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。     

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。