这篇气象职称论文发表了气象因素对肾综合征出血热发病的影响，肾综合征出血热与气象因素存在一定的关联，论文探讨了气象因素对HFRS流行的影响，为HFRS防控提供有效的研究数据。以下是论文的详细探讨。
摘要：目的探索山东省安丘市2000-2014年肾综合征出血热(HFRS)发病情况与气象因素的关系。方法收集2000-2014年安丘市HFRS流行病学资料和气象资料，采用Excel2007软件对数据进行汇总，采用SAS9.2软件进行相关性、多元线性回归分析。结果年日照时数、年平均风速与HFRS年发病率呈正相关;本月的平均气温、降雨量、平均气压、平均风速、上月平均气温、上2个月平均气温与本月发病率呈负相关，上2个月平均相对湿度、上月日照时数、上月平均气压与本月发病率呈正相关。通过HFRS月发病率与气象因素的相关分析，最终本月日照时数(x2)、上月降雨量(x5)、上2个月平均气温(x8)、上2个月平均相对湿度(x9)，与本月发病率(y)建立回归方程：y=0.0191x2-0.0142x5-0.2390x8+0.0615x9，R2=0.639。结论安丘市HFRS发病与气象因素有关，可以用其预测发病数。
关键词：气象职称论文发表,肾综合征出血热,相关分析,气象因素
为进一步探讨气象因素与肾综合征出血热(HFRS)的关系，本研究收集2000-2014年山东省安丘市HFRS流行病学资料和气象资料，分析HFRS与气象因素的关系，建立HFRS与气象因素的相关数学模型，进一步揭示HFRS发病率与气象因素的定量关系，并探索通过气象预报数据预测HFRS流行强度的可行性，为制定防控策略奠定基础。
1材料与方法
1.1资料来源
HFRS流行病学资料来自安丘市2000-2014年法定传染病疫情年报、HFRS病例个案调查表;气象资料来自安丘市气象局。
1.2研究方法
对2000-2014年安丘市HFRS流行病学资料和气象资料进行描述性分析。
1.3统计学处理利用
Excel2007和SAS9.2软件进行数据汇总和统计分析，年度间HFRS发病率比较采用χ2检验;逐月发病率与不同时期气象因素进行Spearman等级相关分析，根据HFRS逐月发病率与不同时期气象因素的相关分析结果，选择不同月份的各气象因素与本月发病率进行多重线性回归分析。P<0.05为差异有统计学意义。
2结果
2.1发病情况
自1977年报告首例HFRS患者后，疫区不断扩大，成为该市重点防制的传染病之一。2000-2014年累计报告HFRS708例，年平均发病率为4.63/10万;死亡4例，总病死率为1.73%;年度间HFRS发病率差异有统计学意义(χ2=457.42，P<0.01)。安丘市HFRS疫情总体呈下降趋势，但自2006年以后疫情开始缓慢上升。2000-2005年报告发病率由2000年的15.05/10万下降至2005年的3.50/10万;2006-2009年发病率在1.15/10万～1.92/10万之间;2012年开始HFRS发病率呈现上升趋势，报告发病率在2.37/10万～4.55/10万之间。
2.2HFRS发病率与气象因素相关分析
分别选择年平均气温、年降雨量、年平均相对湿度、年日照时数、年平均气压、年平均风速与HFRS发病率进行Spearman等级相关分析。结果发现，年日照时数、年平均风速与HFRS发病率呈正相关，差异有统计学意义(P<0.05)，年平均气温、年降雨量、年平均相对湿度、年平均气压与HFRS发病率的相关性差异无统计学意义。2.3影响HFRS年发病率的多因素分析根据HFRS发病率与HFRS影响因素的相关结果，选择年日照时数(X1)、平均风速(X2)、居民区鼠密度(X3)、野外鼠密度(X4)、农作物总播种面积(X5)、粮食总产量(X6)、花生产量(X7)为自变量，年发病率(Y)为因变量，进行综合因素的多元线性回归分析，最终平均风速(X2)、居民区鼠密度(X3)、粮食总产量(X6)3个变量进入模型。Y=-2.0404X2+1.7172X3+0.0000108X6。对方程检验，差异有统计学意义(F=50.660，P<0.05)。方程决定系数为R2=0.907。说明年平均风速、居民区鼠密度、粮食总产量可以解释安丘市HFRS发病率90.70%的变化。2.4HFRS月发病率与气象因素的相关分析和回归模型的建立分别选择发病当月、发病上月、发病上2个月的气象因素(平均气温、降雨量、平均相对湿度、日照时数、平均气压、平均风速)与本月HFRS发病率进行Spearman等级相关分析，结果发现，本月平均气温、本月降雨量、本月平均气压、本月平均风速、上月平均气温、上2个月平均气温、上2个月平均相对湿度与本月发病率的相关系数差异有统计学意义(P<0.05)。本月平均气温、本月降雨量、本月平均气压、上月平均气温、上2个月平均气温与本月发病率呈负相关，上月日照时数、上月平均气压、上2个月平均相对湿度与本月发病率呈正相关(P<0.05)。根据HFRS逐月发病率与不同时期气象因素的相关分析结果，选择不同月份的各气象因素与本月发病率进行多重线性回归分析，与本月发病率(y)进行回归模型的建立，各自变量分别为：本月平均气温(x1)、本月日照时数(x2)、本月平均气压(x3)、上月平均气温(x4)、上月降雨量(x5)、上月平均气压(x6)、上月平均风速(x7)、上2个月平均气温(x8)、上2个月平均相对湿度(x9)，通过自变量筛选(选入和删除因子的概率临界值分别为0.10和0.11)建立了多元回归模型。最终模型中选择了本月日照时数(x2)、上月降雨量(x5)、上2个月平均气温(x8)、上2个月平均相对湿度(x9)建立回归方程，回归方程为y=0.0191x2-0.0142x5-0.2390x8+0.0615x9，其方程决定系数R2=0.639，说明本月日照时数、上月降雨量、上2个月平均气温、上2个月平均相对湿度可以解释月发病率63.85%的变化。经检验，模型差异有统计学意义(F=76.820，P<0.05)。
3讨论
3.1气象因素对HFRS流行的影响
HFRS的发病受气象因素的影响。人们主要通过接触受汉坦病毒(HV)感染的鼠类或其排泄物或经鼠类啮咬等途径感染HV发病。因为鼠类的活动、生存环境以及赖以生存的食物均会受到气象因素的影响。气候的变化导致宿主行为的改变，进而影响宿主动物的HV感染率和数量以及HFRS的发生。及时关注气候变化和特定气象因子，对可能出现的重大疫情进行提前准备与防控，对于预防HFRS具有重要意义[1-2]。
3.2气象因素对HFRS发病率的影响
年日照时数、年平均风速与HFRS发病率呈正相关，对HFRS年发病率的影响可能与黑线姬鼠(Apodemusagrarius)和褐家鼠(Rattusnorvegicus)的繁殖规律及活动习性有关。上2个月、上月、本月的平均气温对HFRS月发病率为负相关，说明气温条件对生态环境以及HFRS发病的影响具有长效性(至少在3个月内)。这一点与陶旭等[3]研究不一致。气温对鼠类种群数量变动是通过影响妊娠率、胎仔数、出生率和成活率而起作用[4]。本月降雨量与HFRS月发病率为负相关，当月降雨量越多，农民的户外劳动减少，与鼠类的接触机会减少。降雨量的作用机制，一是通过相对湿度、二是通过栖息地和食物对鼠类生物学特性产生影响[5]。本月平均气压、上月平均气压与本月发病率成负相关，本月平均风速与本月发病率成负相关。
3.3多因素回归结果分析
HFRS发病率的预测预报虽已有多年，但由于HFRS的发生和流行与疫区灭鼠防鼠、人们的生产生活条件及生活习惯、人群免疫水平等诸多影响因素关系密切。当前的相关分析和回归预测模型，均是在假定其他影响因素不变的情况下建立的，根据某一因素或某一类因素建立的。因此这样的模型还不是很准确，但是仍然可以从该类模型中找出规律，采取措施，控制疫情。3.4多元回归模型预测月发病分析建立的多元回归模型具有统计学意义，说明安丘市HFRS发病与气象因素有关，可以用其预测发病数。建议安丘市在每年的3-6月和9-12月前收集和综合运用气象数据进行HFRS流行趋势的月预测分析，为HFRS防控提供有效的研究数据。
参考文献
[1]肖洪，田怀玉，张锡兴，等.气候变化对长沙市肾综合征出血热发病的影响与预警模型[J].中华预防医学杂志，2011，45(10)：881-885.
[2]孙立明，阮朝良，王洪，等.法定报告传染病的气象流行病学分析与探讨[J].医学综述，2013，19(21)：3944-3946.
[3]陶旭，彭勋，贾春辉，等.气象因素对秦皇岛市肾综合征出血热发病的影响[J].职业与健康，2015，31(5)：678-679，682.
[4]从靖，马玉霞，王式功.甘南地区流行性出血热发病的气象条件分析[J].兰州大学学报：自然科学版，2014，50(1)：71-74.
[5]刘静，王洁贞，薛付忠，等.肾综合征出血热发病率与气象因素关系的研究[J].中国卫生统计，2006，23(4)：326-329.
作者：张清敏 禹长兰 于世成 姜仑涛 王成花 单位：安丘市疾病预防控制中心 安丘市气象局
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