脑血管病的气象危险指数预报研究

为预防脑血管病发生、发展,提高人群自我保健意识,利用西安市2010—2013年脑血管病死亡人数和同期气象数据,通过SPSS17.0对气象因子与脑血管疾病逐日死亡人数进行单因素相关分析,通过多元逐步回归方法按月建立脑血管病日死亡人数预报模型,并建立脑血管病气象危险指数等级,应用2014年资料检验预报模型及等级预报。结果表明:西安市不同月份与脑血管病死亡人数有显著相关的气象因素不同;按月建立的脑血管病预报模型准确率在78%以上,气象危险指数等级预报准确率达90%,预报模型及气象危险指数等级预报效果较好。     

市域脑卒中疾病与气象因素的关系及预测

为了帮助医疗机构合理调配医务力量、床位和医疗药物,同时也帮助脑卒中高危人群及时采取干预措施,降低发病风险。本文对某市[1]四家医院2013—2016年脑卒中的就诊病例进行数据分析,将日就诊人数分为6个等级。然后,调取相应时段当地的逐日气象资料,采用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)方法分别建立了日就诊人数预测模型和日就诊人数与气象因素的关系模型。研究结果表明:(1)脑卒中的日就诊人数为不平衡数据,这种数据特征将导致传统的预测模型正确率较低;(2)通过不断调整SVM预测模型的初始权重,经历了4次优化之后,使得日就诊人数的预测正确率从52.46%上升到94.56%;(3)随机森林模型的结果显示,影响脑卒中发病率的三大气象因素分别是最高气温、最低气温和平均气温。基于机器学习模型的脑卒中疾病与气象因素的研究成果,提高了医疗气象统计模型的预报准确率,具有较高的应用和推广价值。     

心绞痛发病与气象条件关系的分析

对内蒙古医院1992年至1998年1301例心绞痛发病与本地同期气象因素的关系进行了分析。得出了呼和浩特地区心绞痛发病的月际分布规律和年际变化情况，并运用统计学原理分析了心绞痛发病与气象因子的相关性，建立了心绞痛发病人数的逐日多元逐步回归预报方程。     

2011年西安世园会中暑气象条件分析及预报

利用2011年西安世界园艺博览会4月28日—8月31日园区游客逐日中暑人数与同期气象资料,分析了园区气象条件对中暑发病的影响,筛选出影响中暑发生的重要气象因子,通过逐步回归方法建立中暑人数预报的多元回归预测模型,并对中暑指数进行了等级划分和历史样本拟合检验。在此基础上开发了中暑等级气象预报系统,此预报系统的预报结果于2011年9月被世园会运行指挥部职能处日常化应用,取得了良好的预报服务效果。     

菏泽市风湿性心脏病与气象条件的关系及预报

根据1993～2001年菏泽市风湿性心脏病发病资料与气象台观测资料,对发病人数与气象资料的关系进行分析,在进行单相关分析的基础上,用逐步回归方法建立了发病人数与气象条件的预报方程,拟合效果较好.     

儿童呼吸系统疾病与气象要素的关系及其预测

利用成都市金牛区妇幼保健院2012年1~12月和2013年7月~2014年6月的儿童呼吸系统疾病病例,与同期气象资料进行统计和分析。结果表明,成都地区儿童呼吸系统疾病具有明显的季节变化,11月和12月为高峰期,8月最少。儿童呼吸系统疾病发病与年龄呈反比,年龄越小,患病的几率越大;男童比女童更易患呼吸系统疾病。儿童呼吸系统疾病与气象要素有紧密的关系,并且气象要素对呼吸系统疾病发病的影响存在较明显的滞后性,冷空气影响是发病人数明显增多的主要原因之一。利用逐步回归法,分四个季节建立了呼吸系统疾病逐日发病人数的预报方程,并进行了等级划分,经预报检验,预报模式具有较好的预报能力。     

菏泽市风湿性心脏病与气象条件的关系及预报

根据1993～2001年菏泽市风湿性心脏病发病资料与气象台观测资料，对发病人数与气象资料的关系进行分析，在进行单相关分析的基础上，用逐步回归方法建立了发病人数与气象条件的预报方程，拟合效果较好。     

北京市感染性腹泻疾病的医疗气象预报与应用研究

通过分析北京市海淀区感染性腹泻病发病情况与北京市观象台地面气象要素的相关关系,建立感染性腹泻病医疗气象分级预报及风险水平评估模式.收集海淀区2004-2006年逐日菌痢周发病数和同期气象因素资料,建立数据库,分析气象因素与肠道传染病发病率的关系,并采用多元回归概率分级技术,建立感染性腹泻病医疗气象分级预报(划分5个等级)及风险水平评估模式.结果表明,感染性腹泻病发病与水汽压的相关程度很好,单相关系数为0.8340.在所有候选预报因子中,它的方差贡献占70.5%.其他方差贡献较大的因子,还有平均风速、气温日较差等.在感染性腹泻病医疗气象分级预报及风险水平评估模式中,如果预报等级与实际等级相差≤±1级统计为正确,感染性腹泻病医疗气象分级预报模式组的平均预报正确率可达98.5%.其中,预报等级与实际等级完全吻合的正确率可到62.9%～66.4%(指6个预报时效).该模式预报结果可较好地为2008年奥运会提供肠道传染病预防服务,为北京各级疾病预防控制中心指导广大城乡居民卫生防疫提供科学依据.     

西安呼吸系统疾病气象风险指数等级预报研究与应用

利用2010年1月1日—2014年12月31日西安市呼吸系统疾病死亡数据与相应的气象观测数据,选取与呼吸系统疾病有显著相关性的气象因子,采用多元逐步回归方法,建立呼吸系统疾病死亡人数预测模型和呼吸系统疾病气象风险指数等级预报方法,并对预测模型和等级预报进行了检验。结果表明：呼吸系统疾病日死亡人数预测模型准确率在795%以上,呼吸系统疾病气象风险指数等级预报准确率达到98%,预测预报效果较好。将呼吸系统疾病气象风险指数等级预报融入西安公共气象指数预报服务系统,制作呼吸系统疾病气象风险指数等级预报、预警产品,并通过全方位融媒体发布手段开展健康气象预报预警服务。     

贵州玉舍冬季滑雪气象指数等级制订

运用1988~2017年贵州省玉舍滑雪场附近30年气候资料和2015~2016年冬季滑雪场客流量资料,分析贵州高海拔地区滑雪运动与气象条件的关系,进而进行滑雪气象指数等级研究。结果表明:(1)玉舍滑雪场冬季具有少雨、低风、温度适宜的气候特点,可以开展滑雪运动。(2)玉舍的滑雪人数与气象因子风速、气温、相对湿度、降水量呈显著反相关。(3)根据玉舍滑雪场气候背景特征,分别对降水量、相对湿度、舒适度指数三个气象要素进行分级,通过实际滑雪人数分级与滑雪气象指数等级预报进行的检验表明:实际滑雪气象指数等级与指数预报等级相同(即绝对值之差为0)的准确率达26.4%,实际滑雪气象指数等级与指数预报等级绝对值之差为1的准确率达66.7%,即预报滑雪气象指数等级与实际滑雪气象指数等级之差≥1的准确率达93%。     

锡林郭勒盟草原火险气象等级预报方法的研究

依据国家草原火险等级划分标准,针对锡林郭勒盟的具体情况对指标体系进行逐月调整,运用多个气象因子和综合因子之间相关来确定草原火险天气等级标准,建立草原火险气象等级预报方程,并开发研制了草原火险气象等级预报服务系统,经过近1年的试运行,能够对草原火险天气进行很好的预报预测,同时指导草原火险的遥感监测业务.     

南京市呼吸道疾病时间序列模型的建立与分析

利用1990～2000年南京市支气管哮喘与感冒逐月就诊人数病例资料和同期国家气象中心资料室的月平均压、温、湿等资料,讨论了2种疾病发病人数的月际和年际变化规律,分别建立了包含气象因子的预报2种疾病逐月就诊人数的条件异方差和动态回归模型。南京地区支气管哮喘就诊人数高峰期出现在春末与秋季,逐年的就诊人数呈现上升趋势,其发病与当月月平均气压、上一个月月平均温度有关。感冒就诊人数高峰期出现在夏秋季,其发病与月平均最低温度和月极端最低温度有关。将模型应用于2种疾病逐月就诊人数的等级预报中,其预报等级准确率分别达75．0％和66．7％,表明此建模方案是可行的,此类模型有一定的使用价值。     

气象条件对北京夏季中暑的影响及预测研究

利用2009-2012年北京市467例中暑病例与同期9个气象要素资料和当日及前期1-4 d累积平均气象要素共45个气象因子,采用相关分析法分析北京夏季中暑发病人数与气象因子之间的关系|采用多元线性回归和非线性拟合方法构建了改进的北京中暑气象预报模型,选取拟合优度较好的模型对中暑人数进行回代及预测检验,并与现用模型进行对比。结果表明：气温是引发北京夏季中暑的决定性因子|气温、水汽压、气压及降水的两日累积效应均高于当日效应,表明气象要素的连续累积作用对人体中暑影响较大|建立的中暑预报模型具有较好的历史拟合及预测效果,中暑等级划分较合理,对北京市中暑气象等级预报服务和公众有效防范中暑有实际的指导意义。     

萍乡地区雾的特征分析及预报方法初探

选取萍乡和莲花2个站点1980—2003年722个雾日样本,按年、季、月对雾日的变化进行了分析,探讨了辐射雾、平流雾形成的主要气象因子和天气形势。通过普查气象因子和相关性回归分析,筛选出与雾日相关性比较好的6个气象因子,分别建立春、秋、冬三个季节雾的能见度预报方程,并进行了验证和实际应用。预报方程春季预报准确率最高,冬季次之,秋季相对较低。     

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     

商丘市烟草花叶病发病的气象条件

通过对商丘市1986～2000年烟草花叶病发病资料和气象资料的分析,找出了影响商丘市烟草花叶病发病的气象因子,并应用模糊数学原理建立了预报方程,在实际预报工作中应用效果较好.     

武汉市居民中暑与气象因子的统计特点研究

利用武汉市1994～2006年共13年1464个中暑病例资料和同期逐日气象资料,分别统计逐日中暑人数、日平均中暑人数与气象因子的线性、非线性相关系数,筛选出关键气象因子,建立中暑与多气象因子的非线性模型,制订中暑气象等级标准.结果表明:气温是中暑发生的最关键影响因子,不利气象因子3天或3天以上的累积效应才能导致中暑群发,中暑人数与气象因子呈现非线性关系.建立了日平均中暑人数与前3日平均气温、前3 日平均最小相对湿度的指数模型.将日平均中暑人数划分为5级,并应用该等级标准进行历史样本同代检验和独立样本预报检验,效果较好.     

汾渭平原夏季近地面臭氧统计预报方法

运用2017—2020年5—8月城市空气质量数据和地面气象数据,筛选出对O3日最大8 h滑动平均质量浓度（以下用C8h(O3)表示）影响较大的气象因子,建立了近地面C8h(O3)主要气象条件判定标准——高质量浓度O3潜势指数（IHPP）,进一步拟合得到汾渭平原夏季C8h(O3)多元逐步回归预报方程,并进行效果检验。结果表明：汾渭平原IHPP由日最高气温（Tmax）、日均相对湿度（HR）、日照时数（t）、日主导风向（WD）和降水量（P）5个气象因子构成,其值介于-1～6之间,值越大则该日近地面O3超标可能性越大;经检验,C8h(O3)多元逐步回归方程预报结果与实况较吻合,汾河平原（特别是运城）预报效果总体较好,临汾、吕梁和西安等级预报效果有待改进;预报检验时段咸阳和晋中等级预报准确率较国家气象中心的指导预报分别上升79%和289%,说明预报方程具有一定的业务应用可行性。     

节能型日光温室黄瓜霜霉病气象等级预报方法研究

利用山东省莱芜、临淄、利津2009—2012年12—5月温室内外气象观测数据,通过逐步回归构建不同天气状况、不同月份、不同时间段内的温室内逐小时气温、相对湿度预报模型;基于小气候预报模型和黄瓜霜霉病发病概念模型,对济南冬季试验温室内黄瓜霜霉病进行气象等级预报,结果显示,预报时段内无重度霜霉病害发生,与实际情况相符合。     

商丘市烟草花叶病发病的气象条件

通过对商丘市1986—2000年烟草花叶病发病资料和气象资料的分析，找出了影响商丘市烟草花叶病发病的气象因子，并应用模糊数学原理建立了预报方程，在实际预报工作中应用效果较好。