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基于北京市海淀区2004--2007年夏季（6—9月）疾病预防控制中心的逐日腹泻疾病发病资料和同期地面气象观测资料,首先采用经典方差贡献分析技术分析了逐日发病人数与气象要素的相关性,选取方差贡献较大的要素作为预报因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为5个级别,采用回归方法分别建立了不同预报时效的预测模型,并检验历史样本的拟合结果。研究结果表明：（1）腹泻疾病发病人数与湿度、风速、气温均呈显著的正相关,其中,水汽压对腹泻疾病的方差贡献最大。（2）1~4d的预报效果较好,其中1～2d预报结果的完全正确率在40％以上,预报误差≤±1级的准确率可达98％。 相似文献
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通过对2001～2002年南宁市2个最大医院呼吸道疾病39305例门诊资料进行小波分析，得出各种疾病发病人数均存在5～7天的周期。将呼吸道疾病发病人数和同期气象要素、大气污染物浓度资料进行相关分析，结果表明，呼吸道疾病发病人数与气温、气压、湿度密切相关，同时与大气污染物SO2、NO2、PM10浓度也密切相关。利用最优子集方法，按不同季节建立呼吸道疾病下周逐日发病人数预测方程，2004年1月支气管炎发病人数预报值与实际值相对误差为16．43％，2004年4月未来1～2天呼吸道疾病发病人数预报值对天气变化的敏感性与实际值基本一致。 相似文献
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北京市感染性腹泻疾病的医疗气象预报与应用研究 总被引：1，自引：1，他引：0
通过分析北京市海淀区感染性腹泻病发病情况与北京市观象台地面气象要素的相关关系,建立感染性腹泻病医疗气象分级预报及风险水平评估模式.收集海淀区2004-2006年逐日菌痢周发病数和同期气象因素资料,建立数据库,分析气象因素与肠道传染病发病率的关系,并采用多元回归概率分级技术,建立感染性腹泻病医疗气象分级预报(划分5个等级)及风险水平评估模式.结果表明,感染性腹泻病发病与水汽压的相关程度很好,单相关系数为0.8340.在所有候选预报因子中,它的方差贡献占70.5%.其他方差贡献较大的因子,还有平均风速、气温日较差等.在感染性腹泻病医疗气象分级预报及风险水平评估模式中,如果预报等级与实际等级相差≤±1级统计为正确,感染性腹泻病医疗气象分级预报模式组的平均预报正确率可达98.5%.其中,预报等级与实际等级完全吻合的正确率可到62.9%～66.4%(指6个预报时效).该模式预报结果可较好地为2008年奥运会提供肠道传染病预防服务,为北京各级疾病预防控制中心指导广大城乡居民卫生防疫提供科学依据. 相似文献
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应用盘锦市疾控中心2008年1月1日至2009年12月31日逐日脑血管病发病人数及同期逐日气象资料,采用相关分析、逐步回归等方法,分析了脑血管病与气象要素的关系,建立了逐日脑血管病发病趋势的气象预报模型。结果表明：各类气象要素与未来3 d脑血管病发病人数滑动平均具有较好的相关性;气象因子对脑血管病发病人数的影响存在着一种滞后效应和持续效应;脑血管病发病人数与当日最低气温、平均气温、最低气压、平均风速、湿度、最大气温日较差等气象要素相关显著;不同的季节影响脑血管病发病人数的敏感气象因子不同,且相关关系差异较大。逐日脑血管病发病趋势的气象预报模型预报检验效果较好。 相似文献
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利用2007—2012年南京市逐日气象资料和同期某三甲医院呼吸系统疾病逐日急诊和门诊就诊人数资料,采用常规统计方法,分析了主要气象要素与疾病就诊人数的关系,揭示了气象条件对人群呼吸系统疾病的影响程度,为当地居民防病养生提供气象指导。结果表明:呼吸系统疾病发病与气象要素之间存在1~2 d的滞后效应,且与日平均气温、日最高气温和日最低气温的相关最显著,尤其当平均气温低于0℃时,全人群就诊人数明显增加;此外,当寒潮过程发生时,全人群和老年人(65岁)就诊人数增加率分别为35%和53%,且表现出1 d的滞后性;与之相比,儿童(6岁)就诊人数没有表现出滞后效应,寒潮结束当日,就诊人数增加了2倍以上。 相似文献
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北京急性脑血管疾病与气象要素的关系及预测 总被引：1，自引：1，他引：0
基于2006年1月至2010年12月北京市120急救中心的逐日脑血管急症接诊病例数据资料,首先探讨北京市急性脑血管疾病与气象要素的关系,选取不同季节的影响因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为4个级别,并采用人工神经元网络方法(artificial neural network,ANN)分别建立了北京市不同季节的急性脑血管疾病预测模型。研究结果表明:(1)急性脑血管疾病发病人数存在明显的季节性变化和日变化特征,冬春季发病人数高于夏、秋季,发病主要集中在早晨到中午的09—14时;(2)发病人数相对于气象要素存在明显的滞后效应,夏和冬秋季发病分别与高温高湿、冷空气活动有关;(3)脑血管疾病预测模型通过对新样本进行预报,除夏季外,完全准确率高于30%,预报误差≤±1级的准确率高于60%,研究成果对于预防急性脑血管疾病发病和调度120急救车辆等应急措施具有较好的科学参考价值。 相似文献
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北半球七层原始方程谱模式ff考虑了较完整的物理过程:（1）地形作用（采用了σ坐标系）和地面摩擦；（2）动量、热量，水汽的水平扩散过程和垂直扩散过程（其中包括了下垫面感热和水汽作用）；（3）水汽凝结潜热作用；（4）云和辐射作用；（5）积云对流过程等。上述模式采用了非线性平衡方程初值化方法。并利用逐日客观分析资料，制作5天中期数值预报试验。本文给出了1982年冬季和夏季的20个例子的五天数值预报验证结果和一个例子的中期数值预报图和对应的实况图。预报效果比较好。在数值预报试验中，虽然纬向波数只取15个波，但所取得的短期、中期的预报效果能和一些较高分辨率模式的预报效果相比较。 相似文献
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利用1961-2020年贵阳市所辖8个地面站点逐日气象观测资料，根据中国气象行业气候季节划分标准（QX/T152—2012）对其进行气候季节划分并分析季节漂移现象，基于“黄金分割率”的人体舒适度计算方法分析贵阳地区人体舒适度等级变化，再结合贵阳地区2016-2020年共5年的心脑血管疾病发病人数门诊资料就当地气候季节漂移和舒适度等级变化对居民心脑血管疾病发病人数占比影响进行探究。结果表明：（1）贵阳地区春季的起止时间呈提前态势，秋季的起止时间有推迟态势，由此造成当地夏季正逐渐增长，冬季正逐渐缩短，从年代际看，夏季从44 d增加到76 d，冬季从130 d缩短到100 d；春季和秋季在长度上无明显变化，但在时间段上有漂移现象，经计算，春季的起始时间漂移度为16.3%，结束时间漂移度为18.3%，秋季的起始时间漂移度为25.6%，结束时间漂移度为14.6%。（2）贵阳地区夏季心脑血管疾病发病人数日占比为0.24%，冬季发病人数日占比为0.31%，随着气候变暖造成的夏季增长、冬季缩短，对贵阳地区居民心脑血管疾病发病人数占比效应为-1.62%；不同舒适域等级日数的改变对心脑血管发病人数占比效应为-0.87%，两者均表明，全球变暖所导致的气候季节和舒适度等级变化均对贵阳地区居民心脑血管疾病发病人数占比有降低效应。 相似文献
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利用成都市金牛区妇幼保健院2012年1~12月和2013年7月~2014年6月的儿童呼吸系统疾病病例,与同期气象资料进行统计和分析。结果表明,成都地区儿童呼吸系统疾病具有明显的季节变化,11月和12月为高峰期,8月最少。儿童呼吸系统疾病发病与年龄呈反比,年龄越小,患病的几率越大;男童比女童更易患呼吸系统疾病。儿童呼吸系统疾病与气象要素有紧密的关系,并且气象要素对呼吸系统疾病发病的影响存在较明显的滞后性,冷空气影响是发病人数明显增多的主要原因之一。利用逐步回归法,分四个季节建立了呼吸系统疾病逐日发病人数的预报方程,并进行了等级划分,经预报检验,预报模式具有较好的预报能力。 相似文献
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呼吸道和心脑血管疾病与气象条件的关系及其预报模型 总被引：4，自引：6，他引：4
对武汉市4家大医院1994－1998年呼吸道、心脑血管疾病的逐日发病人数与同期气象因子进行了相关分析。结果表明：呼吸道及心脑血管疾病的发病与气温、气压、湿度有着密切的关系，但同一个因子对不同疾病甚至同一类不同种病的作用不尽相同，即使同一个因子对同一种病在不同季节其影响也不完全相同。在相关分析的基础上，运用逐步回归方法建立了春夏秋冬8种疾病的逐日预报模型，并进行了合理的等级划分，经回代和预报检验，预报模式具有较好的预报能力。 相似文献
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南京市呼吸道疾病时间序列模型的建立与分析 总被引：1，自引：1，他引：1
利用1990～2000年南京市支气管哮喘与感冒逐月就诊人数病例资料和同期国家气象中心资料室的月平均压、温、湿等资料，讨论了2种疾病发病人数的月际和年际变化规律，分别建立了包含气象因子的预报2种疾病逐月就诊人数的条件异方差和动态回归模型。南京地区支气管哮喘就诊人数高峰期出现在春末与秋季，逐年的就诊人数呈现上升趋势，其发病与当月月平均气压、上一个月月平均温度有关。感冒就诊人数高峰期出现在夏秋季，其发病与月平均最低温度和月极端最低温度有关。将模型应用于2种疾病逐月就诊人数的等级预报中，其预报等级准确率分别达75．0％和66．7％，表明此建模方案是可行的，此类模型有一定的使用价值。 相似文献
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为预防脑血管病发生、发展,提高人群自我保健意识,利用西安市2010—2013年脑血管病死亡人数和同期气象数据,通过SPSS17.0对气象因子与脑血管疾病逐日死亡人数进行单因素相关分析,通过多元逐步回归方法按月建立脑血管病日死亡人数预报模型,并建立脑血管病气象危险指数等级,应用2014年资料检验预报模型及等级预报。结果表明:西安市不同月份与脑血管病死亡人数有显著相关的气象因素不同;按月建立的脑血管病预报模型准确率在78%以上,气象危险指数等级预报准确率达90%,预报模型及气象危险指数等级预报效果较好。 相似文献
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同化大量观测资料可以有效地改进模式预报结果,但不同观测对预报的影响有着显著差异,合理评估观测对预报的贡献是数值模式中最具挑战性的诊断之一。本文采用基于伴随的预报对观测的敏感性（Forecast Sensitivity to Observation,简称FSO）方法,构建WRFDA（Weather Research and Forecasting model’s Data Assimilation）框架下的WRFDA-FSO系统。基于2019年9月超大城市项目在北京地区获取的风廓线雷达（Wind Profile Radar,简称WPR）和地基微波辐射计（Microwave Radiometer,简称MWR）观测数据,利用WRFDA-FSO系统,开展观测对WRF模式12 h预报的影响试验,并分析风温湿观测对预报的贡献。结果表明:（1）同化的观测资料（MWR、WPR、Sound、Synop和Geoamv）均减小了WRF模式12 h预报误差,对预报为正贡献,其中MWR观测对预报的影响最大,WPR风场观测对预报的改进效果优于Sound的风场观测。（2）WPR的U、V观测和MWR的T、Q观测中,V观测和T观测对预报的正贡献值更高,对预报的改进效果更优。（3）WPR和MWR多数高度层的观测均减小了预报误差,对预报为正贡献,其中MWR的T观测对预报的正贡献主要位于近地面800 hPa以下。 相似文献