市域脑卒中疾病与气象因素的关系及预测

为了帮助医疗机构合理调配医务力量、床位和医疗药物,同时也帮助脑卒中高危人群及时采取干预措施,降低发病风险。本文对某市[1]四家医院2013—2016年脑卒中的就诊病例进行数据分析,将日就诊人数分为6个等级。然后,调取相应时段当地的逐日气象资料,采用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)方法分别建立了日就诊人数预测模型和日就诊人数与气象因素的关系模型。研究结果表明:(1)脑卒中的日就诊人数为不平衡数据,这种数据特征将导致传统的预测模型正确率较低;(2)通过不断调整SVM预测模型的初始权重,经历了4次优化之后,使得日就诊人数的预测正确率从52.46%上升到94.56%;(3)随机森林模型的结果显示,影响脑卒中发病率的三大气象因素分别是最高气温、最低气温和平均气温。基于机器学习模型的脑卒中疾病与气象因素的研究成果,提高了医疗气象统计模型的预报准确率,具有较高的应用和推广价值。     

北京地区脑卒中发病率的气象条件研究

根据北京抽样人群的脑卒中发病资料和前期气象资料的对比分析,揭示出不同年龄段人群发病率的年变化特点和多年变化趋势,讨论了前期气象因子与发病率的关系,并在此基础上设计对发病率有预测意义的分辨率为５级的统计模型,经Ｆ检验表明,预测效果较好。     

北京地区冠心病发病率的气象评估模型

基于1984～2000年北京地区自然人群的长期、持续、跟踪监测的旬冠心病发病资料和同期日气象资料，通过分析揭示了冠心病发病率的季节变化规律和年际变化特点；通过发病率和气象因子的相关分析，确定了全年及各季、月可能诱发冠心病发病率的主要气象因子。结果表明，气压、风速、气温和水汽压等因子与发病率关系显著，从各个季节来说，气象因子对发病率的影响又各有侧重并具有不同的表现形式。建立了各代表月冠心病发病率的气象评估模型，历史回代和预测结果表明，所建方程具有较高的评估能力。     

脑卒中与气象要素关系的探讨

1994年1月至2000年12月北京地区若干社区脑卒中发病人数与同期气象资料分析结果表明：北京地区脑卒中发病有明显的季节性，冬春季高发，夏秋季低发；出血性脑卒中发病是春秋季高发，夏季低发；缺血性脑卒中发病是夏季高，秋季低。脑卒中发病与气温、气压和相对湿度有密切关系；寒冷与高温，气温、气压的剧烈变化等，可能是诱发脑卒中的重要气象因素。     

济南无影山与章丘探空站埃克曼层风向风速分布特征对比

基于济南无影山和章丘探空站实测资料,对比分析了两地埃克曼层风向、风速垂直分布特征的异同,对气象预测、环境保护与规划、气候资源开发利用等工作有一定的指导意义。     

脑卒中疾病发生的气象条件分析及对其发病人数的预测

通过对黄石市中心医院1994-1998年连续五年来脑卒中疾病患者常规资料的分析。揭示了该市脑卒中患者群体的发病规律及其与气温要素的密切关系；同时用多元逐步回归的方法建立了该病的发病人数同气象因子的关系方程；并且认为；通过对气象因子预报可以预测脑卒中疾病的发病人数，对预防脑卒中中疾病的发生有一定作用。同时也能为医疗卫生部门根据天气的变化安排工作提供客观参考依据。     

影响光伏发电功率的气象因子分析及其预测检验

利用贵州省普安磨舍光伏电站2020年逐15 min的光伏发电功率、辐射资料与气象站资料，对光伏发电功率变化特征及影响光伏发电功率的气象因子进行分析，建立了光伏发电功率的预测模型，并利用CFSv2模式资料开展月内预测检验。结果表明：光伏电站发电功率呈现早晚低、中午高的单峰型日变化特征，其中春季发电功率值最大，夏季次之，冬季最小。影响光伏发电功率最关键的气象因子为总辐射和日照时数，其相关系数均在0.9以上。5种组合的线性回归预测模型检验结果显示，利用平均气温、最高气温、日较差建立的预测模型预测效果最好，而利用单一气象因子的预测效果最差。为增加光伏发电功率的预测准确率，可根据预测服务需求，并用延伸期模式资料开展光伏发电功率滚动订正预测。     

菏泽市夏季脑梗塞发病率与气象环境的关系及预报

利用菏泽市6年脑梗塞疾病资料和同期气象资料，研究了夏季脑梗塞发病率与气象环境的关系，建立发病率的中、短期预报模式。结果表明：在夏季气温升高、降水量大、雨日多、湿度增大、气压偏低、气压变率小时脑梗塞发病率显著增高。经检验．所建预报模式效果较好，为开展疾病预报提供了新的手段。     

动态学习率神经网络预测气温的尝试

采用单站气象资料建立动态学习率的神经网络预测模型，进行逐日气温模拟预测，并与逐步回归预测模型和固定学习率的神经网络模型比较，结果表明，神经网络模型预测能力较好，但训练时间长。采用动态学习率的网络模型在不损失预测精度的前提下大大减少了训练时间，为神经网络在气象中的应用提供了一种方法。     

上海地区褐飞虱发生程度预测

利用高空环流、海温资料和地面气象资料对上海地区水稻褐飞虱的发生期和发生量组建了长、短期结合的5个预测模型。它们褐飞虱田间始发期预测模型、灯诱始发期预测模型、高峰值出现时间预测模型、高峰虫量预测模型以及褐飞虱自然观察圃密度（百穴虫量）模拟模型。这些预测模型配套组合使用，可以判断上海地区每年褐飞虱发生的时间及严重程度，为褐飞虱的防治提供实时依据。     

气象保健、气象治疗与保健舱

气象条件对人类的健康与疾病有着明显的影响。如流行性感冒、心脑血管疾病和风湿性关节炎等发病率与天气变化有密切的关系。这类疾病通常称为气象疾病。恶劣的气象条件会破坏人体的健康状况,带来疾病;适宜的气象条件能保持人体的健康状态,促进机体新陈代谢,增强免疫能力,达到治病、保健的效果。在人类生存环境日益恶化的今天,我们一方面要努力改善、保护大的生态环境,另一方面制作一套人造生活、疗养保健的小气候环境也是简易可行的。为此,设计了一个由计算机自动控制多种气象条件的保健舱方案,如制成产品,推入市场,定能造福于人类。     

气象条件对北京夏季中暑的影响及预测研究

利用2009-2012年北京市467例中暑病例与同期9个气象要素资料和当日及前期1-4 d累积平均气象要素共45个气象因子,采用相关分析法分析北京夏季中暑发病人数与气象因子之间的关系|采用多元线性回归和非线性拟合方法构建了改进的北京中暑气象预报模型,选取拟合优度较好的模型对中暑人数进行回代及预测检验,并与现用模型进行对比。结果表明：气温是引发北京夏季中暑的决定性因子|气温、水汽压、气压及降水的两日累积效应均高于当日效应,表明气象要素的连续累积作用对人体中暑影响较大|建立的中暑预报模型具有较好的历史拟合及预测效果,中暑等级划分较合理,对北京市中暑气象等级预报服务和公众有效防范中暑有实际的指导意义。     

新能源──风能的计算研究

风速是风能计算中十分重要的气象因子，它是一种随机变量。能反映各地区风速特点的一个重要形式是风速分布模型，该文提出一种通用性强的新的风速分布模型，它随模式参数的变动而改变模型结构，以适应各地区风速分布特征，具有普遍实用意义。     

不同地区慢性阻塞性肺病与气象因子相关性分析

为探讨不同地区慢性阻塞性肺病(COPD)患者发病与气象因子的关系,文章按月收集统计北京、上海、杭州、广州和南宁5个地区的全国监测中医医院2003年1月至2004年12月主要以COPD入院诊断的患者资料及同期的气象因子,做出COPD发病率的月际分布及地区差异,结果显示发病率华北地区高、华南地区低的特点十分明显。分析了COPD的月发病率与各气象因子相关性,冬季温度低、气压高与COPD的高发病率相对应;而夏季与当地人群对7、8月闷热天气的适应能力有关,相对湿度在夏季对COPD发病率的上升具有很好的指示意义。     

影响我国主要粮食作物产量的气象因子研究

通过收集前人主要粮食作物气象产量预报的研究成果，将所得到的资料按作物进行分类，并进行归一化处理，使用系统聚类分析方法，以预报方程中的影响因子为指标，分区找出各区主要粮食作物产量的主、次要影响因子和影响时期，为大范围作物产量预报提供了科学依据。     

安徽省不同等级雾和重度霾时空分布特征及地面气象条件比较

雾和霾都是低能见度天气,生成条件相似。利用安徽78个地面站逐时观测资料,基于雾、霾发生物理条件,建立了不同等级雾日和重度霾日的观测诊断方法,重建了不同等级雾和重度霾的时序资料。根据各站强浓雾发生的同步性,将安徽分为5个雾、霾分布特征不同的区域,探讨了各区域不同等级雾及重度霾出现时地面气象条件的异同。结果表明:（1）安徽省强浓雾主要是辐射雾。强浓雾、浓雾和大雾空间分布形势大体一致,淮河以北东、西部和江南都属于强浓雾高发区,但各地强浓雾的时、空分布特征和影响系统不同;重度霾有明显的北多、南少、山区最少的分布特征。（2）强浓雾年变化呈双峰型分布,峰值在1月和4月,日变化为单峰型,峰值在06时;而重度霾年变化为单峰型,峰值在1月,日变化为双峰型。（3）在强浓雾的高发时段（02—08时）,强浓雾时降温幅度最大,比重度霾平均高1℃,风速显著偏低,超过75%的样本风速低于1.5 m/s,且无明显主导风向;而重度霾时,风速比雾时明显要大,个别区域有超过75%的样本风速大于1.5 m/s,且以西北风到东北风为主。说明重度霾能否演变为强浓雾的关键地面气象因子是风速、风向和降温幅度。      

江苏区域性天气气候变化对常见疾病发生的可能影响北大核心

基于2010—2019年江苏省两所具有区域代表性的医院较为完整的10 a常见疾病住院病例数据、区域同期气象资料,从不同时间尺度分析了气象要素与疾病发病的可能关系,探讨了气象条件和气候变化背景下主要疾病病例数的变化特征。结果表明:儿科肺炎、慢性阻塞性肺病等呼吸系统疾病具有明显的季节变化特征,其对气温等气象要素有较强的敏感性,而寒潮等天气过程对此类疾病有诱发作用。作为年际气候变化关键信号的ENSO模态,可以通过调节不同地区的天气频率,间接对疾病发生产生影响。根据天气变化与疾病发病机理的关系和气候模式模拟预估的未来气候变化情景,到本世纪末的气候背景可能有利于减少肺炎和慢性阻塞性肺病的发病率,但也需注意天气尺度气温变率加剧造成相关疾病的多发。     

昆明市花粉过敏症预报试验

通过对昆明城区和郊区2000-2001年花粉观测资料的分析,发现一年中花粉浓度有明显的周期性和季节性。分析了气象要素与空气中飘移花粉的相关关系。在此基础上,利用统计方法,找出了与花粉过敏症相关好的气象因子,建立了花粉过敏症的预报方程;应用医院花粉过敏症的发病率进行验证,同时利用气温、风速、相对湿度对预报值加以订正,使预报结果更接近实际。     

基于CI的呼伦贝尔市40年生长季气象干旱强度分析

利用呼伦贝尔市16个气象台站1973—2012年逐日气象观测资料,计算4—10月生长季期间逐日CI指数并统计分析呼伦贝尔市生长季气象干旱强度特征,利用空间差值、线性回归、信噪比检验、M K突变检验和小波分析方法对干旱强度的空间分布、随时间的变化、突变发生情况及气象干旱发生周期进行分析。分析表明,呼伦贝尔市气象干旱发生频率最高为牧区,强度由西南牧区向东北林区递减,春季气象干旱有减轻趋势,而夏、秋季节干旱有加重趋势,牧区秋旱的加重趋势尤为显著,农区的变化周期较长,为19~24年,而林区、牧区的变化周期较短,为5~12年和7~12年。