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.     

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.     

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.     

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.     

诱发南京地区呼吸系统疾病的气象条件与天气类型分析

利用南京地区2005-2008年冬半年(10月-次年3月)逐日气象资料和同期呼吸系统疾病死亡人数资料,采用"黄金分割法"计算体感温度,划分舒适度指数的方法,分析冬半年呼吸系统疾病死亡人数与舒适度(体感温度)之间的关系,归纳总结了诱发冬半年呼吸系统疾病患者死亡的天气类型.结果表明,呼吸系统疾病死亡人数随着平均体感温度的降低而升高,当冬半年体感温度达12℃和2℃C时,为南京地区呼吸系统疾病的警戒温度,呼吸系统疾病患者需注意防范.极端低温的天气条件是呼吸系统疾病患者死亡的高发期,尤其是舒适度等级为微冷时,微冷日数约占死亡高峰日总数的61.1%;诱发冬半年呼吸系统疾病患者死亡的天气类型可以分为6种,冷空气活动引起的气温低和气温日较差大是导致冬半年呼吸系统疾病患者发病、病情加重或死亡的主要原因.     

北京市空气质量指数与气象条件的关系及其对呼吸系统疾病的滞后影响

依据北京市2009年1月1日-2011年12月31日的逐日空气质量指数(AQI)与同时段常规地面气象观测数据,区分污染日与非污染日(以轻微污染下界为分界)、不同季节研究了AQI与气象要素的关系;应用分布滞后非线性模型与广义相加模型,在调整气温、相对湿度、风速等混杂效应的基础上,定量计算了AQI对呼吸系统急诊人数的影响及滞后效应.结果表明,研究时段北京AQI的年际波动并不明显,冬季中、重度污染易发;秋季空气优良率最低;春季易发生轻微污染.污染日AQI与平均气压、最高气压显著正相关,与气温、相对湿度负相关;非污染日,AQI与气压、平均/最大风速和日照时数负相关,而与气温、相对湿度、降水量正相关.就诊当天与滞后1 d的AQI对呼吸系统疾病的影响最显著,且危险度(RR)随污染物质量浓度的增大以接近线性形态增大.AQI指数每增加10,北京市呼吸系统急诊就诊人数的RR为0.22%,其95%置信区间为0.104%~0.342%.     

广义相加模型在创伤急诊人次与气象要素时间序列相关分析中的应用

探讨广义相加模型在分析气温、相对湿度等气象要素与医院日创伤疾病急诊人次相关性中的应用.收集北京3家综合性医院2008-2012年日创伤患者资料和同期北京市的气象和环境数据资料,根据赤池信息量准则,在控制长期趋势、短期波动、节假日效应以及污染条件等混杂因素的基础上,构建日创伤急诊就诊人次与气象要素之间的广义相加模型,并绘制暴露-反应关系曲线.经广义相加模型分析,医院日创伤急诊就诊人次与日均气温和气压表现出一定的线性正相关和负相关趋势,尤其是气温低于24.5℃时,气压介于1 007~1020hPa之间时,线性变化显著.与日均相对湿度和日照时数表现为复杂的非线性相关,当相对湿度为50%~70%时,相对危险度最高,当日照时数达到9 h时相对危险度最低.针对创伤疾病,利用广义相加模型进行气象要素的作用分析和拟合比较合理.     

气象条件对北京市消化系统疾病的滞后性影响

收集北京市某三级甲等医院2009-2011年消化系统疾病急诊就诊资料93 301例,在Spearman相关分析的基础上,用分布滞后非线性模型与广义相加模型相结合,对气温、相对湿度、风速对急诊人数的影响和滞后效应进行分析.就诊人数与气温、相对湿度、水汽压、降水量等均为显著正相关,而与气压、风速为显著负相关.20℃附近是最不利于消化系统疾病发病的气温条件;气温高于25℃时高温效应明显,累积效应在滞后4~7 d时最明显.最不利于发病的湿度条件为相对湿度50%左右,滞后0~1 d的湿度效应不明显;滞后2~3 d时相对湿度为70%的危险度高;滞后3~5 d时低于阈值的相对湿度危险度最大.4 m/s左右的风速下发病数较少,而风速为1~2 m/s时在滞后0~4 d会增加消化系统疾痫风险;6 m/s及以上的风速危险度大且作用持久,但其本身出现频次低.主要气象要素对消化系统疾病的发病影响显著且各要素均具有不同的滞后效应.     

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.     

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.     

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.     

南宁市脑卒中疾病死亡与气象要素的关系

收集南宁市1991～2003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,及其与气象要索的关系,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=0.1575)。南宁市脑梗塞死亡人数与风速、相对湿度正相关(r=0.2984,0.2669)．与气压负相关(r=-0.1824);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。     

北京市紫外辐射对人体健康的影响及其统计预报模型

利用2005-2011年中国科学院大气物理研究所铁塔分部的辐射观测资料和北京3所三级甲等医院2008-2011年皮肤病及眼部疾病急诊人数资料,对紫外辐射和相关疾病进行分析.选取与紫外辐射相关系数通过α=0.05显著性检验的气象要素作为预报因子,利用逐步回归方法分月建立紫外辐射强度预报方程.结果表明:紫外辐射与皮肤病的相关系数为0.367,与眼部疾病的相关系数为0.265,均通过α=0.001的显著性检验.不同月份紫外辐射的日变化规律不同,对人体产生伤害的时间段有所差异;紫外辐射强度与总云量、低云量、能见度、风向、风速、气压、相对湿度、气温等有关,其中与总云量、低云量、能见度的相关性最显著;1-11月预报方程历史回代检验的平均评分为82.8,试预报的平均评分为82.7;预报模型的拟合能力和推广能力较好,为实际业务提供了指导意义.     

新型冠状病毒肺炎与气象环境的关系研究

基于新型冠状病毒肺炎的确诊人数、死亡人数以及气象要素数据资料,探讨疫情、气象分布变化规律及二者的相关性,试图从新视角探寻新型冠状病毒(COVID-19)爆发及发展的规律.研究表明:(1)2020年年初,意大利、伊朗疫情严重,之后美国、俄罗斯和巴西等国家确诊人数增长迅猛.(2)研究期间的平均气温主要以上升为主,降水量较少,气压和海平面气压整体变化不大,风速较低且变化较小.(3)从相关性角度分析,疫情严重国家的日确诊人数、日死亡人数与日平均气温的关系最显著,以正相关性为主,但在巴西和秘鲁两个国家呈显著负相关;与平均海平面气压关系以显著负相关性为主;与平均降水量、平均气压及平均风速的关系不一致,正相关和负相关性混合,且部分通过了显著性检验.     

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。     

兰州市城关区流行性感冒与气象因素的时间序列

采用相关性分析、主成分分析及时间序列半参数广义相加模型对兰州市城关区2005-2010年气象因素与流行性感冒日就诊人数之间的关系进行了分析.该区的流行性感冒多发于冬、春季;流行性感冒日就诊人数与平均气温、平均风速、平均气压显著相关;平均气温、日照时数、降水量、相对湿度、平均风速及平均气压对流行性感冒的影响具有滞后效应(0~7 d),各气象因素每上升1个4分位间距,流行性感冒的相对危险度分别为0.49、0.74、0.91、0.89、0.84和2.61,即日就诊人数分别减少51.3%、26.1%、8.7%、11.5%、15.9%,增加160.5%.兰州市城关区的流行性感冒呈明显的季节性,低温容易引起发病.     

极涡对北半球冬季气温的影响

利用1951-2013年的NCEP/NCAR月平均气温、4次/d的日平均气温、位势高度再分析资料和国家气候中心74项环流指数中的10项极涡指数,统计了近60 a 100、300、500、1 000 h Pa等压面上北半球冬季气温的演变特征以及10项极涡指数与冬季气温的相关关系,讨论了极涡面积和强度指数的变化对北半球冬季气温的影响.结果表明,以20世纪70年代为界,北半球冬季气温呈先降低后升高的变化趋势,所关注的4个等压面上,气温年代际变化均较为明显.300、500、1 000 h Pa等压面上于70年代前中期气温开始升高,而对于100 h Pa等压面上的气温,80年代初期气温突然升高,随后下降.亚洲区极涡面积指数和北美区极涡强度指数与300、500、1 000 h Pa等压面上的冬季气温呈显著相关,且相关系数均为负值.冬季气温与极涡面积和强度指数的相关系数显著的个例在1 000h Pa等压面上分布最多,随着高度的升高,显著的个例逐渐减少.极涡对2012年冬季发生在欧亚大陆和2013年冬季发生在北美洲的极端低温事件有显著影响.     

西南秋季降水及其影响要素的气候变化特征

利用西南片区1960—2009年50个气象站的逐日降水和NCEP/NCAR再分析资料,采用谐波分析、双谐样条插值和相关分析等方法,分析该地区近50a秋季降水及其影响因素的气候变化特征.分析结果表明:西南片区秋季降水量呈现减少的趋势,其中降水的年际变化占主要地位,2009年秋季降水量达到50a以来最小值,是线性减少趋势、年际和年代际变化共同作用的结果;各影响因素在不同层次上的气候变化及其与降水的相关性程度各不相同;西南片区秋季地面气温具有显著的增暖趋势,其序列与降水的相关性不显著;对流层中层气压500hPa的秋季温度没有增暖的趋势,与降水的相关性很好,呈显著的负相关,相关系数达到-0.34;气压600hPa的比湿具有线性减少的趋势,与降水呈正相关性,相关系数为0.30;气压700hPa的水平散度没有线性趋势变化,与降水存在显著的负相关.西南片区2009年秋季降水异常空间型与气压500hPa的温度异常偏高型、气压600hPa的比湿异常偏小型和气压700hPa水平散度异常偏强型的相似系数分别为-0.95,0.85和-0.46.该地区2009年秋季降水异常偏少是热力和动力因素共同作用的结果,但热力因素的影响大于动力因素的影响.