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351.
PM2.5作为空气污染物,对人体健康构成了潜在威胁。中国和印度是全球人口最多的两个发展中国家,PM2.5污染造成的疾病负担问题尤为严重。因此,本文基于长时间序列高分辨率(0.01°×0.01°)卫星反演的PM2.5浓度数据,分析了中国和印度19年(2000年—2018年)的PM2.5时空格局变化和人口暴露情况;基于综合暴露响应模型全面评估了两个国家因PM2.5长期暴露导致的6种疾病(急性下呼吸道感染、慢性阻塞性肺病、二型糖尿病、缺血性心脏病、肺癌和中风)的过早死亡人数。结果表明,中国PM2.5浓度的高值区集中在新疆、四川盆地、华北平原以及长江经济带等地区,年人口加权浓度总体呈减少趋势(2000年为50μg·m-3,2018年为40.8μg·m-3);印度PM2.5浓度的高值区集中在北部地区,年人口加权浓度一直呈上升趋势(2000年为51.5μg·m-3,2018年为76... 相似文献
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基于2010—2019年江苏省两所具有区域代表性的医院较为完整的10 a常见疾病住院病例数据、区域同期气象资料,从不同时间尺度分析了气象要素与疾病发病的可能关系,探讨了气象条件和气候变化背景下主要疾病病例数的变化特征。结果表明:儿科肺炎、慢性阻塞性肺病等呼吸系统疾病具有明显的季节变化特征,其对气温等气象要素有较强的敏感性,而寒潮等天气过程对此类疾病有诱发作用。作为年际气候变化关键信号的ENSO模态,可以通过调节不同地区的天气频率,间接对疾病发生产生影响。根据天气变化与疾病发病机理的关系和气候模式模拟预估的未来气候变化情景,到本世纪末的气候背景可能有利于减少肺炎和慢性阻塞性肺病的发病率,但也需注意天气尺度气温变率加剧造成相关疾病的多发。 相似文献
353.
深圳地处我国华南沿海季风敏感区,为探究季风等气象和污染要素对其呼吸系统疾病发病的影响和其预测相关就诊风险的可行性,本文利用当地2015-2016年呼吸系统疾病就诊人数资料及同期气象和污染物资料,并运用BP人工神经网络和LSTM网络构建呼吸系统疾病就诊人数预测模型。结果显示:每年九月份开始,冬季风的冷胁迫效应会使相关人群呼吸系统疾病发病人数波动式增加,直至次年冬季风向夏季风转换前的三月份发病人数达到峰值;而夏季风控制期间当地居民呼吸系统疾病发病人数呈波动式减少态势,比峰值期间减少35%;另外,该地不同呼吸系统疾病其主控因素也不相同;对比两种预测模型,总体上LSTM网络预报模型对深圳呼吸系统疾病风险预测准确率更高,可以满足健康气象预报服务业务需求。 相似文献
354.
利用安徽省阜南县以及贵州省锦屏县2015—2016年医保住院数据,细化两县呼吸系统疾病住院人群年龄分层,并从月份、节气、候不同时间尺度逐步递进的角度,采用描述性研究方法与相关性分析方法,探析两地各年龄段人群住院人数分布及其地域差异。结果表明:(1)两县9岁以下儿童呼吸系统疾病高发,20~39岁人群住院率较低。(2)两县各人群呼吸系统疾病入院高峰基本出现在2—3月(立春—清明、第10-20候)和11—12月(大雪—冬至)。除个别人群外,两县均是夏、秋两季呼吸系统疾病入院人数较少。(3)阜南县50~59岁人群呼吸系统疾病秋季入院风险的增加与当地气温日较差增大和相对湿度降低有关,滞后5 d左右影响明显。(4)总体来看,干冷环境可能会造成两县居民呼吸系统疾病入院人数的增多。此外,锦屏县居民还需格外防范春季相对低温高湿天气及暖季较低气温日较差所带来的呼吸系统疾病风险。 相似文献
355.