京津冀气象条件对学龄前儿童流感的影响及预报方法研究

基于2014—2016年京津冀地区学龄前儿童流感发病人数和气象观测数据,研究了学龄前儿童流感发病与单个气象要素以及综合气象条件的关系,结果表明:该地区学龄前儿童流感发病人数与一周以内的气温、相对湿度、气压和综合气象条件指标—大气环境人体感知度（BPWI）存在显著线性相关。大气环境人体感知度与学龄前儿童流感具有更稳定的暴露-反应关系:当BPWI≤?11或0≤BPWI<10 时,随着BPWI减小,流感发病风险增大。气压是另一个显著影响流感发病的气象要素:当本站气压>905 hPa,随着气压的升高,流感发病人数增多;当本站气压达到1007 hPa时,流感发病风险达到峰值。在厘清暴露-反应关系的基础上,采用机器学习方法进行预报建模,发现超前3天的BPWI对流感发病人数贡献最大。通过历史回报检验,得到了较好的学龄前儿童流感发病回报效果,为流感的分类人群干预提供了预报依据和科学参考。      

秦皇岛气象因素对儿童下呼吸道疾病就诊人数影响及预测研究

呼吸系统疾病对儿童的身体健康有极大影响,其发生与气象条件有密切关系。为探讨秦皇岛地区气象条件对儿童下呼吸道疾病的影响,预测就诊人数,为医疗气象服务提供新方法,利用秦皇岛地区2015-2016年儿童下呼吸道疾病就诊人数资料和同期气象资料,分别使用逐步回归分析和BP人工神经网络建立儿童下呼吸道疾病就诊人数预测模型,并对预测效果进行评价。结果表明,气象条件对儿童下呼吸道疾病的发生有显著影响,特别是阶段性天气变化与气候异常对就诊人数影响较大。就诊人数与气温及平均相对湿度呈负相关关系,与气压、风速及前72 h气温变幅呈正相关关系,与气温相关性最好,与气压、平均相对湿度相关性次之。逐步回归法与BP人工神经网络模型的预测准确率分别为72.75%、76.30%。2种预测模型中,BP人工神经网络模型的整体表现更为出色。     

北京地区SARS与气象条件关系分析

根据北京地区2003年4月21日～5月20日逐日SARS发病人数序列，用正交多项式法拟合发病人数的趋势变化，将波动量(实际发病人数与趋势量之差)与前期气象因子进行相关分析，结果表明，该波动量与9～10天前的最高气温、气温日较差、相对湿度等因子显著相关，在此基础上，建立的回归估计模型能较好地拟合逐日发病人数的波动实况。     

惠州市周围性面神经麻痹发病与气象条件的关系

根据惠州市第一人民医院、中心医院和第三医院2013—2016年逐日周围性面神经麻痹(BP)病例资料和惠州市气象站同期气象资料,采用相关分析研究了惠州市BP发病与气象条件的关系。结果表明:31～70岁是BP发病的高发期,男女发病总数没有显著性差异,但不同年龄段男女发病率有很大的差异。2013—2016年BP发病人数和发病日数呈增加的趋势,秋季受气压升高、气温日较差增大、风速增大等的影响,发病人数比其他季节显著增多。春季冷空气活动、夏季相对湿度增加、冬季海上暖湿气流影响也会诱发BP发病。     

气象条件对呼吸道疾病影响的关系分析

利用2000年1月—2001年12月西安某医院内科成人呼吸道感染病例资料712个和西安观象台的湿、压、温逐日资料,对西安地区呼吸道疾病与气象条件的关系进行分析,得出了西安地区呼吸道疾病发病人数的月际变化,分析了气温、气压及空气湿度的变化与呼吸道疾病发病人数的关系,并用逐步回归法建立了逐月呼吸道疾病发病预报方程。     

中国各地SARS与气象因子的关系

根据中国主要发病区北京、河北、香港、台湾及广东等地2003年3～5月间SARS主要发病时段逐日发病数与同期、前期气象条件进行了相关性比较，并揭示了2002年11月～2003年5月间的气候背景，研究表明：SARS的滋生和传播有一定的适宜温度范围(14～28℃)，过高过低均不利；在此范围内，发病数与气温(平均、最高、最低气温以及气温日较差)、降水量和相对湿度均为负相关，尤其是与最低温度相关性最好；前7天左右的气象条件比当天的气象条件影响更大；各地都经历了较长时间甚至严重干旱。总之，20℃左右的温度与长期少雨干旱环境的配合有利SRAS的发病和传播。     

潍坊市脑中风疾病与气象条件的关系及预报

利用 1 996～ 2 0 0 0年潍坊市人民医院脑中风病例资料和本地同期的温度、气压资料 ,对脑中风与气象条件的关系进行了相关分析 ,总结了潍坊市脑中风发病人数的季节变化规律 ,并利用多元回归方法建立了本地逐旬脑中风发病人数的预报模型     

脑卒中发病与气象要素变化关系分析

对南宁市脑卒中发病人数与气象要素关系的分析得出：气温、气压等气象要素与脑卒中发病有较密切关系,全年以春季发病率最高,逐日发病人数与14时气压呈明显的正相关,与最低气温呈明显的负相关,气压上升、气温骤降的冷空气天气过程可导致脑卒中病人急剧增加。     

SARS流行期的气象特征及其影响

对2003年3—6月我国SARS(Sever Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症)发病人数最多的北京、香港逐日病例和有关气象因子进行了对比分析，结果表明：气温、气压的走向和SARS发病率有很好的关系；相对湿度高、云量多和日照少是两地高发期的共同特点；冷空气活动对SARS疫情的流行有诱发推动的作用。通过高发期逐日发病人数和气象要素随基准值变化的对应关系设计了综合指数，分别计算了两地气温因子的高危指标，结果显示，两地日平均气温和日最低气温指标相差了3℃和7℃，两地日最高气温指标均为24～27℃。     

德州市高血压发病气象条件与预报模式

采用1999—2008年德州市人民医院高血压发病人数入院资料和德州市地面气象资料,应用逐步回归方法,分别建立四季的高血压发病人数与气象条件及其变化的线性回归关系模型,借鉴生活气象指数、医疗气象学等研究方法,利用聚类分析法将德州市高血压病发病等级划分为4级,从而预测每个季节德州市高血压的发生程度。结果表明：德州市高血压发病与气压、气温关系密切;大雾主要对冬季高血压发病有影响,冬季出现大雾,尤其出现连续性大雾时,高血压发病等级增高,大雾对其他季节高血压发病影响较小;高血压发病等级与日照时数呈负相关。秋冬季连续阴天寡照,高血压发病等级增高。     

辽阳地区6～8月耗电量与气象条件关系及预报

根据2002～2004年辽阳地区逐日耗电量和气象资料,分析了6～8月耗电量与气象条件的关系。结果表明:耗电量对气温的变化最敏感,与日照、降水、相对湿度等气象要素也有一定的相关性。在此基础上建立多元回归预报模型,对每月的逐日平均、最大、最小耗电量进行预报,对建设节能型社会、提高用电效率具有应用价值。     

北京地区呼吸道疾病与气象条件关系的分析

利用１９９６年１月～１９９７年１２月北京某医院内科成人呼吸道感染病例资料７１２个和北京观象台的压,温,湿逐日资料,对北京地区呼吸道疾病与气象条件的关系进行了分析,得出北京地区呼吸道疾病发病人数的月际变化,分析了气温,气压及空气湿度的变化与呼吸道疾病发病人数多少的关系,并用逐步回归法建立了逐月呼吸道疾病发病等预防方程。     

西安市日最大电力负荷率与气象因子相关关系分析预报模型的建立

基于西安市2010—2013年逐日最大电力负荷和同期的气象资料,分析了日最大电力负荷的变化规律,利用最小二乘法,除去日最大负荷的节假日效应和周末效应后,将气象负荷从日最大电力负荷中分离出来,建立西安气象负荷率与气温、相对湿度、总云量、降水量、风速的相关关系,并基于2010—2012年的11月—次年2月和6—8月的资料,分别采用逐步回归、多元线性回归和BP神经网络方法建立最大气象负荷和主要气象影响因子之间的预报模型,将2013年对应时间的日最大气象负荷率作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2010—2013年西安的日最大电荷存在明显的增长趋势,且存在明显的周末效应和节假日效应;气温是影响气象负荷率的最显著因子,引入温湿指数(THI)的BP神经网络算法对气象负荷率的拟合和预测效果最优。     

匕京市海淀区腹泻疾病气象指数预报研究及应用

基于北京市海淀区2004--2007年夏季（6—9月）疾病预防控制中心的逐日腹泻疾病发病资料和同期地面气象观测资料,首先采用经典方差贡献分析技术分析了逐日发病人数与气象要素的相关性,选取方差贡献较大的要素作为预报因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为5个级别,采用回归方法分别建立了不同预报时效的预测模型,并检验历史样本的拟合结果。研究结果表明：（1）腹泻疾病发病人数与湿度、风速、气温均呈显著的正相关,其中,水汽压对腹泻疾病的方差贡献最大。（2）1~4d的预报效果较好,其中1～2d预报结果的完全正确率在40％以上,预报误差≤±1级的准确率可达98％。     

北京地区主要气象要素与冬季供暖关系研究

为了分析气象要素与供暖之间的关系,选取北京市观象台2009年供暖季期间日平均气温、相对湿度、日总辐射量、日平均风向和风速作为气象因子,将北京市海园物业供热单位的供、回水温度和供回水温度差代表供暖温度,进行了相关分析。结果表明,日平均气温与供、回水温度呈明显的负相关,分别达到-0.75和-0.62。日平均湿度与其的负相关次之,分别为-0.41和-0.47,日平均风速与上述供、回水温度的相关性较小。同时分析了各气象要素日平均值与供、回水温度及供回水温度差之间的对应关系,制定了各气象要素日平均值所对应的供、回水温度及其供回水温度差的表。利用各日平均气象要素的供回水温度调节运行作业表,各供暖单位可以根据不同天气条件直接定量控制供热量或下达供、回水温度指令。     

宜昌市电力负荷对气象因子的响应及气象预报模型的建立

利用2015-2017年宜昌市逐小时电力负荷资料及对应时段地面气象观测站数据,分析宜昌电力负荷的变化特征,研究气象敏感负荷与气象因子的关系,基于主要气象敏感因子通过逐步回归法建立宜昌电力负荷预报方法。结果表明:宜昌电力负荷呈逐年增长的趋势,夏季和冬季是一年中电力负荷高峰期,年最大电力负荷出现在夏季,年均增幅达11.8%,年最小电力负荷出现在春节期间;气温对气象敏感负荷影响最大,随着日平均气温T升高逐日气象负荷率先减小后增加,当T为17℃时,气象负荷率最小,从而划分了4个变化阶段:17℃≤T<26℃、T≥26℃、7℃≤T<17℃、T<7℃,基于各阶级主要气象敏感因子分别建立电力负荷回归预报方程,经检验,在实际应用中预报相对误差绝对值为3.8%,基本能够满足电力部门负荷预测的精度要求。后期可结合人工智能算法,进一步提高宜昌电力气象负荷预测的稳定性和准确性。     

SARS流行时期天气气候特征分析

对 2 0 0 3年 1～ 5月我国大陆传染性非典型肺炎 (SARS)疾病流行时期的天气气候特征进行了分析。研究表明 ,气温偏高、空气潮湿以及冷暖多变的天气可能为SARS疫情的发展提供了“温床”     

兰州地区秋冬季呼吸道疾病与气象条件关系分析

利用 1996年 4月～ 1998年 12月兰州市某医院呼吸科门诊资料和兰州气象观测站同期的温、压、湿观测资料及历史天气图 ,对兰州地区呼吸道疾病与气象条件的关系进行分析。得出兰州地区呼吸道疾病发病人数的月际变化 ,进一步分析兰州地区秋冬季呼吸道疾病发病人数与温、压、湿及天气形势等气象条件的关系 ,并进行个例分析 ,分四季建立了呼吸道疾病发病等级预报回归方程     

沈阳市城市效应对气温的影响及气温预报方法

根据沈阳市城区与观象台（郊区）的同步观测资料，分析了两地日最高低温差的变化规律，并与前期的气象要素进行相关分析，揭示出由于气象条件的变化所造成的城郊温差的不规则变化，采用逐步回归方法建立了沈阳市日最高最低温度的预报方程，取得了较好的预报效果。