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1.
气温及其变化是影响人群健康特别是死亡的重要环境危险因素。为了揭示气温对秦皇岛市居民死亡人数的影响,基于2014—2020年该市各区、县逐日气象资料和居民死亡资料,采用广义相加模型（GAM）和分布滞后非线性模型（DLNM）研究了气温、气温日较差和24 h变温对非意外死亡、循环系统疾病死亡、呼吸系统疾病死亡人数的影响。按性别、年龄分层建模,使用相对危险度（Relative Risk,RR）量化了暴露在特定气温变化状态下的死亡风险。采用非参数双变量响应模型分析了气温与变温的协同影响效应。结果显示:（1）秦皇岛市居民非意外死亡、循环系统疾病死亡、呼吸系统疾病死亡人数全年峰值均出现在最冷的1月,气温对3类死亡人数的影响以冷效应为主且具有滞后效应,而高温具有即时效应。（2）气温日较差与非意外死亡、循环系统疾病死亡的总体暴露反应曲线呈“U”型分布,较大的气温日较差与上述两类死亡存在显著的风险效应,其中循环系统疾病死亡受影响最大,大的气温日较差（19℃）累积3 d相对危险度为1.27,其95%的置信区间（95%CI）为1.15—1.4,而其对呼吸系统疾病死亡的风险效应未通过显著性检验。（3）24 h变温对非意外死亡、循环系统疾病死亡总体影响效应的暴露曲线呈非线性递增趋势,其中正变温呈现显著的风险效应。（4）性别、年龄分组结果显示,女性对气温变化更敏感,男性对气温变化存在一定的滞后效应,老年人群更容易受到气温变化的影响。（5）低温与变温的协同作用加剧了死亡风险。总体上,冬季低温背景与大幅度气温变化相叠加对当地老年居民死亡影响风险最大,应予适时重点预防。 相似文献
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为研究兰州市日均气温对支气管炎门诊人数的影响,收集兰州市2013—2019年三所综合性医院支气管炎患者门诊就诊资料及气象、空气污染物等数据,构建分布滞后非线性模型分析气温和支气管炎门诊就诊风险的关系,并按性别、年龄进行分层分析。兰州市日均气温对支气管炎门诊就诊量的影响是非线性的,且存在滞后效应。低温(-5.0℃)和高温(25.4℃)的危害效应均为暴露当天最大,随着滞后天数增加危害逐渐减弱,低温持续滞后1～13 d,高温持续滞后19 d。冷效应的危害作用大于热效应,但热效应有更长的滞后时间。气温第5百分位数(-5.0℃)和第95百分位数(25.4℃)分别在累积滞后14 d和21 d时效应值最大,分别为2.832和1.070。低温和高温暴露下男性就诊风险大于女性,最大累积相对危险度(RR)值分别为3.089、1.085。低温和高温下0～14岁儿童的门诊就诊风险显著高于其他年龄人群,在-5.0℃时,累积滞后14 d时有最大值,RR值为3.191,在25.4℃时,累积滞后21 d时有最大值,RR值为1.089。低温和高温均增加兰州市居民支气管炎门诊就诊风险,低温的危害效应大于高温效应,14岁以... 相似文献
3.
评价高温、热浪、闷热不同热感天气暴露对心脑血管疾病死亡人数的影响。采用广义相加模型（GAM）、平滑曲线阈值效应方法,在控制了时间序列长期趋势、季节效应、节假日效应的混杂影响后,分析了2010—2016年的6—8月石家庄高温、热浪、闷热不同热感天气暴露对心脑血管疾病死亡人数的影响,并分析了男女性别的分人群效应。研究期间收集到心脑血管疾病死亡总计6552人,日均死亡10.2人,日死亡最多为40.0人。对应期间出现高温日98 d,热浪日58 d,闷热日79 d。相对于非高温、热浪、闷热日,高温、热浪、闷热天气对心脑血管疾病死亡人数影响的相对危险度分别为1.086（95%置信区间（95%CI）:1.013—1.164）、1.252（95%CI:1.101—1.442）、1.100（95%CI:1.020—1.185）,其最大滞后效应分别为3 d、1 d、0 d,对应死亡人数增加的风险分别为12.2%、31.8%、10.0%,且对女性的影响风险均大于男性。高温、热浪、闷热天气均可导致心脑血管疾病死亡风险的增加,归因滞后1 d热浪死亡的风险最大,归因闷热天气死亡的风险未发现滞后效应,建议依据不同热感天气有针对性地建立健康风险管理和应对机制。 相似文献
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老年人群是脆弱群体的主体,非适宜气温和PM2.5对不同年龄段老年人的危险性、滞后期、收获效应、协同作用可能存在相关规律,但是尚缺乏非适宜气温和PM2.5对细分年龄段老年人的影响研究。本研究以中国老龄化最严重的江苏省南通市为例,收集了2012—2017年256037位65—104岁死亡者信息,并按年龄分为6组,运用广义相加模型和分布滞后非线性模型分别研究了非适宜气温、PM2.5对各组人群的相对危险度、死亡归因分值和滞后期,以及二者的协同作用。结果显示:（1）随年龄增长,非适宜气温的相对危险度和归因分值不断升高,并且低温升高的幅度远高于高温,在90岁以上组分别达到高温的1.46和6.49倍,PM2.5的相对危险度先降低后升高,高龄老人的主要危险因素是低温。（2）低温、高温分别具有9—12和3—6 d的滞后期,但是滞后期与年龄无关;PM2.5的滞后期随年龄增长而延长。（3）仅在78岁以下观察到高温的收获效应,说明高温对78岁以上高龄老人的影响并不局限于身体脆弱者和患病者。（4）非适宜气温和PM2.5存在协同作用,死亡人数随气温降低、升高、PM2.5浓度升高而增多,但不同年龄的变化幅度有差异。研究结果可为制定老年人群在各个年龄对大气环境中的危险因素应对策略提供参考,但由于南通是老龄化最严重的地区,未来还需在其他地区做进一步的研究,增加结论的适用性。 相似文献
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气象条件的剧烈变化可增加脑卒中危险人群的患病几率。本研究收集天津市2016—2020年脑卒中日住院数据以及气象数据,采用脑卒中日住院人数累积概率分布进行住院风险等级划分,通过相关分析确定高影响气象因子,并利用分布滞后非线性模型与半参数广义相加模型开展高影响气象因子不同时间尺度变化、滞后以及累积效应对脑卒中住院风险的影响研究。结果表明:天津市脑卒中年住院人数约为22.5万,最高月住院人数可达2.1万,日均住院人数为623。男、女住院人数比为8:5,50岁以上人群为易患脑卒中疾病的高危人群。深秋（10—11月）、初冬（12月）和春季（3—5月）为天津市脑卒中住院高风险期。6℃以上的月变温和24 h负变温相叠加可加大脑卒中住院风险,且月变温为负变温时,脑卒中住院风险最高。30℃以上高温和?5℃以下低温均可引起脑卒中住院高风险,低温带来的脑卒中住院风险高于高温,低温效应在滞后2—3 d达到最强。24 h负变温的住院风险高于正变温,且变温幅度越大住院风险越高,7℃以上24 h负变温在滞后3—5 d的住院风险最高。天津市脑卒中高住院风险的气象原因主要是月尺度和日尺度温度剧烈变化的叠加,其次为极端温度及其24 h剧烈变化的影响。 相似文献
6.
为探讨PM10对糖尿病发病相关生物标志物的效应,以“金昌队列”为平台,采用随机抽样方法在基线人群中选择2型糖尿病、糖尿病前期和血糖正常组共420人,用近邻模型完成个体PM10暴露评估。运用酶联免疫吸附法对炎症反应指标（IL-6、VCAM-1）、氧化损伤指标（8-iso-PGF2α）、胰岛功能指标（INS）进行检测,运用多重线性回归模型从以上3方面评价PM10的效应。结果显示:糖尿病前期人群中,滞后6 d时PM10浓度每升高10 μg/m3,IL-6升高0.45%（95%置信区间（95%CI）:0.19%—0.88%）,当天的PM10与VCAM-1关联最明显（增幅:1.16%（95%CI:0.43%—2.28%））;糖尿病人群中,滞后6 d时PM10与IL-6的关联最显著（增幅:1.52%,（95%CI:0.51%—2.53%））,滞后3 d时8-iso-PGF2α升高2.01%（95%CI:0.29%—3.73%）;累积滞后7 d时PM10与HOMA-β关联最明显（降幅:4.63%（95%CI:?8.00%—?1.13%））。文中结果表明大气PM10短期暴露可导致人群出现不同程度的炎症反应、氧化损伤及胰岛β细胞功能障碍。 相似文献
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识别影响流感流行强度的关键气象因子有助于提高流感疫情预警、预测能力。基于2010—2018年上海市冬、春季周流感样病例数（ILI）和气象观测资料,采用分布滞后非线性模型（DLNM）和广义相加回归模型（GAM）系统分析了ILI与多种气象因子的关联,在此基础上使用多元逐步回归模型识别调控流感流行强度的关键气象因子。结果表明,冬、春季平均气温和相对湿度与ILI呈反向关系,低温和低湿效应的滞后持续时间较长,5℃和50%环境下滞后3周的累积风险分别为2.16(95%CI:1.18—3.95)和2.51(95%CI:1.96—3.23),且气温与相对湿度对ILI存在交互影响,干燥环境会显著加强冷效应。此外,与气温有关的不稳定天气要素也与ILI具有显著关联,其中气温日较差对ILI的影响在当周最大,每升高1℃,ILI风险增加1.8%(95%CI:0.2%—3.4%), ILI流行早期的冷空气活动频次与ILI呈单调递增线性关系,冷空气活动频次每增加1次,ILI风险增大6.8%(95%CI:2.1%—11.7%)。其中,流行早期阶段的频繁冷空气活动和流行期内的干燥环境为严重流感事件的爆发提供了合适的外界环... 相似文献
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气候变化对人群健康的影响不断加剧,亟待评价不适环境温度对健康的不良影响,量化与温度相关的死亡负担和对应的健康经济损失。本研究基于2013年1月1日至2015年12月31日中国272个主要城市的气温和人口死亡数据,采用时间序列方法建立温度与死亡的暴露-反应关系。同时,收集2020年中国大陆364个城市的气象、社会经济和人口数据,进一步估算31个省、自治区、直辖市低温和高温暴露的归因死亡人数和经济损失。结果表明,环境温度与死亡的暴露-反应关系近似呈反“J”型,环境低温和高温暴露均可引起死亡风险升高。2020年环境低温和高温暴露分别导致中国大陆84.24（95%置信区间（95%CI）:65.93—102.20）万例和23.58（95%CI:14.69—32.17）万例死亡;相应健康的经济损失分别为17011.08（95%CI:13353.51—20597.72）亿元和5097.35（95%CI:3179.66—6945.93）亿元,共占国内生产总值（GDP）的2.18%。不适环境温度暴露已对中国造成了较大的死亡负担和健康经济损失。未来还需加强行动应对气候变化和不适环境温度的健康威胁,因地制宜采取适应措施保护人群健康。 相似文献
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通过收集兰州市2010-2013年每日脑卒中发病资料,结合同一时间段的气象资料,利用分布滞后非线性模型分析气温与人群脑卒中发病的关联性,分析不同气温和不同滞后天数对脑卒中发病可能的影响。结果表明脑卒中发病与气象因素关系密切,气象因素与脑卒中病例数据的相关分析表明兰州市脑卒中每日发病人数与气温、气压和相对湿度均存在相关性,气温在不同滞后日与脑卒中的关联呈非线性,不同类型脑卒中与气温的关联强度存在差异。对于脑出血患者而言,低温在当天就表现出危害效应,随后发病风险不断增加,滞后2～3 d时达到最大,可持续至低温发生后的第30天。脑梗塞的发病过程与脑出血存在一定差异,高温和低温均会引起发病风险增大,并且气温效应在当天就能发生,在滞后3～5 d内最强。低温对女性或者19～64岁者的影响更大,而高温对≥65岁者的影响更大;低温对不同类型脑卒中发病均有影响,高温仅对缺血性脑卒中发病有影响。气温对不同年龄、性别人群的脑卒中发病影响存在差异,对不同类型的脑卒中发病影响也有所不同。气温是作为外因通过影响机体功能而致人发病的。 相似文献
10.
为了探明气温与呼吸系统疾病住院人数的关系，合理实施辽宁省县域城市疾病预防预警，基于2016—2018年辽宁省北票市和西丰县两县域城市的逐日气象观测资料和呼吸系统疾病住院病例资料，分析当地呼吸系统疾病住院就诊人数的季节分布特征及其年龄分布特征。在此基础上，采用广义相加模型（Generalized Additive Model,GAM）和分布滞后非线性模型（the Distributed Lag Non-linear Model,DLNM）探究了气温对呼吸系统疾病住院人数的影响，并按性别、年龄分层建模，使用归因分值（Attributable Fraction,AF）量化了暴露在特定气温（极端低温、中度低温、中度高温、极端高温）范围内的患病风险。结果表明，两地呼吸系统疾病住院人数全年峰值出现在冬春季，患病人群以少儿和老年人群居多。北票市、西丰县人群的最适宜气温分别为26.2、22.2℃；气温对呼吸系统疾病患病的影响以低温滞后效应为主，高温存在即时效应但并不显著。北票市和西丰县分别有27.0%(95%置信区间为20.3%～32.9%)和29.0%(95%置信区间为22.1%～35.0%)的呼吸... 相似文献
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高温热浪日趋严重,给居民身体健康带来了重大的威胁。采用2013-2019年6-9月逐日气象观测数据及同期中暑病例数据为基础资料,重点利用分布滞后非线性模型（DLNM）定量分析了宁波市高温热浪对中暑的滞后影响。结果表明：高温热浪（不分等级）引起中暑的单日相对危险度RR值（95%CI）在发生当天达到最大值;累计RR值（95% CI）在滞后0-4 d达到最大值;不同等级高温热浪（一般高温热浪、危害高温热浪和强危害高温热浪）引起中暑的最大单日RR值（95% CI）均出现在发生当天,最大累计RR值（95% CI）都发生在滞后0-3 d;高温热浪引起中暑的单日及累计RR值（95% CI）低龄组（< 65岁）明显小于高龄组（≥ 65岁）,随着高温热浪等级的增加,引起中暑的单日及累计RR值（95% CI）逐渐增高。 相似文献
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基于元江、成都与西安三个不同气候带城市的逐日疾病死亡数据与同期气象数据，首先采用广义相加模型和分布滞后非线性模型探究了这3座不同气候带城市气温对老年呼吸系统疾病死亡风险的影响，然后使用归因分值（AFs）量化不同气温段对呼吸系统疾病所造成的健康损失，并定量评估三地之间季节性气候趋利可获得的死亡风险降低效应。结果表明：（1）元江、成都与西安地区气温与老年呼吸系统疾病死亡关系大致分别呈“W”、反“J”、反“J”型分布。（2）气温对元江老年人群呼吸系统疾病死亡的影响以高温即时性更为突出，对于成都、西安老年人群而言，则以低温滞后性更为显著。（3）元江、成都与西安由气温造成的AFs分别为9.64%、11.25%和18.26%，其中冷效应对呼吸系统疾病产生的死亡风险更大。将气温进一步细分为4个气温段(极端低温、中等低温、中等高温和极端高温)，中等低温造成的超额死亡累计人数最多，这与其发生频次多密切相关。（4）若元江、成都、西安有意愿有条件的老年居民采取候鸟式季节性气候趋利避暑或避寒康养，可在一定程度上降低由当地季节性不适气候所产生的健康风险。 相似文献
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深圳市在人口结构和经济社会发展方面很特殊,而对于其热带向副热带过渡的气候特征对流感发病的影响仍缺乏深入研究。本研究收集长序列（2003—2019年）的深圳市流感样病例（Influenza Like Illness,ILI）监测数据,采用分布滞后非线性模型（DLNM）系统分析了ILI与多种气象因子的关联,并分别使用Prophet时间序列和多元逐步回归模型对流感风险进行预报。近17年来深圳ILI发病在2003—2009年增加、2010—2014年平稳、2015—2019年下降,年周期特征凸显;多数年份发病率呈夏季单峰型,与高温、高湿的气候背景高度相符;个别年份在年末出现次高峰,常与大规模暴发疫情有关。DLNM揭示,高温对ILI风险的即时性影响较强,气温达到29.9℃,相对危险度值（RR）可达1.237（95%置信区间（95%CI）:1.203—1.272）;而低温效应在滞后2—3周起主导作用。70%—75%的湿度范围对应ILI高风险段, 70%相对湿度的RR为1.089（95%CI:1.046—1.135）。偏高的湿度与高温共存可诱使ILI最高风险点出现,即二者有协同增强效应,在其长夏短冬气候下尤其需要注意。ILI危险度在气温日较差为4—6℃或>9℃时均有显著增加,即日内温差对流感的活跃程度亦有显著影响;由于深圳的风速整体较小,其影响整体较弱。Prophet时间序列模型和逐步回归模型的回报准确率相近（>86%）,而同时考虑了气象因子和前期发病人数的回归模型预测准确率更高（>80%）。简言之,深圳市ILI风险与温、湿度的非线性协同影响关系最为密切,其发病率很大程度上是可预测的。 相似文献
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A. V. Murav’ev I. A. Kulikova Yu. D. Resnyanskii 《Russian Meteorology and Hydrology》2010,35(2):79-93
The spatial and temporal relationships between sea surface temperature anomalies (SSTA) in the North Atlantic and the large-scale
mid-troposphere circulation features in the Northern Hemisphere during the summer and the winter seasons are investigated.
Results are based on atmospheric circulation indices (CI), introduced by Wallace and Gutzler for physical reasoning the low
frequency atmospheric oscillations. Extreme levels and extreme situations in the mid-troposphere were defined and the SSTA
composite charts were constructed with backward lags from 0 to 3 months. Analysis shows that several CI extreme phases of
different signs are associated with synchronous and asynchronous SSTA composites of statistically separable types, or even
antipodes, which may be interpreted as the intraseasonal influence of the ocean on the large-scale mid-troposphere anomaly
features. Noteworthy is the role of the North Atlantic tropical zone in formation of ridges and blocking situations both in
synchronous and asynchronous aspects. The North Atlantic SSTA relations to the West Atlantic Oscillation are shown to be significantly
weaker that the same to the East Atlantic Oscillation. 相似文献
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基于T213集合预报的中国极端温度预报方法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
基于中国T213集合预报系统资料,根据Anderson-Darling检验原理,研究基于集合预报与模式历史预报累积概率密度(简称模式气候)分布函数连续差异特征的极端温度天气预报方法,建立极端温度天气预报指数(Extreme Temperature Forecast Index, 简称EFI)的数学模型。利用S指数评分方法确定发布极端温度预警信号的阈值,得出:1月的发布极端高温的预警信号的阈值为0.7或0.8,发布极端低温的预警信号的阈值为-0.7或-0.8。基于EFI指数以及该阈值,对2013年1月中国极端温度天气进行预报试验,得出:极端天气预报指数对极端温度天气具有较好的识别能力,可提前3~7 d发出极端温度预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。 相似文献