南京市呼吸系统疾病死亡率与气象要素的关系及预测

在全球气候背景下,气象要素的变化对呼吸系统疾病的影响不可忽视。基于2004—2010年南京地区呼吸系统死因监测资料、人口资料和同期气象数据,利用主成分分析法,讨论区域呼吸系统疾病患者死亡率的分布特征和对气象要素的响应及疾病死亡率预测模型的建立。结果表明：呼吸系统疾病死亡率在7月最低,1月最高,上半年变化幅度大于下半年。夏半年,气候以低压、高温和多降水为特点,呼吸系统疾病患者死亡率低;冬半年,气候有相对湿度大、日照时间短的特点,呼吸系统疾病死亡率呈上升趋势。回代检验结果 r=0.755,预测检验的拟合系数为r=0.795,均通过了0.01的显著性水平检验。主成分回归模型的拟合效果较好,可为相应预报工作提供参考。     

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。     

呼吸系统疾病死亡人数与气象条件的相关性分析

使用南京市玄武区1992～2001年资料,对呼吸系统疾病死亡人数与气象条件作了相关性分析,结果表明,呼吸系统疾病月死亡人数与月平均气温、月平均相对湿度呈显著负相关,与月平均气压呈显著正相关。用多元线性回归方法得到呼吸系统疾病死亡人数的月预测方程,并用历史资料进行了检验。     

浅析啤酒销售与气象要素的关系及预测

利用1997年1月-2002年6月兰州市某大型啤酒企业啤酒销售资料与同期兰州市气象要素资料，分析气象要素对啤酒销售的影响。分析结果表明，温度是影响啤酒销售量最显著的气象因子。两者具有很好的相关性。采用最小二乘法建立啤酒销售量的月及逐日预报方程。并提出啤酒指数的概念。     

京津地区儿童呼吸系统疾病医疗气象预报初步研究

通过研究京津地区儿童呼吸系统3种常见疾病(感冒、气管炎、肺炎)发病与环境气象条件的可能联系,发现气温、气温日较差和风速等气象要素与疾病发病率有一定的相关关系。依此,采用岭回归技术,建立了医疗气象预报模式。并用Visual Basic 6.0语言搭建了每日医疗气象滚动预报软件平台,可用于日常业务预报。     

北京急性脑血管疾病与气象要素的关系及预测

基于2006年1月至2010年12月北京市120急救中心的逐日脑血管急症接诊病例数据资料,首先探讨北京市急性脑血管疾病与气象要素的关系,选取不同季节的影响因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为4个级别,并采用人工神经元网络方法(artificial neural network,ANN)分别建立了北京市不同季节的急性脑血管疾病预测模型。研究结果表明:(1)急性脑血管疾病发病人数存在明显的季节性变化和日变化特征,冬春季发病人数高于夏、秋季,发病主要集中在早晨到中午的09—14时;(2)发病人数相对于气象要素存在明显的滞后效应,夏和冬秋季发病分别与高温高湿、冷空气活动有关;(3)脑血管疾病预测模型通过对新样本进行预报,除夏季外,完全准确率高于30%,预报误差≤±1级的准确率高于60%,研究成果对于预防急性脑血管疾病发病和调度120急救车辆等应急措施具有较好的科学参考价值。     

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。     

气象要素对精神疾病的影响与预测

利用1997～1999年天津市安定医院5000余例精神疾病(本文指精神分裂症和燥狂症)入院资料和同期气象资料进行对比分析。对各种气象要素与精神疾病发病的关系作了详细的讨论，揭示了发病情况与气象要素的变化规律。用多元回归方法找出诱发精神疾病的主要气象因子，组建精神疾病预报方程，拟合和业务使用效果良好，有较好的推广意义。     

上呼吸道疾病与气象环境的关系

分析潍坊市上呼吸道疾病的月分布及上呼吸道疾病发病率与气象要素的关系，并且分季节建立多元回归预报方程，对该疾病的发病率作等级预报。     

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。     

兰州地区秋冬季呼吸道疾病与气象条件关系分析

利用 1996年 4月～ 1998年 12月兰州市某医院呼吸科门诊资料和兰州气象观测站同期的温、压、湿观测资料及历史天气图 ,对兰州地区呼吸道疾病与气象条件的关系进行分析。得出兰州地区呼吸道疾病发病人数的月际变化 ,进一步分析兰州地区秋冬季呼吸道疾病发病人数与温、压、湿及天气形势等气象条件的关系 ,并进行个例分析 ,分四季建立了呼吸道疾病发病等级预报回归方程     

北京地区呼吸道疾病与气象条件关系的分析

利用１９９６年１月～１９９７年１２月北京某医院内科成人呼吸道感染病例资料７１２个和北京观象台的压,温,湿逐日资料,对北京地区呼吸道疾病与气象条件的关系进行了分析,得出北京地区呼吸道疾病发病人数的月际变化,分析了气温,气压及空气湿度的变化与呼吸道疾病发病人数多少的关系,并用逐步回归法建立了逐月呼吸道疾病发病等预防方程。     

兴安落叶松裸根苗培育与气象因子的关系

通过对兴安落叶松不同苗床高换床及不同土壤冻深度换床的苗木生产与地温、气温等主要气象因子关系的研究，找出兴安落叶松换床的最佳苗床高度及最佳、适宜土壤解冻深度。     

气象要素对肠道传染病的影响及预报

根据1980－1988年天津市肠道传染病发病资料与气象台同步观测资料，分析发病资料和气象资料的变化规律，并与前期的气象要素进行相关分析，揭示出由于气象条件的变化导致肠道传染病发病的周期性规律。采用逐步回归方法建立天津市肠道传染病发病率月预报方程，取得了较好的预报效果。     

长治市酸雨变化特征及其与气象要素关系分析

利用长治市2007-2009年的酸雨观测资料,分析了长治市酸雨的年变化规律及酸雨与降水量、风速、风向等气象要素的关系,结果表明:10月酸雨强度最高,9月次之,12月最低.小雨时酸雨发生频率为49.25％,中雨时为77.78％,大雨及以上量级时为100.00％.随着风速增大,降水的酸雨频率减少;静风时,酸雨出现次数几率为...