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背景：近年来我国雾霾天气频发,引起国内外广泛关注,大气污染对人群健康的危害亦成为研究的热点。生态学时间序列分析表明,大气污染与人群死亡风险增加有关。但是,由于我国环境空气质量监测点的限制,使得大气污染与人群健康时空关系的研究明显不足,制约了对大气污染健康效应空间差异性的探索。目的：本研究采用时间序列分析和时空分析的方法,探究主要大气污染物与人群死亡风险之间的关系及其空间差异性的影响因素。方法：以北京市16个区县常住居民为研究对象,采用生态学设计,研究北京市16个区县2009年1月1日至2010年12月31日间的每日PM10、NO2和CO浓度变化与每日人群总死亡(ICD-10:A00-R99)、心肺系统疾病死亡(ICD-10:I00-I99. J00-J98)和心脑血管疾病死亡(ICD-10:I00-I99)风险增加的关系,同时调整气象(包括气温、相对湿度)、时间、星期等因素。首先,研究新的浓度预测模型,利用已有污染物浓度数据,采用一般线性模型(General Linear Model, GLM),对北京市暂无监测站点的区县进行平均暴露浓度的预测；其次,利用北京市PM10、NO2和CO的日均浓度数据,采用时间序列分析的半泊松分布连接的广义相加模型(Generlized Additive Model, GAM),研究全市尺度上三种污染物与每日总死亡、心肺系统疾病死亡和心脑血管疾病死亡的关系；再次,利用北京市16个区县的PM10、NO2和CO的日均浓度,构建考虑空间因素的半泊松分布连接的广义相加混合模型(Generlized Additive Mixed Model, GAMM),分析全市尺度上三种污染物与死亡的关系,并比较GAMM的结果与上述GAM结果的差异。最后,构建分区县的GAM模型,分析人群每日总死亡、心肺系统疾病死亡以及心脑血管疾病死亡效应的空间差异性,同时利用稳健回归(Robust Regression)探讨污染物效应空间差异的影响因素。结果：(1)GAM结果显示,PM10、NO2、CO的急性暴露能显著升高居民每日总死亡人数、心肺系统疾病死亡人数和心脑血管疾病死亡人数。PM10浓度(1ag 01)每升高IQR单位(80μg/m3)将会导致三种死亡结局的死亡人数分别增加2.58%(95%CI:1.69%-3.48%)、2.97%(95%CI：1.83%-4.12%)和2.87%(95%CI：1.66%-4.09%)。N02浓度(1ag01)每升高IQR单位(25.μg/m3),死亡人数分别增加4.25%(95%CI：3.17%-5.35%)、4.80%(95%CI-3.40%-6.22%)和5.02%(95%CI:3.54%-6.52%)。CO浓度(lag 01)每升高IQR单位(0.9 mg/m3),死亡人数分别增加3.35%(95%CI：2.41%-4.30%)、4.03%(95%CI：2.83%-5.24%)和4.11%(95%CI：2.84%-5.40%)。(2) GAMM结果显示,控制空间随机效应后,PM10、NO2、CO的急性暴露仍能显著增加居民三种死亡结局的死亡人数。(3)GAMM得到的大气污染物效应估计值小于GAM得到的效应估计值,效应估计值的95%可信区间(95%CI)变窄。(4)大气污染物效应存在空间差异性。16个区县大气污染物PM10对三种死亡结局的效应估计值变化范围分别为-5.56%-32.55%,-7.00%-39.86%,-12.73%-46.22%；NO2的效应估计值变化范围分别为-3.55%-11.62%,-6.07%.13.46%,-4.06%-15.55%；CO的效应估计值变化范围分别为-1.86%-13.49%,-0.11%.14.91%,-0.58%-17.12%。(5)大气污染物死亡效应的空间差异性与区县在医疗、环保领域的财政支出和住房条件有关。结论：大气污染物急性暴露增加人群总死亡、心肺系统疾病死亡和心脑血管疾病死亡风险。北京市大气污染物PM10, NO2和CO对居民总死亡、心肺系统疾病死亡和心脑血管疾病死亡的影响存在空间差异性,这种差异性与区县平均医疗保健状况、环境状况和人群居住条件有关。