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Étude sur le fardeau des maladies liées à l'exposition prolongée au PM2.5 en Chine et en Inde de 2000 à 2018

  • role： First author第一作者
  • Affiliation：

    Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China

    School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

  • Email：zhuyue19@mails.ucas.ac.cn
  • Introduction：朱玥，研究方向为大气遥感与环境健康。E-mail： zhuyue19@mails.ucas.ac.cn
ZHU Yue12,  
  • role： Corresponding author通信作者
  • Affiliation：

    Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China

  • Email：shiys@aircas.ac.cn
  • Introduction：石玉胜，研究方向为大气污染物遥感反演与环境健康、碳排放遥感反演与定量分析。E-mail： shiys@aircas.ac.cn
SHI Yusheng1*,  
  • Affiliation：

    Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China

LI Zhengqiang1

résumé

Le PM2.5 est considéré comme un polluant atmosphérique, représentant une menace potentielle pour la santé humaine. La Chine et l'Inde sont les deux plus grands pays en développement au monde en termes de population, et le fardeau des maladies liées à la pollution par le PM2.5 y est particulièrement important. C'est pourquoi, sur la base de données de concentration en PM2.5 à long terme à haute résolution (0,01°×0,01°) issues de la télédétection spatiale, nous avons analysé les variations spatiotemporelles du PM2.5 et l'exposition de la population en Chine et en Inde sur 19 ans (2000-2018) ; à l'aide d'un modèle d'exposition-réponse intégral, une évaluation complète du nombre de décès prématurés dus à l'exposition prolongée au PM2.5 pour 6 types de maladies (maladie respiratoire aiguë des voies respiratoires inférieures, bronchopneumopathie chronique obstructive, diabète de type 2, cardiopathie ischémique, cancer du poumon et accident vasculaire cérébral) a été réalisée dans les deux pays. Les résultats montrent que les zones de concentration élevée de PM2.5 en Chine se concentrent dans la région autonome ouïgoure du Xinjiang, le bassin du Sichuan, la plaine du Nord de la Chine et le bassin du fleuve Yangtsé, et la concentration pondérée par la population diminue globalement (50 μg/m-3 en 2000, 40,8 μg/m-3 en 2018) ; tandis que la concentration de PM2.5 en Inde à des valeurs élevées se concentre dans les régions septentrionales, et la concentration pondérée par la population augmente globalement (51,5 μg/m-3 en 2000, 76,4 μg/m-3 en 2018). Pour la Chine, le nombre de décès prématurés dus à l'exposition au PM2.5 est passé de 90,8 mille en 2000 à 137,8 mille en 2018, soit une augmentation de 47 mille personnes ; l'accident vasculaire cérébral est le principal stade terminal de la maladie entraînant un décès prématuré, représentant 45,9% du nombre total de décès (56,3 mille personnes). Pour l'Inde, le nombre de décès prématurés dus à l'exposition au PM2.5 est passé de 34,3 mille en 2000 à 75 mille en 2018, soit une augmentation de 40,7 mille personnes ; la cardiopathie ischémique et l'accident vasculaire cérébral sont les principaux stades terminaux de la maladie entraînant un décès prématuré, représentant respectivement 39,9% (20,2 mille personnes) et 25,5% (12,9 mille personnes). Les résultats de l'étude sont susceptibles de fournir des références utiles aux décideurs et aux organismes de contrôle de la pollution, pour élaborer des politiques de gestion de la pollution de l'air.

mots-clés

Télédétection; PM2.5; Fardeau des maladies; Décès prématuré; Chine; Inde; Séquence temporelle

References

  1. 1.
    Brauer M, Amann M, Burnett R T, Cohen A, Dentener F, Ezzati M, Henderson S B, Krzyzanowski M, Martin R V, Van Dingenen R, van Donkelaar A and Thurston G D. 2012. Exposure assessment for estimation of the global burden of disease attributable to outdoor air pollution. Environmental Science and Technology, 46(2): 652-660
  2. 2.
    Chowdhury S and Dey S. 2016. Cause-specific premature death from ambient PM2.5 exposure in India: estimate adjusted for baseline mortality. Environment International, 91: 283-290
  3. 3.
    Ding D, Xing J, Wang S X, Liu K Y and Hao J M. 2019. Estimated contributions of emissions controls, meteorological factors, population growth, and changes in baseline mortality to reductions in ambient PM2.5 and PM2.5-related mortality in China, 2013—2017. Environmental Health Perspectives, 127(6): 067009
  4. 4.
    Fang D, Wang Q G, Li H M, Yu Y Y, Lu Y and Qian X. 2016. Mortality effects assessment of ambient PM2.5 pollution in the 74 leading cities of China. Science of the Total Environment, 569-570: 1545-1552
  5. 5.
    Global Burden of Disease Collaborative Network. 2018. Global Burden of Disease Study 2017 (GBD 2017) Population Estimates 1950—2017. Seattle, United States of America: Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)
  6. 6.
    Guan Y, Kang L, Wang Y, Zhang N N and Ju M T. 2019. Health loss attributed to PM2.5 pollution in China’s cities: economic impact, annual change and reduction potential. Journal of Cleaner Production, 217: 284-294
  7. 7.
    Hammer M S, van Donkelaar A, Li C, Lyapustin A, Sayer A M, Hsu N C, Levy R C, Garay M J, Kalashnikova O V, Kahn R A, Brauer M, Apte J S, Henze D K, Zhang L, Zhang Q, Ford B, Pierce J R and Martin R V. 2020. Global estimates and long-term trends of fine particulate matter concentrations (1998—2018). Environmental Science and Technology, 54(13): 7879-7890
  8. 8.
    Huang J, Pan X C, Guo X B and Li G X. 2018. Health impact of China’s Air Pollution Prevention and Control Action Plan: an analysis of national air quality monitoring and mortality data. The Lancet Planetary Health, 2(7): e313-e323
  9. 9.
    Jain V, Dey S and Chowdhury S. 2017. Ambient PM2.5 exposure and premature mortality burden in the holy city Varanasi, India. Environmental Pollution, 226: 182-189
  10. 10.
    Li Y, Zhao X G, Liao Q, Tao Y and Bai Y. 2020. Specific differences and responses to reductions for premature mortality attributable to ambient PM2.5 in China. Science of the Total Environment, 742: 140643
  11. 11.
    Li Y, Liao Q, Zhao X G, Bai Y and Tao Y. 2021. Influence of PM2.5 pollution on health burden and economic loss in China. Environmental Science, 42(4): 1688-1695
  12. 12.
    Liang F C, Yang X L, Liu F C, Li J X, Xiao Q Y, Chen J C, Liu X Q, Cao J, Shen C, Yu L, Lu F H, Wu X P, Zhao L C, Wu X G, Li Y, Hu D S, Huang J F, Liu Y, Lu X F and Gu D F. 2019. Long-term exposure to ambient fine particulate matter and incidence of diabetes in China: a cohort study. Environment International, 126: 568-575
  13. 13.
    Limaye V S, Schöpp W and Amann M. 2019. Applying integrated exposure-response functions to PM2.5 pollution in India. International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(1): 60
  14. 14.
    Liu J, Han Y Q, Tang X, Zhu J and Zhu T. 2016. Estimating adult mortality attributable to PM2.5 exposure in China with assimilated PM2.5 concentrations based on a ground monitoring network. Science of the Total Environment, 568: 1253-1262
  15. 15.
    Lu X C, Lin C Q, Li W K, Chen Y A, Huang Y Q, Fung J C H and Lau A K H. 2019. Analysis of the adverse health effects of PM2.5 from 2001 to 2017 in China and the role of urbanization in aggravating the health burden. Science of the Total Environment, 652: 683-695
  16. 16.
    Maji K J. 2020. Substantial changes in PM2.5 pollution and corresponding premature deaths across China during 2015—2019: a model prospective. Science of the Total Environment, 729: 138838
  17. 17.
    Maji K J, Li V O K and Lam J C K. 2020. Effects of China's current Air Pollution Prevention and Control Action Plan on air pollution patterns, health risks and mortalities in Beijing 2014—2018. Chemosphere, 260: 127572
  18. 18.
    Manojkumar N and Srimuruganandam B. 2021. Health benefits of achieving fine particulate matter standards in India-A nationwide assessment. Science of the Total Environment, 763: 142999
  19. 19.
    Sahu S K, Sharma S, Zhang H L, Chejarla V, Guo H, Hu J L, Ying Q, Xing J and Kota S H. 2020. Estimating ground level PM2.5 concentrations and associated health risk in India using satellite based AOD and WRF predicted meteorological parameters. Chemosphere, 255: 126969
  20. 20.
    Wang H, Yin P, Fan W H, Wang Y, Dong Z M, Deng Q H and Zhou M G. 2021. Mortality risk associated with short-term exposure to particulate matter in China: estimating error and implication. Environmental Science and Technology, 55(2): 1110-1121
  21. 21.
    Wang Q, Wang J N, He M Z, Kinney P L and Li T T. 2018. A county-level estimate of PM2.5 related chronic mortality risk in China based on multi-model exposure data. Environment International, 110: 105-112
  22. 22.
    Wang Q, Zhu H H, Du P, Zhao L and Li T T. 2021. Health benefit of ‘14th Five-Year’ and medium and long-term PM2.5 control targets in Beijing-Tianjin-Hebei and its surrounding areas. Research of Environmental Sciences, 34(1): 220-228
  23. 23.
    Wei J, Li Z Q, Lyapustin A, Sun L, Peng Y R, Xue W H, Su T N and Cribb M. 2021. Reconstructing 1-km-resolution high-quality PM2.5 data records from 2000 to 2018 in China: spatiotemporal variations and policy implications. Remote Sensing of Environment, 252: 112136
  24. 24.
    Xiang J, Tao M H, Guo L, Chen L F, Tao J H and Gui L. 2022. Progress of near-surface PM2.5 concentration retrieve based on satellite remote sensing. National Remote Sensing Bulletin, 26(9): 1757-1776
  25. 25.
    Xiao Q Y, Geng G N, Xue T, Liu S G, Cai C L, He K B and Zhang Q. 2022. Tracking PM2.5 and O3 pollution and the related health burden in China 2013—2020. Environmental Science and Technology, 56(11): 6922-6932
  26. 26.
    Xue T, Zhu T, Zheng Y X, Liu J, Li X and Zhang Q. 2019. Change in the number of PM2.5-attributed deaths in China from 2000 to 2010: comparison between estimations from census-based epidemiology and pre-established exposure-response functions. Environment International, 129: 430-437
  27. 27.
    Yang W and Jiang X L. 2021. Evaluating the influence of land use and land cover change on fine particulate matter. Scientific Reports, 11: 17612
  28. 28.
    Yang X C, Wang Y, Zhao C F, Fan H, Yang Y K, Chi Y L, Shen L X and Yan X. 2022. Health risk and disease burden attributable to long-term global fine-mode particles. Chemosphere, 287: 132435
  29. 29.
    Yue H B, He C Y, Huang Q X, Yin D and Bryan B A. 2020. Stronger policy required to substantially reduce deaths from PM2.5 pollution in China. Nature Communications. 1462.
  30. 30.
    Zhang Y Q. 2021. All-Cause Mortality Risk and Attributable Deaths Associated with Long-Term Exposure to Ambient PM2.5 in Chinese Adults.Environmental Science & Technology, 55(9): 6116-6127.
  31. 31.
    Zhou M G, Wang H D, Zhu J, Chen W Q, Wang L H, Liu S W, and Li Y C. 2016. Cause-specific mortality for 240 causes in China during 1990—2013: a systematic subnational analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. The Lancet, 387 (10015): 251-272.
  32. 32.
    Zou B, You J W, Lin Y, Duan X L, Zhao X G, Fang X, Matthew J C, and Li S X. 2019. Air pollution intervention and life-saving effect in China.Environment International, 125: 529-541.

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