氣溫與呼吸系統疾病急診人次相關性分析

張銳　余紅梅

【中圖分類號】R195.1 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-6851（2017）04--01

1.內容與方法

1.1 呼吸系統疾病日門診資料

收集某醫院2015年1月1日—2016年12月31日呼吸系統疾病日門診量統計資料，病案統計采用國際疾病分類第十版。該醫院座落在市城區，是一所綜合性醫院，醫院病人90%以上為本地該區街道居民。

1.2 大氣污染物監測資料

同時期PM10、PM2.5、SO2和NO2的日均濃度資料由環境監測站提供，為城區多個監測點數據的算術平均值。

1.3 氣象因素監測資料

從氣象信息中心獲得同時期氣象監測資料，包括每日的平均氣溫、平均能見度、平均相對濕度和灰霾天氣。把當日氣象因素同時滿足能見度≤10km，相對濕度≤90%定義為灰霾天氣。

1.4 數據預處理

為保持數據的連續性和充分利用所有的數據，在本研究中，使用了SAS擴展過程中Join的方法插補缺失值。

1.5 統計學分析

本研究采用時間序列的自回歸模型，該模型是對傳統線性擬合模型的拓展，擬合該模型既對確定性信息的提取比較充分，又可以合理運用殘差信息，采用SAS9.1統計軟件對數據資料進行分析。其具體模型見公式：

式中：

yt--時間序列的目標變量，反應變量；μt--趨勢分量，排去了所有擾動因子后的光滑趨勢，還可以進一步分解為μt=（μ+αt），其中μ為基礎水平，αt為趨勢部分，如果αt=0，則有μt=μ，為總平均值。當αt=0時，稱為平穩時間序列；當αt≠0時，稱為非平穩時間序列；γt--季節分量，如每周一個循環，其循環期為7d；若每年的年初和年末不同時，其循環期為12月；ψt--循環分量；βjxjt--回歸分量。殘差序列可表示為：

2.結果

2.1 呼吸系統疾病日門診量、大氣污染物濃度和氣象因素的分布情況

2015年1月1日—2016年12月31日某醫院呼吸系統疾病日門診量的均數52.2人次；呼吸系統疾病日門診量的均數為68.6人次。同時期大氣污染物SO2、NO2、PM10和PM2.5濃度日平均值分別為50.2、62.6、74.7和64.9μg/m3，氣象因素能見度、氣溫和相對濕度的日平均值為12.3km，24.0℃和66.9%。

2.2 污染物與氣象的相關性分析

對研究期間各大氣污染物每日濃度與氣象因素進行Pearson相關性分析。結果顯示，NO2與SO2、PM10和PM2.5之間存在著明顯的正相關（r分別0.783，0.885，0.614，P<0.01），與能見度、氣溫和相對濕度呈負相關（r分別為-0.213，-0.274，-0.075，P<0.01或P<0.05）；SO2與PM10、PM2.5和相對濕度之間存在著明顯的正相關（r分別為0.713，0.489，0.068，P<0.01或P<0.05），與能見度和氣溫呈負相關（r分別為-0.129，-0.072，P<0.01或P<0.05）；PM10與PM2.5之間存在著明顯的正相關（r為0.695，P<0.01），與能見度和氣溫呈負相關（r分別為-0.159，-0.248，P<0.01）；PM2.5與氣溫和能見度呈負相關（r分別為-0.254，0.156，P<0.01）。

3.討論

本研究的結果提示，就診當日及其前6日的日均氣溫對就診人次均有影響。每日就診人次由兩部分組成，大部分受當日即day0氣溫影響，身體不適而就診；小部分是受lag3的氣溫影響并已于lag3進行了首次就診，于day0進行復診和取藥。由此表明，日均氣溫對呼吸系統疾病的影響主要是是短期效應，體現在觀察日首次就診人次上。7日加權氣溫12.9℃是一個臨界值點，當7日加權氣溫在12.9℃附近時，室外氣溫適宜，室外活動較多，但該季節室外氣溫在短時間內變化較大，多種過敏原同時存在，這些因素都極易使人們發生呼吸系統疾病。當7日加權氣溫低于12.9℃時，即秋冬季節，隨著天氣變冷，空氣中微生物數量減少，傳播力降低，且此時室外活動時間減少，誘發呼吸系統疾病的可能性大大降低。

4.文章小結

本研究由于資料搜集的限制，所選擇的醫院呼吸系統就診人次不多，研究時間較國外同類研究相對較短，另外，主要大氣污染物之間存在明顯的相關性，存在共線性，要具體區分某個污染物的健康效應相對困難，可能會影響模型的真實性。這需要以后補充相應資料加以進一步分析探討。

參考文獻：

[1]董英，趙耐青，湯軍克，等. 廣義相加模型在氣溫健康效應研究中的應用.中國衛生統計，2008（2）：144-146.

[2]趙立宇，余勇夫，席俊文，等.上海市氣溫變化對醫院兒科日門診人次的影響.中國醫院統計，2010，17（4）.

[3]吳兌.關于霾與霧的區別和灰霾天氣預警的討論[J].氣象，2005，31（4）：3-7.