《表2 PM2.5暴露导致的AF平均值及置信区间》

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《春节期间的PM_(2.5)污染短期暴露健康效应评估——以长三角地区25个城市为例》

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资料来源：笔者自制。

为了区分AF增减，将目的地与出发地的PM2.5浓度差值的正负性与AF相乘作为最后参考的AF值。当AF大于0时，说明目的地PM2.5浓度大于出发地，PM2.5污染短期暴露的健康风险增加；当AF小于0时，说明PM2.5污染短期暴露的健康风险减少，其中AF绝对值越接近于1，说明健康风险越大。根据春节人口迁徙的5 772对城市迁徙数据进行PM2.5污染暴露差异计算，得到对应暴露的健康风险。共有2 858对城市迁徙行为，6 070万迁徙人口的PM2.5污染短期暴露健康风险增加；2 914对城市迁徙行为，6 175万迁徙人口的PM2.5污染短期暴露健康风险减少；长三角地区城市春节迁徙人群有接近一半因迁徙导致PM2.5暴露环境变化增加了健康风险，同时剩余的超过一半的迁徙人群健康风险减少。详细的各类特定死亡原因的AF平均值与置信区间见表2，可以看到增加和减少的人群的总死亡率、中风、呼吸道疾病与慢性阻塞性肺疾病的AF平均值相同，而风险增加人群的心血管疾病、高血压疾病与冠心病的AF平均值略低于风险减少人群（均相差0.1）。