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目的 比较和分析不同大气温度指标在定量评价气温与人群呼吸系统疾病死亡相关性方面的不同特点及优劣.方法 收集北京市H区2004-2008年气象数据、呼吸系统疾病每日死亡人数及同期大气污染物数据,采用时间序列分析中广义相加模型(GAM),通过平滑样条函数控制长期趋势、短期波动、其他气象因素及大气污染物带来的混杂效应,利用GCV值的大小来判断模型拟合程度的优劣,分析比较不同温度指标(日均温,日最高温,日最低温,当日温差,隔日温差)与全人群呼吸系统死亡的相关性.结果 半参数模型拟合效果最优指标为日最高温(GCV=1.290);日最高温每升高1℃,发生呼吸系统疾病死亡的RR值为1.021(P<0.05).季节分层结果显示,夏季日最高温、日均温每升高1℃,发生呼吸系统疾病死亡的RR值分别为1.040和1.053;冬季日最高温、日均温、当日温差每升高1℃,发生呼吸系统疾病死亡的RR值分别为1.042、1.033和1.026,均有统计学意义(P<0.05或P<0.01);春、秋季尚未发现有统计学意义的温度指标.春、夏季最优温度指标分别为日最低温(GCV=1.374)、日均温(GCV=1.516),秋、冬季最优温度指标均为日最高温(GCV分别为1.439和1.500).结论 日最高温与呼吸系统疾病死亡率的相关性最强,是该类研究的优选指标.不同季节各温度指标的拟合优度不同,就北京

作者:梁凤超;胥美美;金晓滨;李戈莹;田霖;夏之雨;陈实;许伟;潘小川

来源:环境与健康杂志 2014 年 31卷 5期

知识库介绍

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作者:
梁凤超;胥美美;金晓滨;李戈莹;田霖;夏之雨;陈实;许伟;潘小川
来源:
环境与健康杂志 2014 年 31卷 5期
标签:
温度指标 呼吸系统疾病 死亡率 时间序列分析 Temperature indicator Respiratory disease Mortality Time-series analysis
目的 比较和分析不同大气温度指标在定量评价气温与人群呼吸系统疾病死亡相关性方面的不同特点及优劣.方法 收集北京市H区2004-2008年气象数据、呼吸系统疾病每日死亡人数及同期大气污染物数据,采用时间序列分析中广义相加模型(GAM),通过平滑样条函数控制长期趋势、短期波动、其他气象因素及大气污染物带来的混杂效应,利用GCV值的大小来判断模型拟合程度的优劣,分析比较不同温度指标(日均温,日最高温,日最低温,当日温差,隔日温差)与全人群呼吸系统死亡的相关性.结果 半参数模型拟合效果最优指标为日最高温(GCV=1.290);日最高温每升高1℃,发生呼吸系统疾病死亡的RR值为1.021(P<0.05).季节分层结果显示,夏季日最高温、日均温每升高1℃,发生呼吸系统疾病死亡的RR值分别为1.040和1.053;冬季日最高温、日均温、当日温差每升高1℃,发生呼吸系统疾病死亡的RR值分别为1.042、1.033和1.026,均有统计学意义(P<0.05或P<0.01);春、秋季尚未发现有统计学意义的温度指标.春、夏季最优温度指标分别为日最低温(GCV=1.374)、日均温(GCV=1.516),秋、冬季最优温度指标均为日最高温(GCV分别为1.439和1.500).结论 日最高温与呼吸系统疾病死亡率的相关性最强,是该类研究的优选指标.不同季节各温度指标的拟合优度不同,就北京