北京地区急诊死亡与气象要素关系的探讨

对北京急诊死亡人数与气象要素进行了逐步回归分析,结果表明：逐月、旬死亡人数与同期平均气温或平均最低气温呈负相关,与平均气压呈正相关。影响脑血管和循环系统疾病逐月死亡人数的主要气象因子为月平均气压,呈正相关。呼吸系统疾病和呼吸衰竭逐月死亡人数分别受月平均最高气温和月降水量的影响,呈负相关。所有回归方程都反映出冬季（气温低、气压高、降水少）死亡人数多,夏季（气温高、气压低、降水多）死亡人数少。     

杭州地区人体舒适度对自然死亡人数的影响

选取涵盖温度、湿度和降水等要素的体感温度及人体舒适度等级划分方法,以杭州地区为研究对象,探讨1998年8月至2007年7月杭州地区人体舒适度对自然死亡人数及不同性别、年龄、典型疾病死亡人数的具体影响。结果表明:1998年8月至2007年7月杭州地区体感温度与自然死亡人数之间大致呈二次多项式分布,当体感温度约为25.5℃时日平均死亡人数达最低值,体感温度对死亡人数滞后影响以3—5 d滞后相关最显著。以36.51人为阈值,杭州地区死亡高峰日多出现冬季,偶尔出现在夏季,5月和10月人体舒适度等级最高。男女死亡人数与体感温度均呈显著的负相关关系,男性日平均死亡人数略高于女性,冷不舒适的影响高于热不舒适的影响。老年和中年死亡人数与体感温度均呈显著的负相关关系,且老年人对温度的敏感性最大,婴幼儿和少年、青年死亡人数受体感温度的影响较小,日平均死亡人数由高至低依次为老年、中年、青年、婴幼儿、少年。循环系统和呼吸系统疾病死亡人数与体感温度均呈显著的负相关关系,而体感温度与肿瘤死亡人数呈显著的正相关关系,日平均死亡人数由高至低依次为肿瘤、循环系统和呼吸系统疾病,但呼吸系统疾病对体感温度的变化较敏感。     

阿勒泰地区死亡病例与气象要素关系初步分析

对阿勒泰地区急诊死亡人数与气象要素进行了逐步回归分析，结果表明逐月、逐季死亡人数与同期平均气温、最高气温、最低气温、平均气压、日照时数的相关关系较好。影响脑血管疾病逐月死亡人数的主要气象因子为气压，呈正相关，影响呼吸系统疾病逐月死亡人数的主要的气象因子为气温，呈负相关，所有回归方程都反映出冬季与气温呈负相关，气压呈正相关，夏季与气温呈正相关，气压呈负相关，即温度低、气压高的冬季和温度高、气压低的夏季死亡人数相对较多。     

西安呼吸系统疾病气象风险指数等级预报研究与应用

利用2010年1月1日—2014年12月31日西安市呼吸系统疾病死亡数据与相应的气象观测数据,选取与呼吸系统疾病有显著相关性的气象因子,采用多元逐步回归方法,建立呼吸系统疾病死亡人数预测模型和呼吸系统疾病气象风险指数等级预报方法,并对预测模型和等级预报进行了检验。结果表明：呼吸系统疾病日死亡人数预测模型准确率在795%以上,呼吸系统疾病气象风险指数等级预报准确率达到98%,预测预报效果较好。将呼吸系统疾病气象风险指数等级预报融入西安公共气象指数预报服务系统,制作呼吸系统疾病气象风险指数等级预报、预警产品,并通过全方位融媒体发布手段开展健康气象预报预警服务。     

秦皇岛市气温及其变化对居民死亡风险的影响研究

气温及其变化是影响人群健康特别是死亡的重要环境危险因素。为了揭示气温对秦皇岛市居民死亡人数的影响,基于2014—2020年该市各区、县逐日气象资料和居民死亡资料,采用广义相加模型（GAM）和分布滞后非线性模型（DLNM）研究了气温、气温日较差和24 h变温对非意外死亡、循环系统疾病死亡、呼吸系统疾病死亡人数的影响。按性别、年龄分层建模,使用相对危险度（Relative Risk,RR）量化了暴露在特定气温变化状态下的死亡风险。采用非参数双变量响应模型分析了气温与变温的协同影响效应。结果显示:（1）秦皇岛市居民非意外死亡、循环系统疾病死亡、呼吸系统疾病死亡人数全年峰值均出现在最冷的1月,气温对3类死亡人数的影响以冷效应为主且具有滞后效应,而高温具有即时效应。（2）气温日较差与非意外死亡、循环系统疾病死亡的总体暴露反应曲线呈“U”型分布,较大的气温日较差与上述两类死亡存在显著的风险效应,其中循环系统疾病死亡受影响最大,大的气温日较差（19℃）累积3 d相对危险度为1.27,其95%的置信区间（95%CI）为1.15—1.4,而其对呼吸系统疾病死亡的风险效应未通过显著性检验。（3）24 h变温对非意外死亡、循环系统疾病死亡总体影响效应的暴露曲线呈非线性递增趋势,其中正变温呈现显著的风险效应。（4）性别、年龄分组结果显示,女性对气温变化更敏感,男性对气温变化存在一定的滞后效应,老年人群更容易受到气温变化的影响。（5）低温与变温的协同作用加剧了死亡风险。总体上,冬季低温背景与大幅度气温变化相叠加对当地老年居民死亡影响风险最大,应予适时重点预防。      

秦皇岛气象因素对儿童下呼吸道疾病就诊人数影响及预测研究

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。     

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。     

气象要素对南京市呼吸系统疾病的影响研究

利用2007—2012年南京市逐日气象资料和同期某三甲医院呼吸系统疾病逐日急诊和门诊就诊人数资料,采用常规统计方法,分析了主要气象要素与疾病就诊人数的关系,揭示了气象条件对人群呼吸系统疾病的影响程度,为当地居民防病养生提供气象指导。结果表明:呼吸系统疾病发病与气象要素之间存在1~2 d的滞后效应,且与日平均气温、日最高气温和日最低气温的相关最显著,尤其当平均气温低于0℃时,全人群就诊人数明显增加;此外,当寒潮过程发生时,全人群和老年人(65岁)就诊人数增加率分别为35%和53%,且表现出1 d的滞后性;与之相比,儿童(6岁)就诊人数没有表现出滞后效应,寒潮结束当日,就诊人数增加了2倍以上。     

儿童呼吸系统疾病与气象要素的关系及其预测

利用成都市金牛区妇幼保健院2012年1~12月和2013年7月~2014年6月的儿童呼吸系统疾病病例,与同期气象资料进行统计和分析。结果表明,成都地区儿童呼吸系统疾病具有明显的季节变化,11月和12月为高峰期,8月最少。儿童呼吸系统疾病发病与年龄呈反比,年龄越小,患病的几率越大;男童比女童更易患呼吸系统疾病。儿童呼吸系统疾病与气象要素有紧密的关系,并且气象要素对呼吸系统疾病发病的影响存在较明显的滞后性,冷空气影响是发病人数明显增多的主要原因之一。利用逐步回归法,分四个季节建立了呼吸系统疾病逐日发病人数的预报方程,并进行了等级划分,经预报检验,预报模式具有较好的预报能力。     

南京市呼吸道疾病时间序列模型的建立与分析

利用1990～2000年南京市支气管哮喘与感冒逐月就诊人数病例资料和同期国家气象中心资料室的月平均压、温、湿等资料,讨论了2种疾病发病人数的月际和年际变化规律,分别建立了包含气象因子的预报2种疾病逐月就诊人数的条件异方差和动态回归模型。南京地区支气管哮喘就诊人数高峰期出现在春末与秋季,逐年的就诊人数呈现上升趋势,其发病与当月月平均气压、上一个月月平均温度有关。感冒就诊人数高峰期出现在夏秋季,其发病与月平均最低温度和月极端最低温度有关。将模型应用于2种疾病逐月就诊人数的等级预报中,其预报等级准确率分别达75．0％和66．7％,表明此建模方案是可行的,此类模型有一定的使用价值。     

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...     

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。     

成都市大气污染对儿童呼吸系统疾病的影响

利用成都市金牛区妇幼保健院2014年1~7月的儿童呼吸系统疾病病例,与同期环境监测资料、气象资料进行分析。结果表明,气象条件对大气污染有明显影响,在无降雨、风速小、能见度低的情况下,大气污染浓度高,空气质量差。大气污染对呼吸系统疾病发病有明显影响,且对下呼吸系统疾病发病的影响更为显著,大气污染对上呼吸系统疾病发病的影响具有2天的滞后性,而对下呼吸系统疾病的影响一般具有3天或7天的滞后性。大气污染物方面,PM_(10)对上呼吸系统疾病发病有显著影响,而NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2对下呼吸系统疾病发病影响均呈显著正相关,其中SO_2的影响最显著。     

脑血管病的气象危险指数预报研究

为预防脑血管病发生、发展,提高人群自我保健意识,利用西安市2010—2013年脑血管病死亡人数和同期气象数据,通过SPSS17.0对气象因子与脑血管疾病逐日死亡人数进行单因素相关分析,通过多元逐步回归方法按月建立脑血管病日死亡人数预报模型,并建立脑血管病气象危险指数等级,应用2014年资料检验预报模型及等级预报。结果表明:西安市不同月份与脑血管病死亡人数有显著相关的气象因素不同;按月建立的脑血管病预报模型准确率在78%以上,气象危险指数等级预报准确率达90%,预报模型及气象危险指数等级预报效果较好。     

兰州市大气气溶胶的特征及其对呼吸道疾病的影响

根据2000年6月至2001年5月兰州市大气气溶胶的监测资料,分析了兰州市大气气溶胶的浓度、尺度谱分布及其年、月、日变化规律,进而探讨了大气气溶胶对人体舒适度的影响,分析了大气气溶胶浓度与呼吸道疾病发病人数之间的关系。结果表明:PM10月均浓度与同期呼吸道疾病月发病人数的变化趋势基本一致,两者呈显著性正相关;当PM10日均浓度明显升高后1～2 d,呼吸道疾病发病人数也随之增多。     

宁波地区气象因素与大气污染对呼吸系统死亡率影响分析

利用2012—2013年宁波地区气象数据、污染物监测数据和呼吸系统死亡数据对大气污染与居民健康的影响情况进行分析。结果表明,2012—2013年宁波环境空气质量达标天数589 d,污染天气142 d,其中111 d首要污染物为PM_(2.5),占污染日数的78.2%,AQI表现为秋冬差、夏季好。气象要素在污染日和非污染日有明显差异,特别是雨日频率,低空风也是影响空气质量的关键因子。宁波地区呼吸系统死亡人数夏季低,秋冬春季高,冬季死亡人数最高,日均22.45人,其次春季,日均16.56人;死亡人数与气压、PM_(10)和PM_(2.5)存在明显正相关,与气温呈负相关;死亡人数对气温响应存在滞后性,秋冬季死亡人数对气温变化响应快速,滞后时间为2～3 d,颗粒物浓度对死亡人数在秋冬季的影响滞后时间有8～9 d,而在春季仅1 d。     

武汉市日平均气温对居民死亡数的滞后影响研究

根据武汉市2004年1月1日至2008年12月31日每日居民死亡资料和同期气象指标及大气污染指标,采用非线性分布滞后模型,在控制季节趋势和其他混杂因素后,研究日均气温与心脑血管疾病和呼吸系统疾病死亡数之间的关系。结果表明:武汉市日均气温对心脑血管疾病死亡效应和呼吸系统疾病死亡效应曲线均为J形。冷效应具有延迟性,心脑血管疾病和呼吸系统疾病的死亡效应均在低温滞后1天开始出现,4天达到最高,并持续8~20天。热效应表现为急性效应,两种疾病死亡效应均以当天最高,持续2天,呈现出明显的收获效应,随时间的延长而减小。由此可知,高温和低温均是武汉市居民心脑血管疾病和呼吸系统疾病每日死亡的危险因素,存在滞后效应。两种疾病低温效应的滞后时间长于高温效应。     

天气突变对心脑血管疾病的影响

为做好公共气象疾病指数预报服务,以丹东市近2004—2015年共8677例心脑血管疾病住院患者为样本,分析了心脑血管疾病住院人数与气象因素关系,重点分析了11月至次年2月天气突变对心脑血管疾病发病的影响,结果表明:(1)心脑血管疾病的患病住院人数与气压、风速均呈极显著正相关关系,分别为0.949和0.933;与月平均气温呈极显著负相关关系(-0.992),均通过了0.01的显著性水平检验,且冬季心脑血管病住院人数大于夏季;(2)冷锋、气旋、寒潮和大风等突变气象条件与心脑血管疾病住院人数呈正相关。该分析结果可作为日常公共气象疾病指数预报的科学依据,当预报出现心脑血管疾病高发天气条件时,及时通过手机短信、微博、微信等新媒体提供给广大公众,有利于预防和减轻心脑血管病的发生,取得良好的社会效益。     

北京地区主要传染病与气象条件关系的探讨

对肝炎、痢疾、猩红热的发病率与气象要素的相关分析表明:肝炎月发病率与前第2个月的月平均温度、月平均最高温度、月平均最低温度呈负相关;痢疾月发病率与当月的月平均最高温度、月平均温度呈正相关;猩红热月发病人数与前第5个月的月平均相对湿度、月平均风速呈负相关.建立了肝炎、痢疾月发病率及猩红热月发病人数与气象要素的回归方程,因此,可根据气象要素的预报预测主要传染病的发病趋势.     

南京地区人体舒适度及其与居民循环系统疾病死亡关系的研究

选取南京地区1961年1月1日至2012年12月31日逐日地面气象观测资料,采用“黄金分割法”计算体感温度,分析南京地区近52年舒适度特征;选取2005年1月1日至2008年12月31日逐日循环系统疾病死亡人数资料和同期气象资料,分析南京市2005-2008年舒适度和体感温度特征及其与循环系统疾病死亡人数的关系。结果表明,1961-2012年南京市热不舒适期、舒适期日数呈现上升趋势,而冷不舒适期日数呈显著减少趋势,变化率为－3.2 d/10a;4月上旬至5月中旬和10月为舒适期;体感温度在20世纪中期之后表现为明显的上升趋势,增加率为0.3℃/10a;2005-2008年舒适度以微冷和舒适为主;死亡高峰日多出现在冷不舒适日,2008年初死亡高峰日持续时间较长,且与天气灾害过程发生时间存在7～9 d的滞后。