南京市呼吸系统和循环系统疾病死亡人数与气象因子的关系分析

利用南京市2004-2009年居民死亡资料和同期气象资料,分析了2004-2009年南京市呼吸系统和循环系统疾病死亡人数的年内变化规律,在计算3种人体舒适度基础上研究了上述两大系统疾病死亡人数与气象因子(包括气象要素及人体舒适度在内)之间的关系.结果表明:南京市年内气温呈"Λ"型分布,人体舒适度呈"M"型分布,呼吸系统和循环系统疾病死亡人数的年内分布正好与气温分布呈反位相,即两大系统疾病死亡人数整体上均呈现出冬半年多,夏半年少的分布特点,说明寒冷是诱发两大系统疾病患者死亡的主要气象因素.值得注意的是,两大系统疾病死亡人数在8-9月份又呈现出一个死亡小高峰,这主要是由于高温和季节交替所造成的.呼吸系统和循环系统疾病逐日死亡人数与气象因子显著相关,并对气象因子的响应具有一定的持续效应和滞后性.     

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.     

基于GAM模型分析南京市循环和呼吸系统疾病死亡人数与体感温度的关系

研究了在混杂因子的共同作用下,体感温度的变化对循环和呼吸系统疾病死亡人数的影响,采用广义相加模型对两种系统疾病的死亡人数和体感温度的关系做了分析.结果显示,当以周为时间序列单位,体感温度在20℃以下时,每降低1℃,循环系统疾病的死亡人数增加1.31%,降低5℃,增加6.86%;当以日为时间序列单位,体感温度在14℃以下时,每降低1℃,循环系统疾病的死亡人数增加1.19%,降低5℃,增加5.79%.同样以日为时间序列,当体感温度在20℃以下时,每降低1℃,呼吸系统疾病的死亡人数增加1.41%,降低5℃,增加6.86%,说明体感温度的冷效应对死亡人数的影响较为明显.     

南京市呼吸系统疾病死亡人数预测方法研究

利用2004年1月-2009年12月南京市呼吸系统疾病死亡资料和2003年12月-2009年12月南京地面气象观测站逐日气象资料,分析呼吸系统疾病死亡人数与同期和前期气象因素的关系,通过逐步回归按月份建立南京市呼吸及系统疾病逐日死亡人数的预测方程,利用2010年的资料检验预测效果,得出了以下结论:过去2~7 d气温平均值、过去3~7 d气压平均值与死亡人数之间的相关程度均通过了α=0.001水平的相关显著性检验,过去6~7 d的气温48、72 h变幅与死亡人数之间的相关程度也通过了α=0.001水平的相关显著性检验;死亡人数对气温平均值的最强响应在滞后6 d,气压平均值在滞后5 d,风速平均值在滞后1~2 d,过去72 h变温在滞后1~2 d,过去48、72 h气温变幅在滞后6~7 d.回归方程预测的死亡人数与实际死亡人数平均相差2人左右,预测效果优于按季节建立的模型.气象要素及其变化与呼吸系统疾病逐日死亡人数呈显著相关,气象要素对死亡人数的影响具有累积效应,并存在滞后性.     

南京地区风寒指数对呼吸系统疾病的影响

基于2005-2008年南京市呼吸系统疾病死亡人数监测资料、同期气象数据和NCEP/NCAR再分析数据,在风寒指数基础上研究气象要素与呼吸系统疾病死亡人数的相关关系,并进行合成分析和个例分析.结果表明,南京市呼吸系统疾病死亡人数存在季节性差异,高峰期出现在每年的1、2和12月;气温、气压与呼吸系统疾病死亡人数之间存在显著的相关,相关系数分别为-0.460、0.379,表明气温和气压对呼吸系统疾病死亡人数影响较大,主成分分析法结果也证明了这一点.风寒指数作为反映综合气象因子的指数,相关系数为-0.428,通过了0.01的显著性检验.气象因子和风寒指数对呼吸系统疾病的影响均存在明显的滞后效应,气压和气温在第5天达到最大,风寒指数则在第4天影响最大.利用合成分析发现,造成呼吸系统疾病死亡人数异常偏多的冷空气过程中,显著相关的气象因子是变压、变湿和风寒指数,其阈值分别为8.6 hPa、±0.1和-1.83.利用2005年3月10-12日冷空气过程进行个例分析,结果显示冷空气过程会带来气象要素的一系列变化,该次个例过程地面增压22.1 hPa,风速增加4~m/s,24 h变温达-14℃,并带来降水,风寒指数3 d平均为-2.3,均显著超过阈值范围,最终导致平均呼吸系统疾病日死亡人数远大于4 a日平均值,进一步证实了冷空气过程会导致呼吸系统疾病日死亡人数显著增加,并存在3~4 d的滞后效应.     

南京市最低气温对不同人群循环系统疾病死亡人数的影响

采用时间序列的广义相加模型,在控制长期趋势、短期波动、星期效应、节假日效应等混杂因素的基础上,分析了南京市2004-2010年最低气温变化与不同人群循环系统疾病死亡人数的关系.结果表明,当以日为时间序列单位,最低气温18℃时,气温每降低1℃,循环系统疾病总死亡人数增加2.65%;气温每降低5℃,总死亡人数增加12.55%;最低气温16℃时,气温每降低1℃,60岁以上患者死亡人数增加2.96%,气温每降低5℃,死亡人数增加13.96%;气温每降低1℃,男性患者死亡人数增加2.31%,气温每降低5℃,死亡人数增加11.02%;最低气温在-0.5℃以上10℃以下时,气温每降低1℃,女性患者死亡人数增加3.70%,气温每降低5℃,死亡人数增加17.19%.最低气温对不同性别、不同年龄段人群循环系统疾病的作用存在一定的差异,其中以冷效应最显著.     

广义相加模型在高温热浪对呼吸系统疾病影响研究中的应用

运用广义相加模型探讨南京市高温热浪对当地居民每日呼吸系统疾病死亡人数的影响,结果表明呼吸系统疾病总人数受到当日最高温度、死亡前1d、6d的日最高气温的影响。影响最大的因素是当日最高温度,其RR值为0.886(95%CI:0.771～0.972)。男性主要受到死亡前6d的日最高气温影响,女性受到当日最高温度以及死亡前1d的日最高气温的影响。60岁以上的老年人主要受到当日的平均温度、死亡前1d以及死亡前6d的日最高气温的影响。影响最大的因素是死亡前1d的日最高温度,其RR值1.095(95%CI:1.03～1.163)。广义相加模型预测的呼吸系统疾病死亡人数与实际死亡人数较相近,上升与下降的变化趋势基本一致。     

北京市主要天气敏感性疾病发病与流行的24节气特征分析和预报模型构建

利用北京市2009-2011年疾病数据和同期气象资料,从24节气的角度分析了北京市近年来上呼吸道感染、支气管炎和脑梗死的发病与流行时间变化特征,发现呼吸系统疾病的发病受干冷空气影响较大,体现了以冷效应为主的特征,春季此类疾病的发病人数明显减少;循环系统疾病发病峰值期的出现,主要是秋末冬初冷暖空气频繁交替所致,与气温的变化幅度与频次密切相关.两种疾病发病的气象成因有一定差异,建立了北京市相关天气敏感性疾病发病的逐月预报方程,分别进行了回代检验和试预报检验,结果表明,回代检验中3种疾病的逐月预报方程均较好的反映了当天的患病人数;试预报结果不如回代检验的结果,且呈现夏季暖湿天气条件下呼吸系统疾病发病人数最少,干冷的冬季及粉尘较多的春季为呼吸系统疾病流行高发期的季节变化特征.预报方程在描述呼吸系统疾病发病高峰期时在数值上存在一定偏差,说明发病高峰期并不仅仅与气象因子有关,可能还受环境、空气污染及社会因素等影响.构建的逐月预报方程充分考虑了疾病发病的滞后效应和周末效应,利用了扩展后的368个气象因子进行优化筛选,充分体现了主控因子的主导作用,能够对相关天气敏感性疾病发病情况做出较好预报.     

兰州市大气污染对人体呼吸系统疾病的影响

通过分析2001-2005年兰州市呼吸系统疾病日就诊人数和主要大气污染物的年变化特征,采用时间序列的半参数广义相加模型,在控制人群的长期趋势、节假日效应、星期几效应和气象要素等混杂因素的基础上,定量分析了不同季节兰州市主要大气污染物质量浓度变化与呼吸系统疾病日就诊人数之间的关系.结果表明,兰州市夏、秋季人体呼吸系统疾病受气温、气压等气象要素和其他因素的影响较大,冬、春季受大气污染物的影响较显著,研究兰州市大气污染对人体呼吸系统疾病的影响以冬、春季为主.冬季3种污染物对人体呼吸系统疾病均有一定的影响,春季SO_2和NO_2的影响更明显,当SO_2质量浓度增加10μg/m~3时,呼吸系统疾病影响较大的人群入院人数的相对危险度(RR)依次为:全人群1.015(1.005~1.025),男性1.015(1.001~1.028),60岁人群1.028(1.011~1.046);当NO_2质量浓度增加10μg/m~3时,影响较大人群人院人数的RR依次为:全人群1.039(1.014~1.066),女性1.050(1.009~1.094),≥60岁人群1.038(1.00l~1.075).兰州市大气污染对人体呼吸系统疾病的影响冬、春季比较显著;冬季3种污染物均有一定的影响,春季SO_2和NO_2对人体呼吸系统疾病日入院人数影响较明显,且冬、春季污染物对人体呼吸系统疾病影响的滞后效应具有一定差异;呼吸系统疾病在冬季时3种污染物均是≥60岁的人群比60岁的人群敏感,女性比男性敏感;春季时,女性和≥60岁的人群对NO_2敏感,男性和60岁的人群对SO_2敏感.     

平凉市崆峒山旅游气候及人体舒适度特征分析

利用平凉市7县(区)气象观测站1961 -2010年近50年气象观测资料,分析了平凉市及主要旅游景点崆峒山的气候特征.根据气温、相对湿度、风速等气象要素的日平均值,计算出各县区逐日人体舒适度指数及各舒适度等级所占日数的年分布和历年平均值.利用1986-2010年崆峒山客流量资料,对崆峒山客流量和人体舒适度指数的年内变化进行了相关性分析.结果表明:平凉市气候宜人,冬无严寒,夏无酷暑,全年体感表现为冷感到舒适,适宜人们旅游疗养.7县(区)人体舒适度较高,适宜居住时间近6个月.夏季人体舒适度最高,处于舒适水平;春、秋季人体舒适度基本一致,处于较舒适水平;冬季人体舒适度较低,处于不舒适水平.由于地理位置和海拔高度的不同,7县(区)人体舒适度差异明显,其中舒适度较高的县(区)为崆峒、崇信、泾川、灵台,其次为庄浪、华亭、静宁.崆峒山客流量与人体舒适度指数的年内变化呈显著正相关.     

低温无溶剂环氨涂料在半草原地区的防腐使用——神华包头煤制烯烃项目工程实例

本工程地处包头九原区哈林格尔镇南二环外,位于黄河北与阴山山脉之间,为半草原地带,冬春风沙大,有扬尘天气,冬季夜间最低气温可达零下30℃以下,白天气温在-5℃～-20℃左右,鉴于现场实际气温情况,本次管线防腐涂料采用了LD-18无溶剂环氧低温(-15℃)涂料.防腐方式为三布八油,厚度800μm,施工参考执行标准为SH3533-2003,SY/T0447-96.     

CMIP5全球增暖预测结果中青藏高原的气候变化

文章通过对CMIP5多模式比较计划(rcp60)中的5种模式进行分析,得出了本世纪青藏高原地区气温有明显的升高趋势之结论。研究表明,青藏高原地区未来94年(模式预测时段为2006~2100年)间冬、夏、年平均气温及最高、最低平均气温有明显的上升的趋势,其中冬季的平均气温、冬季平均最低气温、冬季平均最高气温在预测时段内有短时性的波动情况,但总体变化趋势是上升的。冬、夏、年平均气温趋势变化分别为0.27℃/10年、0.26℃/10年和0.26℃/10年。94年的预测时段内,冬、夏、年平均气温分别升高2.54℃、2.44℃和2.44℃,到本世纪末青藏高原地区冬、夏、年平均气温可分别达到-2.13℃、14.454℃和6.49℃。94年间冬、夏、年平均最高气温分别升高3.48℃、3.29℃和3.38℃,到本世纪末冬、夏、年平均最高气温分别达到2.16℃、22.49℃、12.77℃。平均最低气温在2006~2100年期间呈现明显的上升趋势,到2100年冬、夏、年平均最低气温分别升高4.04℃、3.29℃和3.76℃,本世纪末青藏高原地区的冬、夏、年最低气温平均值分别达到-9.06℃、12.66℃、2.24℃。     

北京市上呼吸道感染与气象环境关系及其冬季天气分型初探

上呼吸道感染(简称上感)是常见的多发病,它与气象、环境(污染)条件密切相关.选取北京市2009年1月1日-2011年12月31日的上感急诊就诊人数资料和同期气象、环境资料,在去除就诊人数资料周末效应的基础上,采用Pearson与Spearman相关分析方法,综合分析了四季中各气象要素和污染物浓度与上呼吸道感染就诊人数的关系,并用聚类分析法对冬季上感多发期的天气形势进行了分型.结果表明:春季上感就诊人数与湿度和降水量呈负相关;夏季就诊人数与平均温度、最低温度呈正相关,与最大风速呈负相关;秋季就诊人数与温度、降水量呈负相关,与3种污染物浓度呈正相关;冬季就诊人数与温度、相对湿度、降水量呈负相关,与气压呈正相关.春、夏、冬3季气象条件对上感发病的影响大于环境条件的影响,秋季环境空气质量的作用大于气象条件的作用.对冬季上感多发期天气分型后发现,降温剧烈、高压、干燥、晴朗、风较大的天气条件下就诊人数最多,处于升温过程、较湿润的天气条件下上感就诊人数最少,可为当地居民相关疾病的预防提供参考依据.     

冷空气过程与兰州市呼吸系统疾病的关系分析

收集兰州市2001-2005年呼吸系统疾病资料、气象资料和空气污染资料,对呼吸系统疾病发病人数进行统计分析.结果表明:冷空气过程对于呼吸系统疾病有同期、滞后和前期影响.同期影响中,过程持续时间、最低温度降幅、气压升幅以及降水对呼吸系统发病人数影响较大;滞后影响主要存在于冷空气过程后1~4 d,受气压增幅、持续天数、最低温度降幅和降水影响较大;冷空气过程发生前1~3 d对呼吸系统疾病发病有影响,最低温度降幅、持续时间和平均温度降幅影响较大.冷空气过程之前第3天和之后第3、4天大气中可吸入颗粒物浓度对呼吸系统疾病发病有影响.冷空气过程前后气象要素的变化会对呼吸系统疾病产生影响,还可以通过影响大气可吸入颗粒物浓度而进一步影响呼吸系统疾病发病.     

北京市2009—2011年传染病与寄生虫病对气温的响应

收集北京市某三级甲等医院2009-2011年的传染病和寄生虫病的急诊就诊资料19 772例,在相关分析的基础上,利用半参数的广义相加模型进行拟合,并对气温进行分段研究.发现不同气温段的气象要素对急诊就诊人数的影响不同.平均气温低于5℃时,气温、气压与急诊就诊人数的关系并不显著(P0.1);平均气温介于5~13℃时,气温每升高1℃,相对危险度为1.032(95%置信区间:1.01,1.06),急诊就诊人数增加3.166%(95%置信区间:0.516%,5.887%);平均气温高于13℃时,气温每升高1℃,相对危险度为1.013(95%置信区间:1.005,1.021),急诊就诊人数增加1.301%(95%置信区间:0.518%,2.091%).得出结论,气温对传染病与寄生虫病具有显著影响,不同气温时就诊人数的增加速率不同,且不同气温区间其他要素的影响也不同.     

北京市气温对腹痛急诊日就诊人数的影响

定量分析北京市气温对腹痛急诊日就诊人数的影响.收集2009-2012年北京市海淀区某三甲医院腹痛急诊资料和同期北京市气象、大气污染物资料,采用广义相加模型在控制时间、其他气象要素和大气污染物(SO_2,NO_2,PM_(10))的混杂效应下,拟合日均气温、最高温度、最低温度、气温日较差、24 h变温对腹痛急诊日就诊人数影响的剂量-反应关系.几项气温指标对腹痛急诊日就诊人数均有不同程度影响,日均气温、最高温度和最低温度每增加1℃,腹痛急诊日就诊的相对危险度RR分别为1.0052(95%CI:1.0034~1.0070),1.0049(95%CI:1.003 2~1.0066)和1.004 7(95%CI:1.002 9~1.006 5).温度日较差和24 h变温对腹痛急诊日就诊人数有正向的影响,但结果无统计学意义.研究结果表明腹痛急诊日就诊人数夏季较多,日均气温、最高温度和最低温度对其均有影响.     

张伟 杨淑敏 周向玲*

根据1980~2012年喀什平原地区3个气象站的逐日气象资料,采用统计分析探讨了日平均温度、气温日较差、地温日较差、地-气温差、日平均风速、日平均气压、气压日较差及日相对湿度8个气象因子对浮尘天气变化的影响。结果表明:在年、月季节三个序列上,影响喀什平原地区浮尘天气发生的主要影响因子基本上是一致的,分别是日平均风速、日相对湿度、气温日较差、地-气温差及气压日较差5个因子。各因子对浮尘出现日数的影响有显著的季节差异,在春、秋、冬三季浮尘天气的发生受气温日较差和日相对湿度的影响显著;气温日较差越大,相对湿度越大,越不易发生浮尘天气。夏季动力因子占主导地位,日平均风速为主要因子。在秋、冬两季冷高气压对浮尘天气的发生有一定促进作用。     

福清市冬春季温室大棚小气候变化规律研究

利用福清市绿丰农业发展有限公司温室大棚基地2016年1~5月大棚内外逐小时的温度、湿度资料和大棚外逐日的降水、日照资料,分析了温室大棚春、冬两季晴天、多云、阴天、阴雨天四种天气类型下棚内外温度、湿度的日变化规律和棚内外温湿度定量关系。结果表明,(1)春、冬两季不同天气类型下,棚内平均温度全天基本高于棚外,棚内气温日变化幅度大于棚外,棚内最低气温出现在6时左右,最高气温出现在14时前后;棚内湿度全天总体大于棚外,夜间大于白天,14时前后达到最小,湿度差中午前后相对较大。(2)春、冬两季棚内平均温度总体高于或接近棚外,4~5月棚内最低温度低于棚外。春季棚内外各天气型的平均温度和最高温度差值均以3月最大,两季棚内外最高温度差值和冬季平均温度差值基本按照晴天、多云、阴天、阴雨天的顺序依次降低,各天气类型下棚内外最低温度相差较小。(3)春、冬两季棚内平均相对湿度总体高于棚外,4~5月棚内最低湿度多低于棚外。春季各天气类型的平均湿度差值和阴天的最低湿度差值以3月为最大,冬季2月平均相对湿度、最低湿度的棚内外差值除阴雨天不超过5%以外,其余天气类型差值基本都在10%以上。     

ECMWF细网格2 m温度在抚州市预报能力检验

基于2015-2017年3 a的ECMWF细网格模式2 m温度预报产品,采用格点映射站点法、天气学检验方法和逐步回归拟合订正方法,对该模式在不同季节、不同天气时的抚州市温度预报能力进行检验。结果表明:ECMWF细网格模式2 m温度预报的02:00和14:00可代表日最低、最高温度。冬半年的逐季最高气温预报准确率高出夏半年9.7%～27.4%。夏半年的逐季最低气温预报准确率高出冬半年7.0%～24.7%。A、B、C格点02:00预报的气温很好地代表临川区、资溪县、广昌县全年的日最低气温预报。拟合的ECMWF模式2 m最高温度预报订正方程适用于日最高温度预报,对24 h内的最高温度和最低温度预报提供参考依据。     

热指数对阜南地区呼吸系统疾病的影响

选取安徽省阜阳市阜南县14个乡镇2013年1月1日-2016年12月31日呼吸系统疾病日住院就诊资料50 881例,在Spearman相关性分析的基础上,用分布滞后非线性模型与广义相加模型相结合,对呼吸系统疾病住院人数与各气象要素的相关性进行了分析,其与平均气温、相对湿度和热指数呈负相关,与平均气压、平均风速呈正相关.结果表明,热指数是比温度、湿度等单独作用更全面的气象指标.引起呼吸系统疾病发病风险增高的主要原因是低热指数,低热指数对呼吸系统疾病住院人数的影响表现为长期效应,滞后6～8 d是主要发病时间.不同季节热指数滞后效应的结果不同,夏季的低热指数易导致患病风险增加;冬季高热指数滞后8 d时易增加患病风险.