降雨量与脑卒中入院的关联性:基于分布滞后非线性模型

背景脑卒中是严重危害人类健康的主要慢性病,降雨量与脑卒中发病的关系尚未明确。目的分析南昌市降雨量与脑卒中入院的关联性,为制定脑卒中综合防治策略和措施提供科学依据。方法收集江西省卫生健康委员会信息中心DRGs管理系统中南昌市2015—2019年脑卒中入院数据及全国城市空气质量实时发布平台大气污染物和南昌市气象基站数据,分析脑卒中入院患者、大气污染物及气象因素的基本特征。采用Spearman秩相关分析探究脑卒中入院例数与大气污染物和气象因素的相关性,利用分布滞后非线性模型分析降雨量与脑卒中入院的关系,并按照性别、年龄(<65岁和≥65岁)进行分层分析,lag代表滞后天数。结果2015—2019年南昌市脑卒中入院患者79523例,其中男性(49072例,61.71%)、年龄≥65岁(48092例,60.48%)的患者所占比例较大,冬(12月~次年2月)、春(3~5月)季脑卒中入院例数分别为20065例(25.23%)、20358例(25.60%)。降雨量与脑卒中入院呈非线性关系,并存在一定的滞后效应。降雨量对脑卒中入院的效应在lag1、lag2的RR值均为1.009,95%CI分别为1.000~1.019、1.001~1.016。分层分析显示:较高降雨量对男性脑卒中入院例数的主要效应为lag6,RR值为1.003;对女性脑卒中入院例数的主要效应为lag1和lag2,RR值分别为1.018(95%CI=1.004~1.031)、1.020(95%CI=1.009~1.031);对65岁以下缺血性脑卒中入院例数的主要效应为lag1(RR=1.016,95%CI=1.003~1.030)、lag2(RR=1.018,95%CI=1.007~1.029)。结论短期暴露于较高降雨量可增加脑卒中入院风险,女性、65岁以下人群对降雨暴露更为敏感,应加强对该人群的防护。

基于分布滞后非线性模型分析体感温度对乌鲁木齐市高血压住院数的影响

目的探讨体感温度与高血压患者住院数的关联性和滞后效应,并分析不同等级高血压与体感温度之间的影响差异。方法使用2019—2021年乌鲁木齐市10家医院高血压住院患者信息,从乌鲁木齐市气象局和环境监测站获取得到日均气压、环境温度、相对湿度、风速、日照时长、NO2、SO2、CO、O3、PM10、PM2.5数据。采用分布滞后非线性模型探讨体感温度和高血压患者住院数之间的暴露-滞后-效应关系。结果在日均体感温度与每日不同高血压住院数总暴露反应关系中,总高血压住院数、2级高血压住院数、3级高血压住院数与日均体感温度的暴露-反应曲线均呈非线性。极端日均体感低温(P5:-17.2℃)对每日总高血压住院数、3级高血压住院数的累积滞后效应会随着滞后天数的增加逐渐增强,并在累积滞后第14天时累积相对危险度(cumulative relative risk,CRR)达到最高,分别为2.025(95%CI:1.191~3.442)、2.171(95%CI:1.268~3.716)。在极端体感高温(P_(95):25.0℃)下,日均体感温度对每日总高血压住院数、2级高血压住院数和3级高血压住院数有影响,累积滞后影响分别在第2 d、第9 d和第2 d达到最强,CRR分别为0.72(95%CI:0.55~0.94)、0.57(95%CI:0.33~0.99)、0.69(95%CI:0.53~0.91)。结论体感温度与高血压患者住院数存在负效应关系,公共卫生部门可以根据预测的体感温度制定高血压预警,提示高血压易感人群在体感温度变化时注意防范,为降低高血压发病率提供新的防治思路。

宜昌市夏季极端降水敏感性疾病和脆弱人群的筛选

目的分析宜昌市夏季极端降水对急诊数量的影响,筛选敏感性疾病并探究脆弱人群。方法本研究利用宜昌市2014—2019年6—8月气象数据和2家综合医院急诊数据,采用泊松广义线性模型结合分布滞后非线性模型,研究夏季极端降水(≥100 mm)与不同系统疾病急诊数的关系,筛选极端降水敏感性疾病,并进一步探讨对不同个体特征人群的滞后效应。结果共收集到研究期间宜昌市67492例急诊病例,极端降水对总人群、皮肤和皮下组织疾病、肌肉骨骼系统和结缔组织疾病、消化系统疾病的日急诊数的影响具有统计学意义,滞后天数为14 d,累积相对风险度(the cumulative relative risk,CRR)分别为1.401(95%CI:1.108~2.772)、3.267(95%CI:1.407~7.587)、2.639(95%CI:1.170~5.953)、2.435(95%CI:1.368~4.335)。男性、女性、(18~59)岁和≥60岁年龄组的CRR分别为1.403(95%CI:1.087~1.811)、1.400(95%CI:1.046~1.873)、1.329(95%CI:1.040~1.698)、1.587(95%CI:1.075~2.343)。结论极端降水可显著增加总人群的急诊风险,皮肤和皮下组织疾病、肌肉骨骼系统和结缔组织疾病、消化系统疾病为敏感性疾病,男性、女性普遍易感,18岁以上成人为脆弱人群。

COVID-19疫情对厦门市气象因素与流行性感冒发病关联分析的影响

目的目前尚不清楚新型冠状病毒感染(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情是否影响气象因素与流行性感冒(流感)的关联分析,本研究旨在探讨此问题及其影响特征,为今后精确评估气象因素对流感的风险效应提供依据。方法对厦门市气象因素和流感发病的每日数据分为三部分:全年期(2010年1月1日—2021年12月31日)、非COVID-19疫情期(2010年1月1日—2020年1月21日)和COVID-19疫情期(2020年1月22日—2021年12月31日),采用R 4.2.1软件通过分布滞后非线性模型(distributed lag nonlinear model,DLNM)进行气象因素与流感的关联分析。结果非COVID-19疫情期低(<42%)和高(>85%)相对湿度(relative humidity,RH)是流感的危险因素,高RH风险累计效应随滞后时间的增加而增加,随RH的增加而先增加后减弱,RH达到93%滞后14 d时最显著(RR=1.41)。COVID-19疫情期RHU<75%对流感的风险累计效应随RH的减少和滞后时间的增加而增加,RH为35%滞后14 d时最显著(RR=1.86×10^(6))。非COVID-19疫情期降水量(precipitation,PRE)处于25~75 mm对流感的风险累计效应先增加后减少,随滞后时间的增加而增加,滞后14 d,PRE达到40 mm时最显著(RR=1.49)。COVID-19疫情期PRE对流感的风险累计效应随PRE的增加而增加。COVID-19疫情期流感发病数的大幅下降严重影响气象因素与流感发病关联分析,致研究结果与全年期和非COVID-19疫情期差别较大;对全年期的研究结果影响较小。结论COVID-19疫情封控政策导致了厦门市COVID-19疫情期流感数大幅下降,从而显著影响了气象因素与流感发病关联分析客观性和科学性,但对长期多年度的分析结果影响有限。此外,极端天气例如RHU、PRE等对流感发病关联的分析也产生一定影响。

兰州市昼夜温差对居民脑卒中住院人数的影响

目的分析兰州市昼夜温差(DTR)的变化与脑卒中住院人数的关系,为气温变化导致脑卒中发生机制的深入研究及相关部门制定脑卒中综合防治策略和措施提供科学依据。方法收集2014年1月至2019年12月兰州市脑卒中患者的住院资料及同期空气污染物(PM_(10)、SO_(2)和NO_(2))和气象资料进行相关统计学分析。采用Spearman相关分析分析空气污染物与气象因素之间的相关性,利用分布滞后非线性模型分析DTR与脑卒中住院人数的关系,并绘制三维图及不同水平DTR风险关联图,同时按照性别、年龄(<65岁和≥65岁)进行分层分析。结果2014至2019年兰州市共有92812例脑卒中住院患者,男女比例为1.35∶1。兰州市DTR与脑卒中住院人数呈非线性关系,并存在一定的滞后效应。低水平DTR(4.5℃)在累积滞后18 d时,脑卒中住院患者的RR值最大,为1.25(95%CI=1.16~1.35),高水平DTR(18.5℃)在累积滞后21 d对脑卒中患者的住院影响达到最高值,RR值为1.09(95%CI=1.01~1.18)。分层分析显示,低水平DTR对男性和<65岁脑卒中患者的住院影响较大。结论短期暴露于不同水平的DTR均会对脑卒中住院人数产生影响,但低水平DTR对脑卒中住院人数的影响略大于高水平DTR。低水平DTR时应加强对男性和<65岁人群的防护。

蒙自市非意外死亡风险的气象影响因素及预警模型研究

目的探讨气象要素对蒙自市非意外死亡人数的影响,建立干湿效应的健康风险预警模型。方法基于分布滞后非线性模型(DLNM)分析气象要素与非意外死亡人数的关联性和滞后性,评估冷热和干湿效应的交互作用。并在此基础上建立随机森林算法(RF)与拓展的Shepard插值法和构造的非线性函数回归法的健康预警模型,检验干湿效应的健康风险等级的预警效果。结果通过气象要素、空气污染物、非意外死亡人数之间的Spearman秩相关分析,将平均气温、昼夜温差、相对湿度、日照时数、地面气压、平均风速及O_(3)7个因素纳入DLNM模型。平均气温和相对湿度与非意外死亡人数的暴露反应曲线呈“U”型,最小死亡风险分别位于18.0℃和76%。平均气温舒适区间为(11.0~22.5)℃,相对湿度舒适区间为58%~79%。通过随机森林定量分析,相对湿度、昼夜温差、平均气温和地面气压四类气象要素作为最优因子纳入预警模型。冷热和干湿效应的交互作用中,干冷效应没有出现,湿冷和干热效应比较显著。统计干湿效应健康风险等级的预警结果,拓展的Shepard插值法和构造的非线性函数法两种模型的独立样本预警准确率均大于50%,最高的准确率达到77.8%。结论蒙自市非意外死亡人数受高温、低温、较大昼夜温差、低湿、高湿的影响较大,湿冷和干热交互效应也有显著影响。干湿效应的健康风险分级比较合理。构造的非线性函数法对低风险的预警准确率较高,拓展的Shepard插值法对中高风险的预警更为有效,两种方法各有优点,可以结合使用。

2015-2019年贵港市手足口病空间聚集和气象因素影响分析

目的分析贵港市手足口病的空间分布特征,探讨气象因素对手足口病发病的影响及滞后效应。方法通过Arc-GIS10.8软件分析贵港市手足口病空间分布规律,利用核密度分析方法研究高发病地区,采用R 4.2.0软件对气象因素和手足口病日发病人数进行Spearman秩相关分析以及分布滞后非线性模型研究。结果2015—2019年贵港市手足口病累积报告40814例。贵港市手足口病存在空间聚集性,核密度分析显示高发病聚集区主要为贵城街道和江南办事处。手足口病发病与日平均气温、日降雨量和日照时数呈正相关,与日平均气压呈负相关。气温为30.4℃(P95)时,滞后21 d有最高累积滞后风险,RR为1.49(95%CI:1.23,1.80);气压为995.3 hPa(P5)时,滞后21 d有最高累积滞后风险,RR为1.56(95%CI:1.29,1.88);日降雨量为25.06 mm(P95)时,滞后21 d有最高累积滞后风险,RR为1.43(95%CI:1.16,1.77);日照时数为10.3 h(P95)时,滞后21 d有最低累积滞后风险,RR为0.48(95%CI:0.38,0.59)。结论高气温、低气压、较高的降雨量都会使手足口病的发病风险增加,而长日照会使发病风险降低,并且都具有一定的滞后效应,本研究可为手足口病的预警预测提供理论依据。

基于分布滞后非线性模型评估镇江市日均气温对居民死亡风险的影响

目的探索镇江市日均气温与居民每日死亡数的关联。方法采用分布滞后非线性模型拟合镇江市2015—2021年逐日死亡数据、气象数据和大气污染物数据,分析日均气温对人群日死亡数影响的滞后效应和累积效应。结果镇江市日均温度与死亡呈现近似“U”形曲线。热效应为急性短期效应,气温对非意外总死亡、循环和呼吸系统疾病死亡的热效应均在当天表现出最大热效应,RR值分别为1.19(95%CI:1.13~1.25)、1.46(95%CI:1.32~1.61)、1.59(95%CI:1.27~2.00)。冷效应呈现滞后特点,气温对非意外总死亡、循环系统疾病死亡的冷效应持续到第11天,最大RR值分别为1.08(95%CI:1.05~1.10)、1.07(95%CI:1.02~1.11)。非意外总死亡、循环系统疾病死亡的累积冷效应分别在滞后30天和20天达到最大值,而气温对不同死因别死亡人数的累积热效应则都在滞后3天达到最大值。结论镇江市气温过高或过低均会增加居民死亡风险,存在滞后效应。

长沙市2021—2022年气象因素与狂犬病日暴露人数相关性及其滞后效应分析

目的:分析2021—2022年长沙市气象因素与狂犬病日暴露人数的关联,并探究气象因素对狂犬病暴露影响的滞后作用。方法:收集2021—2022年长沙市每日气象资料和狂犬病日暴露人数,使用R4.2.3软件构建分布滞后非线性模型(Distributed lag nonlinear model,DLNM)进行统计分析。结果:2021—2022年长沙市报告狂犬病暴露人数216405例,日暴露人数中位数292例,夏秋季为高暴露季节。日均气温>10.0℃狂犬病暴露的累积发生风险增加,在30.5℃风险达到最大(RR=1.63,95%CI:1.40~1.89),低温(P_(5),4.0℃)对狂犬病日暴露的发生风险在滞后第4天达到最大,其余温度位置(P_(25)~P_(95))以暴露当天发生风险最大。日均相对湿度在32.0%时,对狂犬病日暴露人数累积发生风险最大,32.0%~86.5%区间累积效应风险逐渐降低。相邻两日温差以极低降温温差-10.0℃风险最大,且以暴露当天效应最强。结论:2021—2022年长沙市气象因素中高温、低湿、极端降温和升温天气都会增加狂犬病暴露风险,提示加强在重点气象到来前做好狂犬病暴露的健康宣教和暴露后处置的就医引导。

变温对阜南地区循环系统疾病的影响

为探究阜南地区循环系统疾病住院人数与变温的关系,选取2013-2016年阜南县逐日循环系统疾病住院人数资料及同期气象要素资料,采用分布滞后非线性模型与广义相加模型,在控制长期趋势、季节趋势和其他混杂因素后,分析变温对循环系统疾病住院人数的影响。研究结果表明:(1)阜南地区循环系统疾病高发期为春季,夏季住院人数最少。(2)日最高/最低气温24 h变温与循环系统疾病住院人数累积暴露-反应关系分别呈“U”型、“J”型分布,变温绝对值越高,相对危险度(RR)越高。正变温对循环系统疾病的影响主要表现为即时效应,负变温表现出一定的滞后性。日最高气温24 h变温为11.6℃滞后3 d后RR达到最大值1.28(95%CI:1.15,1.43),日最低气温24 h变温为10.5℃在滞后1d时,RR达到最大1.45(95%CI:1.20,1.74)。(3)气温升高和降低均能增加阜南地区居民循环系统疾病发病风险,正变温对疾病发病率的影响更强。女性和老年人对变温反应更敏感,在高正变温下患病风险更高。

混合效应meta分析及其应用

目的介绍混合效应meta分析模型的基本理论,并通过实例详细阐述其应用。方法Francesco等人提出将线性混合效应模型与meta分析方法结合,可用于合并复杂的多参数相关效应。本研究对该方法做详细的阐述,并采用该方法结合二阶段分析策略探究日均气温对英格兰与威尔士10个地区人群死亡率的影响。结果英格兰与威尔士10个地区日均气温与人群死亡的综合暴露—反应关系呈U形,且气温的影响存在地区异质性(Cochran Q=99.6513、I 2=63.9%、P<0.0001)。相对于最适宜温度,第1百分位数气温(低温)与第99百分位数(高温)的相对危险度分别为1.807(95%CI:1.605~2.035)与1.201(95%CI:1.150~1.254)。结论混合效应meta分析可用于合并不同研究的多个复杂相关参数,可广泛应用于多地区暴露与健康关系的流行病学研究以及临床试验中多中心纵向数据分析等。

2013年丰台区PM_(2.5)与居民呼吸系统疾病死亡的关系研究

目的研究2013年北京市丰台区PM_(2.5)对居民呼吸系统疾病死亡水平的影响。方法分析2013年北京市丰台区大气污染物PM_(2.5)的污染情况、居民呼吸系统疾病死亡水平以及气象状况,采用分布滞后非线性模型研究2013年北京市丰台区大气污染物PM_(2.5)对居民呼吸系统疾病死亡水平的影响。结果北京市丰台区2013年大气PM_(2.5)年平均质量浓度为100.92μg/m^3,居民呼吸系统疾病死亡人数为764人。大气PM_(2.5)质量浓度与日平均相对湿度、居民呼吸系统疾病死亡水平、女性居民呼吸系统疾病死亡水平呈正相关关系(P<0.05);大气PM_(2.5)质量浓度与日平均气温、日平均气压、男性居民呼吸系统疾病死亡水平无相关性。在污染当天PM_(2.5)每升高10μg/m^3,相对危险度RR值为1.0252(95%CI:1.0113~1.0393)。结论 2013年北京市丰台区PM_(2.5)年平均质量浓度为100.92μg/m^3,超过国家规定二级标准的34.56%,居民呼吸系统疾病死亡数随着PM_(2.5)质量浓度的升高而升高。

兰州市气温和风速对肺结核发病的影响研究

目的探讨气温和风速对兰州市肺结核病发病的影响及敏感人群。方法收集2008—2016年兰州市肺结核逐日发病人数和同期气象资料,采用分布滞后非线性模型(DLNM)进行温度和风速与肺结核发病的关联性研究。结果 2008—2016年兰州市共报告肺结核16 996例,男女性别比为1.56∶1,以(36~64)岁患者最多(40.92%)。气温与肺结核的发病呈非线性关系。以年平均气温(11.11℃)为参照,低温效应呈倒U形,在-9℃,间隔6 d时最为显著,RR值为1.14(95%CI:1.02~1.26);低温(T=-5.2℃)累计效应在间隔14 d达最大值,男性(36~64)岁人群和65岁及以上人群RR(95%CI)分别为1.30(1.11~1.53)、1.30(1.10~1.55)和1.25(1.06~1.46)。高温效应呈S型,在28.0℃,间隔3 d时RR值最大,为1.13(95%CI:1.01~1.26);高温(T=20.1℃)累计效应在间隔5 d达最大值,男性(36~64)岁人群RR(95%CI)分别为1.31(1.00~1.71)、1.51(1.14~2.00)。风速与肺结核的风险效应呈正向关联。结论高温和低温均增加人群肺结核发病危险性,低温效应持续时间较高温长。低温主要影响男性、青壮年和老年人,高温主要影响男性和青壮年。风速增大也会使肺结核发病风险升高。

不同地区温度变化对缺血性心脑血管疾病影响的比较研究

本文综合探究了日平均气温、24h变温和气温日较差变化对缺血性心脑血管疾病发病人数的影响,采用分布滞后非线性模型(DLNM)与广义相加模型(GAM),分别探析了2015—2016年安徽省阜南县和贵州省锦屏县日平均气温、24h变温和气温日较差与缺血性心脑血管住院病人数的暴露—反应关系。结果表明:气温日较差大于15℃缺血性心脑血管疾病相对风险剧烈升高,并呈现明显的即时效应,且其相对风险随滞后日增加和气温日较差增加达到叠加效应的峰值。当24h内气温下降7℃以上,缺血性心脑血管疾病相对风险开始明显上升,下降10℃以上呈现显著的即时效应。统计分析发现,两县在春季达到上述阈值概率最高,因此缺血性心脑血管疾病住院人数也在春季达到峰值,特别是雨水至清明节气时段为两县住院人数共同最高峰时段;值得注意的是,地处西部的锦屏县夏季缺血性心脑血管疾病发病人数也较多。此外,降温过程与节气转换也是导致两县缺血性心脑血管疾病住院人数阶段性增多的主要天气与气候因素。

泰安市日平均气温对居民死亡数的滞后影响分析

目的了解泰安市日平均气温对不同性别、不同年龄居民每日非意外死亡的影响。方法根据泰安市2009年1月1日至2013年12月31日每日居民死亡资料和同期气相指标及大气污染指标,采用分布滞后非线性模型,在控制长期趋势、季节趋势和其他混杂因素后,研究日平均气温与不同性别、不同年龄死亡数之间的关系。结果泰安市日平均气温对不同性别、不同年龄人群死亡效应曲线均为J形,冷效应具有延迟性,在暴露当天出现,3d左右达到最高,持续30d。热效应表现为急性效应,以当天最高,后逐渐降低,在女性及老年人中呈现出明显的收获效应。结论高温和寒冷均是泰安市居民每日死亡的危险因素,存在滞后效应,且低温效应的滞后时间长于高温。

臭氧对儿童呼吸道疾病就诊量的影响研究

目的了解河北省不同地区大气O3污染现状,阐明O3对儿童呼吸系统疾病门诊就诊量的影响。方法收集整理2015—2017年河北省儿童医院内科呼吸道疾病就诊人次,并获取同期环保与气象资料,采用非线性分布滞后模型(DLNM)计算O3对呼吸系统就诊量的超额风险度ER及95%CI,采用滞后(1~16)d效应以及累积(1~16)d效应进行描述,并将效应最大值作为O3对门诊量影响的评估值。结果①2015—2017年石家庄市、唐山市及张家口市O3超标天数逐年增多,污染程度逐年加重;②3个城市O3日均浓度与门诊量具有统计学相关性(P<0.01);③石家庄市、唐山市和张家口市O3对儿童呼吸系统就诊量均存在滞后效应,大气O3日均浓度每增加10μg/m3,呼吸系统疾病门诊人次依次增加0.25%(0.14%,0.36%)、0.16%(0%,0.31%)和0.53%(0.12%,0.94%),张家口市影响最大,且O3对3个城市儿童呼吸系统门诊就诊人次的滞后效应影响变化趋势一致;④石家庄市和张家口市O3对儿童呼吸系统疾病门诊人次有持续16 d的累积效应,在(13~14) d时达到最大值,大气O3日均浓度每增加10μg/m3,呼吸系统疾病门诊人次分别增加0.82%(0.63%,1.01%)和2.37%(1.03%,3.74%),张家口市影响最大,O3对3个城市呼吸系统门诊就诊人次的累积效应影响变化趋势一致;⑤石家庄市和张家口市O3对于儿童呼吸系统疾病J00-J06和症状R07门诊人次存在滞后及累积效应,且O3对J00-J06、R07累积效应持续时间较长,并呈现逐渐上升趋势。结论河北省不同地区O3对儿童健康影响存在地域性差异,进一步深入探索不同地区O3的成因及其对人群健康的影响迫在眉睫。

中国居民消费与收入的长短期非对称性动态关系

为考察我国居民如何调整消费以适应收入的变化,采用1978—2017年城镇和农村居民消费和收入数据,运用非线性自回归分布滞后NARDL模型,对收入影响消费的非对称性特征进行了实证研究。结果显示:1.城镇居民由于流动性约束的存在,正向临时性收入变化导致消费增长的程度大于负向临时性收入变化导致消费减少的程度;2.农村居民由于风险规避和预防性储蓄的原因,正向临时性收入变化导致消费增长的程度小于负向临时性收入变化导致消费减少的程度。研究有助于认识和理解我国居民消费的动态变化过程及原因,从而对政府部门制定消费相关政策有着参考意义。

基于分布滞后非线性模型的淡色库蚊种群密度动态与气象因素关系研究

为建立基于分布滞后非线性模型(Distributed Lag Non-linear Model, DLNM)的CO_(2)诱蚊灯监测的蚊密度模型,探索不同气候条件下上海市淡色库蚊密度变化的特征,在上海市15个区,于4-11月每旬共设置229个CO_(2)诱蚊灯,监测淡色库蚊密度。以2018-2020年的监测数据建立基于DLNM的蚊密度与气象因素的方程。以改进的赤池信息准则(QAIC)对各个气象因素、连接函数和参数组合进行评价,最终选择QAIC最小的模型。最终建模结果取类泊松模型为DLNM的连接函数,进入模型的气象因素包括每旬的日平均最高气温、平均日降雨量和平均相对湿度。结果显示,旬平均最高气温与淡色库蚊密度呈倒“U”型关系,在平均最高气温大于10℃后逐步升高,在30℃达到密度峰值,其后逐步降低。平均日降雨量与淡色库蚊密度呈“J”型关系,在日平均降雨量大于6 mm后逐步升高。旬平均相对湿度与淡色库蚊密度呈倒“U”型关系,在平均相对湿度为70%时达密度峰值。结果表明,DLNM可以解释气象因子变量对蚊虫种群密度的影响,从而预测未来蚊虫密度的变化,为开展蚊虫控制措施提供科学依据。

宁波市气象因素和空气污染物对居民循环系统疾病死亡影响的分布滞后非线性模型分析

目的分析宁波市气象因素和空气污染物对人群循环系统疾病死亡人数的影响。方法对宁波2014—2018年气象因素数据和空气污染物数据及同期居民循环系统疾病日死亡人数进行统计学描述分析,使用分布滞后非线性模型来探究气象因素和空气污染物与宁波循环系统疾病日均死亡人数之间的关系。结果气温和空气污染物会对人群循环系统疾病的死亡产生影响,极端高温天气在第0~4天(lag0~4)累积增加人群循环系统疾病死亡风险最大,死亡风险最大增加为21.22%(95%CI:3.84%,41.52%);极端低温在滞后第2~7天(lag2~7)的累积增加人群循环系统疾病死亡风险最大,死亡风险最大增加为13.02%(95%CI:0.99%,26.48%)。PM_(10)、PM_(2.5)、SO_(2)浓度的增加会使人群的循环系统疾病死亡风险增加。结论宁波市气象因素和空气污染物均可影响居民循环系统疾病的死亡风险,注意极端天气和高污染天气的防范,在日均气温处于低温或高温,应倡议居民减少外出或注意防护。

2012～2015年北京市丰台区PM_(2.5)与居民总死亡关联性的调查研究

目的通过收集2012年3月~2015年2月北京市丰台区气象数据、细颗粒物(PM_(2.5))的污染数据、居民总死亡数据,分析PM_(2.5)对居民造成的超额死亡危险,为丰台区居民的疾病防治提供科学依据。方法利用SAS9.2软件对PM_(2.5)污染情况、气象因素以及居民总死亡水平进行描述性分析以及相关性分析;利用R3.0.3软件建立分布滞后非线性模型(DLNM)分析PM_(2.5)对居民造成的超额死亡危险。结果 PM_(2.5)年平均浓度为91.94μg/m^3,居民总死亡数为23 138人;PM_(2.5)与平均温度呈负相关关系(r=-0.10,P<0.01),PM_(2.5)与相对湿度和气压均呈正相关(r=0.38、0.03),但是PM_(2.5)与气压的相关性无统计学意义(P>0.05),PM_(2.5)与总死亡数呈正相关关系(r=0.11,P<0.01);PM_(2.5)对居民总死亡水平的影响无统计学意义(P>0.05)。结论 2012年3月~2015年2月北京市丰台区PM_(2.5)的污染严重,2013年PM_(2.5)的污染最严重;居民总死亡呈冬季最高的趋势;PM_(2.5)浓度与居民总死亡数呈正相关关系。