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摘要目的：探讨中国3城市（北京、成都和南京）气温与居民死亡的关系，进一步明确气温对死因别死亡影响的暴露-反应关系和滞后特点;定量估计极端气温对3城市死因别死亡影响的累积冷、热效应以及对不同年龄、不同性别人群死亡影响的累积冷、热效应;初步探讨3种主要大气污染物(PM10、NO2、SO2)对气温与人群死亡关系的效应修饰作用。<br>　　方法：收集2008年1月1日至2010年12月31日北京、成都和南京的每日死亡数、同期气象数据和空气污染数据(PM10、NO2、 SO2)，在控制长期趋势和季节效应以及其他混杂因素后，用分布滞后非线性模型(Distributed Lag Non-linear Model，DLNM)研究气温与死因别死亡的关系及污染物的效应修饰作用。第一步:首先在调整长期趋势、季节效应、星期几效应以及气压、相对湿度等气象因素的基础上，建立时间序列的泊松回归基本模型，然后构建基于DLNM的气温交叉基，最后在时间序列基本模型基础上纳入温度交叉基构建分布滞后非线性模型，并通过该模型拟合气温-死亡的暴露-反应关系曲线，定量评估极端气温对全人群及不同年龄、不同性别人群死亡影响的累积冷、热效应。第二步:在分布滞后非线性模型基础上纳入气温与大气污染物的交互项，定性评估PM10、NO2、 SO2对气温-死亡关系的效应修饰作用。<br>　　结果：①北京、成都和南京的气温与死因别死亡存在非线性的暴露-反应关系，北京市死因别死亡的暴露-反应关系呈“V”型，成都市和南京市暴露-反应关系呈“J”型。低温对全人群死因别死亡的影响显著高于高温。低温对人群死亡的影响存在滞后效应，一般在暴露第5天效应达到最大，并且持续时间较长，约3周左右。高温对人群死亡的影响存在明显的急性效应，在暴露当天即可造成人群死亡风险增加，并且高温对死亡的影响持续时间较短，大约持续1周左右。②北京市极端高温对人群死因别死亡的影响高于极端低温，而成都市和南京市极端低温对人群死因别死亡的影响高于极端高温。以北京市非意外死亡为例，极端高温对非意外死亡在滞后0天、0～7天、0～15天和0～30天的累积热效应相对危险度(Relative Risk，RR)分别为:1.07(95％CI:1.04～1.11)、1.28(95％CI:1.22～1.33)、1.36(95％CI:1.27～1.47)、1.31(95％CI:1.19～1.45)，极端低温的冷效应RR值分别为:1.02(95％CI:0.98～1.06)、1.10(95％CI:1.05～1.16)、1.15(95％CI:1.09～1.23)、1.24(95％CI:1.13～1.35)。③极端低温对65岁及以上人群死因别死亡的影响大于极端高温，但极端低温对不同年龄组人群死亡的影响差别不大，极端高温对65岁及以上人群死因别死亡的影响大于65岁以下人群。极端高温对女性人群死亡的影响大于男性。④三种主要大气污染物日均浓度对气温与死亡的关系存在效应修饰作用。<br>　　结论：北京、成都和南京气温与人群死亡存在非线性的暴露-反应关系，高温引起的急性效应持续时间较短，低温引起的急性效应相对滞后，但持续时间较长，持续约3周左右。极端高温对老年人及女性死因别死亡影响较大。PM10、NO2、SO2日均浓度对气温与死亡的关系存在效应修饰作用。