评估加拿大阿尔伯塔省与安大略省野火排放对一氧化碳（CO）季节性周期及急诊就诊的影响：基于卫星与地面观测的健康效应研究

本文推荐一项探讨野火排放对大气一氧化碳（CO）季节性周期及人群健康影响的研究。研究利用MOPITT卫星与多伦多地面傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）数据，结合加拿大健康信息研究所（CIHI）急诊数据，采用双重差分分析（DiD），发现2012年后野火相关CO浓度升高与心血管及呼吸系统疾病急诊就诊率增加显著相关（如高血压、心律失常、哮喘等），证实CO可作为野火烟雾暴露的有效指标，为公共卫生预警与政策制定提供科学依据。

　　

1 引言

随着气候变化导致野火发生频率和强度增加，其对环境与公共健康的长期影响日益受到关注。阿尔伯塔省在1970–2019年间呈现显著的温度上升和干旱加剧，大火主导的火灾 regime 特征及再燃频率增加，气候成为该区域野火的主要驱动因素。除气候变暖导致火灾季节延长外，灭火策略也助长了极端不可控火灾事件的发生。

本研究受Buchholz等人工作的启发，该团队利用对流层污染测量（MOPITT）卫星仪器发现太平洋西北地区一氧化碳（CO）季节性周期在2012年前后出现变化，表现为8月出现新的峰值，并归因于该区域野火活动增加。类似趋势也在美国中部和东北部北美地区被报告。本研究在此基础上评估加拿大阿尔伯塔省和安大略省的CO趋势，并关注多伦多这一人口密集、常经历野火烟雾远程传输的区域。

尽管安大略省（尤其是南安大略）远离野火多发区，但其空气质量仍会因烟雾远程传输而恶化。阿尔伯塔省既有本地活跃火季，也受到周边省区的远程传输影响。健康影响在暴露于高水平野火细颗粒物（PM_2.5）且人口密集的区域（如阿尔伯塔省和不列颠哥伦比亚省）最为显著，但在暴露水平较低的区域（如安大略省和魁北克省）也不容忽视。近火区通常发布公共卫生建议并采取干预措施，而远程区域可能对暴露意识不足。

2013–2015年及2017–2018年，加拿大野火烟雾导致的急性健康影响成本高达18亿加元，慢性健康影响成本可能达190亿加元。长期暴露于野火PM_2.5预计使加拿大居民寿命缩短0.05–0.42年。2015年夏季，卡尔加里因太平洋西北野火烟雾远程传输导致空气质量下降，门诊数据显示呼吸系统疾病发病风险增加33%，儿童更易患哮喘、急性支气管炎和急性呼吸道感染，老年人则面临充血性心力衰竭和缺血性心脏病的高风险。2003年不列颠哥伦比亚省东南部研究也发现，野火烟雾暴露与呼吸系统相关医师访问和住院增加相关，且卫星监测与地面PM₁₀监测结果一致，表明卫星数据可作为暴露评估的有效替代指标。

多数研究使用PM_2.5作为烟雾暴露的健康效应指标，但Wettstein等人指出需纳入其他火灾相关排放物作为暴露指标。CO作为野火烟羽传输的示踪剂已被广泛认可，空间测量（如Edwards等人、Pope等人）和地面测量（如Flood等人、Franklin等人、Lutsch等人、Viatte等人）均支持其应用。Henderson等人强调利用遥感数据评估野火急性与慢性暴露的价值，尤其在缺乏空气质量监测的农村和偏远地区。

基于现有研究的不足，本研究旨在结合长期监测和远程效应评估，探索非颗粒物依赖的分析框架。通过评估2012年前后与野火相关CO排放增加是否对加拿大医疗系统产生影响，分析安大略省和阿尔伯塔省心血管与呼吸系统疾病的急诊就诊数据。目标是确定急诊护理使用是否与大气CO增加相关，并验证CO作为健康效应暴露指标的实用性。

2 数据与方法

2.1 CO测量

2.1.1 MOPITT

MOPITT仪器由加拿大航天局（CSA）运营，搭载于美国国家航空航天局（NASA）1999年发射的Terra卫星上。该天底观测仪器测量CO，本地过境时间为10:30和22:30，足迹为22 km × 22 km，约每3天覆盖全球一次。本研究使用版本9、Level 3（L3）联合热红外（TIR）和近红外（NIR）月产品。联合产品提供更大的信号自由度（DOFS）、更好的垂直分辨率以及对对流层低层CO的更高灵敏度。与NOAA机载瓶采样系统测量的CO垂直剖面比较显示，MOPITT TIR-NIR V9产品在地表的平均偏差为1.90%。使用NDACC网络数据验证表明，多伦多上空的TIR-NIR DOFS为1.63（陆地上空），柱平均核函数在对流层中层达到峰值，可视为其他中纬度地区（如安大略省和阿尔伯塔省整体）类似。

MOPITT数据提取覆盖阿尔伯塔省和安大略省的区域。为获得柱平均干空气摩尔分数（XCO，单位ppb），将白天检索的总柱CO除以白天干空气柱。为排除与年际变化的野火增强无关的背景大气CO变化，在季节性周期分析前，使用2002–2018年北美平均变化趋势（-0.57%/年）进行去趋势处理，遵循Buchholz等人的方法。为与健康数据时间匹配，使用2004–2019年MOPITT数据。

2.1.2 FTIR光谱

本研究使用的高分辨率傅里叶变换红外（FTIR）光谱仪位于多伦多大学大气观测站（TAO）（43.66°N, 79.4°W, 海拔174米）。该仪器记录太阳吸收光谱，使用SFIT4代码基于最优估计法反演多种大气痕量气体的垂直剖面和柱浓度。测量始于2002年，并贡献给NDACC。CO反演细节见Yamanouchi等人。

TAO CO总柱时间序列的平均DOFS为2.16 ± 0.29，平均百分比不确定性为2.97%。柱测量主要受对流层主导，无论在柱密度还是反演灵敏度上，这使得TAO测量的CO增强可作为野火烟雾存在的指示剂。为与MOPITT数据一致，将2004–2019年TAO FTIR柱数据制作成月平均值，并使用相同的北美平均趋势（-0.57%/年）去趋势。

2.2 健康数据

医院急诊数据来自加拿大健康信息研究所（CIHI）国家门诊护理报告系统。数据按每月每个健康区域为每个ICD-10代码分组（见表A1）提供计数。ICD-10代码选自相关心血管和呼吸系统疾病，遵循Hahn和Magzamen等人的选择。数据不包含年龄或性别等标识信息，且CIHI屏蔽了小于5的单元格值（仅两例置为4）。

阿尔伯塔省卫生服务网络（AHS）有五个区域（北区、埃德蒙顿、中部、卡尔加里和南区），急诊数据提供时间为2010–2020年。安大略省公共卫生网络（PHO）有14个区域，数据提供时间为2004–2020年。急诊计数按人口标准化（每10万人就诊数），以考虑研究期间的人口变化。由于各省区域健康区域范围较大，无法区分城乡数据。2020年数据因COVID-19大流行导致的急诊使用异常而未纳入分析。图1显示了各省九种疾病的时间序列数据，以提供各省就诊率背景及时间序列复杂性。脑血管疾病和缺血性心脏病诊断的突然增加可能反映了加拿大从ICD-9向ICD-10代码的转换，应视为数据伪像而非与空气污染暴露因果相关。为限制可能偏差，安大略省这两种疾病2009年之前的医院数据在DiD分析中被省略。

2.3 双重差分分析

对医院就诊数据和MOPITT测量应用DiD分析。该方法比较“处理前”和“处理后”时期，两时期之间的趋势变化即为“双重差分”。若无变化，两条回归线应保持不变。与其他DiD应用不同，本研究的暴露指标和结果指标并非二元；虽有“前后”时期，但未经历CO变化的对照组不可得。方程和参数 adapted from Card和Krueger及Zahran等人。

模型评估每月每10万居民的健康区域医院就诊数（Y），暴露为给定月份的XCO（ppb），交互项（i_CO）为2012年1月1日之前（0）和之后（1），并控制月份（m）和健康区域（R）的协变量。系数通过普通最小二乘法确定，以最小化残差平方和。DiD对每个省单独进行。简言之，我们将2012年前的健康区域和省份人口视为2012年后（含）人口的适当反事实。

结果以每10万人月医院就诊数衡量，交互项由2012年前（安大略省为2004–2011年，阿尔伯塔省为2010–2011年）与2012年后比较定义，以识别两个时期之间就诊率-XCO关系的差异。包含月份和区域以控制可能存在的区域或时间差异。DiD中，β₂和β₄系数代表当其他变量保持不变时，相对于月份和区域的医院就诊变化。由于月份和区域不与其他 covariates 交互，β₂和β₄可独立于模型中其他变量解释，且与XCO、医院就诊和时期关系的讨论无关。系数β₁与变量XCO相关，代表当时期为2012年前时，每ppb XCO增加对应的医院就诊变化；β₃与交互项（i_CO）相关，代表2012年前后每ppb XCO增加对就诊影响的差异。因此，β₁ + β₃之和代表2012年后时期每ppb XCO增加对应的就诊变化。

DiD分析产生的β₃和XCO β₁项通过两个统计参数评估：95%置信区间（CI）和p值。CI的0.025和0.975范围表示95%数据正态分布的范围，显著结果不包含零值。p值表示变量对因变量（Y）无影响的概率，且观察到的相关性是偶然发生的，较低值（<0.05）表示更好的关系。

3 结果与讨论

3.1 CO季节性周期

为评估研究区域CO季节性周期是否检测到变化，检查了2012年前后的MOPITT和TAO FTIR CO数据。图2显示了MOPITT测量的加拿大8月平均XCO，对应两个时期：2004–2011年和2012–2019年。图2b的2012年后时期显示全国大片区域月平均XCO高于图2a的2012年前时期。图2c显示两时期差异（2012–2019年减去2004–2011年），黄色和橙色表示XCO减少，白色表示无变化（0差异），红色至黑色表示从早期到后期XCO增加。

为检查阿尔伯塔省和安大略省的差异，图3绘制了去趋势月平均XCO按月份分布，2004–2011年和2012–2019年，±1标准差阴影显示。两省在2012年后时期8月（及7月和9月一定程度）值更大，但与均值标准差存在重叠。图A3绘制了图3使用的各年月平均XCO，以说明2012年前后断点之间的年际差异。类似图3，图4绘制了TAO FTIR的去趋势月平均总柱CO，以确定多伦多市中心地面仪器是否检测到变化。此处2012–2019年8月平均CO总柱（及7月和9月较轻程度）更大，但年际变异性（以标准差表示）与2004–2011年平均总柱重叠显著。Yamanouchi等人发现2002–2019年TAO FTIR CO总柱局部下降趋势为-0.9% ± 0.07%/年，去趋势后7月至9月间出现类似最大值。为进一步证明夏季CO增强与火灾活动相关，图A4显示了阿尔伯塔省和安大略省MOPITT月平均XCO与7–9月2004–2019年加拿大和美国大陆MODIS月燃烧面积的关系。

3.2 DiD结果

表2总结了各省每种疾病的DiD回归统计，使用表1提供的方程和定义。XCO β₁项代表2012年前时期，每ppb XCO增加相关的每10万人月医院就诊变化。i_CO β₃项代表2012年前后每ppb XCO增加对月就诊影响的差异。显著性列由CI和p值确定：“否”表示系数不显著，“可能”表示系数可能显著（CI仅最小程度包含零，且p值<0.10），“是”表示系数显著。若β项标红，关系为负；标绿则为正。当i_CO β₃标有星号（*），表示β₃为正且幅度大于|β₁|，意味着XCO与就诊关系从2012年前负相关变为2012年后正相关，且交互作用显著。

18对疾病-省份中，12对显示负XCO β₁项和正i_CO β₃项，意味着每ppb XCO增加对就诊的负效应在2012年后时期减弱。其中5对显著（安大略省高血压、安大略省缺血性心脏病、阿尔伯塔省心律失常、安大略省心律失常、安大略省哮喘）。安大略省和阿尔伯塔省，XCO在2012年前时期对心律失常就诊有负效应，2012年后时期通过显著正交互项大幅减弱。i_CO β₃和XCO β₁项的解释是：2012年后每ppb XCO增加对月心律失常就诊的影响，安大略省为-0.002（β₁ + β₃ = -0.127 + 0.125）例/10万人，阿尔伯塔省为-0.036（β₁ + β₃ = -0.521 + 0.485）例/10万人。安大略省高血压，β₃系数显著且大于|β₁|，代表就诊与XCO关系从2012年前（β₁ = -1.716）反转为2012年后（β₃ = 1.876），每ppb XCO增加对应0.16（β₁ + β₃ = -1.716 + 1.876）例额外月就诊/10万人。

将这些数字置于背景中，使用安大略省约1290万（2009年）和1460万（2019年）人口，每ppb XCO增加对应2009年减少221例就诊，2019年增加23例就诊。两省脑血管疾病和高血压显示XCO对就诊的影响减弱，表现为与XCO负相关（β₁），以及幅度较小但正相关的i_CO系数（β₃）。此情形下，阿尔伯塔省的CI均包含零值，表明关联和交互不显著。相反，安大略省高血压系数显著，p值低且CI不包含零值。这可能意味着若2012年前数据系列更长，阿尔伯塔省结果可能显著，安大略省缩短的脑血管疾病时间序列同样如此。对于缺血性心脏病、心力衰竭、肺炎、急性下呼吸道感染、慢性阻塞性肺疾病（COPD）和哮喘，XCO β₁项和i_CO β₃项方向在安大略省和阿尔伯塔省不同，表明无一致证据支持结论。为评估结果敏感性，DiD也使用原始XCO值（未去趋势）测试；尽管β值不同，但整体方向性和显著性基本一致。

3.3 讨论

绝大多数调查野火烟雾健康影响的流行病学研究使用PM_2.5作为暴露基础，通过地面污染物测量、融合模型（结合地面测量与遥感数据如气溶胶光学深度或大气柱烟雾指示）、化学传输模型或仅遥感数据近似大气柱PM_2.5。然而，CO排放被观察到在烟雾期间增加，环境CO水平与多种环境中的急性健康结局相关。加拿大研究发现，多伦多环境CO贡献4.7%（95% CI = 3.4%–6.1%）每日非意外死亡，而总悬浮颗粒物（TSP，包括PM₁₀和PM_2.5）额外贡献1.0%（95% CI = 0.2%–1.9%）。美国Medicare人群研究显示，低于美国EPA国家环境空气质量标准的环境CO水平与心血管疾病（CVD）住院（包括缺血性心脏病、心律失常、心力衰竭、脑血管疾病和总CVD住院）正相关且显著；这些结果在加入NO₂后仍然稳健 albeit attenuated。中国兰州2013–2019年每日急诊访问研究显示，大气CO增加与CVD（I00–I99）、缺血性心脏病（I20–I25）、心律紊乱（I44–I49）、心力衰竭（I50）和脑血管疾病（I60–I69）访问增加相关。尽管这些研究与环境CO linked，无研究直接关联源自野火活动的CO。

野火烟雾暴露长期健康影响的系统综述发现，此类研究有限且主要关注心理健康。多数研究评估暴露后1–2年的队列；36项研究中9项基于加拿大，除一项外均与2016年Fort McMurray火灾相关。另一项加拿大报告为20年基于人群的队列研究，随访超过200万成人，检查野火暴露与野火排放相关特定癌症的关联，表明长期暴露于野火与肺癌和脑肿瘤风险增加相关。Gao等人将DiD分析应用于巴西2010–2018年与野火相关PM_2.5相关的心血管死亡率，控制季节温度和社会经济状况后，报告野火相关PM_2.5在1年滞后时对全因CVD（I00–I99, G45, G46）、缺血性心脏病（I20–I25）和卒中（I60–I64, G45, I690–I694）死亡率显著，但对心力衰竭（I50）、高血压（I10–I13）或周围血管疾病（I70–I89）不显著。使用气相烟雾标志物如CO可能规避PM_2.5作为相关烟雾暴露的挑战，因为卫星测量在偏远地区可用，且不需要源解析（如背景与烟雾PM_2.5）。

与多数野火烟雾研究不同，本研究发现大多数呼吸系统住院与柱CO在2012年前或后时期均无显著关联。然而，肺炎、COPD和急性下呼吸道感染在阿尔伯塔省2012年后时期均较高。鉴于阿尔伯塔省可用时间序列相对较短，以及暖季月份呼吸系统疾病发病率相对较低，我们解释这些发现为暗示柱CO增加与这些呼吸结局之间存在关系。急性哮喘事件（最 consistently 与野火烟雾暴露相关的健康结局）在安大略省2012年后时期显著增加，表明CO与哮喘关系斜率发生有意义变化。Hahn等人报告，心血管结局与检查相同人群和野火事件的呼吸系统疾病相比显著性较低。检查整个人群CVD急诊入院时，Hahn等人发现暴露日风险下降，并在2–3天滞后时显示增加，而呼吸系统 odds 在第一天达到峰值后下降，最强效应见于哮喘。野火烟雾暴露导致呼吸系统疾病发病率增加是常见发现，而CVD与医疗保健利用率和野火烟雾的相关性较少报告。这可能部分归因于暴露评估和健康数据使用的差异，这与本研究应用的方法 particularly relevant，因为暴露和健康指标按月聚合，而其他研究使用每日输入。

柱CO与CVD关系的生物学合理性可能 contribute 我们当前以CO与CVD结局在2012年后时期相比2012年前时期正相关且显著关系为主的结果。Wettstein等人发现，2015年加利福尼亚野火烟雾与多种心血管住院结局相关，包括心肌梗死、缺血性心脏病、心力衰竭、心律紊乱、肺栓塞、卒中和短暂性脑缺血发作。暴露评估使用NOAA危险映射系统（HMS）烟雾多边形，分类为轻、中、重。HMS多边形指示大气柱中是否有烟雾，但不指示烟雾是否在地面水平。科罗拉多州跨越六个野火季节的研究，Magzamen等人将HMS多边形数据与美国EPA地面监测PM_2.5数据融合，以指示大气柱烟雾是否存在于地面水平。该研究显示，所有CVD住院（以及脑血管疾病、心力衰竭和缺血性心脏病住院）在单滞后模型中与烟雾PM_2.5增加10 μg/m³显著相关；在分布滞后模型中，烟雾PM_2.5与缺血性心脏病显著相关，与本研究发现类似。

此外，科罗拉多分析表明，野火烟雾增加10 μg/m³与心脏骤停死亡率显著相关。加利福尼亚研究表明，暴露于野火烟雾与三个季节院外心血管死亡显著相关。卡尔加里2015野火季节评估发现，烟雾暴露与门诊医师访问充血性心力衰竭和缺血性心脏病正相关且显著，与本研究发现类似。

本分析范围受数据可用性和CIHI聚合阈值（频率和持续时间）限制。尽管阿尔伯塔省2012年前数据有限，我们认为距火距离是基于先前研究理解野火邻近潜在健康效应的重要指标。阿尔伯塔省比安大略省更接近季节性森林火灾，意味着人群暴露于野火烟雾更多，因此住院记录反映野火频率变化的潜力更大。然而，阿尔伯塔省住院记录仅从2010年起可用，仅提供“之前”时期两年，可能约束DiD信号。其他省未包含因无适当持续时间数据可用。若数据按日可用，将允许进行更类似于Hahn等人和Magzamen等人的分析。趋势显著性的另一考虑是样本量，加拿大总人口与加利福尼亚州相当。此外，火灾事件期间医疗保健利用可能因 several 混杂因素而异，如烟雾密度和毒性（可能取决于火灾邻近度和严重程度、温度、生态区等）、人类行为（如医疗可用性、自我治疗能力）和当地干预措施（如疏散命令、防护设备分发）。

DiD使用MOPITT测量的月平均总柱XCO；如第2.1.1节所述，测量对对流层中层最敏感。季节性周期变化在MOPITT数据和TAO FTIR CO测量中均观察到（如图2、3和4所示），后者对对流层低层敏感，应注意直接影响空气质量的地面水平CO增强将与柱测量不同。然而，TAO测量的CO对流层柱增强已与远程传输野火烟羽导致的空气质量下降事件 linked。图3和4呈现的月平均CO标准差重叠可能表明需要更长时间序列以更好解析阿尔伯塔省和安大略省CO增加，这也可能反映表2结果的变化。尽管如此，2012年前后时期之间结局正上升的突出性暗示健康结局与更 intense 野火季节（以增强的大气CO柱标记）关系发生转变。宽置信区间可部分归因于所述限制，并强调进一步研究的必要性。总体而言，缺乏每日医疗保健遭遇数据限制了进行传统空气污染流行病学研究的能力，如时间序列或案例交叉分析。相反，本工作作为初步调查，突出CO作为评估与空气质量相关健康影响（特别是大规模野火烟雾事件）的潜在价值。这为未来研究提供机会，使用CO作为烟雾暴露的指示剂，无论是本地还是远程传输后。

4 结论

本研究调查了阿尔伯塔省和安大略省卫星测量的大气CO季节性周期变化，并补充了多伦多安大略省的地面监测，将2012年1月1日前后测量分开。获取了阿尔伯塔省（2010–2019年）和安大略省（2004–2019年）健康区域九种心血管和呼吸系统疾病的月医院急诊就诊数据，并使用双重差分方法相对于卫星衍生的月总柱CO进行分析。目标是评估住院记录是否遵循与大气CO观察到的类似模式，并评估CO是否可作为暴露的适当指标。

加拿大MOPITT XCO测量比较显示，即使未移除整体北美下降趋势（-0.57% CO/年），2012–2019年8月平均值较高区域相比2004–2011年更广。评估阿尔伯塔省和安大略省去趋势月平均XCO时，可见7月至9月时期正移动，8月达到最大值。TAO FTIR月平均CO总柱显示相同时期类似增加。由于年际变异性，2012年前后月平均值的标准差重叠。总体而言，发现与Buchholz等人结果一致，其显示美国大片区域MOPITT观察到的8月季节性CO增加 when comparing 2012年前后，归因于太平洋西北野火增加。

应用DiD回归到九种心血管和呼吸系统诊断的月医院急诊就诊计数，以评估观察到的野火排放导致柱CO增加是否反映在健康诊断中。尽管有时置信区间较宽，几种疾病在考虑暴露和结局之间交互项时显示DiD回归显著变化。当模型显示正i_CO β₃交互项时，在更强烈野火年份（2012年后）观察到 increasingly adverse 效应。正i_CO β₃系数表示2012年后相比2012年前相同时期，每ppb XCO增加对应的额外就诊数/10万人。这种正交互见于高血压（AB和ON）、缺血性心脏病（ON）、心律失常（AB和ON）、心力衰竭（AB）、脑血管疾病（AB和ON）、肺炎（AB）、急性下呼吸道感染（AB）、COPD（AB）和哮喘（ON）。然而，仅高血压（ON）、缺血性心脏病（ON）、心律失常（AB和ON）和哮喘（ON）的交互发现统计显著。总体而言，这些发现证明卫星衍生CO作为野火健康分析暴露指标的潜力。

随着气候变化影响野火发生，考虑排放增加对人类健康的影响（无论是本地还是通过远程传输）至关重要。理解对医疗保健系统的影响有助于构建 shaping 政策、知情决策和有效风险缓解的框架。建立不良健康结局与卫星CO测量之间的联系，提供了增强公共卫生建议的潜力，利用卫星相比区域地面监测方法更广的空间覆盖。尽管超出本工作范围，可探索地面原位CO测量以进一步评估卫星衍生CO在健康效应研究中的使用。总体而言，检查野火长期和远程健康影响的研究有限，强调进一步研究以扩展本工作的重要性。更广泛地理覆盖和更长期更精细患者数据的进一步研究，将提供对远程野火排放对人类健康长期影响的更深入洞察