随州市手足口病流行特征与气象因素的关系研究

探讨随州市气象因素与手足口病发病情况之间的关系,为预测随州市手足口病发病情况提供依据。收集2010-2014年随州市手足口病发病资料和气象资料(气温、气压、相对湿度、降水量、日照时数),使用SPSS 17.0对手足口病发病率和气象因素资料进行相关和回归分析。结果显示:2010-2014年随州市手足口病月发病率与平均气温、降水量及日照时数呈正相关(r=0.497、0.405、0.312,P0.05),与月平均气压呈负相关(r=-0.620,P0.01),与相对湿度呈正相关,但差异无统计学意义(r=0.246,P0.05)。多元逐步回归分析结果显示月平均气温和气压为手足口病主要气象影响因子。随州市手足口病发病与高气温和低气压有关。     

气象因素与霍乱发病关系的生态学研究

目的探讨气象因素与霍乱发病的关系.方法将绍兴地区1991～2001年霍乱各年6～11月份月平均发病率数据进行正态化处理后,再利用方差分析、回归分析对可能影响霍乱发病的气温、气压、相对湿度、日照时数、降水量等5项研究变量进行单因素相关分析和多元逐步回归分析.结果霍乱的发病与气温呈显著性正相关,与气压呈显著性负相关.结论霍乱发病与高气温、低气压有关.     

肾综合征出血热发病率与气象因素关系的研究

目的 探索影响肾综合征出血热发病率的气象因素及其定量关系.方法 运用病例交叉设计思想,对某监测点历年逐月的HFRS疫情资料和气象资料,建立气象因素对HFRS发病率影响的分季节多变量logistic回归模型.结果 影响HFRS流行的主要气象因素,春季为前6个月最低气温、前12个月平均气温、前6个月降雨量、前12个月降雨量、当月平均相对湿度、前3个月平均相对湿度、前3个月平均气压、前6个月平均气压、当月平均风速;夏季为当月平均气温、当月降雨量、前3个月平均相对湿度、前12个月平均相对湿度、前3个月总日照时间、前3个月平均风速;秋季为前6个月平均气温、当月平均相对湿度、当月总日照时间、前3个月平均风速;冬季为前3个月降雨量、前6个月降雨量、前12个月降雨量、当月平均相对湿度、前3个月平均相对湿度、前3个月日照时数、前3个月平均风速.结论 平均气温、降雨量、相对湿度、日照时数、平均气压、风速等气象因素均不同程度地影响HFRS,不同季节各气象变量的作用不同.     

什邡市气象因素与菌痢发病相关性研究

目的 探讨什邡市气象因素与菌痢发病关系. 方法 将什邡市2005-2007年菌痢月平均发病数据进行描述性分析,对可能影响菌痢发病的平均温度、最低温度、最高温度、云量、湿度、气压、风速、日照时数、降雨量等9项研究变量进行单因素相关分析和多元逐步回归分析. 结果 菌痢的发生与温度和降雨量呈显著性正相关,通过回归分析,最低气温对菌痢发病影响较大. 结论 气象因素是对菌痢发生及预测重要因素之一.     

青海省肺结核发病与气象因素的时间序列分析

  目的  探索气象因素与青海省肺结核发病之间的关系,并构建ARIMAX(autoregressive integrated moving average model-X, ARIMAX)模型对肺结核病例数进行短期预测。  方法  利用地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)分析气象因素对肺结核发病的影响。以2014―2018年肺结核月发病数作为响应序列,气象因素作为输入序列,通过互相关函数(cross-correlatioan function, CCF)图确定与肺结核发病有关的气象因素并构建ARIMAX模型,分别回代拟合和预测2014―2018年肺结核月发病数和2019年肺结核月发病数,并与实际发病数相比较。  结果  降水量和相对湿度对肺结核发病存在正向影响,气压、气温和日照时数为负向影响,风速既存在正向影响,也存在负向影响;通过CCF图确定平均气温和平均风速与肺结核发病存在相关,并最终建立纳入2个协变量(平均气温3阶滞后和平均风速2阶滞后)的ARIMAX(0, 1, 2)×(0, 1, 0)₁₂最优模型,通过回代拟合和预测得出该模型拟合优度(R2)为0.71,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)为24.91%。  结论  气象因素在不同程度上影响着青海省肺结核的发病,本研究建立的最优ARIMAX模型可用于预测肺结核发病。     

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。     

上海市浦东新区手足口病与气象因素相关性研究

目的利用2010年1月—2012年12月上海市浦东新区手足口病发病资料和气象环境资料,进行Pearson相关分析和逐步回归分析,探讨了上海市浦东新区手足口病发病和气象环境因素之间的关系,为手足口病的防治提供科学依据。方法整理上海市浦东新区2010—2012年手足口病发病数据进行描述性分析,对可能影响手足口病的气温、气压、相对湿度、风速、周日照时数、降水量和环境因素PM_(2.5)等气象环境因子,运用Pearson相关分析和多元线性回归分析进行相关性分析。结果手足口病周发病例数和周平均气温(r=0.334,P<0.001)、最高气温(r=0.367,P<0.001)、最低气温(r=0.327,P<0.001)、平均相对湿度(r=0.313,P<0.001)及累计降水量(r=0.159,P=0.048)呈正相关,与平均气压(r=-0.444,P<0.001)呈负相关,而与最小相对湿度,平均风速,日照时数以及PM_(2.5)相关性不显著。与气压和最低气温之间的线性依存关系具有统计学意义,且呈负相关(r<0,P<0.05),与周平均气温,最高气温,平均相对湿度以及累计降水量的线性依存关系无统计学意义(P>0.05)。结论气象因素与手足口病的发生有较密切的关系,要做好手足口病的防治工作要采取综合性措施,结合社会、个人和气象环境等因素防治手足口病。     

上海市浦东新区手足口病与气象因素相关性研究

目的利用2010年1月—2012年12月上海市浦东新区手足口病发病资料和气象环境资料,进行Pearson相关分析和逐步回归分析,探讨了上海市浦东新区手足口病发病和气象环境因素之间的关系,为手足口病的防治提供科学依据。方法整理上海市浦东新区2010—2012年手足口病发病数据进行描述性分析,对可能影响手足口病的气温、气压、相对湿度、风速、周日照时数、降水量和环境因素PM_(2.5)等气象环境因子,运用Pearson相关分析和多元线性回归分析进行相关性分析。结果手足口病周发病例数和周平均气温(r=0.334,P0.001)、最高气温(r=0.367,P0.001)、最低气温(r=0.327,P0.001)、平均相对湿度(r=0.313,P0.001)及累计降水量(r=0.159,P=0.048)呈正相关,与平均气压(r=-0.444,P0.001)呈负相关,而与最小相对湿度,平均风速,日照时数以及PM_(2.5)相关性不显著。与气压和最低气温之间的线性依存关系具有统计学意义,且呈负相关(r0,P0.05),与周平均气温,最高气温,平均相对湿度以及累计降水量的线性依存关系无统计学意义(P0.05)。结论气象因素与手足口病的发生有较密切的关系,要做好手足口病的防治工作要采取综合性措施,结合社会、个人和气象环境等因素防治手足口病。     

舟山海岛地区手足口病的气象影响因素

目的 探讨影响舟山市手足口病发病的主要气象因素.方法 收集2009-2013年舟山市手足口病周发病资料和气象资料,利用Spearman相关进行单因素相关分析,用岭回归进行多因素分析舟山市手足口病与气象因素之间的关系.结果 舟山市手足口病周发病人数与周平均气温、周平均相对湿度、周平均水汽压、周日照时数呈正相关(r=0.467～0.827,P均＜0.01),周平均气压与发病人数呈负相关(r=-0.756～-0.772,P＜0.01),而周平均降水量、周平均风速与周发病数无线性相关关系(P＞0.05).岭回归模型分析显示,周平均相对湿度、周平均水汽压、周平均气温和周日照时数是手足口病发病的主要气象影响因素(P＜0.05),均呈正相关关系.标准回归系数比较表明,作用大小为周平均相对湿度(0.273)＞周平均水汽压(0.220)＞周平均气温(0.156)＞周日照时数(0.141).结论 舟山海岛地区手足口病与气象因素明显相关,其中相对湿度、水汽压、气温和日照时数是影响舟山海岛地区手足口病发病的主要气象因素.     

蚊媒传染病气象影响因素分析

目的探索气象因素与蚊类种群动态变化和蚊媒传染病[流行性乙型脑炎（乙脑）、疟疾和登革热]发病的关系，为实施蚊媒传染病预防和控制策略提供科学依据。方法收集温州市20042006年疟疾、乙脑和登革热发病资料、2004—2006年蚊类种群密度季节消长监测资料及同期的平均气温、平均最高气温、平均最低气温、相对湿度、日照时间、降雨天数、降雨量等气象资料，用相关分析和多元逐步回归分析方法进行分析。结果2004—2006年蚊类密度与同期平均气温、最高气温、最低气温、降雨量、相对湿度、日照时间有较高的正相关关系，与降雨天数无关。回归方程为Y=23．671＋0．190x3＋0．299x4，x3、x4分别代表最低平均气温和相对湿度。结论气象因素影响着蚊类密度的变化，尤其是平均最低气温和相对湿度，从而成为影响蚊媒传染病发病的主要气象因素。