2019—2021年乌鲁木齐市昼夜温差对心脑血管疾病住院量的影响

目的 探讨昼夜温差对乌鲁木齐市心脑血管疾病患者住院量的影响。方法 收集该市2019—2021年心脑血管疾病日住院量数据，同期气象及污染物数据，采用分布滞后非线性模型(distributed lag no-linear model, DLNM),控制长期趋势、星期几效应及其它因素，分析昼夜温差与心脑血管疾病住院量的关系。结果 乌鲁木齐市昼夜温差越大，滞后时间越长，对心脑血管疾病住院风险越高，当达到最大昼夜温差21.0℃时滞后效应显著增加，危险效应在暴露当天即出现，一直持续到第20 d,其中在滞后13d时RR最大为1.266(95%CI:1.129～1.421)。在极高的昼夜温差下，冷季心脑血管疾病住院的风险高于暖季。经性别、年龄分层分析后的结果显示，男性和年龄≥65岁的人群更容易受到昼夜温差的影响。结论 极高的昼夜温差是乌鲁木齐市心脑血管疾病住院的潜在诱因。男性与≥65岁人群更易受到昼夜温差的影响，在冷季更应重点保护易感人群免受极高昼夜温差的影响。     

2008-2012年马鞍山市某地区的昼夜温差与每日死亡的时间序列研究

目的调查昼夜温差对死亡率的影响。方法搜集马鞍山市气象部门和马鞍山市花山区卫生局提供的2008年1月1日2012年12月31日每日的死亡数量和气象数据,包括最高温度,最低温度,平均温度,相对湿度。使用泊松广义线性回归模型结合分布滞后非线性模型（distributed lag non-linear model,DLNM）,控制平均温度,相对湿度,季节性和长期趋势,分析昼夜温差对死亡影响的滞后效应以及累积效应。结果马鞍山市花山区2008-2012年间的因病死亡总数为8 111例（去除意外死亡数）,其中男性5 193（64%）例,大于65岁的5 742（71%）例。该期间最高平均温度为34.5℃,最低平均温度为-3.9℃。昼夜温差的变化范围为1℃25℃。昼夜温差每增加5℃能够显著性增加人群4%的死亡发生风险（RR=1.04,95%CI:1.021.07）。在不同性别和不同年龄组之间,男性和老人（≥65岁）更容易受到昼夜温差的影响。昼夜温差每增加5℃导致男性和老人死亡的相对危险度分别为1.05（95%CI:1.021     

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最长可至滞后5 d,最大效应出现在滞后0 d。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最长可至滞后6 d,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。     

2008-2012年马鞍山市某地区的昼夜温差与每日死亡的时间序列研究

目的 调查昼夜温差对死亡率的影响.方法 搜集马鞍山市气象部门和马鞍山市花山区卫生局提供的2008年1月1日～2012年12月31日每日的死亡数量和气象数据,包括最高温度,最低温度,平均温度,相对湿度.使用泊松广义线性回归模型结合分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM),控制平均温度,相对湿度,季节性和长期趋势,分析昼夜温差对死亡影响的滞后效应以及累积效应.结果 马鞍山市花山区2008-2012年间的因病死亡总数为8 111例(去除意外死亡数),其中男性5 193 (64％)例,大于65岁的5 742(71％)例.该期间最高平均温度为34.5℃,最低平均温度为-3.9℃.昼夜温差的变化范围为l℃～ 25℃.昼夜温差每增加5℃能够显著性增加人群4％的死亡发生风险(RR=1.04,95％ CI:1.02 ～ 1.07).在不同性别和不同年龄组之间,男性和老人(≥65岁)更容易受到昼夜温差的影响.昼夜温差每增加5℃导致男性和老人死亡的相对危险度分别为1.05(95％ CI:1.02 ～1.09);1.05(95％ CI:1.02～1.08).结论 较大的昼夜温差能够显著性的增加死亡风险,并存在一定的滞后性;男性和老人的死亡风险更容易受到昼夜温差的影响.当昼夜温差较大时,应积极采取有效的应对措施来防止其带来的严重影响.     

合肥市2007-2016年日平均温度与居民非意外死亡人数的关系

目的 探讨合肥市温度对居民死亡的影响，为制定预防控制措施提供依据。方法 收集合肥市2007-2016年居民死亡、气象因素和空气污染物数据，采用分布滞后非线性模型，研究每日平均温度对居民非意外死亡的健康影响，并按性别、年龄进行分层分析。结果 合肥市每日平均温度与居民非意外及心血管疾病死亡之间呈非线性关系，温度对呼吸系统疾病的影响较小且无统计学意义。以平均温度的中位数（18.1℃）作为参考值，居民非意外及心血管死亡风险最小时，平均温度为26.7℃、28.1℃。冷效应具有滞后性，非意外及心血管死亡效应均在滞后2 d开始出现，持续至滞后12 d，对应的最大RR值分别为1.066（95%CI:1.032~1.101）、1.092（95%CI:1.039~1.148）。热效应表现为急性，居民非意外和心血管死亡风险在当天最大（RR_{非意外死亡}=1.194，95%CI:1.109~1.285；RR_{心血管死亡}=1.148，95%CI:1.021~1.292），持续1 d。累积冷效应随滞后时间的增加而增加；非意外死亡的累积热效应在滞后3 d达到最大，持续至滞后11 d，而对于心血管系统疾病，则在滞后4 d达到最大，持续至滞后10 d。结论 合肥市温度影响居民非意外及心血管疾病死亡。     

日温差对湖南省老年人缺血性脑卒中入院人次的影响

目的研究日温差对湖南省老年人缺血性脑卒中入院人次的影响。方法收集湖南省122个区/县2019年1至12月老年人缺血性脑卒中患者的人口学和疾病资料, 气象数据资料, 空气质量资料, 人口、经济和卫生资源数据。采用分布滞后非线性模型分析日温差与老年人缺血性脑卒中入院人次的关系, 以及不同季节日温差、极高日温差、极低日温差累积滞后效应。结果 2019年湖南省老年人缺血性脑卒中入院152 875人次, 日温差与老年人缺血性脑卒中入院人次呈非线性关系, 且存在一定的滞后性。春冬两季, 随着日温差减小, 老年人缺血性脑卒中入院风险增加(P趋势<0.001、P趋势=0.002);夏季, 随着日温差增大, 入院风险增加(P趋势=0.024);秋季, 日温差的变化不会引起入院风险的变化(P趋势=0.089)。除秋季极低温差滞后效应不明显外, 其余季节在极低、极高温差下均呈现滞后效应。结论夏季高日温差、春冬两季低日温差会增加老年人缺血性脑卒中入院风险, 且在以上三季极低、极高温差下老年人缺血性脑卒中入院风险均会出现滞后。     

银川市日内温差与居民心血管病死亡人数的时间序列研究

目的 探讨银川市日内温差（daily temperature range,DTR）与居民心血管病（cardiovascular disease,CVD）死亡的关系。方法 收集2010年1月1日~2015年12月31日银川市居民死亡及气象资料,采用分布滞后非线性模型（distributed lag non-linear model,DLNM）分析DTR与CVD死亡的暴露-反应关系。结果 DTR与CVD死亡呈"J"型关系,以20℃为拐点,随着DTR的增大,死亡效应增加。全年中,极高DTR对CVD死亡效应持续2 d,滞后1 d时最大（RR=1.054,95%CI:1.006~1.104）,男性和<65岁者更易受极高DTR影响。在温暖季节,极大DTR总效应在滞后2 d时最大（RR=1.105,95%CI:1.034~1.182）,男性和各年龄人群均易受DTR影响。在寒冷季节,极高DTR只对<65岁者有危险效应（RR=1.144,95%CI:1.005~1.303）。结论 银川市DTR的心血管病死亡效应呈非线性关系,且存在滞后效应。当DTR接近20℃时,心血管病死亡增加。男性和<65岁人群对极高DTR更敏感,应制定干预策略,有针对性的保护易感人群,以防止高DTR暴露的影响。     

职业噪声和高温对心血管系统的影响

  目的   分析不同职业性噪声暴露水平对心血管系统的影响,探讨噪声与其他职业性有害因素（高温、有害气体）之间是否存在交互作用。   方法   采用回顾性队列研究设计方法,收集安徽省某特大型化工企业2014―2018年的职业健康检查结果。根据噪声暴露评估情况将研究人群分为高暴露组（≥80 dB（A））、中暴露组（70~79 dB（A））和低暴露组（< 70 dB（A））;参考高温作业分级标准,对环境温度进行分级（I~IV级）。应用SPSS 23.0软件,采用χ2检验比较作业人员吸烟、饮酒、规律运动等因素在不同暴露组的构成,建立Cox回归模型分析暴露与效应关系。   结果   与低暴露组相比,暴露于≥80 dB（A）和70~79 dB（A）的职业噪声会增加高血压的发病风险,其风险比（hazard ratio,HR）和95%置信区间分别为1.85（95%CI:1.36~2.52）和1.29（95%CI:1.03~1.60）。暴露于≥80 dB（A）的职业噪声会增加心电图异常的发生风险（HR=1.31,95% CI:1.06~1.63）。共同暴露于高温和≥80 dB（A）职业噪声,高血压的发病风险进一步增加（HR=8.98,95% CI:3.25~24.86）。   结论   职业性噪声暴露可增加职业人群高血压和心电图异常的发生风险,且职业性噪声与高温存在交互作用。     

空气污染短期暴露对天津市居民缺血性脑卒中复发影响及绿地修饰效应

目的 评估空气污染物对天津市居民缺血性脑卒中(ischemic stroke,IS)复发入院的影响,初步探讨绿地水平在其中的修饰效应,为相关部门制定综合防治策略提供科学依据。方法 收集2019年1月1日至2021年12月31日天津市空气污染物、气象条件及IS复发入院人数的数据,并进行描述性分析及Spearman秩相关分析;构建分布滞后非线性模型(DLNM),采用污染物质量浓度每增加10μg/m³时IS复发入院风险改变百分比[超额危险度(ER)]进行定量评估。采用归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)作为绿地指标,分析在不同绿地暴露水平下空气污染物与IS复发入院风险关联的差异。结果 2019—2021年天津市IS复发入院人数共34 964人,每日入院量中位数为31人。IS复发入院与NO₂短期暴露存在正向关联,累积滞后2 d时效应值最大(ER=3.8%,95%CI:1.9%～5.8%);与O₃短期暴露存在负向关联,累积滞后3d时效应值最大(ER=-2.0%...     

长沙市城区大气PM_(2.5)浓度与居民每日死亡关系研究

[目的]探讨长沙市城区大气污染物PM_(2.5)暴露对居民每日死亡风险的影响。[方法]收集2014年1月1日至2016年12月31日期间长沙市城区每日温度、相对湿度等气象数据,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO等大气污染物数据和居民每日死亡数据。采用分布滞后非线性模型,控制时间长期趋势、气象因素、星期几及节假日效应等混杂因素,分析PM_(2.5)单独暴露及其与PM_(10)、NO_2、SO_2、CO等联合暴露当日至滞后14 d时居民每日总死亡、心血管疾病死亡和呼吸系统疾病死亡的风险。[结果]长沙市城区PM_(2.5)年均质量浓度(以下简称"浓度")为63μg/m3。单污染物模型显示,PM_(2.5)质量浓度上升10μg/m3时,致居民每日总死亡(lag10)和每日心血管疾病死亡(lag1)的风险(RR及其95%CI)分别为1.051 8(1.006 5~1.099 4)和1.086 1(1.005 6~1.173 0),对居民呼吸系统疾病死亡的影响无统计学意义。双污染物模型分析显示,分别引入NO_2、SO_2后,PM_(2.5)致居民每日总死亡的风险增加(RR=1.084 3,95%CI:1.027 8~1.143 9;RR=1.067 9,95%CI:1.015 5~1.123 0),致每日心血管疾病死亡、呼吸系统疾病死亡的风险降低;引入CO后,PM_(2.5)致居民每日总死亡、每日心血管疾病死亡的风险增加,致每日呼吸系统疾病死亡的风险降低。[结论]长沙市城区PM_(2.5)浓度升高可导致居民总死亡的风险增加。     

甘肃凉州区气象因素对肺心病门诊人数的影响分析

  目的  探讨甘肃省凉州区气象因素对肺心病门诊人数的影响效应。  方法  搜集甘肃省凉州区2014-2016年日气象数据(气温、气压、降水量以及日照时数等)和每日肺心病门诊就医人数，采用分布滞后非线性模型(distributed lag nonlinear model，DLNM)分析气象因子对肺心病门诊就医人数的影响关系及滞后效应。  结果  2014-2016年凉州区肺心病门诊人数合计20 462例，平均日门诊人数为18.67例，肺心病日门诊人数与气温和日照时数均呈正相关，与气压、相对湿度和降水量呈负相关，其中日均气温对肺心病门诊人数影响最大(r=0.133，P < 0.001)。在日平均温度最高，滞后16 d时，相对危险度(relative risk，RR)最高(1.26，95%CI:1.13~1.40)，气温每升高1℃，肺心病门诊人数将增加1.26(95%CI:1.13~1.40)。极端低温(-18℃)时不存在发病危险，在极端高温(29℃)，滞后0~15 d时对肺心病门诊人数的相对危险度达到最大。  结论  气象因子是影响凉州区肺心病门诊人数的重要因素，肺心病的患病风险会因为气温变化而增加，且影响效应会再当天立即发生。高温效应维持时间较短，相对危险度高，而低温对门诊人数的相对危险度则相对较低，并且滞后时间长。     

Diurnal temperature range and daily mortality in Shanghai, China

Although the relationship between temperature level and mortality outcomes has been well established, it is still unknown whether within-day variation in temperature, e.g. diurnal temperature range (DTR), is a risk factor for death independent of the corresponding temperature. Moreover, DTR is a meteorological indicator associated with global climate change which may be related to a variety of health outcomes. We hypothesized that large diurnal temperature change might be a source of additional environmental stress and therefore a risk factor for death. We used daily weather and mortality data from Shanghai, China to test this hypothesis. We conducted a time-series study to examine the association between DTR and mortality outcomes from 2001 to 2004. A semi-parametric generalized additive model (GAM) was used to assess the acute effect of DTR on mortality after controlling for covariates including time trend, day of the week (DOW), temperature, humidity, and outdoor air pollution. We found a strong association between DTR and daily mortality after adjustment for those potential confounders. A 1 degrees C increment of the 3-day moving average of DTR corresponded to a 1.37% (95% CI 1.08-1.65%) increase in total non-accidental mortality, a 1.86% (95% CI 1.40-2.32%) increase in cardiovascular mortality, and a 1.29% (95% CI 0.49-2.09%) increase in respiratory mortality. The effects of DTR on total non-accidental and cardiovascular mortality were significant on both "cold" (below 23 degrees C) and "warm" (at least 23 degrees C) days, although respiratory mortality was only significantly associated with DTR on "cold" days. This study suggests within-day variation in temperature may be a novel risk factor for death.     

分布滞后非线性模型评估气温对赣州市流感发病的影响

目的 利用模型评估气温对流感发病的影响,为流感发病的预警预测提供依据。方法 收集2014－2016年赣州市流感日发病资料和同期气温资料,采用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)分析气温与流感发病的关系。结果 流感日发病人数与日平均气温、日最高气温、日温差呈负相关(均P<0.05),与日最低气温无关(P>0.05)。流感发病随日平均气温变化而变化,呈非线性关系,25 ℃为最适温度。当日平均温度<16.00 ℃,当天流感发病风险明显上升(RR＞1,95%CI＞1)。当日平均温度<25.00 ℃,滞后1 d的流感发病风险明显上升(RR＞1,95%CI＞1)。结论 气温与流感发病明显相关,但滞后效应较弱。     

Diurnal Temperature Range is a Risk Factor for Coronary Heart Disease Death

Background

Although the relation between day-to-day temperature change and coronary heart disease (CHD) mortality is well established, it is unknown whether temperature variation within 1 day, ie, diurnal temperature range (DTR), is an independent risk factor for acute CHD death.

Methods

We used time-series and case-crossover approaches to assess the relation between DTR and daily CHD mortality between 2001 and 2004 in Shanghai, China. Specifically, we used exposures averaged over periods varying from 1 to 5 days to assess the effects of DTR on CHD mortality. We estimated the percent increase in the number of daily deaths related to CHD that were associated with DTR, after adjustment for daily meteorologic conditions (temperature and relative humidity) and levels of outdoor air pollutants.

Results

Both time-series and case-crossover analyses showed that DTR was significantly associated with the number of daily deaths related to CHD. A 1 °C increase in 2-day lagged DTR corresponded to a 2.46% (95% CI, 1.76% to 3.16%) increase in CHD mortality on time-series analysis, a 3.21% (95% CI, 2.23% to 4.19%) increase on unidirectional case-crossover analysis, and a 2.13% (95% CI, 1.04% to 3.22%) increase on bidirectional case-crossover analysis.

Conclusions

Our findings suggest that DTR is an independent risk factor for acute CHD death.Key words: diurnal temperature range, coronary heart disease, mortality, time-series, case-crossover     

2005-2012年武汉市大气污染对呼吸系统疾病日住院人数的影响

目的 探讨武汉市大气污染对居民呼吸系统疾病日住院人数的影响.方法 收集2005年1月1日-2012年12月31日武汉市每日空气污染指数(API)、气象(平均气压、气温、气湿)资料,以及武汉市某三甲医院呼吸系统疾病住院数据,选用广义相加模型(GAM)的Poisson回归,研究大气污染对居民呼吸系统疾病日住院人数的影响.结果 API每上升一个四分位间距(37个单位),在累积滞后01天(lag01)总呼吸系统疾病住院人数增加最大,为6%(RR=1.06,95%CI:1.015~1.107).男性比女性对空气污染更敏感,男性在API上升累积滞后01天(lag01)RR值最大,为1.069(1.016~1.125),女性则在当天RR值最大,为1.048(0.975~1.127).≥65岁人群较0~64岁人群更为易感.≥65岁和0~64岁人群在API上升累积滞后01天(lag01)RR值最大,分别为1.075(1.012~1.141)和1.046(0.982~1.115).慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者日住院人数在API上升累积滞后01天(lag01)RR值最大,为1.095(1.004~1.194),肺炎患者日住院人数增幅在滞后1天(lag1)最大,RR为1.019(0.951~1.092).API对呼吸系统疾病住院人数的影响冷季节>暖季节.结论 大气污染可增加居民呼吸系统疾病日住院人数,并对不同性别、年龄、呼吸系统疾病类型和季节的影响存在差异.     

2008—2016年嘉峪关市气温对手足口病发病的影响

目的 探讨分析气温对手足口病发病的影响及滞后效应。 方法 收集2008—2016年嘉峪关市手足口病每日报告病例数和同研究时间段的气象数据,利用分布滞后非线性模型拟合气温与手足口病日发病数间的关系,分析不同温度和不同滞后天数对手足口病发病可能的影响。 结果 手足口病发病与气象因素关系密切,发病高峰一般出现在每年4—7月,嘉峪关市日均气温与手足口病日均发病数的暴露反应关系呈不规则的M型,在19.0 ℃时RR值最大为3.66(95%CI:2.75~4.87),高温在滞后1 d时表现出危害效应,当气温为28.0 ℃,滞后1 d时RR值最大,为1.44(95%CI:1.02~2.05)。气温对手足口病发病的效应中,男性所受的发病效应大于女性,发病效应随着年龄的增长而减小。 结论 气温能增加嘉峪关市手足口病发病风险,对手足口病发病的影响呈非线性且具有滞后性。男性和0~5岁儿童是敏感人群。     

湖南省气温对新型冠状病毒肺炎发病数的滞后影响

目的 研究湖南省日均气温对COVID-19日发病数的滞后影响,为疫情的有效防控提供科学依据.方法 本研究对2020年1月21日-2020年3月2日湖南省气象因素和空气质量因素与COVID-19日发病数进行Spearman相关分析和分布滞后非线性模型分析.结果 观察期间,湖南省新型冠状病毒肺炎报告新发病例共1018例.分...     

沿海城市高温热浪与每日居民死亡关系的研究

目的 探讨高温热浪对沿海城市每日居民死亡情况的影响,为预防与控制热浪对城市居民健康的不良影响提供科学依据.方法 采用半参数广义相加模型对我国某沿海城市中心城区2005-2007年日平均温度与每日居民死亡数之间关系进行研究,同时采用分布滞后模型探索夏季日平均温度对每日居民死亡数的滞后效应.结果 通过平滑2005-2007年某沿海城市中心区日全死因死亡数与日平均温度的关系,得出它们之间的关系近似呈"V"型.夏季日平均温度每升高1 ℃,相对危险度增加0.036(P＜0.01).在建立的半参数广义相加模型中,日平均温度与日死亡数线性关系特别显著(P＜0.001),通过逐步回归对温度迟滞项lag1、lag2、lag3进行筛选,得出lag3代入模型最有意义,线性关系特别显著(P＜0.001).通过分布滞后模型,获得lag0、lag1对全死因死亡率的影响最明显(P＜0.000 1).结论 高温热浪对城镇居民每日居民死亡人数产生不利的影响,为了应对热浪活动在全球范围内日趋频繁的威胁,应该根据沿海城市的地区特点,采取相应的有效预防措施,以减少热浪导致的健康危害作用,确保沿海城市居民的健康.

Abstract：

Objective To understand the effects of heat wave on daily mortality of residents in a coastal city in China.Methods In this paper,semi-parametric generalized additive model waft used to study the relationship between average daily temperature and the daily mortality of local residents,and every day lag on the impact of daily mortality was observed by the distributed lag model,2005-2007.Results The relation between the coastal city daily mortality and the daily average temperature was fitted,2005-2007.The relation between them was approximately"V".In summer,the daily average temperature increased 1℃,the relative risk factor increased 0.036.In the establishment of the semi-parametric generalized additive regression model,the daily average temperature and daily mortality showed a significant linear relationship(P＜0.001).Stepwise regression of the temperature hysteresis of lag1,lag2,lag3 demonstrated lag3 was the most significant in the model of linear relationship(P＜0.001).The distribution lag model showed that lag0.lag1 had the most obvious effect on daily mortality.Conclusion The heat wave has adverse effect on the daily mortality of coastal urban residents.     

Using a distributed lag non-linear model to identify impact of temperature variables on haemorrhagic fever with renal syndrome in Shandong Province

Haemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS) is transmitted to humans mainly by rodents and this transmission could be easily influenced by meteorological factors. Given the long-term changes in climate associated with global climate change, it is important to better identify the effects of meteorological factors of HFRS in epidemic areas. Shandong province is one of the most seriously suffered provinces of HFRS in China. Daily HFRS data and meteorological data from 2007 to 2012 in Shandong province were applied. Quasi-Poisson regression with the distributed lag non-linear model was used to estimate the influences of mean temperature and Diurnal temperature range (DTR) on HFRS by sex, adjusting for the effects of relative humidity, precipitation, day-of-the-week, long-term trends and seasonality. A total of 6707 HFRS cases were reported in our study. The two peaks of HFRS were from March to June and from October to December, particularly, the latter peak in 2012. The estimated effects of mean temperature and DTR on HFRS were non-linear. The immediate and strong effect of low temperature and high DTR on HFRS was found. The lowest temperature −8.86°C at lag 0 days indicated the largest related relative risk (RRs) with the reference (14.85 °C), respectively, 1.46 (95% CI 1.11–1.90) for total cases, 1.33 (95% CI 1.00–1.78) for the males and 1.76 (95% CI 1.12–2.79) for the females. Highest DTR was associated with a higher risk on HFRS, the largest RRs (95% CI) were obtained when DTR = 15.97 °C with a reference at 8.62 °C, with 1.26 (0.96–1.64) for total cases and 1.52 (0.97–2.38) for the female at lag 0 days, 1.22 (1.05–1.41) for the male at lag 5 days. Non-linear lag effects of mean temperature and DTR on HFRS were identified and there were slight differences for different sexes.Key words: Daily mean temperature, distributed lag non-linear model, diurnal temperature range, haemorrhagic fever with renal syndrome