流行性脑脊髓膜炎的流行预测与气候条件

流行性脑脊髓膜炎(简称流脑)是我国常见的急性呼吸道传染病。近年来,国内对流脑的流行病学分析和流行预测,作过许多探索,但就气候条件在流行过程中的作用问题,尚未见专题报导。今根据黄岩县三十年疫情资料分析,就流脑流行的气候条件和预测等,提出初步研究结果。     

延安市流脑流行趋势的预测

延安市流脑流行趋势的预测郑莲花，李新亚（延安地区气象局延安·７１６０００）流行性脑脊髓膜炎（简称流脑），是延安市春季少年儿童中较易发生的一种急性呼吸道传染病。其流行变化除其它原因外，与本市前一年１２月及当年１月的气候特征有较为明显的关系，利用这些关系...     

利用气象因子作流脑发病趋势预报的初步探讨

一、季节变化与流脑发病关系流脑是危害人民身体健康的一种常见病、多发病。它的发生和发展与气象因素有一定的关系。我们统计了文成县防疫站从1972年至1990年历年流脑发病资料整理后制成图1。从图中可以看出,流脑发病从当年的9月开始到次年的6月份结束。历时10个月时间,在这时间中,流脑发病又出现两个高峰期,分别出现在当年11月与次年3月。尤以3月那次高峰最明显。同时我们又把1972年到1990年从冬天到春天影响平均冷空气次数制成图2。从图2中可以看出,影响我县冷空气从9月开始到次年6月结束。与流脑一样历时10个月,在这10个月中,冷空气活动最多有两个月,分别出现在当年11月与次年的3月份,这两个高峰恰好与流脑两个发病高峰相重合。尤其是3月份高峰相关最好。由此可见、流脑的发病率的多少与冷空气     

“流脑”与气象

为了保障人民身体健康,预防或减少某些传染病的流行,我们初步分析研究了流行性脑脊髓膜炎(简称“流脑”)与气象条件的关系,并发现“流脑”的流行与前期气温的异常变化有一定关系。     

“流脑”流行与气象因子的关系

“流脑”流行与哪些气象因子有关系,为什么有这种关系,本文试探性地讨论了这两个问题。筛选出的8个气象因子,它们与流脑的历史拟合率为23/25,即92％。     

基于阶段式传播模型COVID-19防控措施的量化评估分析

基于病毒动力学传染机制,构建了考虑不同时期防控措施影响下的新型冠状病毒肺炎（COVID-19）阶段式传播模型.依据空间上的严重性将全国划分为三类疫情区,对各疫情区传染人数进行了阶段式模拟.结合上述模拟结果,进一步量化评估了各疫情区所采取的如武汉交通管制、对口支援湖北和小区封闭式管理等措施对抑制病毒传播的影响.结果表明,阶段式传播模型能够较好地模拟出各疫情区不同时期传染人数的变化特征,政府采取的交通管制和小区封闭式管理等防控措施大幅减少了传染人数,感染人数呈现出大幅下降的趋势,有效抑制了COVID-19的大规模扩散.     

IPCC AR6报告解读：短寿命气候强迫因子的气候及环境效应

影响气候变化的大气成分,依据其在大气中存留的时间,分为长寿命的温室气体和短寿命的气候强迫因子（SLCFs)。考虑到SLCFs在气候变化和大气环境中的重要作用,IPCC第六次评估报告（AR6）首次有了专门针对SLCFs的章节（第六章)。本文解读IPCC报告关于SLCFs的主要结论,特别强调AR5以来的最新结论,包括：SLCFs的定义、SLCFs排放和大气含量的变化特征及其对辐射强迫和全球气候的影响、不同共享社会经济路径（SSP）情景下SLCFs对未来气候变化和空气质量可能的影响,以及COVID-19疫情期间减排对气候变化的影响。文末也讨论了结论的不确定性以及结论对我国的启示。     

北京市2020年TSP水溶性离子特征研究

大气颗粒物中水溶性离子成分对大气中酸度变化有着重要影响,研究2020年疫情期间人们出行变化对TSP水溶性离子的影响,并对污染来源进行分析,为有针对性地开展大气治理工作提供数据支持。利用大流量采样器采集2020年疫情期间北京南郊观象台全年的总悬浮颗粒物（TSP）,提取其水溶液,用离子色谱法进行离子分析,并利用ISOPRROIA模型计算其pH值。结果表明,2020年疫情期间TSP质量浓度为17216±9051 μg/m3,其中水溶性离子成分占TSP质量分数的1763%。2020年1—5月,疫情主要防控阶段,车辆较少,南郊观象台主要为混合型污染。2020年6—12月,逐步复工复产,车辆变多,南郊观象台主要受到移动源污染影响。疫情期间TSP主要的水溶性成分为Na2SO4和NaNO3,其pH值大多显酸性,部分呈现中性。2020年1—5月,TSP的pH值在一定程度上受到SO2-4和NO3-的共同影响,离子的质量浓度越大,其酸性在一定程度上越强。TSP中的部分NO3-是由NO2转化而来。     

广州大气环境因素与SARS疫情短期变化关系的研究

根据SARS疫情和同期大气环境要素资料,利用时间尺度分离技术、谱分析和相关分析方法,研究大气环境因素对SARS疫情的影响,结果发现大气环境因素与SARS发病有密切关系：广州SARS每日新增病例数和大气要素存在几乎一致的3—5天变化周期,且疫情涨落和大气要素变化间有显著的相关性。由此推论天气变化对SARS疫情起伏有影响。此外,统计结果表明冷空气活动使SARS疫情加重。     

深圳流感发病的气象诱因及预测建模研究

深圳市在人口结构和经济社会发展方面很特殊,而对于其热带向副热带过渡的气候特征对流感发病的影响仍缺乏深入研究。本研究收集长序列（2003—2019年）的深圳市流感样病例（Influenza Like Illness,ILI）监测数据,采用分布滞后非线性模型（DLNM）系统分析了ILI与多种气象因子的关联,并分别使用Prophet时间序列和多元逐步回归模型对流感风险进行预报。近17年来深圳ILI发病在2003—2009年增加、2010—2014年平稳、2015—2019年下降,年周期特征凸显;多数年份发病率呈夏季单峰型,与高温、高湿的气候背景高度相符;个别年份在年末出现次高峰,常与大规模暴发疫情有关。DLNM揭示,高温对ILI风险的即时性影响较强,气温达到29.9℃,相对危险度值（RR）可达1.237（95%置信区间（95%CI）:1.203—1.272）;而低温效应在滞后2—3周起主导作用。70%—75%的湿度范围对应ILI高风险段, 70%相对湿度的RR为1.089（95%CI:1.046—1.135）。偏高的湿度与高温共存可诱使ILI最高风险点出现,即二者有协同增强效应,在其长夏短冬气候下尤其需要注意。ILI危险度在气温日较差为4—6℃或>9℃时均有显著增加,即日内温差对流感的活跃程度亦有显著影响;由于深圳的风速整体较小,其影响整体较弱。Prophet时间序列模型和逐步回归模型的回报准确率相近（>86%）,而同时考虑了气象因子和前期发病人数的回归模型预测准确率更高（>80%）。简言之,深圳市ILI风险与温、湿度的非线性协同影响关系最为密切,其发病率很大程度上是可预测的。      

新冠肺炎流行病学模型的最优参数化

现如今,新冠肺炎(COVID-19)严重威胁着世界各国人民的生命健康.许多流行病学模型已经被用于为政策制定者和世界卫生组织提供决策参考.为了更加深刻的理解疫情趋势的变化特征,许多参数优化算法被用于反演模型参数.本文提议使用结合了高斯-牛顿法和梯度下降法的Levenberg-Marquardt(LMA)算法来优化模型参数...     

Optimal parameterization of COVID-19 epidemic models: 新冠肺炎流行病学模型的最优参数化

At the time of writing, coronavirus disease 2019 (COVID-19) is seriously threatening human lives and health throughout the world. Many epidemic models have been developed to provide references for decision-making by governments and the World Health Organization. To capture and understand the characteristics of the epidemic trend, parameter optimization algorithms are needed to obtain model parameters. In this study, the authors propose using the Levenberg–Marquardt algorithm (LMA) to identify epidemic models. This algorithm combines the advantage of the Gauss–Newton method and gradient descent method and has improved the stability of parameters. The authors selected four countries with relatively high numbers of confirmed cases to verify the advantages of the Levenberg–Marquardt algorithm over the traditional epidemiological model method. The results show that the Statistical-SIR (Statistical-Susceptible–Infected–Recovered) model using LMA can fit the actual curve of the epidemic well, while the epidemic simulation of the traditional model evolves too fast and the peak value is too high to reflect the real situation.摘要现如今, 新冠肺炎(COVID-19)严重威胁着世界各国人民的生命健康. 许多流行病学模型已经被用于为政策制定者和世界卫生组织提供决策参考. 为了更加深刻的理解疫情趋势的变化特征, 许多参数优化算法被用于反演模型参数. 本文提议使用结合了高斯-牛顿法和梯度下降法的Levenberg–Marquardt(LMA)算法来优化模型参数. 使用四个病例数相对较多的国家来验证这一算法的优势: 相较于传统流行病学模型模拟曲线过早过快的到达峰值, 应用LMA的Statistical-SIR(Statistical-Susceptible–Infected–Recovered)模型可以更好地拟合实际疫情曲线.     

ON THE STUDY OF THE RELATIONSHIPS BETWEEN GUANGZHOU ATMOSPHERIC ENVIRONMENT FACTORS AND THE SARS EPIDEMIC

1 INTRODUCTION Infectious atypical pneumonia, commonly known as Severe Acute Respiratory Syndrome(SARS), is a newly emerged communicable disease. In the first half of 2003, this disease had been spread globally, causing serious disasters to the world. According to the statistics from World Health Organization, a total of 8422 people had been infected worldwide,of which 916 were dead. The fatality ratio was 10.9 % on average. In China, SARS cases had been found in most of the provin…     

“后巴黎”时代气候适应国际合作进展与展望

纵深并拓宽气候适应国际合作,是《巴黎协定》增强适应行动的主要内容,是“后巴黎”时代延续全面适应行动的重要组成部分。在系统地调研和梳理主要国家/集团适应气候变化国际合作机制以及全球气候适应国际合作重点领域的基础上,分析中国近年来开展的政府间交流机制,双、多边合作机制,国际组织合作以及与发展中国家开展的南南合作等适应气候变化合作重点工作,总结出资金缺乏、合作渠道多元化不足、国际合作模式亟待深化以及“后疫情”时代经济绿色复苏的挑战是中国开展适应气候变化国际合作面临的主要问题。“后巴黎”时代,中国作为全球生态文明建设的重要参与者、贡献者、引领者,深化气候适应国际合作将落脚于深度参与全球气候适应治理机制的建设、深化与全球适应中心的合作、探索气候适应国际合作重点领域和重点工作以及进一步开拓跨国对标城市间的适应气候变化国际合作。     

深圳市流感就诊率季节特征及夏季流感就诊率气象预报模型

利用深圳市2003-2007年5年的流感样病例资料和同期气象资料,对深圳市夏季流感与气象条件的关系进行了分析与统计。研究发现深圳市流感高峰期发生在春季和夏季,且存在向夏季转移的趋势,这种流感流行的季节差异与天气条件有很大的关系,受气温、相对湿度的影响显著,在平均气温处于25-30℃之间,相对湿度较高的天气条件下易出现流感高峰。用最低气温、最小相对湿度和日照时数为预报因子,建立了深圳市夏季流感就诊率的等级预报模型。     

公众天气预报传播过程的数学模型

仿照流行病传播模型的思路,给出了公众天气预报传播过程最简单的数学模型     

应用气象要素预测流行性乙型脑炎发病率四十年分析

讨论气象要素与流行性乙型脑炎发病率的关系。40年的数据分析表明,利用当年4月份的平均温度、上一年12月最高温度预测当年的流行性乙型脑炎发病率具有较高的准确性。     

大数据环境中自愿接种策略及个体安全保护方法研究

大数据背景下,如何充分利用数据分析、挖掘等方法有效发现传染病传播规律,对于疾病防控、个体的安全保护有着重要作用和意义.自愿接种是对群体获得广泛免疫和安全保护的有效方式.以往的研究中,个体根据以往传播过程中的患病风险或者收益来确定是否进行自愿接种,如个体与其邻近的邻居比较上一个季节获得的收益来决定是否采用邻居的策略,也就是说策略更新对于群体的安全保护至关重要.本文研究了不同的策略更新方式对自愿接种行为的影响.通过比较个体采用不同的策略更新方式所获得的群体平均接种比例、疾病暴发规模和社会总花费,研究并设计出合理的策略更新方式,即在花费成本比较低的情况下,获得比较大的群体平均接种比例和较小的疾病覆盖率.