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。

南宁市脑卒中疾病死亡与气象要素的关系

收集南宁市1991～2 0 0 3年年脑卒中死亡病例资料及同期气象要素资料,统计分析南宁市脑卒中死亡的时间、季节及月份变化,性别和年龄分布,及其与气象要素的关系。结果表明,南宁市脑卒中死亡人数以冬季最多,男女各年龄段死于脑卒中总人数比约为1.5∶1。南宁市脑出血死亡人数与气温为负相关(r =- 0 .1832 ) ,与气压为正相关(r =0 .15 75 )。南宁市脑梗塞死亡人数与风速、相对湿度正相关(r =0 .2 984 ,0 .2 6 6 9) ,与气压负相关(r =- 0 .182 4 ) ;变压对脑出血和脑梗死的死亡均有影响,变温仅对脑梗死的死亡有影响。

南京市呼吸系统疾病死亡人数与气象因子的关系

利用2005年1月1日-2008年12月31日南京市逐日呼吸系统疾病死亡人数资料和同期气象资料,研究了气象要素变化对呼吸系统疾病死亡人数的影响.结果表明:南京市呼吸系统疾病死亡人数冬季最高,其次是春季,秋季和夏季较少;南京市逐日呼吸系统疾病死亡人数对气象要素变化的响应存在滞后性,春季滞后6-7 d,夏秋季滞后8-10 d,冬季滞后2-5 d;对风寒指数响应的滞后响应时间,春季7-8 d,夏季和秋季相关弱,冬季2-3 d;前期的空气污染和后期的剧烈降温叠加,可能是南京冬季呼吸系统疾病患者死亡的重要诱因;春季随着气温的回升,空气污染程度减轻,患者对气温变化的耐受性也延长了,但响应敏感性比冬季增强了;通过逐步回归,建立了冬季和春季南京呼吸系统疾病的死亡人数预报方程.

气象因素对心脑血管疾病日死亡人数影响的时间序列研究

[目的]研究气象因素对心脑血管疾病日死亡人数的影响。[方法]采用时间序列的Poisson广义相加模型,在控制了时间的长期趋势、季节趋势和其他混杂因素后,研究南京市2004年1月1日～2004年12月31日期间气象因素对心脑血管疾病日死亡人数的影响。[结果]心脑血管疾病日死亡人数与日平均温度、日平均地面气压之间呈线性相关,回归系数分别为-0.01859(P﹤0.0001)和-0.00138(P﹤0.0001)。[结论]随着日平均温度的降低、日平均地面气压的降低,心脑血管疾病日死亡人数都是增加的。

白银市气象因素与脑卒中的相关性研究

目的:探讨白银地区气象因素与脑卒中发病的相关性。方法:分析641例脑卒中病人的发病情况、季节分布及与气象要素的关系。结果:脑卒中的发病率随季节的变化而变化,冬季为发病高峰期,约占全年的28.5%,其中以12月发病最多;秋季9月发病最少。脑卒中发病与月平均气温、相对湿度、气压均有显著相关性(P<0.05)。其中与气压呈正相关;与温度、湿度呈负相关。结论:季节及气象要素的变化与脑卒中的发病有一定相关性。

呼吸系统疾病死亡人数的人工神经网络方法研究

目的利用南京市2004-2009年呼吸系统疾病死亡病例和同期的气象资料,分析了气象因子(包括三种舒适度指数)与呼吸系统疾病死亡人数的相关性。方法通过BP神经网络建立了呼吸系统疾病死亡人数的预报模型,并对其进行评价。结果气象因素及其变化与呼吸系统疾病死亡人数有密切的关系。建立的呼吸系统疾病死亡人数的神经网络预报模型结构为15-20-1(即有15个输入、20个隐含节点和1个输出),训练精度为0.005,训练了26步达到目的,预测准确率达80.11%。结论与统计预报方法相比较,该方法计算简便、误差较小、预测准确率高,对呼吸系统疾病死亡人数有较好的预测效果,为医疗气象预报提供了一种新方法,具有进一步的研究价值。

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。

2012～2013年广州市心血管病逐日死亡数与气象因子的时间序列分析

目的分析广州市心血管逐日死亡数与气象因子关系，为政府制定预防干预措施及医疗气象的预测及指导提供科学依据。方法根据广州市2012年1月1日至2013年12月31日每日居民心血管病死亡资料和同期气相指标，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，研究气象因素包括日平均气压、气温(日最高、日平均、日最低气温)、日平均相对湿度、日降雨量、日平均风速、日照时长与心血管病逐日死亡数死亡数之间的关系。结果广州市心血管病逐日死亡数近年有所增加，其中日均气压、气温、风速、湿度、降雨量、日照等气象因素均与心血管逐日死亡数相关（均P<0.05），日平均气压和日平均风速呈正相关（r>0），气温（日最高、日平均、日最低气温）、日平均相对湿度、降雨量和日照时长呈负相关（r<0）。平均气压为1019hPa，滞后为30天时，RR值最大为1.051（95%CI：1.026~1.076）；平均气温为6℃，滞后为6-8天时，RR值最大为1.036(95%CI：1.024~1.048)。结论我市应加强对心血管患者的宣传教育，气象因素对心血管死亡存在滞后性，因此对于气候变化应做好提前预防。

灰色气象干涉因子GM（1，1）耦合模型的应用

采用灰色ＧＭ（１，１）模型与气象干涉因子双重筛选逐步回归模型综合构成的灰色气象干涉因子ＧＭ（１，１）耦合模型，对川西阿坝州１９７７～１９９４年牲畜死亡率的时间序列进行了分析，并对当地和相邻的青海果洛州１９９３～１９９４年的牲畜死亡率进行预测检验。

全球陆地气候气象及水文灾害死亡人口时空格局及影响因素分析(1965-2016年)

选取1965-2016年全球气候、气象、水文 3类灾害灾情数据,对其灾次、灾害人口死亡率格局、致灾因子的区域差异与气候变化的关系进行了系统的分析,并探究了灾害人口死亡率的影响要素。结果表明:(1)时间上,3类灾害总灾次呈逐年增加趋势,平均每次灾害人口死亡率逐年下降;(2)空间上,人口死亡率较高的国家多为发展中国家,且发展中国家水文类灾害灾次占比以及死亡人口占比最大,发达国家主要以气象类灾害为主;(3)3类灾害发生灾次的区域差异及其变化与气候变化的区域差异有一定关系。全球气候变湿趋势带的洪水-滑坡-风暴总灾次的逐年增长速度比气候变干趋势带更快,气候波动增强区分别对应的 3种灾害比气候波动减弱区增长速度更快;(4)3类灾害的人口死亡率与该地区的 3类灾害灾次和经济社会发展水平有关,年均 3类灾害灾次与区域GDP水平对人口死亡率的影响最为重要。

西安呼吸系统疾病死亡人数与气象因素的关系

利用西安市2010—2014年呼吸系统疾病死亡人数和同期气象数据,通过spss17.0对气象因子与呼吸系统疾病逐日死亡人数进行相关分析,通过多元逐步回归方法建立气象因素对呼吸系统疾病死亡人数的预测模型,并应用同期气象数据和呼吸系统疾病死亡人数检验预测模型。结果显示:西安地区呼吸系统疾病死亡人数冬春季明显多于夏秋季,且四季与呼吸系统疾病死亡人数有显著相关的气象因子不同;建立了春季、冬季的呼吸系统疾病死亡人数预报模型,经检验实测与预测人数平均相差分别为1.42人、0.56人,模型预测效果较好,可为预防呼吸系统疾病发生、发展,提高人群自我保健意识提供指导。

癌症死亡的气象影响因素探讨

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.

玛曲草原牲畜生存的气候生态条件分析及预测模型

随气候变暖,仔畜成活率呈上升趋势,牲畜死损率呈下降趋势。冬季气温对牛犊成活率是主要气候影响因子,暖冬成活率高,冷冬成活率低;盛夏最低气温的变化影响牧草的生长状况,进而影响到牛群抓膘;初冬和晚冬牛群在自然游牧环境下,极端低温天气对牛群膘情的影响十分明显;秋末降水量多,冬季易形成坐冬雪使冬季放牧采食的牛群掉膘严重。初秋日照充足羊易增肥,寡照多雨羊易掉膘;初冬在自然游牧环境下,母羊产羔和羊群膘情受极端低温天气影响明显。气候生态因子通过逐步回归筛选,其影响程度通过通径系数分析用数量表达,由此建立的预测模型就更接近实际情况,对指导畜群生产及合理安排畜群结构提供科学依据。

宁波市O_(3)与气象因素短期暴露对死亡人数的影响及交互作用

目的探索O_(3)与气象因素短期暴露对死亡人数的影响及交互作用。方法基于宁波市2014―2018年死因、气象及环境监测数据,利用分布滞后非线性模型(distributed lag nonlinear model,DLNM)分析宁波市O_(3)与气象因素短期暴露对死亡人数的影响及交互作用。结果低温、低温湿指数(temperature⁃humidity index,THI)、低风寒指数(wind chill index,WCI)能够增加全因死亡、呼吸系统及循环系统疾病人群的死亡风险;O_(3)短期暴露对全因死亡、呼吸系统及循环系统疾病死亡风险的影响均有统计学意义(均有P<0.05),其效应最大值分别出现在累积滞后06、07和06 d,RR值分别为1.008(95%CI:1.004~1.011)、1.015(95%CI:1.007~1.022)和1.009(95%CI:1.004~1.014);短期O_(3)暴露与高温、高THI、高WCI对全因死亡、呼吸系统及循环系统疾病人群死亡风险具有协同增强作用,且该效应在≥65岁人群中最为显著。结论宁波市O_(3)与气象因素短期暴露对死亡人数存在一定的影响,且存在交互作用,其中≥65岁人群可能为潜在高危人群。

高温对武汉市居民死亡的影响

目的探讨极端高温对武汉市居民死亡的影响。方法通过描述武汉市2003年夏季日最高气温与日死亡数的时间序列,对高温期和非高温期的平均日死亡数进行了比较,分析了夏季日最高气温与逐日死亡率的关系。结果2003年夏季高温期有明显的死亡高峰,高温期日平均总死亡数、60岁及以上老年人、心血管疾病和呼吸系统疾病日平均死亡数显著高于非高温期。高温期超额死亡人数为505人,占该年夏季总死亡数的11.4%。死亡率明显增加的日最高气温临界值是36℃,单位温度死亡危险度为3.995/100万。结论极端高温天气可增加2003年武汉市居民死亡风险,尤其是老年人及患有循环系统和呼吸系统疾病等慢性病者。

北京市H区日平均气温与呼吸系统疾病死亡的病例交叉研究

目的探讨北京市日平均气温对呼吸系统疾病死亡(J00-J99)的影响。方法收集2004年1月1日至2008年12月31日北京市H区人群呼吸系统疾病死亡数据和城八区气象及大气污染物数据,采用单向回顾的病例交叉设计,用温度分层(<15℃,15～25℃,>25℃)的方法进行数据分析。结果在控制大气污染物SO2、NO2、PM10及其他气象因素(相对湿度、气压、风速)的条件下,在15～25℃区间和大于25℃时,日平均气温每升高1℃,呼吸系统疾病死亡发生的风险分别增加7.3%(OR=1.073,95%CI:1.002～1.149)和25.7%(OR=1.257,95%CI:1.115～1.416),关联有统计学意义;<15℃时,日平均气温与呼吸系统疾病死亡数关联无统计学意义(P>0.05)。结论在本研究地区,日平均气温>15℃时,日平均气温升高可能是呼吸系统死亡增加的危险因素,且在>25℃时气温升高对呼吸系统疾病死亡的影响更加明显。

南京市某区气温与居民死亡关系的时间序列分析

目的探索气温与南京市某区居民每日死亡数之间的关系。方法采用时间序列的广义相加模型(generalized additive model,GAM),在控制死亡的长期趋势、季节趋势以及大气污染物等混杂因素的基础上,分析该区2007年1月1日—2008年12月31日气温与每日人群死亡数之间的关系。结果 2007—2008年,南京市某区死亡人数为8 238例,日平均死亡11.27例,控制长期趋势、季节趋势和大气污染等因素影响后,气温与每日人群死亡数之间存在二次曲线关系,气温为21.77℃时死亡数最低,气温对每日人群死亡数的解释比例为8.81%,低温和高温都将导致每日人群死亡数增加。结论南京市某区每日人群死亡数与日平均气温存在二次曲线关系,在数据不满足参数拟合条件时,广义相加模型能有效地发现每日人群死亡数与气象条件间的内在关系。

上海市黄浦区脑卒中急性期死亡影响因素的回顾性研究

目的通过分析上海市黄浦区死于脑卒中急性期人群的危险因素暴露及其他相关情况,推断脑卒中急性期死亡的相关影响因素,为控制及降低脑卒中急性期死亡率和制定相关干预措施提供依据。方法采用问卷调查法,自2013年7月1日-2014年6月30日,在上海市黄浦区选取10个社区377名脑卒中急性期死亡者为调查对象,通过死者家人或其他相关人员完成问卷调查。从死者生前吸烟、饮酒、高血压、低血压、糖尿病、心脏病、恶性肿瘤患病等情况对该区脑卒中急性期死亡的影响因素进行分析。结果该区居民脑卒中急性期被调查对象的平均死亡年龄为（78.09±12.42）岁,其中脑梗死占44.03%,脑出血占40.85%,两类脑卒中的死亡率均随年龄的增大而上升。被调查对象中高血压、糖尿病及缺血性心脏病患病率较高,死亡年龄在80岁及以上区间达到峰值,且均以患病10-20年的人数所占比例最高。结论脑卒中发生的危险因素主要有年龄、高血压、心脏病、糖尿病、吸烟、饮酒等。其中,年龄是脑卒中导致死亡的主要影响因素,高血压既是脑卒中死亡的主要影响因素,也与脑卒中复发密切相关,降压治疗能显著减少脑卒中复发。

气象因素对沈阳市城市居民死亡的影响

目的探讨气象因素对沈阳城市居民死亡的影响,以便开展针对性的防控措施。方法收集2014年1月1日—2017年12月31日沈阳市五城区日死亡监测数据和气象监测数据,分析各气象因素与疾病日死亡人数的相关关系,评估气象要素对居民死亡的影响,并构建回归方程进行预警预测。结果 2014—2017年沈阳市五城区居民死亡132 327例,日均死亡人数为90.6人;传染病和寄生虫、损伤和中毒日均死亡人数与所有气象因素均无相关性;全死因日均死亡人数与气压呈正相关(r=0.277,P<0.01),与气温(r=-0.301,P<0.01)、日照时数(r=-0.072,P<0.05)、蒸发量(r=-0.241,P<0.01)及水气压(r=-0.342,P<0.01)呈负相关;后退法多因素回归分析发现大风(β=0.063,P<0.05)和低温(β=-0.387,P<0.01)天气会造成死亡人数显著上升,低温对循环系统疾病和呼吸系统疾病死亡的影响尤为明显,回归系数分别为-0.254和-0.356(均P<0.01);水汽压与呼吸系统疾病死亡的回归系数为正(β=0.193,P<0.01),与循环系统疾病和内分泌及代谢类疾病死亡负相关,回归系数分别为-0.232和-0.201。结论低温、高湿、大风会导致循环系统疾病死亡和呼吸系统疾病死亡显著增加,气象因素是影响2014—2017年沈阳市城市居民死亡的重要因素。

栎树猝死病在云南省的时空传播模拟

栎树猝死病(SOD)已在美国及欧洲等地持久地、大规模爆发,对当地森林生态系统和森林经济造成重大影响.栎树猝死病的主要寄主植物在中国都有广泛的分布,中国的气候条件也适合该病菌的发生与扩散.选取云南省作为中国典型研究区,分别针对EU与NA病菌谱系,考虑国外SOD发生地的病菌传播机制,在空间信息技术获取的环境因子支持下,构建病菌在云南省的时空传播模拟模型,研究假设栎树猝死病菌入侵后,病菌在云南省的时空传播规律.研究表明:NA谱系产生孢子的接触率和感染面积均高于EU谱系;两种谱系的模拟结果都较好地与在爆发地的监测数据吻合;分析表明如果栎树猝死病菌侵入中国,对感染栎树猝死病菌的寄主采取防治措施的时间应在4月之前.