贵阳地区气候季节变化对心脑血管发病人数占比的影响研究

利用1961—2020年贵阳市所辖8个地面站点逐日气象观测资料,根据中国气象行业气候季节划分标准（QX/T152—2012）对其进行气候季节划分并分析季节漂移现象,基于“黄金分割率”的人体舒适度计算方法分析贵阳地区人体舒适度等级变化,结合贵阳地区2016—2020年心脑血管疾病发病人数门诊资料就当地气候季节漂移和舒适度等级变化对居民心脑血管疾病发病人数占比影响进行探究。结果表明：（1）贵阳地区春季的起止时间呈提前态势,秋季的起止时间有推迟态势,由此造成当地夏季正逐渐延长,冬季正逐渐缩短,从年代际看,夏季从44 d增加到76 d,冬季从130 d缩短到100 d;春季和秋季在长度上无明显变化,但在时间段上有漂移现象,经计算,春季的起始时间漂移度为16.3%,结束时间漂移度为18.3%,秋季的起始时间漂移度为25.6%,结束时间漂移度为14.6%。（2）贵阳地区夏季心脑血管疾病发病人数日占比为0.24%,冬季发病人数日占比为0.31%,随着气候变暖造成的夏季增长、冬季缩短,对贵阳地区居民心脑血管疾病发病人数占-1.62%;不同舒适域等级日数的改变对心脑血管发病人数占-0.87%,两者均表明...     

气温对呼吸和循环系统疾病影响及未来变化预估研究综述

随着全球气候变化的加剧,极端天气气候事件对相关人群健康的影响越发凸显。气温是气候变化的主要指标之一,也是影响人体健康关键的气象因素,呼吸和循环系统疾病作为主要的气象敏感性疾病,受气温的影响显著。本文通过梳理国内外气温对呼吸、循环系统疾病影响及未来随气候变化的风险预估等相关研究,探明了气温对诱发呼吸、循环系统疾病乃至死亡的共性和差异;适宜温度有利于降低呼吸、循环系统疾病的发病率,这为气候趋利的候鸟式旅居康养提供了理论依据。未来中国高温天气发生频次增加和强度增强,对老年人群及呼吸、循环系统疾病患者将产生更大影响。因此,候鸟式夏季避暑康养、有效降低其发病风险就显得更为重要。     

候鸟式旅居气候康养探析

以候鸟丹顶鹤为例，利用相关气象站点数据，统计分析丹顶鹤栖息地主要气象要素的变化规律，并分别根据温湿指数、基于黄金分割法的人体舒适度进行舒适等级划分，探索季节性迁徙的气候养生特征与内涵。研究发现：（1）丹顶鹤迁徙过程中所处日均气温在2℃~22.5℃范围内，相对湿度处于45%~80%之间，当气温升到3℃（春季迁徙）、气温降到13℃（秋季迁徙）、相对湿度降到60%左右是丹顶鹤开始迁徙的临界值，温度是影响丹顶鹤迁徙的主导气象因素。（2）通过对比南北两地各月的气温、相对湿度、舒适度等级天数以及空气质量指数，11月至次年3月北方严寒，南方舒适湿润，两地温差可高达40℃，以海南岛、东南沿海一带为最舒适旅居区；4月至10月南北两地温差可高达25℃，北方城市处于广义舒适域中，更适合作为季节性旅居地。     

不同气候带城市气温对老年呼吸系统疾病死亡影响及趋利降风险效应研究

基于元江、成都与西安三个不同气候带城市的逐日疾病死亡数据与同期气象数据，首先采用广义相加模型和分布滞后非线性模型探究了这3座不同气候带城市气温对老年呼吸系统疾病死亡风险的影响，然后使用归因分值（AFs）量化不同气温段对呼吸系统疾病所造成的健康损失，并定量评估三地之间季节性气候趋利可获得的死亡风险降低效应。结果表明：（1）元江、成都与西安地区气温与老年呼吸系统疾病死亡关系大致分别呈“W”、反“J”、反“J”型分布。（2）气温对元江老年人群呼吸系统疾病死亡的影响以高温即时性更为突出，对于成都、西安老年人群而言，则以低温滞后性更为显著。（3）元江、成都与西安由气温造成的AFs分别为9.64%、11.25%和18.26%，其中冷效应对呼吸系统疾病产生的死亡风险更大。将气温进一步细分为4个气温段(极端低温、中等低温、中等高温和极端高温)，中等低温造成的超额死亡累计人数最多，这与其发生频次多密切相关。（4）若元江、成都、西安有意愿有条件的老年居民采取候鸟式季节性气候趋利避暑或避寒康养，可在一定程度上降低由当地季节性不适气候所产生的健康风险。     

人体舒适度与气候康养相关研究及应用进展

随着全球气候变化加剧和极端天气气候事件增多，加之城市化进程不断推进，人口老龄化日趋凸显，广大民众追求舒适环境进行旅居康养的需求逐年提高，气候康养产业也逐渐成为热门产业。本文基于人体舒适度，概括了国内外气候量化表征的研究成果，归纳了不同舒适度与人群健康之间的利弊关系。在此基础上对气候康养理念，康养气候资源及其康养效应，以及康养地的适宜性评价进行了梳理，展望了相关学科研究及产业发展动向，旨在促进气象医学发展，为加快实现“健康中国2030”战略目标提供参考依据。     

辽宁省两县域城市气温对呼吸系统疾病住院人数的影响

为了探明气温与呼吸系统疾病住院人数的关系，合理实施辽宁省县域城市疾病预防预警，基于2016—2018年辽宁省北票市和西丰县两县域城市的逐日气象观测资料和呼吸系统疾病住院病例资料，分析当地呼吸系统疾病住院就诊人数的季节分布特征及其年龄分布特征。在此基础上，采用广义相加模型（Generalized Additive Model,GAM）和分布滞后非线性模型（the Distributed Lag Non-linear Model,DLNM）探究了气温对呼吸系统疾病住院人数的影响，并按性别、年龄分层建模，使用归因分值（Attributable Fraction,AF）量化了暴露在特定气温（极端低温、中度低温、中度高温、极端高温）范围内的患病风险。结果表明，两地呼吸系统疾病住院人数全年峰值出现在冬春季，患病人群以少儿和老年人群居多。北票市、西丰县人群的最适宜气温分别为26.2、22.2℃；气温对呼吸系统疾病患病的影响以低温滞后效应为主，高温存在即时效应但并不显著。北票市和西丰县分别有27.0%(95%置信区间为20.3%～32.9%)和29.0%(95%置信区间为22.1%～35.0%)的呼吸...     

气象与健康交叉融合发展及其概念演进

基于健康中国战略实施、应对气候变化和人口老龄化的现实需求,气象与健康交叉融合发展问题倍受关注。首先从哲学思想和医学理论的引领、生物气象学发展对理论形成的贡献、殊途切入内涵趋同的探索过程等方面就其发展历程进行了梳理与理性提升；然后,就气象与健康交叉学科发展中、尤其是作者团队新探究所提出的部分新概念进行了初步阐释,旨在抛砖引玉、吸引更多同行学者互动,促进此新兴交叉学科发展,更好地服务于全民大健康需求。     

ERA5再分析资料在辽宁省的适用性分析与订正

为系统研究ERA5再分析资料在辽宁省的适用性，本文基于近10a辽宁省62个地面站和9个探空站（省内4部，省外5部）资料，提取了温度、湿度、气压、风场等业务和研究中常用物理量，采用统计分析方法对ERA5资料在辽宁省的适用性进行了分析，并尝试使用机器学习的方法订正ERA5资料的偏差。结果表明：在地面观测要素分析中，2 m温度相关系数普遍较高，均方根误差普遍偏低，辽河流域及其西侧地区效果好于其他地区；10 m风速对比结果总体稍差，U分量相关系数总体低于V分量；ERA5资料质量有明显的月变化特征，相关系数总体呈现春秋季节高于夏冬季节，且相关系数总体较高的季节，均方根误差也普遍偏高。在高空观测要素分析中，辽宁中部地区的数据质量要高于东西部两地区，温度的平均相关系数最高，相对湿度相关系数平均较低，均方根误差总体较大；相对湿度的相关系数在春夏之交时最低，夏季上升较快，夏秋之交时达到最高，相关系数快速上升的月份，均方根误差也呈现出快速上升的趋势；高空U风场和V风场的均方根误差总体相差不大，且均方根误差月变化相一致，总体经向风（V风场）质量低于纬向风（U风场）。通过机器学习的订正方法有效提升了地面温度和相对湿度的应用能力，使ERA5地面温度资料的均方根误差缩小0.5～1.0℃，使地面相对湿度资料的均方根误差缩小最高可达26%。     

基于机器学习的两个代表城市上呼吸道感染与气象要素关系及其发病风险预测研究

选取华南地区深圳市、西南地区攀枝花市两个不同气候区的当地医院上呼吸道感染发病逐日就诊病例数据和同期气象数据，采用随机森林方法和RNN（Recurrent neural network）深度学习方法，通过对两地上呼吸道感染发病特征及其与气象条件关系进行细致研究，分别构建了两地上呼吸道感染发病风险预测模型。研究结果表明：(1)深圳市上呼吸道感染就诊人数峰值每年出现在6-8月期间，谷值出现在1-2月期间，呈现以热不舒适的效应为主；而攀枝花市上呼吸道感染就诊人数峰值则出现在每年11月到次年的1月期间，谷值出现在每年3-7月期间，呈现以冷不舒适效应为主。(2)逐日平均气温的变化对两地上呼吸道感染发病的影响最明显，当日平均气温高于25℃或者低于10℃时，两地上呼吸道感染发病风险明显上升。(3)日平均风速影响次之，它与日平均相对湿度和日平均气温一起，通过对气候舒适度产生影响，进而影响上人群上呼吸道感染发病情况。(4)在对上呼吸道感染与气象要素关联性分析及预测方法优选的基础上，基于RNN深度学习方法构建的两城市上呼吸道感染发病风险预测模型，可为当地相关疾病风险预测及防控提供重要科技支持。     

季风转换对深圳地区呼吸系统疾病的影响及预测研究

深圳地处我国华南沿海季风敏感区,为探究季风等气象和污染要素对其呼吸系统疾病发病的影响和其预测相关就诊风险的可行性,本文利用当地2015-2016年呼吸系统疾病就诊人数资料及同期气象和污染物资料,并运用BP人工神经网络和LSTM网络构建呼吸系统疾病就诊人数预测模型。结果显示:每年九月份开始,冬季风的冷胁迫效应会使相关人群呼吸系统疾病发病人数波动式增加,直至次年冬季风向夏季风转换前的三月份发病人数达到峰值；而夏季风控制期间当地居民呼吸系统疾病发病人数呈波动式减少态势,比峰值期间减少35%；另外,该地不同呼吸系统疾病其主控因素也不相同；对比两种预测模型,总体上LSTM网络预报模型对深圳呼吸系统疾病风险预测准确率更高,可以满足健康气象预报服务业务需求。