气象因素对其他感染性腹泻病的影响

为探讨气象因素对其他感染性腹泻病日发病人数的影响程度,收集2005-2010年兰州市城关区其他感染性腹泻病发病人数和气象资料,包括平均气温、平均气压、相对湿度、降水量、平均风速和日照时数.在应用相关分析和主成分分析等定性研究气象因素与其他感染性腹泻病发病关系的基础上,采用时间序列的半参数广义相加模型,控制长期趋势和星期几效应等混杂因素,定量研究气象因素对其他感染性腹泻病的影响程度.结果表明,其他感染性腹泻病的发病具有典型的季节性,且在高温、高湿及低气压的气象条件下易发;气象因素对其他感染性腹泻病的影响均具有明显的滞后效应(相对湿度滞后1 d,其他气象因素滞后6~7 d);平均气压每升高1个四分位间距,其他感性腹泻病日发病人数减少41.4%,而平均气温、平均风速、相对湿度和日照时数每升高1个四分位间距,其他感性腹泻病日发病人数分别增加66.71.%、5.24%、7.1%和6.93%,说明平均气温对该病的影响最为显著.     

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.     

兰州市大气环境因素对过敏性鼻炎和慢性鼻炎的影响

利用兰州市2009-2011年过敏性鼻炎和慢性鼻炎逐日就诊人数和同期气象资料数据,研究了各季节大气环境因素对过敏性鼻炎和慢性鼻炎的影响.结果表明,过敏性鼻炎和慢性鼻炎对大气环境因子的响应存在滞后性,过敏性鼻炎春、夏、冬季单滞后4~6 d,秋季累积滞后4~6 d;慢性鼻炎各季节均单滞后3~5 d.冬、春、夏季,过敏性鼻炎受空气质量的影响较显著,空气质量差、风速小、空气湿度大、日平均气温较高时,不利于污染物扩散,发病人数增加,秋季日气温较高、空气湿度较大、日平均风速较高时,空气中过敏原(花粉等)增加,容易引发过敏性鼻炎.在春、夏、秋季,空气质量对慢性鼻炎日就诊人数的影响显著,空气质量越差、风速越小、空气较为湿润、气温日较差越大,越容易引发慢性鼻炎.     

武威市凉州区手足口病流行与气象条件的关系

探讨了武威市凉州区手足口病发病与气象因素之间的关系。收集武威市凉州区2008～2010年逐日手足口发病资料及同期气象资料,包括平均温度、最高温度、最低温度、相对湿度、平均气压、降水量、平均风速等进行相关分析。手足口病受气象因素影响较大,发病高峰为5～8月,发病人数占全年66.6%。手足口病发病与最高气温、平均风速呈显著正相关,与平均气压、平均湿度呈显著负相关。手足口病是多种气象因素共同作用的结果,但其主要影响因素是高温。     

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.     

气象因素对北京市猫、犬伤门诊就诊人数影响的病例交叉研究

探讨北京市气象因素对猫、犬伤(抓伤/咬伤)门诊就诊人数的影响,采用双向配对病例交叉设计,研究了2008-2012年气象要素(日平均气压、日平均气温、相对湿度、24 h降水量、日照时间、平均水汽压)对猫、犬伤门诊就诊人数的影响.结果表明,双向l:2匹配病例交叉研究的效应值最大,在1:2匹配时,气压升高对犬伤的主要气象因素效应值(OR)为0.994时的95%置信区间(95%CI)为0.989~0.996.温度升高对犬伤影响较大,OR为1.01 9时,95%CI为1.009~1.023.湿度加大对猫伤有一定影响,OR为1.005时,95%CI为1.001~1.008.日照时间对猫、犬伤均有影响,日照时间加长,犬伤的OR为1.004,95%CI为1.000~1.011,猫伤OR为1.007,95%CI为1.001~1.008.降水量及平均水汽压结果差异无统计学意义.气温和日照时间是影响猫、犬伤人的主要气象因素,明显反映出气温和日照时间的变化对猫、犬性情的影响较大,而气压及相对湿度也会对猫、犬伤人产生一定的影响.     

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%.     

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.     

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.     

北疆滴灌春小麦参考作物蒸发蒸腾量与气象因子的关系

根据2011年气象资料,应用Penman-Monteith公式计算滴灌春小麦生育期内逐日ET0值,采用相关分析法研究了ET0与气象因子之间的关系.结果表明:滴灌春小麦生育期内ET0的变化规律为先增大后减小,到抽穗期达到最大.在滴灌春小麦生育期内,缺乏气象数据资料的情况下,可以利用日平均气温和净辐射估算ET0,日平均湿度及日平均风速与ET0之间基本不存在线性关系,不能用日平均湿度及日平均风速估算ET0;各气象因子的累积量与ET0累积量相关系数均达到极显著线性相关水平,可以用各气象因子累积量计算ET0的累积值.     

西双版纳1961～2000年年蒸发变化特征及影响因素分析

蒸发量作为地表水分平衡和热量平衡的重要组成部分,对全球的水分平衡起重要作用.根据西双版纳州3个气象观测站1961～2000年实测资料,分析了气候变暖背景下西双版纳州1961～2000年蒸发能力(水面蒸发量)的变化趋势;并利用相关分析技术和通过t检验在0.05和0.01的置信水平下,分析了蒸发能力(水面蒸发量)与降水、平均风速、平均气压、平均水汽压、平均温度、平均相对湿度、平均云量和日照时间8种气象因素之间的相关关系.结果表明,西双版纳州40 a来水面蒸发量呈现上升的态势,影响蒸发能力的主要因素为平均相对湿度、平均云量、降雨量、平均温度和平均风速.其中平均相对湿度、平均云量这2种气象因素对水面蒸发量的影响特别显著.     

基于时空观测样本的水库库区小气候效应分析——以福建省大型水库为例

以福建省12个大型水库的14个小气候同步观测时空样本中4种常用气象指标为例,分析水库大坝建设产生的小气候效应,得到以下结论:水库产生的小气候效应的确存在,但总体幅度较小.在夏季的白天,库区平均气温比周边地区低将近0.10℃,气压比周边地区高258 Pa,相对湿度比周边地区低2.28%,风速比周边地区低0.06 m·s-1.水库对小气候指标的影响随着时间变化而变化的趋势明显.在夏季白天温度最高时(下午2点到3点左右),库区气温、气压低于周边地区气温和气压,库区相对湿度和风速与周边地区相对湿度和风速基本接近;而在早上和傍晚,库区气温、气压都高于周边地区的气温和气压,库区相对湿度低于周边地区的相对湿度;对于风速而言,在白天达到最高温度之前,库区风速低于周边地区风速,到达最高温度之后,库区风速开始高于周边地区风速.     

基于多元时间序列的哈尔滨市PM2.5影响因素分析

为探究哈尔滨市PM2.5与其他空气污染物和气象因子间的动态关系,基于哈尔滨市2013-2018年日值空气质量数据和气象观测数据建立PM2.5质量浓度的多元时间序列模型.利用相关性较强且平稳的空气污染物(包括SO2,NO2,PM10,CO和O3)和气象因子(平均气温、极大风速、累计降水量、日照时数和平均气压)建立PM2....     

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.     

欧洲落叶松,美洲落叶松生长与气象因子关系的研究

应用灰色系统理论中的关联分析方法,分析并指出了影响欧洲落叶松（Ｌａｒｉｘ ｄｅｃｉｄｕａ）、美洲落叶松（Ｌａｒｉｘｌａｒｉｃｉｎａ）生长的气象因子大小顺序依次为：４０ｃｍ地温、降水量、相对湿度、最低气温、２０ｃｍ地温、水气压、１５ｃｍ地温、最低地面温度、１０ｃｍ地温、５ｃｍ地温、最高气温、最低本地气压、平均本地气压、平均地面温度、最高本地气压、风速、最高地面温度、蒸发量、平均气温;绘制了欧洲落叶松     

北京市创伤发病特征及其与气象条件的关系分析

利用2008年1月1日-2012年12月31日北京市三家医院急诊就诊的创伤患者数据,采用描述性流行病学方法和SPSS 19.0软件对创伤急诊人数与气象要素的关系进行了研究.结果表明:北京地区6,7月份为创伤发病高峰期,2月份最低;18-55岁创伤人数最多;1-30岁男性明显多于女性,30岁以上男女比例相当;创伤发病人数与气温、相对湿度呈显著正相关,与风速、气压呈显著负相关;多元回归建模对创伤发病人数预测效果较好,预测准确度为90.40%,按比例划分等级的预报准确率达78.60%.高温为创伤发生的主要诱因.     

黔江城区大气环境质量与气象要素的关系研究

采用"十二五"期间黔江城区大气观测数据,结合多元统计分析方法,研究了气象因子与空气污染指数(API)及PM10,SO2,NO2的质量浓度变化特征关系.结果表明:气象因素对空气质量变化产生一定影响,降水对改善空气质量作用明显,日降水量为24mm时,API下降值达到最大,日降水量持续达到49mm以上时,净化作用减弱.气压、温度、湿度对API,PM10质量浓度影响较大;风向、风速对API、污染物质量浓度影响程度不大,风向在低风速区对空气质量变化产生一定影响.相关分析表明,降水对API,PM10的相关性分析具有统计学意义(p0.05),对SO2,NO2影响的相关性分析极具统计学意义(p0.01);气压、温度、湿度、风速、风向对API,PM10,SO2,NO2影响的相关性分析极具统计学意义(p0.01).因子分析表明,气压、温度、湿度、风速对黔江城区大气质量影响较为明显.     

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。     

人工神经网络在呼吸系统疾病急诊就诊人数预报中的应用

利用北京市2009-2011年呼吸系统疾病急诊就诊人数资料和同期的气象资料及污染资料,分析了气象因素及污染物分别与上感、下感急诊就诊人数的相关性,在此基础上,通过BP人工神经网络分别建立了上感和下感急诊就诊人数的预报模型,并对其效果进行评价.结果表明:气象因素和污染物与上感、下感的发病有密切的关系;建立的上感、下感就诊急诊人数的神经网络预报模型结构分别为13-7-1(即有13个输入、7个隐含节点和1个输出)和13-6-1(即有13个输入、6个隐含节点和1个输出),预测准确率分别为77.11%和75.57%.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,对上感和下感急诊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.