【摘要】：研究背景當前,全球氣候正在經歷著以氣溫變暖為主要特征的一系列變化,中國的氣候變化也表現(xiàn)出了類似的變化特征。近100年來,我國的地面平均氣溫呈持續(xù)上升的趨勢,年降水量也呈現(xiàn)出緩慢增長的趨勢,氣候變化異常和極端天氣事件的頻率和強度也顯著增多。研究表明,近50年來我國溫室氣體的排放持續(xù)增長,導致我國大氣中CO2濃度不斷升高,溫室氣體增多可能是近100年來全國氣候變化的主要原因。根據全球及區(qū)域氣候預測模型對21世紀天氣變化的預測,未來20年里,地面平均氣溫會繼續(xù)上升,而我國大部分地區(qū)的年降水量也有持續(xù)增加的趨勢。全球氣候變暖是當前人類正面臨的一個規(guī)模大、范圍廣、影響極深的挑戰(zhàn),在這一大背景下,研究氣候變化對人類健康領域的影響及其機制具有重大的公共衛(wèi)生意義。細菌性痢疾(以下簡稱“菌痢”)仍然是一個嚴重的全球健康問題,特別是在發(fā)展中國家,每年造成大量腹瀉病例和死亡案例,而且許多病例發(fā)生在5歲以下的兒童中。作為法定報告?zhèn)魅静?我國菌痢的發(fā)病形式仍然嚴峻,特別是在欠發(fā)達地區(qū)。菌痢作為一種常見的腸道傳染病,其病原體的生長、繁殖和傳播途徑等多個環(huán)節(jié)都很容易受到氣象因素的影響。目前,國內外已開展許多有關氣象因素與菌痢發(fā)病關系的研究,由于不同研究地區(qū)的經濟水平、人口學特征、衛(wèi)生干預措施等不同,影響菌痢發(fā)病的氣象因素和影響程度存在地區(qū)差異性,因此這些研究得出的結論也不盡相同。并且,當前對各種氣象因素之間交互作用的研究較少,氣象因素對菌痢的交互作用尚不清楚。本研究以全國七大地理區(qū)劃的細菌性痢疾監(jiān)測資料為基礎,結合滯后效應和累積效應,量化氣象因素及其交互作用對細菌性痢疾的影響。研究結果將有助于更好地了解氣象因素對人群健康的影響,為細菌性痢疾的影響因素研究和預測預警研究提供科學依據,并為不同天氣條件下細菌性痢疾的防治提供更多的決策依據。研究目的1、對我國七大地理區(qū)劃代表城市的菌痢流行情況進行描述性分析,明確我國不同氣候帶區(qū)域菌痢發(fā)病的三間分布特征。2、研究氣溫對菌痢發(fā)病例數(shù)的影響,并擇優(yōu)建立模型,以期為細菌性痢疾疫情的早期發(fā)現(xiàn)提供指導,將菌痢帶來的社會影響和經濟損失降到最低。3、研究氣溫與其他氣象因素間交互作用對細菌性痢疾的影響,以便更全面、深入地了解菌痢的影響因素,為不同天氣條件下菌痢的防控提供科學依據。研究方法1、資料來源本研究所使用的疾病數(shù)據從國家法定傳染病報告系統(tǒng)獲取,氣象數(shù)據從中國氣象科學數(shù)據共享服務網獲取,其他人口學、社會經濟、地理信息等數(shù)據分別從中國人口普查資料、統(tǒng)計年鑒、中國科學院地理科學與資源研究所等獲得。2、統(tǒng)計學方法(1)運用描述性分析的方法描述各地菌痢發(fā)病情況。(2)采用廣義相加模型(GAM)對平均氣溫與菌痢的關系進行探索性分析。之后擬合基于時間序列數(shù)據的分布滯后非線性模型(DLNM)進一步分析二者的關系。模型采用懲罰平滑樣條控制長期趨勢與季節(jié)趨勢;樣條函數(shù)的自由度采用廣義交叉驗證(GCV)的方法自動選擇,用quasi-Poisson代替Poisson分布以控制過離散,并參考探索性分析的結果確定模型中氣象因素與菌痢的曲線關系形式。(3)利用GAM模型分析氣溫與其他氣象因素對菌痢發(fā)病的交互效應。以中值為截點,將其他氣象因素分別轉變?yōu)槎诸愖兞?溫度以連續(xù)型變量納入模型,探索不同氣象因素水平下氣溫對菌痢發(fā)病的效應強度。(4)利用GAM模型分別繪制氣溫與其他氣象因素對菌痢發(fā)病的交互效應的3D平滑曲面圖,觀察氣溫與其他氣象因素交互條件下菌痢的發(fā)病情況。(5)采用R 3.1.3軟件中“dlnm”、“mgcv”程序包擬合模型,采取雙側檢驗,以P0.05為有統(tǒng)計學意義。研究結果(1)研究期間七個研究城市共報告細菌性痢疾49760例,其中北京市發(fā)病數(shù)和發(fā)病率最高。各城市的逐年發(fā)病數(shù)均呈現(xiàn)不同程度的下降趨勢,并表現(xiàn)出規(guī)律的季節(jié)性和周期性,夏秋兩季為菌痢的高發(fā)期。男性發(fā)病數(shù)多于女性,發(fā)病高峰年齡集中在0～5歲嬰幼兒組和30～59歲中年組。(2)各地平均氣溫對菌痢發(fā)病均呈非線性影響。北京市菌痢發(fā)病數(shù)與滯后4天的日平均氣溫顯著相關,當平均氣溫高于拐點10℃時,氣溫每升高2℃,菌痢日發(fā)病數(shù)增加1.44%(RR=1.01,95%CI:1.00～1.02),菌痢累積滯后7天的發(fā)病數(shù)增加4.53%(RR=1.05,95%CI:1.02～1.07)。哈爾濱市、合肥市、深圳市、武漢市和西寧市菌痢發(fā)病數(shù)分別與滯后6天、4天、3天、2天和0天的日平均氣溫顯著相關,當平均氣溫高于中位數(shù)時,氣溫每升高2℃,菌痢日發(fā)病數(shù)分別增加4.42%、6.05%、4.12%、2.38%和10.63%;成都市日平均氣溫對菌痢發(fā)病數(shù)的效應在各滯后天數(shù)均無統(tǒng)計學意義,而氣溫每升高2℃,其累積滯后7天的發(fā)病數(shù)增加12.10%。(3)氣溫與其他氣象因素對菌痢發(fā)病存在一定的交互效應,其中北京市平均氣溫與平均風速,武漢市和西寧市平均氣溫與相對濕度之間的交互效應對菌痢的發(fā)病有顯著性影響(P0.05),高溫低風速以及高溫高濕時菌痢的發(fā)病數(shù)增多。研究結論(1)北京市菌痢發(fā)病數(shù)和發(fā)病率較其他城市更多,夏秋兩季為菌痢的高發(fā)期,男性發(fā)病風險高于女性,發(fā)病高峰年齡段為0～5歲嬰幼兒組和30～59歲中年組。(2)各研究地區(qū)的高溫天氣對菌痢發(fā)病均有不同程度的促進作用,且溫度的效應在各研究地區(qū)存在不同的短期滯后現(xiàn)象。(3)氣溫與其他氣象因素對菌痢的影響存在一定的交互效應,在高溫高濕和高溫低風速的天氣中,菌痢的發(fā)病風險增加。(4)相關部門應加強重點人群關鍵時段的菌痢防治力度,在高危天氣時提前預警,幫助居民做好防控工作。
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R516.4;R181.3
【圖文】：

邐５．９０逡逑圖２展示了邋７個研究地區(qū)的菌痢發(fā)病例數(shù)和發(fā)病率，其中北京市發(fā)病率最高，逡逑達１４．９３／萬，成都發(fā)病率最低，為１．８０／萬�？ǚ綑z驗結果顯示，不同研宄地區(qū)之逡逑間的菌痢發(fā)病率差異有統(tǒng)計學意義（Ｙ＝２８２８７．５９，邋Ｐ＜０．０５）。逡逑３0，000－ｒ＝邐ｒ邋３０，０００逡逑■邐ｍr鍪義希玻擔

本文編號：2798221