《Journal of Exposure Science & Environmental Epidemiology》：No one is immune: neighborhood trends and disparities in air pollution exposure in the city of Chicago during summer 2023 wildfires
编辑推荐：
摘要
背景：2023年，芝加哥经历了由远距离传输的野火烟雾（WFS）引起的空前水平的细颗粒物（PM2.5）。目标：研究WFS相关的PM2.5时间趋势如何在该市具有不同人口、社会经济和健康概况的地区之间变化。方法：芝加哥市包括792个普查区，划分为九个区域。使
摘要
背景：2023年，芝加哥经历了由远距离传输的野火烟雾（WFS）引起的空前水平的细颗粒物（PM2.5）。目标：研究WFS相关的PM2.5时间趋势如何在该市具有不同人口、社会经济和健康概况的地区之间变化。方法：芝加哥市包括792个普查区，划分为九个区域。使用2023年5月1日至7月31日期间全市500米网格上估算的每小时PM2.5浓度，计算普查区级别的每日24小时平均PM2.5水平。为比较各城市区域，采用中断时间序列（ITS）模型估算以下时期的PM2.5水平：（1）峰值前WFS期（5月1日至6月26日）；（2）峰值WFS期（6月27日至6月28日）；（3）峰值后WFS期（6月29日至7月31日）。结果：在整个芝加哥，峰值前、峰值和峰值后期间，普查区级别的24小时平均PM2.5浓度分别为14.5?μg/m3、99.7?μg/m3和16.6?μg/m3。北部和中部区域（社会经济地位较高）的基线PM2.5浓度（2023年5月1日）低于南部区域（社会经济地位较低），差异范围为-2.23至-1.09?μg/m3。在为期2天的峰值WFS期间，与西南区相比，城市北部区域（如西北区、北区）表现出更高的PM2.5浓度（差异分别为2.29和1.81?μg/m3）。峰值后，南部区域的PM2.5水平下降速度慢于芝加哥北部和中部。意义：即使在远离野火的地区，WFS也在降低空气质量。在WFS峰值期间，没有任何区域幸免于远距离传输的WFS引起的PM2.5显著增加。低收入和少数族裔比例较高的社区具有较高的基线PM2.5水平，且恢复到峰值前全市平均PM2.5浓度所需时间更长，表明尽管WFS影响广泛，但某些区域可能经历比其他区域更严重的影响。影响：这是首批研究2023年野火烟雾在芝加哥（一个通常远离野火的主要城市区域）暴露模式的研究之一。利用暴露建模和区域特定时间分析，该研究揭示了来自遥远火灾的野火烟雾使所有芝加哥社区都面临着细颗粒物暴露的显著增加。然而，黑人或西班牙裔居民比例较高、预期寿命较短、慢性病负担较高的低收入社区，既面临更高的基线PM2.5水平，也面临PM2.5浓度恢复至峰值前水平所需时间更长的问题。这些发现强调了在评估野火相关空气污染事件的公共健康影响时，考虑城市内污染水平和恢复模式差异的重要性。
论文解读：2023年夏季野火期间芝加哥市PM2.5暴露的时空趋势与社区差异
**研究背景与问题**
世界卫生组织估计，空气污染每年与超过700万例过早死亡相关。细颗粒物（PM2.5）已被证实与心血管疾病、呼吸系统疾病、代谢健康不良、不良妊娠结局及成年人认知能力下降等健康问题存在关联。在美国，《清洁空气法》及其修正案设立了国家环境空气质量标准（NAAQS），合规措施使美国空气质量在近几十年显著改善。然而，根据美国环境保护署的“异常事件规则”，由野火等州外事件导致的空气质量超标可不纳入NAAQS合规判定，这意味着野火驱动的PM2.5激增即使构成重大公共健康风险，也可能不触发监管行动。更为关键的是，气候变化预计将增加野火的频率、强度和规模，而野火烟雾（WFS）可经长距离传输，影响远离火源的社区。2023年夏季，加拿大野火产生的烟雾随盛行风扩散至美国大片地区；6月27日，芝加哥在全球95个主要城市中空气质量最差。尽管已有大量文献记录了美国空气污染暴露的差异，即黑人和/或西班牙裔社区及社会经济地位（SES）较低的地区承受更高的污染负荷，但关于远距离野火事件导致的短期暴露差异的证据仍然十分有限。多数研究集中于靠近野火源的社区，通常位于加利福尼亚州和美国西部，而针对远距离野火暴露、暴露差异或健康影响的研究较少。因此，本研究旨在利用2023年夏季芝加哥经历的由加拿大野火长距离传输WFS导致的急性暴露事件，探讨该市内部PM2.5浓度的时间趋势与空间、人口分布差异。
**研究方法**
研究人员利用Kim和Lim（2025）开发的空气污染建模数据，该数据采用极端梯度提升算法，结合伊利诺伊州29个美国环保署监测站和88个紫空气传感器的观测数据，以及超过1000个时空特征变量，通过空间交叉验证实现了近90%的R2值。研究将500米×500米网格的逐小时PM2.5浓度通过人口加权方法汇总至芝加哥792个普查区水平，并计算每日24小时平均浓度。研究人员采用具有区域交互作用的中断时间序列（ITS）模型，并运用广义加性模型（GAM）放宽线性假设，以比较峰值前（5月1日–6月26日）、峰值（6月27–28日）和峰值后（6月29日–7月31日）三个时期九个城市区域（西南区、远西南区、南区、远东南区、远北区、西北区、北区、西区和中心区）的PM2.5浓度差异。模型纳入普查区随机效应和一阶自回归相关结构。区域级人口、社会经济和健康数据来源于芝加哥健康地图集，涵盖2018–2022年美国社区调查数据。
**研究结果**
**区域人口与社会经济特征**：芝加哥南部区域的经济和教育水平最低，健康负担最高。西南区以西班牙裔人口为主（61.9%），糖尿病、无保险和无大学学位居民比例最高；远西南区高血压和租金负担率最高；南区哮喘患病率和贫困线以下人口比例最高；远东南区预期寿命最短，慢性阻塞性肺病（COPD）患病率最高。南区、远西南区和远东南区以非西班牙裔黑人（NHB）社区为主（比例85.4%–92.1%）。
**全市与区域PM2.5水平**：全市普查区24小时平均PM2.5浓度在峰值前、峰值为14.5 μg/m3、99.7 μg/m3和16.6 μg/m3。峰值期间（6月27日），全市平均浓度达96.2 μg/m3，较前一日增加62.8 μg/m3（188%），较峰值前增加81.7 μg/m3（563%）。峰值前，远西南区（中位数14.4 μg/m3）和西南区（13.2 μg/m3）最高；峰值期间，中心区（103.7 μg/m3）、西南区（102.2 μg/m3）和北区（102.1 μg/m3）最高；峰值后，远西南区（13.8 μg/m3）和西南区（12.4 μg/m3）最高。
**时间趋势的ITS模型分析**：模型调整R2=0.657，所有平滑项有效自由度显著大于1，表明PM2.5时间趋势呈非线性。以西南区为参照，峰值前时期（5月1日），远北区、西北区、北区、西区和中心区PM2.5浓度显著低于西南区（差异为-2.23至-1.09 μg/m3），而南区、远西南区和远东南区与西南区无显著差异。峰值期间，西北区和北区PM2.5浓度高于西南区（差异2.29和1.81 μg/m3），而西区、南区和远东南区显著较低（差异-1.91、-3.76和-6.48 μg/m3）。峰值后10–12天内，西南区PM2.5浓度下降速度慢于北部和中部区域，远西南区下降最为缓慢。
**恢复到峰值前水平的时间**：采用3日移动平均，西南区、中心区、南区和远东南区在峰值开始后11天恢复到全市峰值前平均水平（14.5 μg/m3），远西南区需12天；而远北区、西北区、北区和西区仅需7天。当使用区域特定峰值前PM2.5平均值时，南部五个区域需11天，北部四个区域仅需7天。
**累积负担与敏感性分析**：研究表明，西南区和远西南区在基线和整个峰值前时期PM2.5浓度较高，峰值后前两周下降更慢，导致这两个南部区域在研究期大部分时间内承受较高的PM2.5累积负担。以普查区水平社会人口特征进行的敏感性分析和分段线性ITS模型结果与主分析总体一致。
**讨论与结论**
本研究发现，2023年夏季远距离传输的WFS导致芝加哥所有区域PM2.5浓度出现危险升高，所有地区均超过健康基准标准。峰值前和峰值后时期，社会经济和健康压力负担较重的社区PM2.5水平最高。尽管峰值期间较富裕、较健康区域PM2.5浓度更高，但全市水平均构成显著健康风险。峰值后南部低收入社区PM2.5下降较慢，可能归因于该区域工业设施、主要道路和其他排放源集中的环境负担，以及野火烟雾中挥发性有机化合物和氮氧化物与既有城市人为排放相互作用形成二次PM2.5。本研究存在局限性，包括使用模拟环境浓度、未考虑PM2.5化学组成变化、缺乏居民时间-活动模式信息，以及区域空间粒度较粗等。然而，本研究作为首批考察2023年夏季芝加哥WFS相关PM2.5浓度时间与人口趋势的研究之一，采用了确保各社会人口亚组误差均等的模型数据和严格的ITS设计，为评估野火相关空气污染事件的公共健康影响提供了关键证据，并强调了在远离野火源的大型人口稠密城市中，考虑污染水平和恢复模式的城市内差异、制定适应与缓解措施的重要性。
