.1 結論

1)2015—2020年,山西省PM2.5和PM10質量濃度經歷了先升高后降低的變化趨勢。PM2.5明顯下降,PM10下降不明顯,PM2.5和PM10濃度在2017年最高,2020年最低(但仍高于國家二級標準限值)。O3濃度總體呈升高趨勢,2019年3—11月O3日最大8 h平均濃度值最高,高于國家二級標準限值。

2)在月尺度上,山西冬季12月及1月PM2.5和PM10污染嚴重,夏季6月O3污染較嚴重。2015—2020年,各地級市PM2.5達標率平均值為34%,PM10達標率平均值為32%,O3達標率平均值為73%。全省大部分城市PM2.5和PM10質量濃度達到國家二級標準的比例較低,全省城市O3污染達標率較高。

3)空間分布上,醫療機構就診人數和健康體檢人數具有明顯的空間離散特征,PM10的空間集聚特征自2017年由集聚態勢轉變為離散態勢。PM2.5與O3的全局空間相關性一致,自2017年起具有明顯的空間集聚特征。PM2.5和PM10濃度的局部空間自相關特征高度一致,高-高集聚都出現在晉南和晉東南地區,低-低集聚都分布在晉北地區,在空間上呈現“南部高,北部低”的分布態勢。O3濃度分布呈“南部高,中北部低”的態勢。

4)大氣環境質量和經濟發展水平均對醫療機構診療人數和健康體檢人數的變化有正向影響,每萬人衛生技術人員數量和公共財政支出比例對公眾健康均起負向影響,其中經濟發展水平和大氣環境質量的影響更為顯著。

3.2 建議

大氣環境質量和公眾健康具有典型的空間相關特征。該研究發現,山西省公眾健康狀況與大氣顆粒物污染的空間分布格局同中有異。相同之處是高-高集聚區都出現在晉南和晉中地區,不同之處是兩者的低-低集聚區分布存在較大差異。影響公眾健康的因素比較復雜,大氣環境質量在社會經濟因素的綜合影響下對公眾健康產生影響。研究發現,由于山西省大氣污染具有廣泛性和持續性,公眾健康與大氣污染的空間集聚性在時間變化上存在一定相關性。同時,區域公共健康具有趨同效應并與經濟水平、科教水平和公共服務空間集聚密切相關。與不考慮空間相關性的傳統計量經濟模型相比,該研究中的空氣污染物濃度對公眾健康的負面影響更大。這意味著,忽略空間自相關的存在可能會導致對公眾健康估計的偏差。

山西空氣污染對公眾健康的影響在3個分區都比較顯著。晉南地區空氣污染對公眾健康的影響最為顯著,其次是晉中地區。晉南和晉中工業較發達,在地方政府大力推動環境空氣質量治理行動之前,煤炭重化工產業的發展造成了嚴重的空氣污染?，F階段,需要持續推動環境空氣質量治理,以改善晉南和晉中地區的公共健康水平。在晉北地區,政府需要增加公共服務、醫療等方面的投入,逐步改善公眾的健康狀況。研究結果也表明,山西各地級市的空氣污染與其空間位置及經濟發展水平有關。因此,各級政府不僅要從源頭上控制污染物的排放,而且要打破各自為營的行政壟斷,實現跨區域的環境治理合作?？傊?公眾健康狀況與區域經濟發展程度、環境質量關聯密切,未來公共衛生健康狀況的改善有賴于區域整體經濟社會的發展和生態環境的改善。受到數據來源和研究方法的限制,該研究中大氣環境質量相關數據和經濟社會相關數據均來源于觀測數據和統計年鑒數據,缺乏通過社會調研得到的包括大氣污染在內的多種因素對個體健康影響的分析數據,有待今后進一步研究。