白艷嬌

摘 要：本文利用2015年1月至2017年12月寶坻區(qū)的月平均氣溫、2分鐘平均風速、日平均氣壓和日降水量等氣象要素數(shù)據(jù)以及寶坻區(qū)醫(yī)院人體患感冒病例數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，然后對病例發(fā)生數(shù)量與當時的氣象要素數(shù)據(jù)變化相關性進行分析，從而得到寶坻地區(qū)人體患病人數(shù)與氣象要素變化的關系，并利用逐步回歸法將感冒發(fā)病期分類建立感冒指數(shù)等級及預測模型公式。

關鍵詞：氣象要素數(shù)據(jù);患病指數(shù)模型;人體感冒

大家都知道，氣象要素的劇烈變化會增加人體患病機率。感冒雖為常見病，但也會影響人們正常的工作和學習。如果因為病情反復，治療不及時還會誘發(fā)呼吸道感染、氣管炎、支氣管炎甚至肺炎等疾病，對人體健康造成傷害。因此“因天制宜”應成為預防感冒所要遵循的首要原則。具體來說，就是要在及時了解本地天氣預報后，要及時更換衣被，注意保暖，以防受涼而誘發(fā)感冒。而研究本地區(qū)感冒疾病與氣象條件關系的工作具有重要意義。

本人將初步對感冒人群與相關氣象條件的關系進行研究。而感冒作為一種生活中的常見多發(fā)病，與溫度、相對濕度、氣壓和風速等有著非常密切的聯(lián)系。本文通過著重分析寶坻地區(qū)感冒患病人數(shù)與氣象要素的關系，并利用逐步回歸法建立感冒患病指數(shù)預測模型。

1 數(shù)據(jù)選擇

通過選取2015年1月至2017年12月時段內(nèi)對寶坻區(qū)醫(yī)院的感冒患者日就診病例數(shù)量統(tǒng)計，及相同時段內(nèi)寶坻區(qū)氣象臺日平均氣溫、氣壓、風和降水等氣象要素觀測資料。

2 數(shù)據(jù)處理分析

由下表三年的人體感冒病例數(shù)劇圖表可以得到以下結(jié)論，人體感冒患病數(shù)量年變化不明顯，可是月變化比較突出，主要表現(xiàn)在：冬季和春季發(fā)病人數(shù)會明顯增多，特別是在冬末春初和秋末冬初的季節(jié)變換期間，是一年中感冒疾病的高發(fā)期，而夏季發(fā)病人數(shù)會相對較少。

2015年-2017年各月感冒人數(shù)圖

通過上圖可以看出2017年11月是近三年的感冒疾病高峰，感冒人數(shù)高達1032人次，較其他2年發(fā)病人數(shù)偏多2-3成。具體分析為月內(nèi)共發(fā)生了5次冷空氣過程，冷空氣活動頻繁以大風降溫為主。最強一次冷空氣過后，日最高氣溫下降7℃，最低氣溫下降4.9℃。日平均氣壓升高11.4hpa，日平均相對濕度降低11%。月平均氣溫較常年偏低1.1℃。當月晝夜溫差大于10℃天數(shù)高達24天。通過上述分析可以得知，冷空氣活動頻繁、晝夜溫差和日最高氣溫變化較大都會造成患病個體數(shù)量的增加。

3 數(shù)據(jù)分析與預報模型建立

3.1 數(shù)據(jù)分析

感冒雖然在一年任何時段中皆可發(fā)生，但四季的氣候特點差異卻很明顯，而且各季中引發(fā)感冒的原因也不完全相同。本文根據(jù)寶坻區(qū)的感冒病例數(shù)量以及氣象要素數(shù)據(jù)變化特點著重分析了冬春兩季（10月份至次年3月份）時段，并選取了2分鐘平均風速、24小時溫差、日平均氣溫、日最高最低氣溫、日平均相對濕度和日平均氣壓等7個變量因子，利用LINEST函數(shù)進行計算。選取顯著水平a=0.05，對影響不顯著的自變量因子進行剔除。并將高顯著水平的自變量因子和計算出的回歸系數(shù)保留組成的回歸方程：

Y=58.61059+0.282383X1-2.047361X2-4.21566X3

其中Y為次日就診病患數(shù)（考慮氣象要素變化后人體患病的滯后性），X1為平均相對濕度，X2為日最低氣溫，X3為24小時溫差。

3.2 預報患病指數(shù)模型

通過對這次感冒病例數(shù)據(jù)分析，可以得到本次樣本中的平均值即日就診人數(shù)平均值為27人。樣本標準差為9，建立預報模型如下：

根據(jù)預報模型的預測結(jié)果，選取部分歷史數(shù)據(jù)進行驗證，將模型運算結(jié)果與真實發(fā)生的就診人數(shù)進行對比，如果兩個值處以同一等級則的為預測準確，并得出預報準確率為73.2%，說明了通過該逐步回歸方程建立的預測模型是有一定效果的。

4 結(jié)論

（1）我區(qū)感冒患病人數(shù)呈現(xiàn)為冬春季節(jié)明顯增多，特別是在冬春和秋冬交替轉(zhuǎn)換時節(jié)，是一年中發(fā)病率明顯增多的時段。而夏季患病人數(shù)相對較少。

（2）從分析數(shù)據(jù)及建立逐步回歸方程可以得出，冬春兩季節(jié)人體患病與24小時溫差、日平均相對濕度及日最低氣溫存在很密切的關系。

因為取得的資料有一定的局限性，得出的也只是比較淺顯的研究結(jié)果，今后需做更深入和細致的研究。

參考文獻：

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