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全球气候异常变化导致极端气温事件发生频次增加,工业化和城市化快速发展造成大气污染问题日趋凸显,二者均对人体健康产生不同程度的影响。因此,探析极端气温和大气污染对人群健康的影响已成为越来越受关注的研究热点。本研究首先通过循证医学系统评价再评价的方法,总结目前极端气温（热浪、寒潮、热效应和冷效应）和大气污染(PM10、NO2和SO2)对呼吸系统疾病影响的研究现状,从而得到极端气温和大气污染对呼吸系统疾病影响的循证证据,发现已有研究中存在的不足,为本文时间序列分析提供证据支持和研究切入点。然后以北京市为例,采用分布滞后非线性模型（Distributed Lag Nonlinear Model,DLNM）分析极端气温对北京市呼吸系统疾病急诊人数的影响,采用广义相加模型（Generalised Additive Model,GAM）探析API和三种大气污染物(PM10、NO2和SO2)分指数对北京市呼吸系统疾病急诊人数的影响及差异,采用二元响应模型和广义相加模型分析极端气温和大气污染的协同作用对北京市呼吸系统疾病的影响,获得了下列具有创新性的研究成果:1.首先就极端气温对呼吸系统疾病的影响进行系统评价再评价,结果显示国际上目前关于热浪和热效应对呼吸系统疾病影响的系统评价数量要多于寒潮和冷效应,并且热效应和冷效应均对呼吸系统的疾病发病有影响,但热浪和寒潮对呼吸系统疾病发病的影响不明确。针对这一问题,本文以北京地区为例,采用时间序列分析（分布滞后非线性模型）探究极端气温对当地呼吸系统疾病发病的影响,结果表明:（i）气温对北京市呼吸系统疾病的影响呈不对称“U”形,气温为21.5时急诊人数最少;寒潮和热浪均对北京市呼吸系统疾病的发病有影响,且前者的整体影响程度强于后者。（ii）针对不同强度（不同阈值和持续天数的组合）热浪和寒潮的主效应对呼吸系统疾病发病影响的研究结果显示:就寒潮对呼吸系统疾病的影响而言,中等强度的寒潮影响最大,且不同持续天数的寒潮影响的差异也是最大的;而最强寒潮的影响反而降低了,不同持续天数的寒潮影响的差异也减小了。就热浪对呼吸系统疾病的影响而言,随着热浪强度的增加其影响也逐渐增加;特别是最强热浪（热浪阈值大于等于99百分位）的影响显著高于其它热浪,且随着持续天数的增加其影响也显著加大。（iii）寒潮和热浪对北京地区呼吸系统疾病的影响以主效应为主,附加效应为辅;（iv）寒潮期间下呼吸道疾病发病的相对危险度高,而热浪期间上呼吸道疾病发病的相对危险度高;与男性相比,女性受寒潮和热浪的影响患呼吸系统疾病的风险更大。2.我们就国际上大气污染对呼吸系统疾病的影响进行系统评价再评价,结果显示NO2对呼吸系统疾病的发病和死亡均有影响,而PM10和SO2对呼吸系统疾病发病的影响有争议。针对这一问题本文采用广义相加模型探析了三种大气污染物(PM10、NO2和SO2)分指数和API对北京市呼吸系统疾病发病的影响,结果显示:（i）PM10是北京市的大气主要污染物,而三种污染物均在当日对呼吸系统疾病发病的影响最大,随着滞后天数的延迟,其影响逐渐减弱。（ii）颗粒物污染对10至17岁的少儿和女性呼吸系统疾病发病的影响更大。3.在上述极端气温和大气污染各自对呼吸系统疾病影响研究的基础上,我们采用气温分段的方法探究了二者的协同作用对北京市呼吸系统疾病发病的影响。结果显示:（i）在低温段和极端低温段颗粒污染物对呼吸系统疾病有影响,而在高温段和极端高温段颗粒污染物对其影响无统计学意义。（ii）PM10浓度升高诱发呼吸系统疾病相对危险度的高值点出现在低温段,而未出现在极端低温段,这与本团队关于北京市PM10重污染出现在低温段（气温阈值为2.3）,而不是极端低温段的结果相关联。（iii）大气污染对不同病种呼吸系统疾病影响的结果显示,在低温段上呼吸道疾病发病的相对危险度较高,在极端低温段下呼吸道疾病发病的相对危险度较高;大气污染对不同年龄段呼吸系统疾病影响的结果显示,在低温段10至17岁的少儿发病的相对危险度较高,在极端低温段老年人发病的相对危险度较高。综上所述,寒潮和热浪对呼吸系统疾病发病的影响存在差异,其中,以寒潮效应最为凸显,表现为中等强度的寒潮对疾病影响最大;热浪效应次之,表现为最强热浪的影响最显著,且随着持续天数的增加其影响也显著加大。寒潮和热浪对呼吸系统疾病的影响以主效应为主,附加效应为辅。气温分段的基础上,颗粒污染物对呼吸系统疾病急诊人数的影响表现为低温效应（包含低温段和极端低温段）大于高温效应（包含高温段和极端高温段）,且颗粒污染物对疾病影响的高值点出现在低温段,这与北京市PM10重污染出现在低温段（气温阈值2.3）密切关联,体现了低温与PM10的协同作用对呼吸系统疾病的影响。