气温对某农村地区居民循环系统死亡的影响
发布时间:2020-07-28 17:32
【摘要】:目的:分析研究区县死亡现状和气温现状,评价每日平均气温对居民死亡的影响效应,为应对气候变化合理配置卫生资源提供依据。方法:本研究收集并描述2016年研究区县死亡率、死因顺位、期望寿命和去死因期望寿命;收集并描述2014-2017年研究区县气象因素和大气污染物浓度;收集2014-2017年研究区县每日死亡数据,应用分布滞后非线性模型与广义线性模型,分析气温(高温、低温)对全死因、心脏病死因和脑血管病死因的影响。结果:1.全人群死因顺位为心脏病、脑血管病、肿瘤、呼吸系统疾病、损伤与中毒。男性和女性的死因顺位与全人群一致。全死因粗死亡率为/10万,心脏病粗死亡率为/10万,脑血管病粗死亡率为/10万。出生期望寿命为80.62岁,男性为78.53岁,女性为82.78岁。心脏病、脑血管疾病所致期望寿命损失居前2位,去掉该死因期望寿命分别可增加9.58年、2.46年,男性分别可增加8.33年、2.52年,女性分别可增加10.57年、2.33年。2.研究区县2014-2017年的四年平均气温为14.8℃,最大值为33.1℃,最小值为-10.9℃,中位数为15.9℃。日平均气温随着季节变化而呈周期性变化,每年7月气温最高,12月和次年1月气温最低。每日平均气温和每日相对湿度、每日平均风速为正相关,与PM10、PM2.5、N02、S02浓度为负相关。3.每日全死因死亡人数、心脏病死亡人数、脑血管疾病死亡人数随季节变化而变化,冬季11月、12月死亡人数最多。气温对死亡的影响大致呈“U”型,最适温度为19-21℃。4.以20℃为参照温度,当气温每下降1℃,冷效应引起的全死因、心脏病死因、脑血管病死因超额死亡风险约为3.61%、2.56%、3.90%。当气温在20℃每上升1℃,热效应引起的全死因、心脏病死因、脑血管病死因超额死亡风险约为4.27%、5.71%、10.53%。对比上升和下降相同温度引起的超额死亡风险,均为热效应的超额死亡风险大于冷效应的超额死亡风险。高温(30℃)引起的全死因、心脏病死因和脑血管病死因的超额死亡风险为43.61%、58.36%和108.86%,低温(-2℃)引起的全死因、心脏病死因和脑血管病死因的超额死亡风险为67.60%、39.95%和106.15%。心脏病死因受高温的影响大于受低温的影响。5.低温(-2℃)对全死因死亡、心脏病死亡、脑血管病死亡的影响滞后7-10天,8-10天,6-10天;最强效应RR为1.081(1.026,1.139),1.082(1.003,1.168),1.115(1.034,1.203)。低温对全死因死亡、心脏病死亡、脑血管病死亡影响的累积1-15天,1-14天,10-15天;总效应为1.68(1.12,2.52),1.40(0.83,2.36),2.07(1.05,4.09)。高温(30℃)对全死因死亡的影响滞后0-3天、0-3天、2-6天;最强效应RR为1.088(1.001,1.182),1.158(1.031,1.300),1.090(1.020,1.165)。低温对全死因死亡、心脏病死亡、脑血管病死亡影响的累积0-15天,0-15天,3-15天;总效应为1.44(1.07,1.94),1.58(1.05,2.40),2.09(1.15,3.81)。结论:1.2016年研究区县出生期望寿命为80.62岁,男性为78.53岁,女性为82.78岁。首要死因为心脏病、第二位死因为脑血管病。2.气温下降和气温上升可以增加人群全死因、心脏病死因和脑血管病死因的死亡风险,气温上升引起的超额死亡风险大于气温下降引起的超额死亡风险。气温对脑血管病死亡影响大于对心脏病死亡的影响,心脏病死因受高温的影响大于受低温的影响。3.高温对全死因死亡、心脏病死亡和脑血管死亡的热效应影响快速,低温对全死因死亡、心脏病死亡和脑血管死亡的冷效应影响较缓慢。高温和低温的累积效应持续时间均较长。
【学位授予单位】:河北医科大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:R122
【图文】:
图 2 2014-2017 年研究区县日平均气温趋势图Fig.2 The trend chart of mean temperature in 2014-2017图 3 2014-2017 年研究区县日平均湿度趋势图Fig.3 The trend chart of meanhumidity in 2014-2017TimeHumidityTime
图 2 2014-2017 年研究区县日平均气温趋势图Fig.2 The trend chart of mean temperature in 2014-2017图 3 2014-2017 年研究区县日平均湿度趋势图Fig.3 The trend chart of meanhumidity in 2014-2017TimeHumidityTime
图 3 2014-2017 年研究区县日平均湿度趋势图Fig.3 The trend chart of meanhumidity in 2014-2017图 4 2014-2017 年研究区县日平均风速趋势图TimeWindspeedTimeTime
【学位授予单位】:河北医科大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:R122
【图文】:
图 2 2014-2017 年研究区县日平均气温趋势图Fig.2 The trend chart of mean temperature in 2014-2017图 3 2014-2017 年研究区县日平均湿度趋势图Fig.3 The trend chart of meanhumidity in 2014-2017TimeHumidityTime
图 2 2014-2017 年研究区县日平均气温趋势图Fig.2 The trend chart of mean temperature in 2014-2017图 3 2014-2017 年研究区县日平均湿度趋势图Fig.3 The trend chart of meanhumidity in 2014-2017TimeHumidityTime
图 3 2014-2017 年研究区县日平均湿度趋势图Fig.3 The trend chart of meanhumidity in 2014-2017图 4 2014-2017 年研究区县日平均风速趋势图TimeWindspeedTimeTime
【参考文献】
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本文编号:2773217
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