宝坻区气象条件对感冒人群指数分析

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　　摘 要：本文利用2015年1月至2017年12月宝坻区的月平均气温、2分钟平均风速、日平均气压和日降水量等氣象要素数据以及宝坻区医院人体患感冒病例数据进行统计分析，然后对病例发生数量与当时的气象要素数据变化相关性进行分析，从而得到宝坻地区人体患病人数与气象要素变化的关系，并利用逐步回归法将感冒发病期分类建立感冒指数等级及预测模型公式。
　　关键词：气象要素数据;患病指数模型;人体感冒
　　
　　大家都知道，气象要素的剧烈变化会增加人体患病机率。感冒虽为常见病，但也会影响人们正常的工作和学习。如果因为病情反复，治疗不及时还会诱发呼吸道感染、气管炎、支气管炎甚至肺炎等疾病，对人体健康造成伤害。因此“因天制宜”应成为预防感冒所要遵循的首要原则。具体来说，就是要在及时了解本地天气预报后，要及时更换衣被，注意保暖，以防受凉而诱发感冒。而研究本地区感冒疾病与气象条件关系的工作具有重要意义。
　　本人将初步对感冒人群与相关气象条件的关系进行研究。而感冒作为一种生活中的常见多发病，与温度、相对湿度、气压和风速等有着非常密切的联系。本文通过着重分析宝坻地区感冒患病人数与气象要素的关系，并利用逐步回归法建立感冒患病指数预测模型。
　　1 数据选择
　　通过选取2015年1月至2017年12月时段内对宝坻区医院的感冒患者日就诊病例数量统计，及相同时段内宝坻区气象台日平均气温、气压、风和降水等气象要素观测资料。
　　2 数据处理分析
　　由下表三年的人体感冒病例数剧图表可以得到以下结论，人体感冒患病数量年变化不明显，可是月变化比较突出，主要表现在：冬季和春季发病人数会明显增多，特别是在冬末春初和秋末冬初的季节变换期间，是一年中感冒疾病的高发期，而夏季发病人数会相对较少。
　　
　　2015年-2017年各月感冒人数图
　　通过上图可以看出2017年11月是近三年的感冒疾病高峰，感冒人数高达1032人次，较其他2年发病人数偏多2-3成。具体分析为月内共发生了5次冷空气过程，冷空气活动频繁以大风降温为主。最强一次冷空气过后，日最高气温下降7℃，最低气温下降4.9℃。日平均气压升高11.4hpa，日平均相对湿度降低11%。月平均气温较常年偏低1.1℃。当月昼夜温差大于10℃天数高达24天。通过上述分析可以得知，冷空气活动频繁、昼夜温差和日最高气温变化较大都会造成患病个体数量的增加。
　　3 数据分析与预报模型建立
　　3.1 数据分析
　　感冒虽然在一年任何时段中皆可发生，但四季的气候特点差异却很明显，而且各季中引发感冒的原因也不完全相同。本文根据宝坻区的感冒病例数量以及气象要素数据变化特点着重分析了冬春两季（10月份至次年3月份）时段，并选取了2分钟平均风速、24小时温差、日平均气温、日最高最低气温、日平均相对湿度和日平均气压等7个变量因子，利用LINEST函数进行计算。选取显著水平a=0.05，对影响不显著的自变量因子进行剔除。并将高显著水平的自变量因子和计算出的回归系数保留组成的回归方程：
　　Y=58.61059+0.282383X1-2.047361X2-4.21566X3
　　其中Y为次日就诊病患数（考虑气象要素变化后人体患病的滞后性），X1为平均相对湿度，X2为日最低气温，X3为24小时温差。
　　3.2 预报患病指数模型
　　通过对这次感冒病例数据分析，可以得到本次样本中的平均值即日就诊人数平均值为27人。样本标准差为9，建立预报模型如下：
　　根据预报模型的预测结果，选取部分历史数据进行验证，将模型运算结果与真实发生的就诊人数进行对比，如果两个值处以同一等级则的为预测准确，并得出预报准确率为73.2%，说明了通过该逐步回归方程建立的预测模型是有一定效果的。
　　4 结论
　　（1）我区感冒患病人数呈现为冬春季节明显增多，特别是在冬春和秋冬交替转换时节，是一年中发病率明显增多的时段。而夏季患病人数相对较少。
　　（2）从分析数据及建立逐步回归方程可以得出，冬春两季节人体患病与24小时温差、日平均相对湿度及日最低气温存在很密切的关系。
　　因为取得的资料有一定的局限性，得出的也只是比较浅显的研究结果，今后需做更深入和细致的研究。
　　参考文献：
　　[1]刘庚山，等.流行性感冒与气象条件的关系研究.环境与健康，2011（3）.
　　[2]格央，仓决.西藏感冒气象指数预报方法研究.西藏科技，2014（4）.
　　[3]王飞凤，等.用Excle作逐步回归分析.广东气象，2011（5）.
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