張明鑫 葛 淼 (陜西師范大學旅游與環(huán)境學院，陜西 西安 70062)

目前，國內外缺乏收縮壓指標參考值的在受不同地理因素條件影響下的統(tǒng)一標準，影響了臨床診斷的準確性。為制定中國老年男性收縮壓參考值的統(tǒng)一標準，很多人測定了本地區(qū)人口的收縮壓參考值〔1～10〕。隨著全球氣候和生態(tài)環(huán)境的逐漸變化，越來越多的人開始關注人體相關指標和環(huán)境的關系，關于地理、環(huán)境、氣候因素與血壓間的關系近年來也有一些報道。Fiori等〔11〕研究發(fā)現，低海拔地區(qū)高血壓的檢出率較高海拔地區(qū)低;Hanna〔12〕認為，長期居住在高海拔地區(qū)的居民血壓會低于居住在海平面的居民;Mitchell等〔13〕認為，寒冷是高血壓的危險因素;Hanna〔12〕認為，寒冷會引起血壓升高，空氣濕度對血壓的影響不大。但是，對收縮壓參考值與地理因素的相關性進行系統(tǒng)性的分析研究，國內外未見報道〔14～16〕。本文用多元線性回歸分析、曲線估計和主成分分析的方法研究中國各地測定的老年男性收縮壓參考值與地理因素的關系。

1 資料與方法

1.1 收縮壓參考值 檢索了中國期刊網全文數據庫等。在西安、北京、上海、青海、西藏、重慶等地的圖書館檢索和購買了有關資料。收集了中國各個省份醫(yī)院和有關研究單位及高等院校利用動態(tài)血壓儀(型號ICR5300型)測定的6 178例健康男性收縮壓參考值;年齡45～60歲;這些單位分布在中國30個省、市、自治區(qū)，缺乏西藏、臺灣省、香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)的資料，東部平原地區(qū)的資料多于西部高原地區(qū)的資料，南部地區(qū)的資料多于北部地區(qū)的資料。

1.2 地理資料 地理資料取材于有關地理著作和辭典〔16～18〕，選取的地理因素指標是:海拔高度(X1)，年日照時數(X2)，年平均氣溫(X3)，年平均相對濕度(X4)，年降水量(X5)，氣溫年較差(X6)，年平均風速(X7)，經度(X8)和緯度(X9)。

1.3 統(tǒng)計學方法 采用SPSS17.0進行相關分析及回歸分析。

2 結果與討論

2.1基于SPSS的男性收縮壓正常參考值分析

2.1.1 男性收縮壓正常參考值與地理因素的相關分析 男性收縮壓正常參考值與各個地理指標之間的單相關系數r及顯著性(P)分別為:r1=－0.422(P1=0.020)，r2=0.271(P2=0.147)，r3= －0.033(P3=0.861)，r4= －0.125(P4=0.510)，r5=0.074(P5=0.697)，r6= －0.033(P6=0.861)，r7=0.531(P7=0.003) ，r8=0.484(P8=0.007) ，r9=0.247(P9=0.189)。

2.1.2 老年男性收縮壓正常參考值的多元線性回歸分析 以九項地理指標作為自變量，男性收縮壓正常參考值Y作為因變量，運用SPSS17.0中的向后消元法對其做多元回歸分析，得到的方程為:YSBP=0.007X1+2.278X3+0.172X5－0.007X6+2.358X7+0.294X8+1.297X9－8.691，其中擬合優(yōu)度 R2=0.602，F統(tǒng)計量的觀察值為4.762，顯著性概率P=0.000。

2.1.3 男性收縮壓正常參考值的曲線估計 利用SPSS17.0軟件分別對不同年齡不同性別收縮壓四項指標的正常參考值和地理因素進行曲線估計。SPSS17.0軟件中曲線估計模塊所用到的曲線方程如下:①擬合對數曲線模型(Logarithmic):Y=b0+b1lnx;②擬合倒數曲線模型(Inverse):Y=b0+b1/x;③擬合二次曲線模型(Quadratic):Y=b0+b1x+b2x2;④擬合三次曲線模型(Cubic):Y=b0+b1x+b2x2+b3x3;⑤擬合復合曲線模型(Compound):Y=b0×b1x2;⑥擬合冪函數曲線模型(Power):Y=b0×xb1;⑦擬合S形曲線模型(S):Y=e(b0+b1/x);⑧擬合增長曲線模型(Growth):Y=b0+eb1/x);⑨擬合指數曲線模型(Exponential):Y=b0eb1x;⑩擬合Logistic曲線模型(Logistic):Y=1/(1/u+b0×bx1)。把相關分析中顯著性最好的地理因素年平均風速(X7)作為自變量，老年男性收縮壓正常參考值作為因變量，在SPSS17.0軟件中選擇系統(tǒng)默認的所有模型對其進行曲線估計，得到的模型摘要和參數評估見表1。

表1 男性收縮壓正常參考值模型摘要和參數估計

從表1中可以看出解釋量(R2)比較高的是三次曲線模型(Cubic，R2=0.360)和二次曲線模型(Quadratic，R2=0.304);最低的是倒數曲線模型(Inverse)，R2=0.191。由擬合優(yōu)度來講三次曲線的擬合優(yōu)度最好，應該選擇該模型，綜上分析在這里選擇三次曲線模型，得到的非線性回歸方程為:YSBP=99.105+15.368X7－ 5.580X27+0.704X37(F=4.882，P=0.008)。

2.1.4 老年男性收縮壓正常參考值的主成分分析 在進行主成分分析之前，先要了解變量之間的相關性來判斷進行主成分分析是否合適，在SPSS17.0軟件中測得KMO抽樣適度測定值為0.579，KMO值大于0.5，BartLett′s球形檢驗為零。因而對9個地理因素進行主成分分析是可行的。將九項地理因素X1(m)、X2(h)、X3(℃)、X4(%)、X5(mm)、X6(℃)、X7(m/s) 、X8和X9作為原始變量，對其與老年男性收縮壓正常參考值進行主成分分析。

2.1.4.1 主成分的統(tǒng)計信息 表2給出了特征根，并且由大到小的次序排列，各主成分的貢獻率及累積貢獻率:前三個特征根分別為3.208、2.534和2.178，都大于1，但是前三個主成分的累積貢獻率達88.007%，解釋了總變異的88.007%。同時結合碎石圖1，由特征曲線的拐點趨勢也能說明應該選取前三個主成分來代替原來的變量進行主成分分析。

2.1.4.2 因子得分矩陣 由表3的因子得分系數矩陣可以將主成分的各個原始變量表達為三個主成分，寫出三個原始變量z1，z2，z3的表達式，然后由變量的均數和標準差求得原始變量的標準指標變量(式3－2)。運用回歸分析法得到主成分z1、z2、z3與應變量老年男性收縮壓正常參考值之間的回歸方程為:Y=113.765－0.192z1+1.449z2+1.774z。男性收縮壓正常參考值與地理因素之間的線性回歸方程為:YSBP=114.326+0.000 92X1+0.000 828X2－0.005 63X3－0.004 09X4－0.000 109X5+0.004 52X6－0.067 7X7－0.040 3stdX8+0.065 1stdX9。

圖1 碎石圖

表2 總變量解釋

表3 因子得分系數矩陣

2.2 男性收縮壓正常參考值的最優(yōu)模型選擇 利用不同的模型與中國各個地區(qū)的地理因素預測中國不同地區(qū)的老年男性收縮壓正常參考值，得到預測值與實測值的對比曲線圖。見圖2。應用SPSS軟件對老年男性收縮壓正常參考值的三種預測模型進行成對樣本雙側T檢驗，結果見表4。

圖2 男性收縮壓正常參考值的實測值與預測值對比分析

表4 男性收縮壓正常參考值實測值與預測值T檢驗結果

由圖2可看出多元線性回歸模型的預測結果比較逼近實測值，結合表4可以得出主多元線性回歸模型的成對樣本雙側T檢驗的t值為0.000，P值為1.000＞0.05，在95%的顯著性水平下，多元線性回歸模型預測值與實測值之間無顯著性差異，因此本論文選取多元線性回歸分析模型作為男性收縮壓正常參考值的最優(yōu)預測模型。

2.3 老年男性收縮壓正常參考值的空間分布制圖 為了能更清楚地表示出收縮壓四項指標正常參考值的地理空間分布趨勢，本論文選取中國全國范圍內4 383個市縣作為基礎觀測點，借助ArcGIS軟件中的ArcMap模塊在矢量化好的地圖上準確定位這些點，利用克里格(Kringing)插值法，精確地擬合并繪制出收縮壓四項指標不同性別不同年齡段的正常參考值的地理分布趨勢圖。男性收縮壓正常參考值選擇的最優(yōu)模型是:YSBP=73.211+0.671+0.374X8+0.386X9(F=6.231，P=0.000)，根據該模型預測出中國4 383個市縣地區(qū)的健康男性的收縮壓正常參考值，精確地擬合并繪制出男性的收縮壓正常參考值的空間趨勢分布圖，見圖3。

圖3 男性收縮壓正常參考值空間趨勢分布圖

由圖3能清楚地看出男性收縮壓正常參考值的分布趨勢，顏色較深的地區(qū)正常值比較大，顏色較淺的地方正常值較小;在同一條等值線上的值相同。男性的收縮壓正常參考值受年平均氣溫的影響比較大，隨著年平均氣溫的增大而減小;分布總體上呈現出西北小于東南，內陸小于沿海的趨勢。在東北興安嶺和新疆的阿爾泰山、昆侖山及青藏高原西南，由于年平均氣溫都較低，男性的收縮壓正常參考值呈現較低的分布態(tài)勢。如果想知道任何一個地區(qū)的男性收縮壓參考值的取值范圍，通過讀圖，對照圖例就能得到所查找地區(qū)的男性收縮壓參考值。

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