某市呼吸系统疾病与气象要素的关系分析

某市呼吸系统疾病与气象要素的关系分析随着全球变化和人类活动的加剧，气象因素和环境因素对人体健康的影响逐渐凸显。

近年来，呼吸系统疾病发病率和死亡率呈明显上升趋势，其发病原因复杂，是引起我国人口死亡的主要疾病之一。

由于肺脏具有特殊的开放性特点，随着大气污染程度的加重、社会人口的老龄化、烟草的大量消耗以及天气发生突变等系列问题的出现，我国呼吸系统疾病死亡率有增无减。

气象要素对呼吸系统疾病的影响作用逐渐被纳入公共卫生、应用气象学等领域的研究范畴。

本文基于2017-2020年A地区呼吸系统疾病死亡人口资料和同期气象数据，利用主成分分析法，讨论区域呼吸系统疾病患者死亡率的分布特征和对气象要素的响应及疾病死亡率预测模型的建立。

基于主成分回归模型的预测结果同实际情况的对比表明，主成分回归模型的拟合度较好，可用于A市呼吸系统疾病的监测和预防。

此回归模型不仅消除了气象要素之间的多重共线性问题，提取出对呼吸系统疾病有主要影响作用的气象因子，而且全面的表达了各个气象要素的综合作用，因此主成分回归方法可以较好的反映呼吸系统疾病与气象要素间的关系。

建立有效的预报模型是开展精细化医疗气象预报工作的基础，考虑其他诸多因素，研究还需继续推进。

关键词：呼吸系统疾病，气象要素，主成分分析，预测
第一章引言
20世纪以来，随着经济的发展和人民生活水平的不断提高，人为活动产生的温室气体排放量急剧增加，全球气候不断变暖。

气候变暖卞要发生在20世纪20年代到40年代以及70年代中期以来的两个时期，进入80年代全球温度的上升有加速的趋势，90年代后的1990年、1995年和1997年全球平均温度数次创历史最高记录。

气候变化是一个最典型的全球尺度的环境问题，我国大部分地区气温也呈现不断上升的趋势。

20世纪70年代，科学家把气候变暖作为一个全球环境问题提了出来，80年代，这一问题开始成为国际政治和外交议题。

全球气候变暖不仅对环境、水资源、区域海平面上升、农业、自然植被等产生影响，对人类健康也产生较大的影响：暑热天气的延长及高温高湿天气直接威胁着对地球升温敏感的中纬度地区的人们；全球气候变暖为许多病菌的繁殖、传播提供了更好的温床，会使这些病菌由热带、亚热带向北扩散，受这些疾病威胁的人日将增加；与此同时，气温升高使城市热岛效应加剧，空气污染更为显著。

环境作用于人体是在机体内引起各种复杂的反应，气象条件不仅直接影响人的机体，同时还能影响人们的行为与心理，影响人的工作效率和反应时间。

天气变化可以使人类致病，诱发某种疾病或使某种疾病恶化。

人类健康与周边居住的微气候环境密切相关。

天气形势或大气环境条件的波动变化对人体健康会产生不同程度的影响，间接或直接地通过皮肤、呼吸或感觉系统等不同程度表现出来，与之相关的疾病主要包括呼吸系统、循环系统、消化系统等疾病。

近年来，呼吸系统疾病是国内外发病率和死亡率较高的疾病之一，属于公共卫生问题。

不同于人体内其他器官，肺脏是开放性的，同外界环境关系密切。

引起呼吸系统疾病的原因一般有以下几种：工业废气、汽车尾气的排放，空气污染程度加重，大气中有害气体的含量增加，尼古丁等有害物质的摄入等等。

此外，天气条件的变化能够诱发、加重呼吸系统疾病病症，甚至导致患者死亡。

从气象学角度研究气象要素和呼吸系统疾病的关系，具有重要的现实意义，进一步研究天气条件变化对人体机理的影响，为开展医疗气象预报服务提供理论依据。

1.1 我国各地区气候特点及气象要素健康效应研究现状
东北地区为温带季风气候，冬季寒冷干燥，夏季暖热多雨，雨热同季。

对辽宁地区多种疾病发病率进行调查研究，结果表明，呼吸系统、内分泌系统、消化系统及心脑血管等疾病发病率存在着明显的季节性，当气候发生明显变化
时，疾病发病率明显增加。

刘文川等利用灰色关联分析研究哈尔滨市居民脑出血及脑血栓发病情况与气象因素的关系，结果显示当地气压、温度及湿度与居民脑出血发病率灰色关联度分别为0.809, 0.584, 0.800，与居民脑血栓发病率灰色关联度分别为0.833, 0.585, 0.849，其中气压呈现双向性，即高压、低压天气均可使疾病发病率增加。

华北地区为暖温带半湿润大陆性气候，四季分明，光照充足，冬季寒冷干燥且较长，夏季高温多雨，春秋季较短。

对华北地区居民疾病发病、死亡情况与气象因素之间关系的研究表明，居民患病、死亡人数明显受气象因素影响，如北京日平均温度在15℃-25℃和大于25℃两个区间内时，每升高1℃呼吸系统疾病死亡风险分别升高7.3%及25.7%，对其他疾病死亡率的研究得到相似结果。

细菌性痢疾发病率也明显受到温度、湿度、降水等因素的影响。

华东地区为温带季风气候/亚热带季风气候，气候特点为夏季高温多雨，冬季温和少雨，冬夏风向有明显变化。

于可等对上海市流感样病例发病与气象因素关系进行的研究结果显示，对于不同年龄组疾病就诊人数，气温、气压、湿度的影响差异均具有统计学意义。

司朝宗等利用时间序列分析的方法，对A市气温与死亡人数关系进行研究，发现气温21.7℃时死亡数最低，气温升高和降低均可引起死亡数的增加。

华南地区以亚热带季风性气候为主，气候特点夏季高温多雨，冬季温和少雨，郑能雄等在2003至2009年间分别对福建福州，广东云浮、湛江及广西桂林几地气象因素对人体健康影响情况进行了研究，研究发现在福州市月平均相对湿度对肺结核发病、甲肝有显著影响，月降雨对麻疹发病具有显著的影响，月平均相对湿度、气温、气压及月总降水对伤霍乱、伤寒、菌痢等疾病发病有着非常显著的影响。

云浮市呼吸系统和消化系统传染病发生于当地气候变化有着密切关系。

湛江市慢性阻塞性肺病发病情况有着明显的季节性，在诸多影响因素中月平均气温影响最大，其次为月平均气压及月平均相对湿度。

桂林市伤寒副伤寒发病与月平均气温呈显著性正相关。

华中地区以亚热带、温带季风气候为主，气候特点是夏季高温潮湿多雨，冬季寒冷干燥少雨，降水不稳定，季节变化、年际变化大。

吴志坚等、熊训斌等、黄成钢等分别对郴州市小儿肺炎、奉新县小儿哮喘及九江市痢疾发病率与当地气象因素关系进行了研究，结果表明，疾病发病率均明显表现出季节性变化，湿度低、蒸发量大、气压低的气候环境会增大小儿肺炎的发病率，小儿哮喘发病明显受到气温与湿度的影响，气温、气压、湿度则是三个对痢疾发病率影响最大的因素。

西南地区气候特点为夏季高温多雨、冬季温和少雨、无严寒、湿度总体无
剧烈变化。

对该地区部分疾病发病与气象因素关系的研究发现，疾病发病率显著受到当地气温及湿度变化影响，李芙蓉等2009年对重庆市人群疾病死亡率与气温关系研究中发现，气温上升1℃，超额死亡率为12%，相对湿度下降1%，超额死亡率为4%。

西北地区主要为温带大陆性气候，气候特点冬季严寒而干燥、夏季高温、降水稀少、高海拔、低气压。

研究发现该地区居民多种疾病发病与气温、气压、湿度有着密切的关系，马玉霞等对银川市慢性支气管炎发病情况的研究发现，银川市人群慢性支气管炎发病与气压、气温、相对湿度均有较好的相关性，其中与气温呈显著负相关，与平均气压呈显著正相关。

1.2 典型环境气象因素对呼吸系统疾病的影响
1.2.1 空气污染物
大多数城区中，道路交通与气体、微粒的排放可能持续数年，成为城市空气污染主要的贡献者，较农村地区而言，城镇空气污染对居民呼吸系统疾病可产生更大的负面影响，城镇居民更易于患呼吸系统疾病。

目前，我国“城市化”和“现代化”进程明显加快，城市空气污染和各类呼吸系统症状呈现显著的正相关效应。

1.2.1.1 颗粒物
颗粒物包括可吸入颗粒物和细颗粒物。

可吸入颗粒物是城市空气污染的主要组成部分，它是一种混合的固态和液态颗粒，有着不同的来源、大小和组成。

可吸入颗粒物粒径小、比表而积大，因而其吸附性强，易成为空气中各种有毒物质的载体并被吸入肺部甚至血液中，可引发急慢性支气管炎、哮喘、肺炎甚至肺癌等呼吸系统疾病，对人类健康有直接负面影响。

1.2.1.2 臭氧
人体暴露于大气层中，吸入臭氧的40%-60%主要经鼻孔气道吸收，直接影响上下呼吸道，主要通过提高气道炎症和上皮膜的通透性来增加哮喘发病率，与哮喘发作增强的风险密切相关。

1.2.1.3 二氧化氮
机动车辆是室外二氧化氮的主要贡献者，人体二氧化氮的暴露程度也是城市化的重要标志之一,二氧化氮是城市和工业区域室外空气发生光化学烟雾的前体物，在有阳光和烃类物质时相互作用，产生臭氧，并增加过敏原的敏感性。

1.2.1.4 二氧化硫
我国能源以煤炭为主，二氧化硫污染主要来源于含硫燃料的燃烧、机动车尾气、工业废气和生活烟气等。

二氧化硫水溶性较强，易被上呼吸道和支气管
粘膜的粘液吸收，从而刺激并使气管或支气管收缩，增加气道阻力。

此外，二氧化硫还可与飘尘产生协同作用进而被吸附于微粒表而，进入呼吸道深部。

1.2.2 典型气象因素
目前，人们对空气污染影响健康的兴趣较高，而气象条件对健康的长远影响关注并不够。

呼吸系统受季节变化和气象条件变化的影响最大，气象因素的波动和变化对呼吸系统疾病和心脑而管疾病有着重要的影响。

与常见呼吸系统疾病相关的典型气象因素主要有：气温、湿度、降雨、沙尘暴和需暴等各类典型极端天气事件。

1.2.2.1 气温
大气温度简称气温，表示空气的冷热程度。

学者们认为各气象因素中气温对呼吸系统发病影响较大。

人体适宜气温一般为15-27℃，但人体对外界冷热的舒适感，并不仅仅根据气温或其他任何单一的气象要素来评价。

温度变化除对呼吸系统的直接作用，还表现出间接作用，即气温导致空气污染的浓度变化或触发诱导某些流行性病毒的活化从而使疾病加重。

1.2.2.2 湿度
湿度，是指空气的潮湿程度，表示空气中水汽含量距离饱和量的程度，用相对湿度百分比表示。

在一定温度下，空气中的相对湿度越小，水分蒸发越快。

相对湿度40%-60%为人体最适宜的湿度。

湿度在冬季的作用影响十分重要，低湿度会增加气管和鼻咽的压力。

干燥气流易导致上呼吸系统鼻腔极端脱水，降低弹性，易使细菌、灰尘等附着在粘膜上，增加感染病毒或细菌的风险，从而诱发或加重各类呼吸道疾病。

细菌及霉菌在潮湿空气中生长繁殖增加，易引起呼吸道感染而诱发慢性呼吸道炎症。

1.2.2.3 降雨
干旱地区降水量少、蒸发量大。

曲波等和施海龙等讨论了干旱地区影响呼吸道传染病流行的关键气象因子，结果显示：辽宁省朝阳市流行性脑膜炎、呼吸道传染病流脑和麻疹的发病率与平均气压、平均降水量呈负相关，与平均蒸发量呈正相关；百日咳的发病率与平均气压呈负相关，与平均蒸发量呈正相关。

这与董美阶等的研究结果即呼吸道传染病与降水量和最低气温相关的结果一致。

1.2.2.4 沙尘暴
中国北方沙漠广泛被认为是亚洲粉尘的主要来源，来自这些地区的沙尘暴对中国以及临近国家都有深远的影响。

沙尘暴常见于我国北方，沙尘暴天气伴随强风，空气中颗粒浓度急剧增加而相对湿度明显下降，期间强风会扬起粗沙
和细颗粒物。

沙尘暴中的主要成分由粗颗粒或大颗粒组分构成，其中大颗粒组分的比例高达55%以上。

沙尘暴曾一度被质疑其会对人体健康产生负面影响，除可降低能见度外，还可产生有害呼吸系统和心而管方而的影响。

因沙尘中含有的可吸入颗粒物在大气中的停留时间很长、输送距离较远，且可能途经污染严重区域，因此，可能会使其浓度和毒性随迁移不断增高，危害加重。

1.2.2.5 雷暴
天气变化更多时候是以极端天气类型呈现，例如需暴天气不断增加等。

需暴与哮喘发病率间的联系已被多项研究证实，所谓“需暴哮喘”，其特征可能是因更多可吸入过敏性颗粒的蔓延导致哮喘发作，而这些颗粒来源于花粉和抱子等。

研究发现，花粉季节里的需暴天气与花粉病患者过敏性哮喘蔓延有关。

需暴浓缩了地表的花粉颗粒，并将这种颗粒通过渗透压冲击破裂后释放进入空气。

需暴天气与哮喘间的关联性可能是通过生物气溶胶和雨水促进了可吸入颗粒物质的释放所致。

1.3 A市气候特征分析
A位于江苏省西南部，北纬31°14'-32°36'，东经118°22'-119°11'，地处长江下游的宁镇丘陵山区，位居三面环山，一面临江的河谷盆地之中，盆地内又有低山从郊区楔入市内，形成了独特的山环水绕的地理环境。

A属北亚热带季风气候，由于三面环山，一面临江，小地区性气候特征明显，四季分明，夏热冬冷，春秋短暂。

历年1月份平均最低气温-1.5℃ ,最冷的1月份气温为-14℃（1955年），历年7月份平均最高气温32. 3℃ ,最热的7月份气温高达43℃（1934年），和重庆、武汉并称“长江流域三大火炉”。

A雨水充沛，光能资源充足，年平均温度16. 2℃，年平均降水量为1106mm，每年6月下旬到7月上旬为梅雨季节。

A的另一特点是湿度较大，年平均相对湿度为76. 6%，而人体一般在相对湿度40%-70%最适宜。

高温时，湿度高会阻碍机体蒸发散热，比单纯的高温更让人难受，是出现中暑和热相关疾病的典型天气;而冬季气温低，湿度高可增加机体散热和衣物导热性，使机体寒冷感增加，更容易生病。

第二章资料与方法
2.1 资料
呼吸系统的死亡人数资料为A市区及10 km范围之内的地区2017年1月1日-2020年12月31日所有死亡病例资料，取自A市疾病预防控制中心，涵盖玄武、白下、秦淮、建邺、鼓楼、下关、浦日、栖霞和雨花台9个行政区，数据描述了A9个地区常住人口的死亡情况，具有代表性。

A市地面气象资料来源于中国气象科学数据共享服务网，资料时段为2017年1月1日-2020年12月31日，气象要素包括：日最高(低)气温(℃)、日平均气温(℃)、日最高(低)气压(hPa)、日平均气压(hPa)、日平均风速(m/s)等。

2.2 方法
多元主成分回归模型是基于协方差矩阵或相关系数矩阵进行运算的，主成分分析方法实际上就是对变量共性的提取，能够在大量可观测的随机变量中，选出所有随机变量的少数线性组合。

这些新的组合彼此不相关，能够描述全部变量的特性，基于SAS 9.0软件利用主成分方法，建立多元主成分回归模型。

本文所采用的自变量之间存在多重线性关系，所以采用主成分回归分析法探讨呼吸系统疾病和气象要素之间的关系。

第三章结果与分析
3.1 A市呼吸系统疾病死亡人口的季节分布
为了区别不同季节人体对气象要素敏感性的差异，采用气候学的标准划分四季，分析各气象要素对人体健康的影响，结合A市的具体情况，以候平均气温(每5d的平均气温)作为季节的划分标准：候平均气温高于20℃的时期为夏季，低于8℃的时期为冬季,介于二者之间的为春季和秋季。

根据上述季节的划分方法，对2017-2020年四季的天数进行统计，结果为：A夏季约为5个月(158 d)，春季(63 d)和秋季(58 d)接近2个月，冬季(86 d)接近3个月。

图3.1 A市呼吸系统疾病死亡人口的月平均分布A市因呼吸系统疾病死亡人日的月平均分布如图3.1。

呼吸系统疾病死亡人口在年际变化过程中，在一月份达到最大，春夏季均表现为以二个月为小周期的波动性下降，在六、七月份达到一年中的最低水平，从7月份开始上升，在秋冬季节交替时期出现极小值，进入冬季后死亡人口又开始上升。

总体来看，呼吸系统疾病在一年中，冬季为高发期，春秋两季次之，夏季最低。

由上面统计结果看出，冬季呼吸系统疾病死亡人数最高，其次是春秋两季，最少的是夏季。

究其原因，有以下几个方面：1.冬季气温较低、空气湿度相对偏低、空气污染程度加重、人口多在室内密集活动、人暴露于冷热交替环境中的概率增加，这些因素对于呼吸系统都具有一定的负面影响。

2.春季天气转暖，各种致病的细菌和病毒在温暖的天气中很容易滋生，并且春季冷空气活动频繁，温差幅度大，寒冷干燥的气候直接影响呼吸道粘膜的防御功能，人体免疫力下降，细菌、病毒等病原微生物乘虚而入，容易引发呼吸系统疾病。

3.夏季气温高、湿度
大，一般呼吸系统疾病在夏季里相对缓解。

4.秋季气温变凉，气候干燥，昼夜温差大、风力大、冷暖多变、易伤肺，因此呼吸系统慢性疾病多在秋季复发。

3.2 呼吸系统疾病死亡率与气象因子的相关性
利用2017-2020年A市呼吸系统死亡人口的逐月平均值与同期气象因子建立数据序列，从单个因素角度分析得到月平均死亡人数与月平均气象要素、以及各个气象要素之间的相关系数矩阵。

呼吸系统疾病死亡人数与平均气压、平均气温、日照时数、降水量和平均相对湿度的相关性均通过了0. O1的显著水平检验，表3.1显示，呼吸系统疾病死亡人数与同期平均气温、日照时数有显著的负相关关系，与平均气压有显著的正相关关系，与降水量的负相关性十分显著，与平均风速无显著相关性，与平均相对湿度有较显著的负相关性。

表3.1 呼吸系统疾病死亡人数与气象要素相关系数表
3.3 主成分分析
选取平均气温、平均气压、平均风速、平均相对湿度、降水量、日照时数6个气象要素的月平均水平建立样本，将其作为自变量，将呼吸系统疾病月死亡人数作为因变量。

基于2017-2020年逐月气象要素平均值建立矩阵，进行主成分分析。

根据主成分对应特征值大于1且累计贡献率不低于70%的原则，若表征主成分影响力度大小的特征值小于1，则说明此主成分对因变量的解释力度不够。

主成分载荷系数的绝对值越大，说明该要素与主成分的关系越密切。

分析结果显示可以提取第一、第二主成分，其累计贡献率为较高，基本上可以全面反映气象要素信息。

通过比较气象要素在两个主成分中的载荷值，发现第一主成分中，平均气压、平均气温和降水量的载荷系数绝对值较大，可以认为第一主成分代表了以气压、气温和降水为主的气象要素组合。

第二主成分中日照时数和相对湿度的载荷系数绝对值较大，可认为第二主成分代表了以日照条件和相对湿度为主的气象要素组合。

表3.2 主成分分析的各要素指标表
3.4 主成分回归模型
SAS 9. 0程序剔除了特征值小于1的第三、四、五、六主成分，将第一、第二两个主成分作为自变量，呼吸系统疾病死亡人数作为因变量,进行逐步回归，利用2017-2020年逐月气象要素平均值，假设气温、气压、风速、相对湿度、降
水量、日照时数的月平均值分别为x
1、x
2
、x
3
、x
4
、x
5
、x
6
，建立主成分回归模型：
Y=-0.768-0.136x1-0.193x2-0.074x3-0.218x4-0.047x5-0.203x6 该方程的复相关系数为0.563，每个回归系数的显著性水平均小于0.05，可认为自变量对因变量均有显著影响。

3.5 模型检验
利用上述建立的回归模型计算预测值，将实际值同模型预测值进行对比。

其中，实际值与预测值的相关系数r=0.781，检验结果的置信度为99 %，表明选取主成分回归方法进行预测是合适的。

而且得到主成分回归模型，全面的表达了每个自变量的贡献。

图3.2 呼吸系统疾病死亡人口预测值与实际值对比图
结合实际情况，冬半年，气象条件以日照时间短、相对湿度大为主要特征，使呼吸系统疾病死亡率升高，在1月达到最高值，夏半年，气象条件以低压高温和多降水为主要特点，呼吸系统疾病死亡率随之受到抑制，并在7月出现最低值。

第四章结论
A市呼吸系统疾病死亡率在时间上的分布具有明显的季节性，夏季死亡率最低，春秋两季较高，冬季是季节性的高峰期。

夏季，降水较多，有利于大气中污染性颗粒的沉降，达到净化空气的作用，由于温度、风场的共同作用，相对湿度也得到了一定的提高，这对呼吸道的刺激强度最小。

在春秋两季以及冬春、夏秋的季节交替时期，天气条件变化幅度较大，温差大，降水量减少，空气湿度降低，各种容易引起呼吸系统疾病的微生物、细菌、病毒处于活跃期，这使呼吸系统疾病的发病率有所提高。

在冬季，空气干冷，降水最少，寒冷空气的刺激和气候突变时的温差变化对呼吸道粘膜构成损伤，呼吸系统疾病死亡率达到最高。

相关分析结果表明，A市呼吸系统疾病死亡人数与同期平均气温、日照时数有显著的负相关关系，与平均气压有显著的正相关关系，与降水量的负相关性十分显著，与平均风速无显著相关性，与平均相对湿度有较显著的负相关性。

说明降水越少，温度越低，日照时间越短的季节，气压越高的时段，越容易导致呼吸系统疾病患者的发病甚至死亡，这与A市呼吸系统疾病死亡人日的时间分布情况是一致的。

因此，在冬春两季以及季节交替时期，都应加强呼吸系统的预防和监测。

本文使用主成分回归分析，解决了六项基本气象要素之间的多重共线性问题，提取出两个主成分，全面表现了所有自变量的特征。

对主成分回归模型进行预测检验，通过了显著性水平为0. 01的检验，该方程的拟合效果较为理想，可以用于A市呼吸系统疾病死亡情况的预测，对呼吸系统疾病的预防和监测也有一定的作用。