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基于2014—2016年京津冀地区学龄前儿童流感发病人数和气象观测数据,研究了学龄前儿童流感发病与单个气象要素以及综合气象条件的关系,结果表明:该地区学龄前儿童流感发病人数与一周以内的气温、相对湿度、气压和综合气象条件指标—大气环境人体感知度(BPWI)存在显著线性相关。大气环境人体感知度与学龄前儿童流感具有更稳定的暴露-反应关系:当BPWI≤?11或0≤BPWI<10 时,随着BPWI减小,流感发病风险增大。气压是另一个显著影响流感发病的气象要素:当本站气压>905 hPa,随着气压的升高,流感发病人数增多;当本站气压达到1007 hPa时,流感发病风险达到峰值。在厘清暴露-反应关系的基础上,采用机器学习方法进行预报建模,发现超前3天的BPWI对流感发病人数贡献最大。通过历史回报检验,得到了较好的学龄前儿童流感发病回报效果,为流感的分类人群干预提供了预报依据和科学参考。 相似文献
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呼吸系统疾病对儿童的身体健康有极大影响,其发生与气象条件有密切关系。为探讨秦皇岛地区气象条件对儿童下呼吸道疾病的影响,预测就诊人数,为医疗气象服务提供新方法,利用秦皇岛地区2015-2016年儿童下呼吸道疾病就诊人数资料和同期气象资料,分别使用逐步回归分析和BP人工神经网络建立儿童下呼吸道疾病就诊人数预测模型,并对预测效果进行评价。结果表明,气象条件对儿童下呼吸道疾病的发生有显著影响,特别是阶段性天气变化与气候异常对就诊人数影响较大。就诊人数与气温及平均相对湿度呈负相关关系,与气压、风速及前72 h气温变幅呈正相关关系,与气温相关性最好,与气压、平均相对湿度相关性次之。逐步回归法与BP人工神经网络模型的预测准确率分别为72.75%、76.30%。2种预测模型中,BP人工神经网络模型的整体表现更为出色。 相似文献
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根据中国主要发病区北京、河北、香港、台湾及广东等地2003年3~5月间SARS主要发病时段逐日发病数与同期、前期气象条件进行了相关性比较,并揭示了2002年11月~2003年5月间的气候背景,研究表明:SARS的滋生和传播有一定的适宜温度范围(14~28℃),过高过低均不利;在此范围内,发病数与气温(平均、最高、最低气温以及气温日较差)、降水量和相对湿度均为负相关,尤其是与最低温度相关性最好;前7天左右的气象条件比当天的气象条件影响更大;各地都经历了较长时间甚至严重干旱。总之,20℃左右的温度与长期少雨干旱环境的配合有利SRAS的发病和传播。 相似文献
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对2003年3—6月我国SARS(Sever Acute Respiratory Syndrome,严重急性呼吸道综合症)发病人数最多的北京、香港逐日病例和有关气象因子进行了对比分析,结果表明:气温、气压的走向和SARS发病率有很好的关系;相对湿度高、云量多和日照少是两地高发期的共同特点;冷空气活动对SARS疫情的流行有诱发推动的作用。通过高发期逐日发病人数和气象要素随基准值变化的对应关系设计了综合指数,分别计算了两地气温因子的高危指标,结果显示,两地日平均气温和日最低气温指标相差了3℃和7℃,两地日最高气温指标均为24~27℃。 相似文献
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癌症死亡的气象影响因素探讨 总被引:2,自引:1,他引:1
采用广西南宁1991~2003年13年癌症死亡数据及同期气象资料,分析癌症死亡与气象条件的关系。分析表明气象条件对癌症死亡确实有一定的影响:紫外线辐射强度偏强时癌症死亡人数明显偏多;肺癌死亡率随气温升高而增大,而肝癌死亡率随气温升高而降低,肺癌受气温的影响比肝癌大;各种癌症死亡人数均与气压呈反相关。部分分析结论与国外在本领域研究的结果一致。 相似文献
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基于西安市2010—2013年逐日最大电力负荷和同期的气象资料,分析了日最大电力负荷的变化规律,利用最小二乘法,除去日最大负荷的节假日效应和周末效应后,将气象负荷从日最大电力负荷中分离出来,建立西安气象负荷率与气温、相对湿度、总云量、降水量、风速的相关关系,并基于2010—2012年的11月—次年2月和6—8月的资料,分别采用逐步回归、多元线性回归和BP神经网络方法建立最大气象负荷和主要气象影响因子之间的预报模型,将2013年对应时间的日最大气象负荷率作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2010—2013年西安的日最大电荷存在明显的增长趋势,且存在明显的周末效应和节假日效应;气温是影响气象负荷率的最显著因子,引入温湿指数(THI)的BP神经网络算法对气象负荷率的拟合和预测效果最优。 相似文献
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基于北京市海淀区2004--2007年夏季(6—9月)疾病预防控制中心的逐日腹泻疾病发病资料和同期地面气象观测资料,首先采用经典方差贡献分析技术分析了逐日发病人数与气象要素的相关性,选取方差贡献较大的要素作为预报因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为5个级别,采用回归方法分别建立了不同预报时效的预测模型,并检验历史样本的拟合结果。研究结果表明:(1)腹泻疾病发病人数与湿度、风速、气温均呈显著的正相关,其中,水汽压对腹泻疾病的方差贡献最大。(2)1~4d的预报效果较好,其中1~2d预报结果的完全正确率在40%以上,预报误差≤±1级的准确率可达98%。 相似文献
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为了分析气象要素与供暖之间的关系,选取北京市观象台2009年供暖季期间日平均气温、相对湿度、日总辐射量、日平均风向和风速作为气象因子,将北京市海园物业供热单位的供、回水温度和供回水温度差代表供暖温度,进行了相关分析。结果表明,日平均气温与供、回水温度呈明显的负相关,分别达到-0.75和-0.62。日平均湿度与其的负相关次之,分别为-0.41和-0.47,日平均风速与上述供、回水温度的相关性较小。同时分析了各气象要素日平均值与供、回水温度及供回水温度差之间的对应关系,制定了各气象要素日平均值所对应的供、回水温度及其供回水温度差的表。利用各日平均气象要素的供回水温度调节运行作业表,各供暖单位可以根据不同天气条件直接定量控制供热量或下达供、回水温度指令。 相似文献
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利用2015—2017年宜昌市逐小时电力负荷资料及对应时段地面气象观测站数据,分析宜昌电力负荷的变化特征,研究气象敏感负荷与气象因子的关系,基于主要气象敏感因子通过逐步回归法建立宜昌电力负荷预报方法。结果表明:宜昌电力负荷呈逐年增长的趋势,夏季和冬季是一年中电力负荷高峰期,年最大电力负荷出现在夏季,年均增幅达11.8%,年最小电力负荷出现在春节期间;气温对气象敏感负荷影响最大,随着日平均气温T升高逐日气象负荷率先减小后增加,当T为17℃时,气象负荷率最小,从而划分了4个变化阶段:17℃≤T<26℃、T≥26℃、7℃≤T<17℃、T<7℃,基于各阶级主要气象敏感因子分别建立电力负荷回归预报方程,经检验,在实际应用中预报相对误差绝对值为3.8%,基本能够满足电力部门负荷预测的精度要求。后期可结合人工智能算法,进一步提高宜昌电力气象负荷预测的稳定性和准确性。 相似文献
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