北京夏季三种天气敏感性疾病的气象诱因及预测研究

发布时间：2017-05-14 07:46

  本文关键词：北京夏季三种天气敏感性疾病的气象诱因及预测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：中暑、感染性腹泻、荨麻疹是北京地区夏季常见天气敏感性疾病,严重影响相关人群健康和劳动效率,重者甚至导致死亡,其发病和蔓延与气象条件密切相关。因此,本文收集了北京市某四家三甲医院2008～2012年的中暑病例、感染性腹泻病例和荨麻疹病例资料(共23612例),以及同期逐日气象要素资料,详细分析了三种天气敏感性疾病和气象要素的分布特征；以9个气象要素资料为基础,派生出当天及累积共63个气象因子,采用相关分析,探索北京夏季三种天气敏感性疾病发病人数和气象因子之间的关系,普查筛选出影响疾病的关键气象因子；利用广义相加模型(GAM)拟合不同气象要素与三种疾病人数之间的暴露反应关系,并定量评估关键气象因子对疾病的影响程度；采用多元线性回归、非线性拟合、广义相加模型预测方法分别构建北京夏季三种天气敏感性疾病的气象预报模型,通过对比拟合优度和预报准确率,确立最优预报模型并进行疾病指数等级试预报检验,其中中暑预报已投入业务使用,为三种夏季天气敏感性疾病预防提供科学依据与健康保障服务。主要研究结果如下： (1)中暑、感染性腹泻、荨麻疹均属于北京地区夏季高发的天气敏感性疾病。其中,中暑主要发生在每年的5-9月份,7月份发病人数最多,6月和8月份次之；高发年龄段集中在20～59岁,且男性发病高于女性。感染性腹泻全年各月均有发病,其中6-8月份为高发期,8月份发病人数最多；高发年龄段集中在20～29岁,无明显性别差异。荨麻疹发病人数自3月份开始逐渐增加,其中6-8月份是发病高峰期,7月份发病人数最多,之后发病人数逐渐下降；高发年龄段集中在18～40岁,性别差异不大。 (2)相关分析结果显示：诱发夏季中暑的决定性因子是气温,并且与其连续2d累积正相关最显著；感染性腹泻发病与气温连续7d累积的正相关最显著,与水汽压连续7d累积呈现较显著的正相关；荨麻疹发病与当日最低气温的正相关最显著,与水汽压和风速的累积也呈现较显著的相关性。表明气象要素的连续累积作用对疾病影响更大。 (3)危险度定量评估结果表明：中暑危险度,随着气温和水汽压的上升而增加,随着气压和降水量的增加而降低；特别是当最高气温大于32℃、平均气温大于27℃,中暑风险显著增加,此时平均气温再每升高1℃,其风险增加31.17%。感染性腹泻发病危险度,随着气温和水汽压的上升而增加,随着气压和风速的增加而降低；当平均气温处于25℃～27℃时,感染性腹泻发病风险增加最大,此时平均气温再每升高1℃,其风险增加8.01%。荨麻疹发病危险度,随着最低气温、水汽压的上升而增加,随风速的增加而降低；当最低气温大于23℃,荨麻疹患病风险增加最大,此时最低气温再每升高1℃,其风险增加3.49%。此外,温湿协同作用对三种疾病的影响表明,气温和湿度同时增大会加剧三种疾病的患病风险。 (4)多元线性回归、非线性拟合和GAM预测模型对三种疾病的拟合及预报结果表明：GAM预测效果最佳,其拟合准确率分别为69.57%、71.01%、77.17%,预报准确率分别为66.30%、67.53%、75.00%,反映出预报准确率与拟合准确率接近,表明该模型具有较好的预报性能,可用于实际业务预报。
【关键词】：中暑 感染性腹泻 荨麻疹 气象要素 北京地区 相关分析 定量评估 广义相加模型 预测研究
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R122.2
【目录】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-8
• 目录8-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究进展12-14
• 1.2.1 国外研究进展12-13
• 1.2.2 国内研究进展13-14
• 1.3 研究目的和内容14-15
• 第二章 资料与方法15-22
• 2.1 资料来源及处理15-16
• 2.1.1 气象资料15
• 2.1.2 疾病资料15-16
• 2.2 研究方法16-22
• 2.2.1 描述统计分析16
• 2.2.2 相关分析16
• 2.2.3 时间序列分析16-20
• 2.2.4 预测模型20-22
• 第三章 研究区气象要素及三种疾病分布特征22-33
• 3.1 研究区气象条件22-24
• 3.1.1 气候背景特征22
• 3.1.2 研究期间气象要素年内特征22-24
• 3.2 三种疾病分布特征24-32
• 3.2.1 中暑疾病分布特征24-27
• 3.2.2 感染性腹泻疾病分布特征27-29
• 3.2.3 荨麻疹疾病分布特征29-32
• 3.3 本章小结32-33
• 第四章 夏季气象要素与三种疾病的相关性研究33-38
• 4.1 夏季气象要素与三种疾病的频数分布特征33-34
• 4.2 夏季气象要素与三种疾病的相关分析34-37
• 4.2.1 气象因子与中暑人数的相关分析34-35
• 4.2.2 气象因子与感染性腹泻人数的相关分析35-36
• 4.2.3 气象因子与荨麻疹人数的相关分析36-37
• 4.3 本章小结37-38
• 第五章 夏季气象要素对三种疾病的影响研究38-48
• 5.1 夏季气象要素对中暑疾病的影响38-40
• 5.1.1 气象要素影响中暑的危险度评价38
• 5.1.2 气象要素变化对中暑风险的超额百分率分析38-39
• 5.1.3 温湿协同作用对中暑的影响分析39-40
• 5.2 夏季气象要素对感染性腹泻疾病的影响40-43
• 5.2.1 气象要素影响感染性腹泻的危险度评价40-41
• 5.2.2 气象要素变化对感染性腹泻风险的超额百分率分析41-43
• 5.2.3 温湿协同作用对感染性腹泻的影响分析43
• 5.3 夏季气象要素对荨麻疹疾病的影响43-46
• 5.3.1 气象要素影响荨麻疹的危险度评价43-44
• 5.3.2 气象要素变化对荨麻疹风险的超额百分率分析44-46
• 5.3.3 温湿协同作用对荨麻疹的影响分析46
• 5.4 本章小结46-48
• 第六章 三种疾病气象预报模型研究48-58
• 6.1 北京夏季中暑气象指数预报模型48-51
• 6.1.1 构建中暑预报模型48-49
• 6.1.2 中暑指数等级预报及检验49-51
• 6.2 北京夏季感染性腹泻气象指数预报模型51-54
• 6.2.1 构建感染性腹泻预报模型51-52
• 6.2.2 感染性腹泻指数等级预报及检验52-54
• 6.3 北京夏季荨麻疹气象指数预报模型54-56
• 6.3.1 构建荨麻疹预报模型54-55
• 6.3.2 荨麻疹指数等级预报及检验55-56
• 6.4 本章小结56-58
• 第七章 总结与讨论58-61
• 7.1 全文总结58-59
• 7.2 特色与创新点59-60
• 7.3 不足及下一步研究计划60-61
• 参考文献61-67
• 在学期间的研究成果67-68
• 致谢68-69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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1 陶燕;兰州市大气颗粒物理化特性及其对人群健康的影响[D];兰州大学;2009年

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本文编号：364551