【摘要】：研究背景當(dāng)前,全球氣候正在經(jīng)歷著以氣溫變暖為主要特征的一系列變化,中國(guó)的氣候變化也表現(xiàn)出了類似的變化特征。近100年來(lái),我國(guó)的地面平均氣溫呈持續(xù)上升的趨勢(shì),年降水量也呈現(xiàn)出緩慢增長(zhǎng)的趨勢(shì),氣候變化異常和極端天氣事件的頻率和強(qiáng)度也顯著增多。研究表明,近50年來(lái)我國(guó)溫室氣體的排放持續(xù)增長(zhǎng),導(dǎo)致我國(guó)大氣中CO2濃度不斷升高,溫室氣體增多可能是近100年來(lái)全國(guó)氣候變化的主要原因。根據(jù)全球及區(qū)域氣候預(yù)測(cè)模型對(duì)21世紀(jì)天氣變化的預(yù)測(cè),未來(lái)20年里,地面平均氣溫會(huì)繼續(xù)上升,而我國(guó)大部分地區(qū)的年降水量也有持續(xù)增加的趨勢(shì)。全球氣候變暖是當(dāng)前人類正面臨的一個(gè)規(guī)模大、范圍廣、影響極深的挑戰(zhàn),在這一大背景下,研究氣候變化對(duì)人類健康領(lǐng)域的影響及其機(jī)制具有重大的公共衛(wèi)生意義。細(xì)菌性痢疾(以下簡(jiǎn)稱“菌痢”)仍然是一個(gè)嚴(yán)重的全球健康問(wèn)題,特別是在發(fā)展中國(guó)家,每年造成大量腹瀉病例和死亡案例,而且許多病例發(fā)生在5歲以下的兒童中。作為法定報(bào)告?zhèn)魅静?我國(guó)菌痢的發(fā)病形式仍然嚴(yán)峻,特別是在欠發(fā)達(dá)地區(qū)。菌痢作為一種常見(jiàn)的腸道傳染病,其病原體的生長(zhǎng)、繁殖和傳播途徑等多個(gè)環(huán)節(jié)都很容易受到氣象因素的影響。目前,國(guó)內(nèi)外已開(kāi)展許多有關(guān)氣象因素與菌痢發(fā)病關(guān)系的研究,由于不同研究地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平、人口學(xué)特征、衛(wèi)生干預(yù)措施等不同,影響菌痢發(fā)病的氣象因素和影響程度存在地區(qū)差異性,因此這些研究得出的結(jié)論也不盡相同。并且,當(dāng)前對(duì)各種氣象因素之間交互作用的研究較少,氣象因素對(duì)菌痢的交互作用尚不清楚。本研究以全國(guó)七大地理區(qū)劃的細(xì)菌性痢疾監(jiān)測(cè)資料為基礎(chǔ),結(jié)合滯后效應(yīng)和累積效應(yīng),量化氣象因素及其交互作用對(duì)細(xì)菌性痢疾的影響。研究結(jié)果將有助于更好地了解氣象因素對(duì)人群健康的影響,為細(xì)菌性痢疾的影響因素研究和預(yù)測(cè)預(yù)警研究提供科學(xué)依據(jù),并為不同天氣條件下細(xì)菌性痢疾的防治提供更多的決策依據(jù)。研究目的1、對(duì)我國(guó)七大地理區(qū)劃代表城市的菌痢流行情況進(jìn)行描述性分析,明確我國(guó)不同氣候帶區(qū)域菌痢發(fā)病的三間分布特征。2、研究氣溫對(duì)菌痢發(fā)病例數(shù)的影響,并擇優(yōu)建立模型,以期為細(xì)菌性痢疾疫情的早期發(fā)現(xiàn)提供指導(dǎo),將菌痢帶來(lái)的社會(huì)影響和經(jīng)濟(jì)損失降到最低。3、研究氣溫與其他氣象因素間交互作用對(duì)細(xì)菌性痢疾的影響,以便更全面、深入地了解菌痢的影響因素,為不同天氣條件下菌痢的防控提供科學(xué)依據(jù)。研究方法1、資料來(lái)源本研究所使用的疾病數(shù)據(jù)從國(guó)家法定傳染病報(bào)告系統(tǒng)獲取,氣象數(shù)據(jù)從中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)獲取,其他人口學(xué)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、地理信息等數(shù)據(jù)分別從中國(guó)人口普查資料、統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所等獲得。2、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法(1)運(yùn)用描述性分析的方法描述各地菌痢發(fā)病情況。(2)采用廣義相加模型(GAM)對(duì)平均氣溫與菌痢的關(guān)系進(jìn)行探索性分析。之后擬合基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分布滯后非線性模型(DLNM)進(jìn)一步分析二者的關(guān)系。模型采用懲罰平滑樣條控制長(zhǎng)期趨勢(shì)與季節(jié)趨勢(shì);樣條函數(shù)的自由度采用廣義交叉驗(yàn)證(GCV)的方法自動(dòng)選擇,用quasi-Poisson代替Poisson分布以控制過(guò)離散,并參考探索性分析的結(jié)果確定模型中氣象因素與菌痢的曲線關(guān)系形式。(3)利用GAM模型分析氣溫與其他氣象因素對(duì)菌痢發(fā)病的交互效應(yīng)。以中值為截點(diǎn),將其他氣象因素分別轉(zhuǎn)變?yōu)槎诸愖兞?溫度以連續(xù)型變量納入模型,探索不同氣象因素水平下氣溫對(duì)菌痢發(fā)病的效應(yīng)強(qiáng)度。(4)利用GAM模型分別繪制氣溫與其他氣象因素對(duì)菌痢發(fā)病的交互效應(yīng)的3D平滑曲面圖,觀察氣溫與其他氣象因素交互條件下菌痢的發(fā)病情況。(5)采用R 3.1.3軟件中“dlnm”、“mgcv”程序包擬合模型,采取雙側(cè)檢驗(yàn),以P0.05為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。研究結(jié)果(1)研究期間七個(gè)研究城市共報(bào)告細(xì)菌性痢疾49760例,其中北京市發(fā)病數(shù)和發(fā)病率最高。各城市的逐年發(fā)病數(shù)均呈現(xiàn)不同程度的下降趨勢(shì),并表現(xiàn)出規(guī)律的季節(jié)性和周期性,夏秋兩季為菌痢的高發(fā)期。男性發(fā)病數(shù)多于女性,發(fā)病高峰年齡集中在0～5歲嬰幼兒組和30～59歲中年組。(2)各地平均氣溫對(duì)菌痢發(fā)病均呈非線性影響。北京市菌痢發(fā)病數(shù)與滯后4天的日平均氣溫顯著相關(guān),當(dāng)平均氣溫高于拐點(diǎn)10℃時(shí),氣溫每升高2℃,菌痢日發(fā)病數(shù)增加1.44%(RR=1.01,95%CI:1.00～1.02),菌痢累積滯后7天的發(fā)病數(shù)增加4.53%(RR=1.05,95%CI:1.02～1.07)。哈爾濱市、合肥市、深圳市、武漢市和西寧市菌痢發(fā)病數(shù)分別與滯后6天、4天、3天、2天和0天的日平均氣溫顯著相關(guān),當(dāng)平均氣溫高于中位數(shù)時(shí),氣溫每升高2℃,菌痢日發(fā)病數(shù)分別增加4.42%、6.05%、4.12%、2.38%和10.63%;成都市日平均氣溫對(duì)菌痢發(fā)病數(shù)的效應(yīng)在各滯后天數(shù)均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,而氣溫每升高2℃,其累積滯后7天的發(fā)病數(shù)增加12.10%。(3)氣溫與其他氣象因素對(duì)菌痢發(fā)病存在一定的交互效應(yīng),其中北京市平均氣溫與平均風(fēng)速,武漢市和西寧市平均氣溫與相對(duì)濕度之間的交互效應(yīng)對(duì)菌痢的發(fā)病有顯著性影響(P0.05),高溫低風(fēng)速以及高溫高濕時(shí)菌痢的發(fā)病數(shù)增多。研究結(jié)論(1)北京市菌痢發(fā)病數(shù)和發(fā)病率較其他城市更多,夏秋兩季為菌痢的高發(fā)期,男性發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)高于女性,發(fā)病高峰年齡段為0～5歲嬰幼兒組和30～59歲中年組。(2)各研究地區(qū)的高溫天氣對(duì)菌痢發(fā)病均有不同程度的促進(jìn)作用,且溫度的效應(yīng)在各研究地區(qū)存在不同的短期滯后現(xiàn)象。(3)氣溫與其他氣象因素對(duì)菌痢的影響存在一定的交互效應(yīng),在高溫高濕和高溫低風(fēng)速的天氣中,菌痢的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)增加。(4)相關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)重點(diǎn)人群關(guān)鍵時(shí)段的菌痢防治力度,在高危天氣時(shí)提前預(yù)警,幫助居民做好防控工作。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R516.4;R181.3
【圖文】：

邐５．９０逡逑圖２展示了邋７個(gè)研究地區(qū)的菌痢發(fā)病例數(shù)和發(fā)病率，其中北京市發(fā)病率最高，逡逑達(dá)１４．９３／萬(wàn)，成都發(fā)病率最低，為１．８０／萬(wàn)。卡方檢驗(yàn)結(jié)果顯示，不同研宄地區(qū)之逡逑間的菌痢發(fā)病率差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Ｙ＝２８２８７．５９，邋Ｐ＜０．０５）。逡逑３0，000－ｒ＝邐ｒ邋３０，０００逡逑■邐ｍr鍪義希玻擔(dān)

本文編號(hào)：2798221