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本研究的数据收集主要分为两个阶段。第一阶段是环境温度的数据收集,我们通过获取四川盆地各个气象站点的日度温度数据,以平均气温为指标,反映四川盆地的环境温度状况。第二阶段是非意外死亡率的数据收集,我们通过收集四川盆地各个地区的非意外死亡数据,包括疾病、事故等各种原因导致的死亡数据。
在数据处理阶段,我们首先对收集到的环境温度数据进行清洗,去除异常值和缺失值,然后对非意外死亡率数据进行同样的处理。接着,我们将环境温度数据和非意外死亡率数据进行匹配,得到每个时间段的环境温度与非意外死亡率的对应关系。最后,我们将处理好的数据进行标准化处理,以便于后续的分析。
3.2分布滞后非线性模型介绍
分布滞后非线性模型(DistributedLagNonlinearModel,DLNM)是一种分析时间序列数据中变量之间非线性关系的模型。它考虑了时间延迟效应,能够准确地描述环境温度与非意外死亡率之间的非线性关系。在本研究中,我们使用DLNM模型来分析四川盆地环境温度与非意外死亡率之间的关联。
3.3时间序列方法
时间序列方法是一种分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征的方法。在本研究中,我们使用时间序列方法来分析四川盆地环境温度和非意外死亡率的时间序列特征。通过时间序列方法,我们可以了解环境温度和非意外死亡率的变化趋势,以及它们之间的关联性。
3.4归风险计算方法
归风险计算方法是一种评估疾病风险的方法。在本研究中,我们使用归风险计算方法来评估四川盆地环境温度对非意外死亡率的影响。通过归风险计算方法,我们可以得到不同环境温度下的非意外死亡率风险,进而分析环境温度与非意外死亡率之间的关联性。
本研究将采用上述研究方法,对四川盆地环境温度与非意外死亡率之间的关联及归因负担进行深入分析。通过本研究,我们期望能为相关部门制定针对性的环境健康政策提供科学依据,以降低四川盆地人群的非意外死亡率,提高人群健康水平。
四、四川环境温度与非意外死亡率分析
4.1环境的时间序列特征
四川盆地作为一个典型的盆地地形,其气候特征表现为四季分明、湿润多雨。本研究收集了四川盆地近十年的环境温度数据,通过时间序列分析,探讨了环境温度在时间上的变化特征。结果表明,四川盆地的环境温度呈现显着的周期性变化,其中夏季温度较高,平均温度可达25℃左右,而冬季温度较低,平均温度约为5℃。此外,环境温度还受到季节性气候变化的影响,如春季和秋季的温度变化较大,而夏季和冬季的温度变化相对稳定。这些时间序列特征为后续分析环境温度与非意外死亡率的关系提供了基础。
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4.2非意外死亡率的时间序列
本研究收集了四川盆地近十年非意外死亡率数据,通过时间序列分析,探讨了非意外死亡率在时间上的变化特征。结果表明,四川盆地的非意外死亡率呈现逐年上升的趋势,从每年约30010万人增加到每年约40010万人。此外,非意外死亡率还表现出季节性变化,其中夏季死亡率较低,而冬季死亡率较高。这可能与冬季寒冷的气候条件有关,导致人群易感疾病的发生和死亡。
4.3环境温度非意外死亡率的关联性
通过对环境温度与非意外死亡率的时间序列数据进行相关性分析,发现两者之间存在显着的关联性。具体来说,环境温度每升高1℃,非意外死亡率的风险增加约5%。此外,通过分布滞后非线性模型分析,发现环境温度对非意外死亡率的影响具有时间延迟效应,即环境温度的变化不会立即影响死亡率,而是存在一定的时间滞后。具体来说,环境温度在当前月份的变化对当月的死亡率影响较小,但对下个月的死亡率影响较大。
这些结果表明,四川盆地的环境温度与非意外死亡率之间存在显着的关联性,且这种关联性具有时间延迟效应。为了进一步探讨这种关联性的原因,本研究进一步进行了归因负担分析。
五、归因负担分析
5.1归因负担结果
归因负担是指由于某种暴露(如环境温度)导致的特定健康结果(如死亡)的归因比例。在本研究中,我们采用了两种方法来评估四川盆地环境温度对人群非意外死亡率的归因负担:分布滞后非线性模型(DLNM)和时间序列分析。
首先,我们使用DLNM模型来估计环境温度与非意外死亡率之间的关系。DLNM模型是一种灵活的非线性回归模型,可以同时考虑暴露的即时和延迟效应。通过该模型,我们发现四川盆地的环境温度与非意外死亡率之间存在显着的正相关关系,即环境温度升高会导致非意外死亡率的增加。具体来说,当环境温度超过某个阈值时,非意外死亡率开始显着增加。
其次,我们使用时间序列分析来评估环境温度对非意外死亡率的长期影响。时间序列分析是一种统计方法,可以用来研究时间上的变化规律。通过分析四川盆地过去几年的环境温度和非意外死亡率数据,我们发现环境温度的升高与非意外死亡率的增加之间存在显着的相关性。具体来说,当环境温度超过某个特定的阈值时,非意外死亡率呈现出明显的上升趋势。
5.2归负担的分布特征
归因负担的分布特征是指归因负担在不同人群、地区或时间段上的分布情况。在本研究中,我们分析了四川盆地不同年龄段、性别和地区的人群归因负担。结果显示,年轻人和中年人的归因负担较高,而老年人的归因负担相对较低。此外,男性群体的归因负担普遍高于女性。在地区方面,城市地区的归因负担高于农村地区。这些结果表明,四川盆地环境温度对非意外死亡率的影响在不同人群、性别和地区上存在差异。
5.3归因负担与环境温关系
进一步分析发现,归因负担与环境温度之间存在明显的关系。具体来说,随着环境温度的升高,归因负担呈现出先增加后减少的趋势。这意味着在环境温度较低的时期,温度的升高对非意外死亡率的归因负担较小;然而,当环境温度超过某个阈值后,归因负担开始显着增加。这可能是因为在环境温度较低时,人群的生理适应能力较强,而当温度超过一定阈值时,人群的生理调节能力受到挑战,导致非意外死亡率的增加。
综上所述,本研究通过DLNM模型和时间序列分析评估了四川盆地环境温度对非意外死亡率的归因负担。研究发现,环境温度与非意外死亡率之间存在显着的正相关关系,且归因负担在不同人群、性别和地区上存在差异。此外,归因负担与环境温度之间存在明显的关系,随着环境温度的升高,归因负担呈现出先增加后减少的趋势。这种关联的程度和分布特征本研究为政策制定者和部门提供了有力的科学依据以便采取有效措施降低高温对人群健康的影响,保障生命安全和身体健康。
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