气象因素对感染性腹泻发病数影响的时间序列研究

目的探讨杭州市气象因素与感染性腹泻发病数的关系。方法选用广义相加模型分析时间序列资料,在控制与时间有关的长期趋势、季节趋势及与时间有关的混杂因素基础上,分析杭州市2006-2008年每年5月1日-10月31日间的气温、气压、湿度、云量、降水量、能见度、风速、地表温度等气象因素对感染性腹泻日发病数的影响。结果最高温度、湿度、气压、风速、40cm地表温度与腹泻日发病数间的关联有统计学意义。结论气温、湿度、气压、风速、地表温度等气象因素对感染性腹泻日发病数可能有影响。     

嘉峪关市其他感染性腹泻与气象相关影响因素研究

目的研究其他感染性腹泻发病与气象因素的关联性,分析不同气象因素对其他感染性腹泻的影响及其滞后效应,为调整防控措施提供科学依据。方法利用嘉峪关市2008—2016年其他感染性腹泻发病人数,结合同期气象资料,包括气温、气压、相对湿度、风速等,用广义相加模型结合分布滞后非线性模型探讨不同气象指标对其他感染性腹泻发病的影响。结果嘉峪关市其他感染性腹泻发病时间分布呈明显的季节周期性变化,6—8月出现高峰,其余月份发病例数较少;气象因素在不同滞后日与其他感染性腹泻的关联呈非线性,气温与其他感染性腹泻的风险效应呈正向关联,以日均气温8.50℃为参照,气温为33℃、滞后14d时RR值最高,为7.73(P<0.01)。风速和相对湿度与其他感染性腹泻的风险效应呈负向关联,滞后0d时RR值的95%CI下限均小于1,无统计学意义(P>0.05)。结论气温可能是嘉峪关市其他感染性腹泻暴发的重要原因之一,对其他感染性腹泻在人群中的发生和流行发挥重要作用,通过改善居民生活习惯与易感人群自身体质,可间接影响其他感染性腹泻在人群中的分布。     

气象因素与北京市昌平区其他感染性腹泻发病相关性研究

目的探讨气象因素与北京市昌平区其他感染性腹泻发病的关系,为调整防控措施提供科学依据。方法收集昌平区2008-2014年其他感染性腹泻周发病资料及气象资料。对可能影响其发病的气温、相对湿度、降水、气压、风速及日照时数等6项气象因素与发病数进行单因素相关分析和多元回归分析。结果其他感染性腹泻的发病同气温、相对湿度呈正相关。单因素相关系数分别为0.689和0.608。多元回归分析显示,气温、相对湿度与感染性腹泻呈正相关,Y(发病数)=13.44+1.12x_1(周平均气温)+0.51x_2(周平均相对湿度)。结论气温、相对湿度与昌平区其他感染性腹泻的发病密切相关,气象因素可作为自变量用于发病趋势预测。     

BP人工神经网络模型在上海市感染性腹泻日发病例数预测中的应用

目的 建立基于气象因素的上海市感染性腹泻逐H发病例数BP人工神经网络预测模型。方法 收集上海市2005-2008年感染性腹泻逐日发病例数与同期气象资料包括气温、相对湿度、降雨量、气压、日照时数、风速,通过SPearman相关分析选出与感染性腹泻相关的气象因素,用主成分分析(PCA)去除气象因素间的共线性影响。利用MatLabR2012b软件的神经网络工具箱建立感染性腹泻日发病例数的BP神经网络预测模型,并对拟合效果、外推预测能力和等级预报效果进行评价。结果 SPearman相关性分析显示,日感染性腹泻与前两天的日最高气温、最低气温、平均气温、最低相对湿度、平均相对湿度呈正相关(PP<0.01)。输入PCA提取的4个气象主成分构建BP神经网络预测模型,训练和预测样本平均绝对误差、均方根误差、相关系数、决定系数分别为4.7811、6.8921、0.7918、0.8418和5.8163、7.8062、0。7202、0.8180。模型预测值对2008年实际发病数的年平均误差率为5,30%,对感染性腹泻的等级预报正确率为95.63%+H26。结论 温度和气压对感染性腹泻日发病例数影响较大。BP神经网络模型的拟合及预测误差较小,预报正确率较高,预报效果理想。     

北京市海淀区细菌性痢疾与气象因素的关系

目的研究北京市海淀区细菌性痢疾发病与气象因素的关系；建立主成分多元线性回归方程，预测菌痢周发病数，并建立菌痢发病预警系统。方法收集北京市海淀区2004年1月1日～2006年12月31日菌痢周发病数和同期气象因素资料，建立数据库，SPSS11．5与SAS8.0相结合进行相关分析、主成分分析和多元线性回归分析。结果相关分析结果显示，菌痢周发病率与平均气温、水气压、湿度、最高气温、最低气温和最小相对湿度成正相关，与风速和日平均海平面气压成负相关。主成分多元线性回归分析结果显示，对菌痢发病数影响大的气象因素有日照时间、水气压、日平均海平面气压和温度。结论①海淀区菌痢发病率有明显的季节性，日照时间长、高温高湿、低压气候易引起菌痢的高发；②主成分多元线性回归建立的预测方程能预测近期蔚痢的周发病数。     

石家庄市手足口病发病与气象因素相关分析

目的分析石家庄市手足口病发病与气象因素关系,为手足口病防控措施提供科学依据。方法对石家庄市2009年手足口病发病数与温度、湿度、露点、气压、风速等气象因素进行相关分析。结果石家庄市手足口病发病特点与全年气候变化趋势一致。4月份每日报告手足口病发病数与日平均气温成正比,与气压成反比。结论手足口病发病除了与传染源、传播途径、易感人群等流行病学因素有关,高温与低气压等气象因素也与其密切相关。     

临沂市重点传染病与气候的相关性研究及预测模型分析

目的探讨临沂市气象因素对出血热等传染病发病的影响,进一步分析传染病发生的流行因素,并根据气象因素为预测传染病发生流行提供科学依据。方法收集分析2007—2012年临沂市出血热等重点传染病发病资料和同期的气象因素,利用Spearman相关分析、主成分分析进行分析,并进行对数回归曲线拟合,建立方程,进行发病的预测。P0.05为差异有统计学意义。结果出血热与风速,细菌性痢疾与与降水天数、平均气温、降水量、平均湿度、平均风速、平均气压,流行性腮腺炎与平均风速、平均气压、平均气温、日照数,猩红热与降水天数、平均气温、降水量、平均湿度、平均风速、平均气压,水痘与平均气温、日照数、平均气压,手足口病与日照数、平均气温、平均湿度呈现一定的相关关系;根据主成分分析,获得第1主成分方程为Ζ1=0.5292χ1+0.4774χ2+0.4677χ3-0.5227χ4,用第一主成分作为自变量,与经对数转化后的6种传染病发病人数进行对数回归曲线拟合,Gauss-Newton法经过7次迭代后,得到方程y=10(a+bx),再利用2013年气象数据会带方程,发病预测值与实际发病数拟合度较好。结论气象因素与传染病发病的关系密切,深入探讨气象因素与传染病流行的关系,对于建立疾病早期气象预警系统具有重要意义。     

广义相加模型拟合气象因素与猩红热发病的关联性

目的探索气象因素与猩红热发病的关联性。方法收集浙江省2005—2014年猩红热月发病数据以及同期气温、气压等气象资料,应用广义相加模型分析气象因素与猩红热发病之间的关联程度和形式。结果平均水汽压、日照时数与猩红热发病间存在负关联;降水量、平均气压、平均风速、平均气温与猩红热发病间均存在较复杂的非线性关系,其中平均气压、平均风速和平均气温对猩红热发病影响呈近似二次曲线关系。平均气压10 050(0.1 h Pa)时是正效应;在18.7~23.6(0.1 m/s)风速范围内,对猩红热发病有较小的正效应;平均气温在250(0.1℃)时,对猩红热发病的影响负效应逐渐减弱。结论气象因素与猩红热发病之间存在较复杂的非线性关系,降水量、气压、风速以及温度与猩红热发病可能存在关联。     

天津市气象因素对手足口病发病影响研究

目的研究天津市不同气象因素对手足口病发病的影响,为其防控提供理论依据。方法收集天津市2009年至2018年手足口病日发病数据及气象数据(日均气温、日最高气温、日最低气温、日均相对湿度、日降水量、平均气压、平均风速和最大持续风速),利用分布滞后非线性模型分析气象因素与手足口病发病的关系。结果 2009—2018年天津市手足口病共报告发病167 234例,男女性别比为1.5∶1。发病集中在0～10岁,占全部报告发病的97.74%。散居儿童、托幼儿童与学生发病比为8.7∶4.4∶1。手足口病日报告发病数与日均气温、日最高气温、日最低气温、日均相对湿度、日降水量呈正相关,与平均气压、平均风速和最大持续风速呈负相关。日均气温、日均相对湿度和日降水量作为气象因素纳入分布滞后非线性模型。以气象因素中位数为参照,在滞后0 d、日均气温为36℃时,手足口发病风险最高,相对危险度RR(95%CI)值为1.12(1.06～1.18)。日均相对湿度为73%,滞后12 d时手足口发病风险最高,RR值为1.02(1.01～1.03);降水量为130 mm,滞后0 d时手足口病发病风险最高为1.36(0.91～2.02)。结论气象因素对手足口病的影响呈非线性,且存在滞后效应。     

温州市儿童手足口病与气象因素相关性研究

目的探讨温州市气象因素与手足口病发病的关系,为预测温州市手足口病发病提供依据。方法收集温州市2008—2012年每月气象资料(气压、气温、降雨量、风速和日照时数等)和手足口病发病资料进行相关与回归分析。结果以气压、最高温、降雨量、最大风速和平均风速为自变量代入多元线性回归模型,采用stepwise法进行多因素逐步回归分析显示,平均风速(X1)与手足口病发病例数存在负相关,降雨量(X2)与手足口病发病例数存在正相关。回归方程为Y=6 369.18-5 794.35X1+7.283 X2,回归方程有统计学意义(模型复相关系数=0.727,决定系数R2=0.529,F=32.011,P0.01)。结论气象因素与手足口病发病关系密切,对于建立手足口病早期气象预警系统具有重要意义。