本文選題：上呼吸道感染 + 支氣管炎　； 參考：《蘭州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年03期

【摘要】：利用北京市2009-2011年疾病數(shù)據(jù)和同期氣象資料,從24節(jié)氣的角度分析了北京市近年來上呼吸道感染、支氣管炎和腦梗死的發(fā)病與流行時間變化特征,發(fā)現(xiàn)呼吸系統(tǒng)疾病的發(fā)病受干冷空氣影響較大,體現(xiàn)了以冷效應(yīng)為主的特征,春季此類疾病的發(fā)病人數(shù)明顯減少;循環(huán)系統(tǒng)疾病發(fā)病峰值期的出現(xiàn),主要是秋末冬初冷暖空氣頻繁交替所致,與氣溫的變化幅度與頻次密切相關(guān).兩種疾病發(fā)病的氣象成因有一定差異,建立了北京市相關(guān)天氣敏感性疾病發(fā)病的逐月預(yù)報方程,分別進(jìn)行了回代檢驗(yàn)和試預(yù)報檢驗(yàn),結(jié)果表明,回代檢驗(yàn)中3種疾病的逐月預(yù)報方程均較好的反映了當(dāng)天的患病人數(shù);試預(yù)報結(jié)果不如回代檢驗(yàn)的結(jié)果,且呈現(xiàn)夏季暖濕天氣條件下呼吸系統(tǒng)疾病發(fā)病人數(shù)最少,干冷的冬季及粉塵較多的春季為呼吸系統(tǒng)疾病流行高發(fā)期的季節(jié)變化特征.預(yù)報方程在描述呼吸系統(tǒng)疾病發(fā)病高峰期時在數(shù)值上存在一定偏差,說明發(fā)病高峰期并不僅僅與氣象因子有關(guān),可能還受環(huán)境、空氣污染及社會因素等影響.構(gòu)建的逐月預(yù)報方程充分考慮了疾病發(fā)病的滯后效應(yīng)和周末效應(yīng),利用了擴(kuò)展后的368個氣象因子進(jìn)行優(yōu)化篩選,充分體現(xiàn)了主控因子的主導(dǎo)作用,能夠?qū)ο嚓P(guān)天氣敏感性疾病發(fā)病情況做出較好預(yù)報.
[Abstract]:The use of 2009-2011 years in Beijing City, disease data and meteorological data from the point of view of the 24 solar term in Beijing city in recent years the incidence and prevalence of upper respiratory tract infection, bronchitis and time variation of cerebral infarction, found that respiratory disease affected by the dry cold air influence, reflects the characteristics of the cold effect, significantly reduced the incidence of spring this kind of disease; circulation system diseases peak period, is mainly caused by frequent alternation of autumn and winter cold and warm air, is closely related with the changes of the amplitude and frequency of temperature. The meteorological causes two kinds of diseases have certain differences, set up monthly forecast equation of Beijing city related weather sensitive disease, were carried out to test test and prediction test, the results show that the monthly forecast equations of 3 kinds of diseases in the back substitution test can better reflect the prevalence of the pre trial; The reported results as to the result of the test, and in summer the warm weather conditions of respiratory diseases in winter and the lowest number, more dust cold spring for the seasonal variation of respiratory disease in the period of high popularity. The prediction equation in describing the respiratory system disease peak in value there is a certain deviation, indicating the peak incidence not only related with meteorological factors, and may also be affected by the environment, the effect of air pollution and social factors. The monthly forecast equation constructed considering the lag effect of disease and the weekend effect, with the expansion of the 368 meteorological factors were optimized, fully reflects the leading role of the main control factors, can make better prediction of weather related sensitive disease incidence.

【作者單位】： 蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(91644226,41575138) 國家基礎(chǔ)科技條件平臺建設(shè)項(xiàng)目(NCMI-SBS17-201607,2016NCMIZX09,NCMI-SJS15-201607) 國家公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)項(xiàng)目(GYHY201306047,GYHY201106034)
【分類號】：R122.26

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本文編號：1742279