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2011-2016年广州市逐日死亡人数与气温关系的时间序列研究
目的 研究广州市2011-2016年日均气温对人群死亡的影响.方法 利用广州市2011-2016年全人群逐日死亡人数的时间序列资料,结合同期气象资料,采用分布滞后非线性模型分析气温对人群死亡的滞后效应和累积效应.以广州市气温的P2.5和P97.5百分位数值估计极端气温的冷、热效应;以适宜温度为参照,分别估计平均气温每上升或下降1℃的相对危险度.结果 高温影响快速持续4d;低温影响相对缓慢但持续时间长达两周;低温和高温对于全死因的滞后21 d累计相对危险度分别为1.013 (95％ CI:1.003～1.027),1.023(95％ CI:1.006 ～1.050).低温和高温对≥65岁组的人群,男性的累计效应有统计意义,低温对女性的滞后21 d累计相对危险度也有统计意义.结论 高温和低温均造成人群死亡率上升,高温比低温的累计相对危险度高,但低温影响持续时间更长.老年人对低温和高温效应敏感,女性比男性对低温效应更加敏感.
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2013年丰台区PM2.5与居民呼吸系统疾病死亡的关系研究
目的 研究2013年北京市丰台区PM2.5对居民呼吸系统疾病死亡水平的影响.方法 分析2013年北京市丰台区大气污染物PM2.5的污染情况、居民呼吸系统疾病死亡水平以及气象状况,采用分布滞后非线性模型研究2013年北京市丰台区大气污染物PM2.5对居民呼吸系统疾病死亡水平的影响.结果 北京市丰台区2013年大气PM2.5年平均质量浓度为100.92μg/m3,居民呼吸系统疾病死亡人数为764人.大气PM2.5质量浓度与日平均相对湿度、居民呼吸系统疾病死亡水平、女性居民呼吸系统疾病死亡水平呈正相关关系(P＜0.05);大气PM2.5质量浓度与日平均气温、日平均气压、男性居民呼吸系统疾病死亡水平无相关性.在污染当天PM2.5每升高10 μg/m3,相对危险度RR值为1.0252 (95％ CI:1.0113～1.0393).结论 2013年北京市丰台区PM2.5年平均质量浓度为100.92μg/m3,超过国家规定二级标准的34.56％.居民呼吸系统疾病死亡数随着PM2.5质量浓度的升高而升高.
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广州市PM2.5浓度与人群每日死亡风险的空间分布特征
目的 了解广州市大气PM2.5暴露对居民每日死亡的影响及其空间分布特征.方法 收集2013年1月1日-2014年12月31日期间广州市十二个区(县级市)31个大气监测站点的PM2.5每日数据、气象数据和居民每日死亡数据,采用克里格插值模型和分布滞后非线性模型的时间序列分析方法,分别从全市及12个行政区域的大气PM2.5污染状况及其对居民每日死亡的影响进行评估分析.结果 研究期间,全市PM2.5的年平均暴露浓度为49.5±25.6μg/m3,呈西、南部区域PM2.5污染重,东北区域相对较低的区域分布特征;全市范围PM2.5暴露与每日总非意外死亡的滞后累积大效应RR为1.017(1.001,1.034;95％CI);白云区、从化区、南沙区、越秀区和荔湾区PM2.5暴露与每日总非意外死亡佳滞后效应RR值范围1.010 ～1.014(此为各区RR值范围,而非95％ CI),滞后累积大效应RR值范围1.010 ～1.057(此为各区RR值范围,而非95％ CI);从化区、南沙区、越秀区和荔湾区PM2.5暴露与每日心血管系统疾病死亡的佳滞后效应RR值范围1.006 ～1.021(此为各区RR值范围,而非95％CI),滞后累积大效应RR值范围1.017 ～1.059(此为各区RR值范围,而非95％ CI);南沙区和越秀区PM2.5暴露与每日呼吸系统疾病死亡的佳滞后效应RR值分别为1.004和1.034,滞后累积大效应RR值分别为1.018和1.110.结论 广州市不同区域大气PM2.5暴露对当地居民每日死亡的影响各有不同;呈现南、北两端和西部部分人口密集,交通拥挤的区域风险较高,其他区域风险不明显的空间分布特征.
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兰州市气温和风速对肺结核发病的影响研究
目的 探讨气温和风速对兰州市肺结核病发病的影响及敏感人群.方法 收集2008—2016年兰州市肺结核逐日发病人数和同期气象资料,采用分布滞后非线性模型(DLNM)进行温度和风速与肺结核发病的关联性研究.结果 2008—2016年兰州市共报告肺结核16 996例,男女性别比为1.56∶1,以(36～64)岁患者多(40.92％).气温与肺结核的发病呈非线性关系.以年平均气温(11.11℃)为参照,低温效应呈倒U形,在-9℃,间隔6 d时为显著,RR值为1.14(95％ CI: 1.02～1.26);低温(T = - 5.2℃)累计效应在间隔14 d 达大值,男性(36～64)岁人群和65岁及以上人群RR (95％ CI)分别为1.30(1.11～1.53)、1.30(1.10～1.55)和1.25 (1.06～1.46).高温效应呈S型,在28.0℃,间隔3 d时RR值大,为1.13 (95％ CI: 1.01～1.26);高温(T = 20.1℃)累计效应在间隔5 d达大值,男性(36～64)岁人群RR (95％ CI)分别为1.31(1.00～1.71)、1.51(1.14～2.00).风速与肺结核的风险效应呈正向关联.结论 高温和低温均增加人群肺结核发病危险性,低温效应持续时间较高温长.低温主要影响男性、青壮年和老年人,高温主要影响男性和青壮年.风速增大也会使肺结核发病风险升高.
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南京市流感样病例与气温的关系研究
目的 探讨流感发病与气象因素之间的关系.方法 收集南京市2010-2013年温度、湿度、气压等每日气象数据和流感样病例监测数据,通过分布滞后非线性模型定量分析内在关系.结果 南京市流感样病例好发季节为秋冬季,病例主要人群为15岁以下少年儿童,占81.80％;当日平均温度为14℃时,南京市流感样病例发生的相对危险度高,当日平均温度在25℃和1℃时,流感样病例发生的相对危险度低,相对危险度相当于16℃时的74％和75％;在日平均温度低于1℃或高于25℃后,流感样病例发生的相对危险度快速上升;温度对流感样病例的影响存在滞后效应.结论 日均气温与流感样病例有明显关联.
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基于死亡数据用DLNM构建气象健康指数
目的 探索建立气象健康指数,预警提示气温导致的健康风险.方法 基于2011-2015年广州市居民死亡数据,用分布滞后非线性模型(DLNM)分析气温与居民非意外日死亡数的关系;对气温导致的健康风险进行分级,用不同风险等级对应的温度范围开展健康风险预报.结果 2011-2015年广州市的日平均气温为21.7℃,日相对湿度为78.6％,日均居民死亡为132例.日平均温度与居民死亡之间暴露-反应曲线呈U形,是非线性关系,低温和高温都会引起死亡风险,高温对人群死亡的影响是急性效应,低温产生的效应会比较延迟,但持续时间长.舒适温度区间为19.4℃～25.4℃,其所对应的RR值为1.02 ～1.03.冷效应RR值低中高三个风险等级分别为1.03～1.17,1.17～1.31,1.32～1.46,其对应的温度区间依次为12.9℃～19.3℃,8.5℃～12.8℃,4.8℃～8.4℃;热效应RR值低中高三个风险等级分别为1.02 ～ 1.08,1.08 ～1.13,1.13 ～ 1.19,其对应的温度区间依次为25.5℃～27.8℃,27.9℃～29.5℃,29.6℃～31.1℃.结论 由DLNM评估气象条件与居民日死亡人数的关系可反映气温引起的健康风险,将健康风险等间隔分级预警较合理,可对开展气象健康指数预报服务提供理论支持.
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广州市气象因素与流感样病例关系的时间序列研究
目的 明确广州市气温和湿度短期变异对流感样病例(influenza-like illness,ILI)发病风险的影响.方法 从广东省疾病预防控制中心流感监测系统收集广州市2010-2015年期间每周所有哨点监测医院的ILI监测数据,从广州市气象局获得同期每周的气象资料(包括平均气温(TM)和相对湿度(RH)),并根据这些指标计算出水汽压指标(mb),用于代表绝对湿度.使用分布滞后非线性模型(Distributed Lag Nonlinear Model,DLNM)来评估气温和湿度的短期变化(Lag 2周)对ILI的影响.结果 广州市ILI的发病高峰期主要在冬春季和夏季.ILI与平均气温存在非线性的关系.随着气温的上升,ILI风险呈先上升后降低的趋势,当平均气温为14℃时,ILI风险高.与25℃相比,平均气温为14℃时ILI的风险增加0.053 8％ (95％CI:0.035 1％ ～0.072 6％).随着绝对湿度的增加,ILI风险亦呈先上升后下降的趋势.与22 mb相比,绝对湿度为10 mb时ILI的风险高,增加0.049 1％(95％CI:0.031 8％ ～0.066 4％).然而,相对湿度与ILI的相关性相对较弱.联合作用分析发现,低温低湿条件下ILI风险较高.结论 气温和绝对湿度均与ILI的风险存在相关性,ILI的风险在低温和低湿环境时较高.
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北京市某区PM2.5与居民冠心病死亡关系研究
目的 探讨北京市某区细颗粒物(PM2.5)污染对居民冠心病死亡造成的影响.方法 采用R 3.0.1软件建立分布滞后非线性模型,在控制了长期趋势、星期几效应、气象因素等混杂因素的影响后,分析2013年1月1日-2016年12月31日北京市某区PM2.5与居民冠心病死亡之间的关系.结果 单污染物模型中,PM2.5(lag1)对居民冠心病死亡的影响具有统计学意义,大气中PM2.5浓度每升高10 μg/m3,居民冠心病死亡平均增加0.21％ (95％ CI:0.02％-0.41％).双污染物模型中,引入SO2后,PM25对居民冠心病死亡的影响无统计学意义(P＞0.05);分别引入NO2和O3后,对冠心病死亡的影响均在滞后第1天(lag1)具有统计学意义(P＜0.05).结论 北京市某区PM2.5污染与居民冠心病死亡之间存在正相关关系,PM2.5对居民冠心病死亡的影响与其他大气污染物之间存在协同作用.
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不同湿度下日均气温对居民非意外死亡的滞后影响
目的 通过构建分布滞后非线性模型(DLNM)探究不同湿度分层下日均气温对成都市居民每日非意外死亡人数的影响.方法 收集2011～2014年成都市每日居民死亡数、气象和大气污染物数据,采用quasi-Poisson回归结合DLNM分析相对湿度对日均气温与每日居民非意外死亡数关系的修饰作用,并比较不同湿度下冷、热效应的不同.结果 成都市日均气温-死亡效应在不同湿度下冷、热效应的差异均有所不同.高湿度下的具有明显的冷效应且当天达到大值,持续时间约为15天;未观察到明显的热效应.中湿度下的冷效应在滞后0～1天出现,2天左右达到大值,效应持续时间约为10天;而热效应显现出较弱的急性效应和收获效应.低湿度下的冷效应在滞后1天出现,3天达到大值,效应持续时间约为5天,此时热效应表现较为急骤,当天高,然后迅速下降并表现出一定的收获效应.结论 成都市的气温-死亡效应主要表现为冷效应,且湿度越高冷效应达到峰值时间越短,效应持续时间越长;而热效应不明显,但随着湿度的降低,也可以表现出较为明显的急性效应和收获效应.
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大气污染物对呼吸系统疾病日门诊量影响的时间序列分析
目的 定量评估污染物对呼吸系统疾病就诊的影响.方法 收集2014-2016年深圳市某区污染物及气象数据,同期就诊数据由深圳市社区健康服务信息系统导出.用分布滞后非线性模型(DLNM)分析污染物浓度对呼吸系统疾病就诊的影响及滞后效应.结果 lag=0～9 d,PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3每增加10 μg/m3,对呼吸系统疾病就诊人次的累积超额危险度(CER)分别为4.31％、3.53％、13.19％、12.54％、0.84％,其滞后天数分别为:3、4、1、9、3d;CO每增加0.1 mg/m3,对呼吸系统疾病就诊人次的CER为5.84％,其影响滞后7d.年龄和性别分层分析结果显示,污染物对女性、儿童、老人的影响较大.结论 大气污染物对呼吸系统疾病就诊的影响具有延迟作用,NO2和SO2的作用强,颗粒物次之,O3弱,环保部门应加强污染物的实时控制,以降低对人群健康的影响.
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宁波市气温对居民慢性阻塞性肺疾病每日死亡的影响
目的 研究宁波市气温对居民COPD死亡影响.方法 采用时间序列的分布滞后非线性模型,控制时间长期趋势、星期几效应、大气污染和其他混杂因素,分析2011-2016年宁波市日均气温与居民每日COPD死亡的归因风险.结果 宁波市日均气温与每日COPD死亡人数呈反"J"形,小死亡效应温度为25.5℃;COPD死亡存在一定的冷效应和热效应,滞后14 d累积效应分别为2.767(95%CI:1.950~3.928)和1.197(95%CI:1.021~1.404).归因于气温暴露造成的COPD死亡人数为4963(95%CI:3469~6027)例,占总死亡的31.62%(95%CI:23.05%~38.89%).低温的归因风险大于高温,归因死亡人数分别为4772例和192例,归因分值分别为30.41%和1.22%.女性和≥65岁人群更易受到低温和高温天气的影响,而<65岁人群影响的差异均无统计学意义.结论 高温和低温均可增加宁波市居民COPD死亡风险,应对脆弱人群采取有效预防措施,降低COPD死亡风险.
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济南市4个区气温对非意外死亡及死因别死亡的影响
目的：研究气温与济南市4个区居民日均非意外死亡的关系，探讨气温在不同滞后天数下对各死因别死亡的影响。方法收集济南市4个区（市中、槐荫、天桥、历下）2008年1月至2012年12月死亡资料，以及同期气温数据和空气污染指数（API）数据，采用分布滞后非线性模型，控制长期趋势和季节效应以及其他混杂因素后，研究气温与非意外死亡的关系以及在不同滞后天数时气温对心血管疾病、呼吸系统疾病、消化系统疾病、泌尿系统疾病及部分亚类（高血压病、缺血性心脏病、急性心肌梗死、脑血管病、慢性下呼吸道疾病）的影响。结果济南市4个区气温与非意外死亡的暴露-反应曲线为“W”形；低温的滞后天数较长，累计效应可达1个月，高温的滞后天数较短，不超过5 d，且呈现出收获效应；心血管疾病、呼吸系统疾病、缺血性心脏病、脑血管病、急性心肌梗死存在热效应，高温当天的RR值分别为1.12（95%CI：1.07～1.17）、1.06（95%CI：1.02～1.31）、1.08（95%CI：1.003～1.16）、1.10（95%CI：1.02～1.20）、1.13（95%CI：1.003～1.26），滞后期较短，泌尿系统疾病和高血压病在极高温时有较高的RR值，分别为2.30（95%CI：1.18～4.51）、1.65（95%CI：1.02～2.69）；其中心血管疾病、呼吸系统疾病、慢性下呼吸道疾病、高血压、缺血性心脏病、脑血管病、急性心肌梗死均呈现出一定的冷效应，30 d滞后的累计效应分别为1.51（95%CI：1.42～1.60）、1.90（95%CI：1.64～2.20）、2.12（95%CI：1.67～2.69）、1.48（95%CI：1.08～2.03）、1.60（95%CI：1.46～1.75）、1.40（95%CI：1.26～1.55）、1.68（95%CI：1.45～1.95）。结论气温与济南市4个区居民的非意外死亡及各死因别死亡存在关系，温度过高或过低均是其危险因素，在高温或低温期间需针对敏感疾病采取相应的预防措施。
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温湿指数对合肥市细菌性痢疾影响的时间序列研究
目的 探讨温度和湿度的共同作用指标——温湿指数对细菌性痢疾发病的影响.方法 收集2006年1月1日至2013年12月31日合肥市细菌性痢疾每日发病资料及同期的气象资料,并计算出温湿指数,采用分布滞后非线性模型分析温湿指数与细菌性痢疾发病的关系,调整季节性和长期趋势、星期几效应和其他气象因素的影响.同时,按性别、年龄和居住地进行亚组分析.结果 细菌性痢疾的发病风险随着温湿指数增大而增加.高温湿指数(P90)对细菌性痢疾发病影响的危害效应于滞后2 d产生,在滞后4 d达到大(RR=1.063,95%CI:1.037~1.090).亚组分析发现在滞后2~5 d,高温湿指数对各组人群均有影响.结论 高温湿指数能增加细菌性痢疾发病的风险,并存在滞后效应.
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我国6城市高温对糖尿病死亡影响的观察性研究
目的 探讨中国6城市高温对人群糖尿病死亡的影响.方法 收集北京、天津、上海、重庆、广州和沈阳6个城市2008年1月1日至2013年12月31日的每日糖尿病死亡人数和气象数据.运用分布滞后非线性模型,控制长期趋势、“星期几效应”等的影响,分析高温和每日糖尿病死亡的相关性.结果 高温对糖尿病死亡的影响在不同城市间存在差异,高温对北京、天津、上海、重庆、广州和沈阳糖尿病死亡影响的累积相对危险度的大值分别为1.37(滞后2d)、1.32(滞后0 d)、1.40(滞后0 d)、1.26(滞后2 d)、1.48(滞后2 d)和1.67(滞后3d).男、女性糖尿病日死亡数基本相同,女性略高于男性,但高温对糖尿病死亡的影响未观察到性别规律.高温致65 ～ 84岁年龄组死亡人数多,占总死亡的60％以上,差异有统计学意义.结论 高温环境下中国6城市糖尿病死亡率明显增加.
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中国多个城市居民死亡与夏季高温的相关性研究
目的 探讨中国31个城市夏季高温变化与人群死亡之间的关联性.方法 收集中国31个城市2008年1月1日至2013年12月31日的每日死亡数据和气象数据.运用分布滞后非线性模型,控制长期趋势、“星期几效应”等的影响,分析夏季前期和后期高温变化与死亡的相关性.结果 夏季前期高温对死亡影响的RR值高于后期,夏季前期高温对死亡影响的RR值集中于1.08～2.14,夏季后期高温对死亡影响的RR值集中于1.03～ 1.67.夏季前期时,高温对死亡的影响主要集中在P5以下和P50以上,而夏季后期高温对死亡影响主要集中于P95以上.夏季前期高温对死亡的影响可以滞后6d左右,而夏季后期高温对死亡的影响只滞后2d左右.结论 夏季高温与居民死亡之间存在关联性,夏季前期高温对死亡的影响高于夏季后期,应采取有针对性的防护措施.
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平均气温、寒潮和热浪对湖北省居民脑卒中死亡的影响
目的 分析平均气温、寒潮和热浪对湖北省12个区(县)居民脑卒中死亡的影响.方法 收集湖北省12个区(县)2009年1月1日至2012年12月31日脑卒中死亡监测资料和同期气象数据,应用分布滞后非线性模型(DLNM)评估各区(县)日均温度、寒潮和热浪与脑卒中死亡之间的关系,利用多元Meta分析合并12个区(县)的温度-脑卒中死亡的暴露-反应关系及寒潮和热浪对脑卒中死亡影响的滞后反应关系.结果 2009-2012年共观察670.2万人,纳入的脑卒中死亡人数为42 739例,各区(县)脑卒中日均死亡2.7(0.5 ～6.0)例,年均气温为16.6(14.7～17.4)C.DLNM分析显示,日均气温与脑卒中死亡间呈反“J”形关系.寒潮对脑卒中死亡的影响存在2～3d滞后,持续近10 d;热浪的效应则发生急促,持续时间较短.12个区(县)寒潮日滞后3～14d,脑卒中累积死亡风险为0.968 ～ 1.523,合并风险RR=1.180(95％CI:1.043 ～ 1.336);热浪日滞后0～2d,脑卒中累积死亡风险为0.675 ～ 2.066,合并风险RR=1.114 (95％ CI:1.012～1.227).结论 日均气温与湖北省居民脑卒中死亡呈反“J”形关系,寒潮和热浪均明显增加脑卒中死亡风险,但其死亡效应的滞后模式存在一定差异.
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昼夜温差对老年人群流感的影响及亚组分析
目的 探讨昼夜温差对北京市老年人群流感发病的影响,并进行亚组分析.方法 收集2014-2016年北京市≥60岁老年人群流感日发病资料、逐日气象资料,并整理成时间序列形式.首先利用广义相加模型(GAM)探讨昼夜温差与日发病数之间是否为线性关系,然后利用分布滞后非线性模型(DLNM)定量评估昼夜温差对北京市老年人群流感发病的滞后效应.将研究人群按性别、年龄构成进行亚组分析.结果 研究期间北京市老年人群共发生流感4 097例,平均昼夜温差为10.153℃.昼夜温差与老年人群流感日发病数之间呈线性关系,昼夜温差越大,流感日发病数越多.昼夜温差对日发病数的影响长可至滞后5d,大效应出现在滞后0d.昼夜温差每增加1℃,老年人群流感的发病风险增加2.0％(95％CI:0.9％～3.0％).昼夜温差增大时,各亚组人群的流感发病风险均增加.老年男性、老年女性、60～ 69岁人群、≥70岁人群的RR值分别为1.018(95％CI:1.005～ 1.032)、1.021 (95％CI:1.007～ 1.035)、1.012 (95％CI:1.002～ 1.022)、1.025(95％CI:1.012 ～ 1.039).昼夜温差对老年女性流感发病的影响长可至滞后6d,比老年男性(滞后2 d)更长.结论 昼夜温差增大能增加北京市老年人群流感的发病风险,各亚组人群普遍受其影响.昼夜温差增大时,应加强老年人群流感的预防.
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重庆市逐日温度对人群死亡及寿命损失年影响的研究
目的 量化逐日温度对重庆市人群死亡率及寿命损失年(YLL)的影响.方法 利用2010-2013年重庆市主城区全人群死亡个案资料,结合同期气象及空气污染资料,采用分布滞后非线性模型(DLNM)拟合逐日平均气温与逐日死亡数及逐日YLL的关系,分析高温和低温对不同疾病别、不同人群死亡率及YLL的累积滞后效应.结果 日均气温与非意外、心血管系统及呼吸系统疾病死亡的日死亡数和日YLL呈“U”或“W”形.高温当日可增加人群死亡风险,累积滞后效应在第7天时达到大,持续2周;低温滞后1周后才表现出危害效应,持续时间长达30 d.高温时,日均气温每升高1℃,人群非意外、呼吸系统和心血管系统疾病死亡的7d累积相对危险度(CRR)分别为1.05(95％CI:1.03～ 1.07)、1.08(95％CI:1.05～1.11)、1.05 (95％CI:1.01～ 1.09),YLL分别为23.81 (95％CI:12.31～ 35.31)年、14.34(95％CI:8.98～19.70)年、4.43 (95％CI:1.64～7.21)年;低温时,日均气温每降低1℃,人群非意外死亡、呼吸系统和心血管系统疾病死亡的14dCRR分别为1.06(95％CI:1.04～1.08)、1.09(95％CI:1.06～1.12)、1.06(95％CI:1.02～1.11);YLL分别为23.34(95％C1:10.04～36.64)年、16.39 (95％CI:10.19～ 22.59)年、2.61(95％CI:-0.61～5.82)年.高温和低温对≥65岁年龄组的影响明显大于＜65岁年龄组.高温时,女性死亡率大于男性,男性的YLL大于女性;低温时,女性的死亡率和YLL均大于男性.结论重庆市高温和低温均可增加人群的死亡风险和YLL,≥65岁年龄组的人群更敏感,高温对年轻男性影响较大,低温对女性和老年男性影响较大,应有针对性保护极端温度敏感人群.
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山西省大同市2005-2015年人间布鲁氏菌病时空分布特征与气象因素驱动效应研究
目的 了解2005-2015年山西省大同市人间布鲁氏菌病(布病)的时空流行趋势及气象因素对布病的驱动效应,为防控工作提供科学依据.方法 收集大同市2005-2015年布病的报告发病资料和同期气象数据,描述疾病流行特征;通过拟合Quasi-Poisson分布滞后非线性模型(Distributed Lag Non-linear Models,DLNM),研究月值气象数据对布病发病季节性的驱动作用.结果 2005-2015年大同市共报告布病17 311例(死亡l例),年平均报告发病率为47.43/10万,总体呈上升趋势;季节性高峰集中在3-6月,占总病例数的48.40％;地区分布从东北部、东南部地区的传统流行区逐步向西扩大蔓延;DLNM分析结果显示布病发病在时间尺度上受蒸发量、降水量和气温影响显著,当月累积蒸发量为140 ～ 260mm、月累积降水量为20～60mm时,发病高峰滞后时间＜1个月,月平均气温为-13℃时发病高峰滞后4-5个月.结论 2005-2015年大同市布病发病率呈上升趋势,病例在季节、人群和空间上具有明显流行特征;气象因素蒸发量、降水、气温对疾病发生驱动作用明显.
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气温对中国五城市居民死亡率的滞后影响分析
目的 对中国5个城市气温与死亡率关系进行分析,探讨气温对不同城市死亡率影响的滞后效应特点.方法 分别从中国CDC和气象网站获取北京、天津、上海、南京、长沙5个城市的人口和气象数据,采用R2.12.0软件的分布滞后非线性模型(DLNM)软件包将数据资料代入后进行分析.分析气象因素对死亡率的影响,累积效应,计算RR值.结果 北京、天津属于温带城市,上海、南京和长沙均属于亚热带季风气候.在气候与死亡效应的关系中,在日平均气温达30.0℃、滞后0d时,RR值高,南京(1.31,95％CI:1.21 ～1.41)和长沙市(1.25,95％CI:1.13～1.39)的死亡率的RR值要高于北京(1.18,95％ CI:1.12～1.25)、天津(1.18,95％ CI:1.10～1.26)和上海市(1.15,95％CI:1.06 ～ 1.24).在总的滞后时间(30 d)内,各个城市的低日平均气温对天津、长沙、北京、南京和上海市的死亡率的RR值分别为3.41,95％ CI:1.60～7.27、2.15,95％ CI:1.11～4.15、2.24,95％CI:1.12 ～4.48、2.80,95％CI:1.75 ～4.48、1.53,95％CI:1.12 ～2.03.日平均温度对死亡率的累积RR值有较为明显的“U”形曲线.极端高温和高日平均气温对死亡率的相对危险度在滞后0～1d时RR值均＞1；而低日平均气温在滞后2d后对死亡率有明显影响.结论 高温对死亡率具有急性效应的影响,而低温影响的滞后时间较长.极端低温和低日平均气温对北京、天津地区城市居民死亡率的影响较大,而极端高温和日高平均气温则对上海、南京、长沙的影响较大.
