【摘 要】
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为探究气象和空气污染等环境条件对呼吸系统疾病发病的影响,为遵义地区相关疾病预防提供科学依据,采用分布滞后非线性模型和广义线性、相加模型,利用当地气象和污染资料,分析
【机 构】
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兰州大学大气科学学院,成都信息工程大学大气科学学院,贵州省遵义市气象局
【基金项目】
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国家重点研发计划“全球变化及应对”重点专项(2016YFA0602004),国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目(91644226),国家基础科技条件平台建设项目(NCMI-SBS17-201707、NCMI-SJS15-201707).
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为探究气象和空气污染等环境条件对呼吸系统疾病发病的影响,为遵义地区相关疾病预防提供科学依据,采用分布滞后非线性模型和广义线性、相加模型,利用当地气象和污染资料,分析了2012～2016年遵义市气象环境要素对呼吸系统疾病发病的影响.结果显示,遵义市呼吸系统疾病发病状况与当地长期气候状态基本保持一致,气候效应对其的影响占主导作用,其中,冬季为呼吸系统疾病高发期,立秋至处暑前后其发病人数最少,表明此时间段内当地气候条件对呼吸系统疾病患者有气候疗养效应.气温对呼吸系统疾病发病的影响以低温滞后效应为主,在其敏感阈值附近气温每变化1℃,发病人数将累积增加31.6%（95%CI:4.4%～65.8%）;气压以高压滞后效应为主,相对湿度则在低湿部分同时有即时和滞后效应.舒适度对呼吸系统疾病的影响,在冷、热斜胁迫下其发病人数明显多于舒适状况时. PM2.5、SO2和NO2三种污染物的影响都以即时效应为主,而CO则在累积滞后lag04时相对危险度最高,PM2.5与呼吸系统疾病发病人数的暴露-反应曲线呈单调线性分布,SO2、NO2和CO均为"J"型分布.低温与高浓度NO2或者低湿与高浓度SO2的协同作用对呼吸系统疾病的影响较大.建立的全年和季节多元逐步回归方程的试预报准确率在75%以上（夏季除外）,其中分季节建模预测效果显著优于全年预测效果.
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