深圳市流感与大气环境的关系研究及其预测模型的建立

发布时间：2017-03-26 10:15

  本文关键词：深圳市流感与大气环境的关系研究及其预测模型的建立，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 在论文即将完成之际,2009年4月始发于墨西哥的甲型H1N1流感正在全球蔓延,再次为人类敲响了预防流感的警钟。流感是第一个实行全球监测的呼吸道传染病,它不仅造成大量人口发病及死亡,还会给一个国家造成巨大的经济损失和社会负担。中国是全球流感高发国家之一,1957年、1968年和1977年三次世界性流感大流行的毒株均首发于中国,1999年、2003年、2008年又在香港爆发了由新亚型流感病毒引发的流感流行,深圳毗邻港澳,人群流动频繁,常年有流感病毒活动,人群流感发病率高,危害大,在1994年深圳地区被国家流感中心选为中国重点流感监测点之一,因此对深圳市流感进行研究具有重要的现实意义。 本文首次系统的收集整理深圳市2003～2007年流感就诊率资料和相应的大气环境资料,详细分析了深圳市流感的流行病学特征,重点探讨了流感发病的季节性特征与气象条件、空气质量的关系,建立了流感高峰期大气环境要素的临界值体系,并利用2008年香港流感流行特殊时段的数据资料进行了个例诊断分析,对临界值体系进行了验证修订,最终用统计方法和支持向量机方法建立了深圳市流感的预测模型,并进行独立样本预报准确率的检验与比较。获得了一些重要研究成果,主要有: (1)深圳地区的流感一年四季均有发生,流感流行期为3月～9月,非流行期为10月～来年2月,夏季流感就诊率远远高于其他季节;受2003年、2004年亚洲H7N1流感流行,2003年、2004年ILI%明显比其后三年高;同时发现深圳市流感高峰期尤其是第一次高峰期有逐渐向夏季移动的趋势,有从往年的多个小高峰逐渐演变为近年来一个主高峰的变化趋势。 (2)通过相关分析得知:深圳市ILI%与水汽压、绝对湿度、相对湿度、气温、气压、降水量紧密相关,同时发现流感传播受空气中水汽的绝对含量影响最大。 (3)气象要素对流感的影响存在明显的超前效应。平均相对湿度、最小相对湿度超前ILI%两周时对ILI%影响最为显著,绝对湿度、平均风速超前ILI%三周时对ILI%影响最为显著,周变温在超前ILI%四周时对ILI%影响最为显著。气象要素对流感的这种超前效应具有很好的预报意义。 (4)利用时间序列小波分析发现深圳市流感除存在季节性变化主周期外,还另外存在两个分别为70周、30周的局部流行爆发次周期。流感的季节性变化主周期是多种气象要素及酸雨等综合作用的结果,而30周的流感局部爆发次周期主要受相对湿度、周变温、降水量的影响,70周局部爆发次周期主要受气压的影响。 (5)SO_2、PM_(10)与ILI%呈现显著反相关,即SO_2、PM_(10)有利于抑制流感流行,SO_2、PM_(10)均在超前一周时对ILI%的抑制作用最为显著,具有较好的预报意义。酸沉降可以有效的杀灭流感病毒,阻止流感病毒在人群中的传播,深圳市酸雨的季节特征对ILI%的季节流行特征起着一定的影响作用。 (6)建立了流感高峰发生的大气环境要素临界值体系,并利用个例分析进行了验证修订。结果表明当水汽压处于23～29hPa、绝对湿度处于2.0 mg/m~3～2.3mg/m~3、平均相对湿度在60%～80%之间、平均气温在25～30℃之间、平均气压低于1008 hPa时,有发生流感高峰的可能性;当最高气温≤30℃、最低气温≤25℃时,最小相对湿度≤60%左右,ILI%随温度与湿度的上升而上升;当最高气温超过30℃、最低气温超过25℃、最小相对湿度超过60%时,LI%随温度与湿度的上升而下降;而且先干后湿、温度、气压、降水等气象要素变化起伏剧烈的天气形势更有利于流感高峰的发生。 (7)利用支持向量机方法建立了深圳市ILI%的预测模型,并与统计预测模型进行预测效果比较,发现SVM预测模型的预测效果要好于统计方法预测模型,说明支持向量机方法用于疾病发病率预报是完全可行的,并且预报效果令人满意。
【关键词】：流感样病例就诊率 气象条件 空气质量 预测模型 支持向量机
【学位授予单位】：中国地质大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：R181.3;R188
【目录】：

• 作者简介5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第一章 绪论13-20
• §1.1 研究背景和意义13-16
• 1.1.1 流感症状及其特征13-14
• 1.1.2 流感给人类造成的危害和经济损失14-16
• §1.2 国内外研究动态和现状16-19
• §1.3 论文研究方案19-20
• 1.3.1 论文研究目的和意义19
• 1.3.2 论文研究内容19
• 1.3.3 论文解决的关键问题19-20
• 第二章 研究区域概况20-24
• §2.1 深圳市ILI监测概况20
• §2.2 深圳市流感气候环境概况20-24
• 2.2.1 深圳市地理环境概况20-21
• 2.2.2 深圳市人口经济概况21
• 2.2.3 深圳市气候条件概况21-22
• 2.2.4 深圳市环境质量概况22-24
• 第三章 资料与方法24-28
• §3.1 资料24
• 3.1.1 流感资料24
• 3.1.2 气象要素资料24
• 3.1.3 空气质量资料24
• §3.2 主要研究方法24-28
• 3.2.1 相关分析法25
• 3.2.2 小波分析25-26
• 3.2.3 逐步回归方法26
• 3.2.4 支持向量机回归方法26-28
• 第四章 流感与大气环境关系研究28-45
• §4.1 流感的流行病学特征28-31
• 4.1.1 ILI%的时间序列流行特征28-30
• 4.1.2 ILI%的峰值特征演变30-31
• 4.1.3 ILI%的等级划分31
• §4.2 气象要素对ILI%的影响分析31-40
• 4.2.1 气象要素数据预处理31
• 4.2.2 ILI%与气象要素的相关分析31-34
• 4.2.3 ILI%与主要相关气象因子的时间序列小波分析34-37
• 4.2.4 ILI%高峰发生的气象要素临界指标分析37-40
• §4.3 ILI%与空气质量的关系40-44
• 4.3.1 ILI%与大气污染物的时间序列分布特征40-42
• 4.3.2 ILI%与大气污染物的相关分析42
• 4.3.3 大气污染物的流感临界值研究42-43
• 4.3.4 ILI%与降水PH值关系研究分析43-44
• §4.4 小结44-45
• 第五章 特殊时段典型个例分析45-53
• §5.1 特殊时段流感流行病学特征45-47
• 5.1.1 特殊时段流感流行特征与历年比较45-46
• 5.1.2 特殊时段流感流行年龄段特征46-47
• §5.2 特殊时段天气环境分析47-52
• 5.2.1 天气形势分析47
• 5.2.2 气象要素分析47-51
• 5.2.3 空气质量分析51-52
• §5.3 ILI%与大气环境因子短期效应相关分析52-53
• 第六章 流感预测模型的建立53-60
• §6.1 统计预测模型的建立53-54
• 6.1.1 大气环境因子的选择53
• 6.1.2 统计预测模型的实现53-54
• §6.2 支持向量机回归方法建立预测模型54-57
• 6.2.1 样本的采集和预处理55
• 6.2.2 模型核函数和参数的选择55-56
• 6.2.3 训练模型56-57
• §6.3 两种方法预测效果比较57-58
• 6.3.1 两种预测模型的预报效果比较57-58
• 6.3.2 误差比较58
• §6.4 预测模型的实际业务应用初步方案58-60
• 第七章 结论及讨论60-63
• §7.1 主要结论60-61
• §7.2 论文创新点61
• §7.3 论文研究成果61
• §7.4 论文存在的不足之处61-62
• §7.5 后续研究介绍62-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-67

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