区域地理环境因素对宁夏泾源县儿童呼吸系统疾病的影响

删除或更新信息，请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

李浩, 张明鑫^,, 汪冉宁夏大学资源环境学院,银川 750021

The effects of regional geographical factors on children's respiratory diseases in Jingyuan, Ningxia

LI Hao, ZHANG Mingxin^,, WANG RanCollege of Resources and Environmental Science, Ningxia University, Yinchuan 750021, China

通讯作者: 张明鑫（1980- ）,男,宁夏同心人,博士,副教授,硕士生导师,研究方向为区域环境健康和空间数据挖掘。E-mail: zhang_mx@nxu.edu.cn

收稿日期:2018-11-15修回日期:2019-05-26网络出版日期:2019-12-20

基金资助:

国家自然科学基金项目.41461098

Received:2018-11-15Revised:2019-05-26Online:2019-12-20
作者简介 About authors
李浩（1995-）,男,河北石家庄人,硕士,研究方向为区域环境健康E-mail:584001860@qq.com。

摘要
选取宁夏泾源县儿童呼吸系统疾病作为研究对象,运用时间序列及空间分析方法分析儿童呼吸系统疾病发病的区域时空分布规律,使用地理探测器方法探究区域环境影响因素。结果表明：温度、降水、相对湿度、风速以及社会经济因素等均会对儿童呼吸系统疾病发病有影响。在时间上,泾源县儿童呼吸系统疾病发病与月平均气温及月降水量之间存在显著负相关性,气温与降水的季节性差异导致泾源县儿童呼吸系统疾病也表现出明显的季节性特征;在空间上,儿童呼吸系统疾病呈现“中部高,南北低”的特点,整体发病率重心向南部偏移。各区域地理环境因素对儿童呼吸系统疾病的影响存在空间差异性,表明地区温度、湿度、风速以及当地社会经济因素等在不同程度上影响了儿童呼吸系统疾病的空间分布。
关键词： 呼吸系统疾病;时空分布;区域地理环境;地理探测器;泾源县

Abstract

Respiratory diseases are the main problems affecting children's health and the most common cause of hospitalization. In recent years, the burden of children's respiratory diseases in China is very heavy, and the government has also increased the attention to the health of the people, especially children and other disadventageous groups. In this study, children's respiratory diseases in Jingyuan county of Ningxia were selected as the research objects. Time series analysis and spatial analysis method were used to analyze the spatial and temporal distribution of children's respiratory diseases. Geodetector was used to study the relationship between regional geographical environment and children's respiratory diseases, and to explore the regional environmental impact factors. The results show that: Temperature, precipitation, relative humidity, wind speed and socio-economic factors can affect the incidence of children's respiratory diseases. In terms of time, there is a significant negative correlation between the incidence of children's respiratory diseases in Jingyuan county and the monthly average temperature and precipitation. The seasonal difference between temperature and precipitation leads to obvious seasonal characteristics of children's respiratory diseases in the study area. In terms of space, children's respiratory diseases show the characteristics of "high in the middle, while low in the north and south", and the center of gravity of overall incidence shifted to the south. There are spatial differences in the influence of geographical environment factors on children's respiratory diseases, which shows that the regional temperature, humidity, wind speed and local socio-economic factors affect the spatial distribution of children's respiratory diseases to varying degrees.

Keywords：respiratory diseases;spatiotemporal distribution;regional geographical environment;geodetector;Jingyuan county

PDF (5426KB)元数据多维度评价相关文章导出EndNote|Ris|Bibtex 收藏本文
本文引用格式
李浩, 张明鑫, 汪冉. 区域地理环境因素对宁夏泾源县儿童呼吸系统疾病的影响. 地理研究[J], 2019, 38(12): 2889-2898 doi:10.11821/dlyj020181236
LI Hao. The effects of regional geographical factors on children's respiratory diseases in Jingyuan, Ningxia. Geographical Research[J], 2019, 38(12): 2889-2898 doi:10.11821/dlyj020181236

1 引言

随着社会经济的发展,人类的生存环境及生产生活方式发生了明显变化。近年来中国工业化、城镇化、人口老龄化的剧烈变化导致人群疾病谱也发生改变,给保障和促进人类健康提出新的挑战^[1]。人口健康是当前国际地理学和环境科学研究的核心内容之一^[2],属医学地理的范畴。医学地理学主要研究人群疾病和健康状况的地理分布规律,及其与地理环境因素之间的关系^[3]。人群疾病和健康状况与区域地理环境关系极为密切,天气的剧烈变化或大气环境的波动均会在不同程度上影响人体健康,直接或间接导致人体免疫系统紊乱,最终表现为呼吸系统、循环系统、消化系统等疾病^[4,5]。呼吸系统疾病是最为常见及多发的疾病,呼吸系统疾病也有多种类型,严重者将造成人的死亡。根据卫生部门2015年《中国卫生和计划生育统计年鉴》统计的中国疾病死亡构成,在城市和农村中因呼吸系统疾病死亡的人数均排在第4位^[6]。医学气象的研究表明,约40%的呼吸系统疾病死亡病例是在气象条件异常状况下发生的,多项研究表明呼吸系统疾病产生和复发与人们共处的地理环境、气候条件有紧密关系,受到众多因素共同作用^[7]。儿童是呼吸系统疾病的易感人群,呼吸系统疾病是儿童疾病构成中的主要类型。儿童不同于成年人,少年儿童身体发育不健全,对周边环境的抵抗力要弱于青壮年人群^[8],免疫功能不够完善,有抵抗力弱、易发病、难治疗的特点,且对于季节气候变化更为敏感。中国儿童呼吸系统疾病负担非常沉重,儿童哮喘患病率从2000年的1%增长到2010年的2.1%^[9]。

目前,关于区域地理环境因素与儿童呼吸系统疾病的关系前人做了大量研究。李瑞盈等利用时间序列及回归分析研究了秦皇岛地区气象条件对儿童呼吸系统疾病的影响,并建立预测模型^[10];张美使用ARIMA模型探讨乌鲁木齐地区气象因素与儿童呼吸系统常见疾病的时间变化规律,使用相关分析探究气象因素对就诊人数的影响,研究发现气象因素及儿童呼吸系统疾病周期性变化明显,就诊人数与平均气温之间呈负相关关系^[11]。刘新超等使用描述性分析及逐步回归方法对成都市金牛区儿童呼吸系统疾病进行统计分析,研究发现气象要素对儿童呼吸系统疾病发病的影响有滞后性,冷空气影响是发病人数明显增多的主要原因之一^[12]。前人的研究多集中在基于统计学方法的数据分析,在关于儿童呼吸系统疾病的时空分布格局差异性研究上尚有不足。

因此,本文结合时间序列和GIS空间分析等方法,以宁夏泾源县儿童呼吸系统疾病为研究对象,以2011年1月1日—2015年12月31日为研究时段,研究儿童呼吸系统疾病的时空分布,利用地理探测器方法,分析区域地理环境因素对儿童呼吸系统疾病的影响。

2 数据来源与研究方法

2.1 研究区概况

泾源县隶属宁夏固原市,位于宁夏最南端,南北长41.5 km,东西宽27.3 km,总面积1131 km²,地势自西向东倾斜,地貌种类分为侵蚀构造石山区,剥蚀构造丘陵区和侵蚀堆积河谷平川区三类（图1）。总人口11.83万（2016年）,回族人口占75%。泾源县属温带半湿润气候区,为森林草原类型气候,年平均气温6.9 ℃,全年日照2370 h,年平均降水量641.5 mm。泾源县部分县域位于六盘山国家自然保护区内,空气质量优良,无明显污染。根据泾源县的气候类型和特点,采用气候统计上的季节划分方法按照春季为3月、4月、5月,春季寒冷、干燥;夏季为6月、7月、8月,夏季凉爽,时间短,降水较多,7月温度最高,平均气温17.72 ℃;秋季为9月、10月、11月,秋季温度骤降,多风;冬季为12月、1月、2月,受西北季风影响,冬季持续时间长,温度较低,1月最冷,平均气温-6.34 ℃。

图1

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图1研究区位置

Fig. 1Location of the study area

2.2 数据来源

选取2011—2015年在泾源县周边医院及相关医院住院及门诊的12岁以下儿童呼吸系统疾病的患者资料,包括就诊儿童性别、年龄、住址、发病时间、疾病类型等。共得到泾源县儿童呼吸系统病例2011年16 485例,2012年15 572例,2013年16 416例,2014年15 930例,2015年16 273例,共计80 676例。

相关研究发现,人口密度、人均收入等社会经济因素及温度、相对湿度、风速等气象因素均与呼吸系统疾病的发病有关联^[13,14],因此本文选取上述要素作为研究区域地理环境因素对儿童呼吸系统疾病影响的解释变量。泾源县人口密度、人均收入数据以及月平均气温、月降水量、月日照时数数据来源于《宁夏统计年鉴》^[15],气象因素数据来源于泾源县国家一般气象站以及其他6个乡镇自动气象监测站点数据。

2.3 研究方法

2.3.1 统计分析对泾源县儿童呼吸系统疾病及区域地理环境因素进行Pearson相关分析^[16]及描述性分析。

2.3.2 时间序列模型建立儿童呼吸系统疾病的时间序列预测模型,时间序列由长期趋势（T）、季节变动（S）、循环变动（C）、不规则变动（I）组成。采用乘法模型组合4个成分,方程式为：

（1）

Y = T \times S \times C \times I

对原时间序列求移动平均,以消除季节变动和不规则变动,保留长期趋势,将原序列Y除以其对应的平滑值F,分理出季节系数SI即：

（2）

SI = \frac{Y}{F}

以趋势值乘以各季度的季节性指标得到各季节的预测值,时间序列预测模型为：

（3）

Y_{t + k} = (a_{t} + b_{t} k) θ_{k}

式中：

Y_{t + k}

是t+k时的预测值;

a_{t}

和

b_{t}

为方程系数;

θ_{k}

为季节性指标^[17]。

2.3.3 地理探测器空间分层异质性指某属性在不同类型或区域之间存在差异。目前,准确的度量空间分异性可以使用地理探测器方法识别、检验或寻找驱动因子等。地理探测器方法是由中国科学院地理科学与资源研究所王劲峰研究员提出的一种有效度量空间分层异质性的方法^[18]。地理探测器的理论核心是通过地理分区来探测疾病与环境因子之间空间分布格局的一致性。地理探测器核心思想认为假设区域环境因子对于疾病有影响,那么其与疾病的空间分布应具有相似性,因此此方法可以用来研究关于疾病与所怀疑的区域环境因子之间的关系。地理探测器包含4个部分,其中本文应用分异及因子探测及交互作用探测探究泾源县儿童呼吸系统疾病的区域地理环境影响因素。因子探测计算公式为：

（4）

q = 1 - \frac{1}{N σ^{2}} \overset{L}{\sum_{m = 1}} N_{m} σ_{m}^{2}

式中：q为区域地理环境因素解释力;m=1,2…,L为类别数量;N_m与N分别为层m与全区单元数;

σ_{m}^{2}

与

σ^{2}

分别为m和全区方差。q取值范围[0,1],q值越大,表明该因素对于儿童呼吸系统疾病空间分异性的解释力越明显。

疾病的发生是一个综合的过程,不同影响因素对于疾病的影响可能存在有协同或拮抗的作用,二者间的交互作用会减弱或增强影响因素对于疾病的解释力。交互作用探测分别计算两个影响因子对于疾病的解释力即影响因素x与y的q值,计算两个影响因素空间分布叠加时的q值q（x, y）,并对q（x）、q（y）以及q（x, y）进行比较,确定其交互作用类型。交互作用关系分为五类（表1）。

Tab. 1
表1
表1因子交互作用类型
Tab. 1The types of factor interaction expression

表达式	交互关系
q(x, y)<Min(q(x), q(y))	非线性减弱
Min(q(x), q(y))<q(x, y)<Max(q(x), q(y))	单方减弱
q(x, y)>Max(q(x), q(y))	双因子增强
q(x, y)=q(x)+q(y)	独立
q(x, y)>q(x)+q(y)	非线性增强

新窗口打开|下载CSV

3 结果分析

3.1 泾源县儿童呼吸系统疾病时间规律

由2011—2015年儿童呼吸系统疾病发病率统计表（表2）可以看出,2011—2015年间儿童呼吸系统发病率分别为39.39%、37.20%、39.21%、38.06%、38.89%,年际变化不大,在季节尺度上,以2015年为例,冬季（12月、1月、2月）发病人数最多,占全年发病人数的35.21%;春季（3月、4月、5月）次之,占总发病人数的24.72%;夏季（6月、7月、8月）儿童呼吸系统疾病发病人数占总发病人数的22.40%;秋季（9月、10月、11月）最少,占全年发病人数的17.68%。从月份来看,一年中儿童呼吸系统疾病发病人数波动较大,儿童呼吸系统疾病月发病率最高值为12月,可达5.39%,占2015年总发病人数的13.86%;月发病率最低为9月,发病率为1.32%,占2015年总发病人数的3.40%。

Tab. 2
表2
表22011—2015年儿童呼吸系统疾病月发病率统计（%）
Tab. 2Monthly incidence rate of respiratory diseases in children from 2011 to 2015 (%)

	2011年		2012年		2013年		2014年		2015年
	月发病率	病例占比	月发病率	病例占比	月发病率	病例占比	月发病率	病例占比	月发病率	病例占比
1月	4.19	10.63	4.10	11.03	4.07	10.38	3.92	10.29	4.09	10.53
2月	4.37	11.09	4.32	11.61	3.95	10.07	3.74	9.83	4.06	10.45
3月	3.33	8.46	3.26	8.77	3.45	8.79	3.54	9.30	3.47	8.93
4月	2.95	7.49	2.72	7.30	3.24	8.26	3.05	8.02	2.94	7.57
5月	3.45	8.77	3.29	8.84	3.53	9.01	3.57	9.38	3.62	9.31
6月	4.10	10.41	3.59	9.64	3.86	9.85	3.71	9.76	4.00	10.30
7月	2.77	7.04	2.42	6.50	2.76	7.04	2.65	6.96	2.65	6.81
8月	1.95	4.94	1.90	5.11	1.93	4.92	1.76	4.61	1.85	4.77
9月	1.33	3.37	1.11	2.99	1.25	3.18	1.32	3.48	1.32	3.40
10月	2.21	5.62	1.85	4.96	2.17	5.53	1.99	5.22	1.97	5.07
11月	3.42	8.69	3.23	8.69	3.33	8.48	3.45	9.08	3.50	9.01
12月	5.31	13.48	5.41	14.53	5.67	14.47	5.35	14.07	5.39	13.86
年发病率	39.39		37.20		39.21		38.06		38.89

新窗口打开|下载CSV

图2表征了2011—2015年间儿童呼吸系统疾病发病人数、月平均温度、月降水量、月日照时数的时间序列分布特征。儿童呼吸系统疾病发病人数、月平均温度及月降水量均表现出明显的季节性特征,在2011—2015年间每年冬季的12月儿童呼吸系统疾病发病曲线处于峰值,春末夏初6月为次高值,9月为最低值,4月为次低值,春夏交际发病人数波动较小,夏季发病人数降低,至9月达到谷值,冬季儿童呼吸系统发病人数剧增。气温由冬季至夏季缓慢上升,在7月达到峰值。降水量集中于夏季,其他季节降水较少。日照时数有大幅度波动,峰值为1月、4月、6月、12月,谷值在2月及9月。当气温升高时,发病率相应降低,当气温降低时,发病率升高,表明二者之间可能存在负相关关系。使用儿童呼吸系统疾病时间序列建立时间序列预测模型,模型拟合R²为0.623。

图2

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图2儿童呼吸系统疾病及区域环境因素时间序列

Fig. 2Time series of onset of respiratory diseases in children and the regional environmental factors

3.2 泾源县儿童呼吸系统疾病空间分布规律

使用ArcGIS 10.2对泾源县儿童呼吸系统疾病进行制图表达,制作泾源县儿童呼吸系统疾病专题图。由图3可以看出2011—2015年泾源县儿童呼吸系统疾病发病率总体呈现明显的由中部高值区向南北方向递减的趋势。位于中部的香水镇、黄花乡、兴盛乡、泾河源镇发病率较高,5年平均发病率分别为香水镇44.36%、泾河源镇54.03%、黄花乡44.65%、兴盛乡47.82%;南北方向儿童发病率较低,5年平均发病率分别为六盘山镇27.67%、新民乡28.36%、大湾乡24.26%。

图3

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图32011—2015年泾源县儿童呼吸系统疾病发病率分布图

Fig. 32011-2015 distribution of children's respiratory diseases in Jingyuan county

表3表示了泾源县各乡镇儿童呼吸系统疾病发病率的年变化情况。由表可得：2011年除黄花乡外其他乡镇儿童呼吸系统疾病发病率基本上处在均值左右,黄花乡每年发病率波动较大,整体趋势变化不大;2012年各乡镇总体发病率均呈现降低趋势,降幅约在1.09%~3.89%之间;2013年位于中部的香水镇及黄花乡发病率有所降低,其他乡镇发病率升高,整体发病率重心向南部偏移;2014年较2013年六盘山镇儿童呼吸系统疾病发病率降幅明显,达到9.03%,位于南北两侧的新民乡、兴盛乡、大湾乡发病率均有所下降,中部多数乡镇发病率呈上升趋势,中部高值区域更加凸显;2015年香水镇与泾河源镇有小幅下降,其他乡镇发病率均上升,其中六盘山镇发病率大幅度上升。

Tab. 3
表3
表3泾源县各乡镇儿童呼吸系统疾病发病率年变化（%）
Tab. 3Incidence of respiratory diseases in children in Jingyuan county (%)

年份	香水镇	泾河源镇	六盘山镇	新民乡	兴盛乡	黄花乡	大湾乡
2011	0.65	-0.35	2.07	-0.32	0.32	5.18	-0.87
2012	-1.4	-2.29	-1.86	-2.81	-3.26	-3.89	-1.09
2013	-0.84	4.3	2.66	6.31	6.12	-5.82	3.53
2014	3.21	0.29	-9.03	-3.5	-4.08	2.91	-1.63
2015	-1.53	-2.58	7.17	0.93	1.22	1.3	1.36

新窗口打开|下载CSV

3.3 泾源县儿童呼吸系统疾病区域地理环境影响因素分析

为探究儿童呼吸系统疾病时空分布格局与区域地理环境因素之间的关系,基于儿童呼吸系统疾病的时间序列及空间特征,使用相关分析及地理探测器方法研究区域地理环境因素在时空上与儿童呼吸系统疾病发病的相似性,以确定区域地理环境影响因素。

对2011—2015年每月儿童呼吸系统疾病发病人数、月平均气温、月降水量、月日照时数进行Pearson相关性分析,相关系数显示：2011—2015年发病人数与每年月平均气温及月降水量相关系数分别为-0.631、-0.610,表明月平均气温及月降水量与儿童呼吸系统疾病发病人数呈显著负相关,降水量因素对于儿童发病的影响稍弱于月平均气温。月日照时数与儿童发病人数相关系数为0.147,无显著相关性。

使用地理探测器方法中分异及因子探测,根据公式（4）得到各区域地理环境因素对于泾源县儿童呼吸系统疾病空间分异性的解释力（q值）以及显著性P值。通过表4可以发现,各区域地理环境影响因素的显著性P值均为0.000,表示各区域地理环境因素具有明显的空间分异性,对儿童呼吸系统疾病均存在显著影响。

Tab. 4
表4
表4地理探测器分异及因子探测结果
Tab. 4Differentiation and factor detection results

	人口密度	居民人均收入	温度	风速	相对湿度
q	0.533	0.367	0.283	0.231	0.348
P	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000

新窗口打开|下载CSV

在选取的影响因素中,对儿童呼吸系统疾病空间分异性的解释力由大到小依次为人口密度（0.533）、居民人均收入（0.367）、相对湿度（0.348）、温度（0.283）、风速（0.231）。可见在影响因素中,人口密度对疾病的空间分布解释力最强。根据空间流行病学可知,病例在空间上的分布基本上取决于人口的空间分布状态,在人口密集的地区发病率呈现出较高的态势。儿童呼吸系统疾病也与儿童的生活属性存在关联,人口越密集的地区如学校、医院等会使得流感等呼吸系统疾病传染,导致发病率上升^[19]。居民人均收入在一定程度上反映该地区的经济发展水平,间接表现了泾源县卫生水平。社会经济因素之间也存在相互拮抗作用,泾源县政府所在地香水镇居民人均收入水平高,对儿童呼吸系统疾病有负相关影响,同时香水镇人口密度显著高于其他地区,有利于儿童呼吸系统疾病的传染等,使得社会经济因素的度量产生误差。在环境因素中,相对湿度是泾源县儿童呼吸系统疾病存在空间分异的主要控制因素,结合泾源县自然条件可知,泾源县位于六盘山东麓,降水量丰富。相对湿度对呼吸系统疾病发病具有显著影响。空气中湿度达到55%~65%,有利于呼吸系统疾病康复,而在空气中湿度过低将导致呼吸系统疾病加重。温度与儿童呼吸系统疾病呈现负相关关系,引起儿童呼吸系统疾病的细菌及病毒等在温度升高时不易存活,因此泾源县儿童呼吸系统疾病与温度空间分布呈现负相关态势。风速对儿童呼吸系统疾病有影响,风速的增加会促进细菌及病毒的传播,且风通过影响大气中颗粒物扩散及人体表温度进而影响人体呼吸系统功能。

儿童呼吸系统疾病的影响过程是综合的过程,各影响因素之间具有交互作用。由交互作用探测结果（表5）可以看出,两两因素相交互的解释力均大于单因素对于儿童呼吸系统疾病发病率的解释力。按照交互作用类型来看,温度与风速、温度与居民人均收入之间的交互作用为非线性增强的类型,其余两两之间交互作用类型为双因子增强型。

Tab. 5
表5
表5地理探测器交互作用探测结果
Tab. 5Interaction detector results

	人口密度	温度	风速	相对湿度
温度	0.626^EB
风速	0.612^EB	0.538^EN
相对湿度	0.775^EB	0.597^EB	0.486^EB
居民人均收入	0.603^EB	0.677^EN	0.531^EB	0.622^EB

注：^EB表示双因子增强;^EN表示非线性增强。

新窗口打开|下载CSV

4 结论

本文通过使用在泾源县相关医院获取的2011—2015年在儿科就诊的儿童呼吸系统疾病的患者资料及区域地理环境数据,结合统计学方法,分析了儿童呼吸系统疾病发病的时间、空间规律,利用地理探测器方法探究区域地理环境因素与儿童呼吸系统疾病之间的关系,结论如下：

（1）在时间上,泾源县儿童呼吸系统疾病年际变化趋势不明显,在季节尺度上具有明显的季节性特征,冬季为疾病的高发季节,从月份来看,12月发病率最高,9月发病率最低;在空间上呈现“中部高,南北低”的分布特点,发病率由中部向南北递减,从各区域年际变化来看,整体发病率重心向南部偏移。

（2）儿童呼吸系统疾病发病与月平均气温及月降水量之间存在显著负相关性,与月日照时数无显著相关性。各区域地理环境因素均对儿童呼吸系统疾病产生影响。人口密度的解释力最强,人口密度大的地区儿童呼吸系统疾病发病率高。总体来看,社会经济因素的影响高于气象因素的影响。由于泾源县地形地貌的影响,儿童呼吸系统疾病与相对湿度、温度、风速有相关性,地区温度、湿度、风速以及当地社会经济因素等在不同程度上影响了儿童呼吸系统疾病的空间分布。各影响因素对于儿童呼吸系统疾病空间分异性的解释力（q值）依次为人口密度>居民人均收入>相对湿度>温度>风速。

5 讨论

儿童相较于成年人易受到周围气候、环境的影响而导致疾病的发生。儿童呼吸系统疾病是儿童入院最常见的病因,全年均可发病,有明显的季节性特征^[11]。本文研究发现儿童呼吸系统疾病高发月份为12月,最低为9月,发病率最高季节为冬季,最低为秋季。俞科爱等^[20]对呼吸系统疾病的研究表明,发病率最高为冬季12月,最低为7月,而刘新超等^[12]的研究表明,成都儿童呼吸系统疾病高发季节为秋季最多,夏季最少,可见在中国不同地区,由于气候、环境的差异,儿童呼吸系统疾病发病时间规律存在较大变化。

本文研究发现人口密度、居民人均收入等社会经济因素以及温度、相对湿度、风速等气象因素是影响儿童发病的危险因素。其中人口密度是最主要的因素,Shi等的研究发现疾病发病的热点区域与人口密度有很大关联^[21],人口密度较高有利于引起呼吸系统疾病的细菌及病毒的扩散。居民人均收入间接代表了当地卫生水平,也是影响疾病发病率的重要因素,武鹏的研究得出相同结论^[13]。气象因素中,温度、相对湿度与儿童呼吸系统疾病呈现负相关,结合相关研究发现^[22],相对湿度、温度与呼吸系统疾病虽为负相关关系,但二者的影响存在阈值,即在一定变化范围内儿童呼吸系统疾病发病率随温度、相对湿度的升高而降低,定量的确定阈值还有待进一步研究。本文发现风速是影响儿童呼吸系统疾病的危险因素,与杨斯棋等的结论一致^[14],但部分地区的研究表明风速与呼吸系统疾病相关关系并不显著^[23]。结合病理研究发现,风速升高容易影响人的呼吸道,使得呼吸系统疾病风险上升。泾源县风速较大,易引发呼吸系统疾病。

选取泾源县作为研究儿童呼吸系统疾病的研究区较为典型,泾源县内工业不发达,环境质量非常优良,可以排除多种空气污染物在大尺度上对儿童发病的交叉影响。本文使用地理探测器方法根据区域地理环境因素的时空分布研究其对泾源县儿童呼吸系统疾病的影响,然而儿童呼吸系统疾病的发病受到多种因素的共同作用,本文仅针对区域地理环境等外因进行研究,对于内在医学机理并未明确,后续研究将结合内部因素及外部区域地理环境进行综合探究。

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

[1]

杨振, 丁启燕, 王念 , 等. 中国人口健康脆弱性地区差异与影响因素分析
地理科学, 2018,38(1):135-142.

DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2018.01.015 URL [本文引用: 1]

通过构建人口健康脆弱性评价指标体系,利用集对分析法对中国31个省级行政区（不含港、澳、台）的健康脆弱性指数进行测算,同时引入障碍度模型考察脆弱性指数分布差异的影响因素,并对各省区主要障碍因子进行识别。研究发现：① 2014年中国人口健康脆弱性省际差异较大,总体上处于中、高水平,在空间上呈现明显的“西高、东低、中部居中”分异格局,与健康敏感性、应对性指数的地域分布不尽一致;② 各省区健康脆弱性指数分布的地域级差化特征明显,低脆弱省市均分布在东部地带,高脆弱省区均分布在西部地带,中度和较高脆弱水平的省区数量最多,在三大地带上均有分布;③ 健康脆弱性降低的主要障碍因子存在较大地区差异,促进经济发展、增加社保支出、加大卫生投入、改善医疗条件和优化生态环境对降低脆弱性尤为重要。

[ Yang

Zhen

, Ding

Qiyan

, Wang

Nian

, et al. Distribution characteristics of health vulnerability and its influence factors in China
Scientia Geographica Sinica, 2018,38(1):135-142.]

DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2018.01.015 URL [本文引用: 1]

杨林生, 李海蓉, 李永华 , 等. 医学地理和环境健康研究的主要领域与进展
地理科学进展, 2010,29(1):31-44.

DOI:10.11820/dlkxjz.2010.01.005 URL [本文引用: 1]

通过对近年国内外医学地理和环境健康相关领域的文献检索分析发现，人口健康是当前国际地理学和环境科学研究的核心内容之一，其研究趋势可以归纳为以下几个方面：①重视全球环境变化对人类健康的影响。包括全球大气组成改变(气候变化和臭氧层耗散)对健康的影响、土地利用/土地覆被变化与健康、全球环境变化与传染病、食物生产系统改变与健康和城市化与健康等；②环境健康风险评估领域进一步拓展，除重金属、持久性有机污染物等有毒有害污染物的健康风险外，有关生态、灾害和场地环境污染对健康影响的综合风险评估日益受到重视；③重视社会人文因素与自然因素交互作用对健康的影响，特别是经济发展和城市化过程中收入、产品和服务分配不均造成的卫生不公平对健康的影响；④重视人口老龄化过程的时空差异及其对社会的影响和老龄人口的健康、医疗与养老需求及其可达性研究；⑤地理信息系统和模型等技术被广泛用于疾病和健康的空间数据管理、空间分布规律和空间影响因素分析等领域，并为疾病监测、卫生管理和卫生规划提供了强有力的技术支撑。随着国内在相关领域需求和国际交流的增加，我国近年的相关研究有了较大的发展并得到国际社会的认可，医学地理作为一门学科，在我国人口健康研究中正发挥越来越重要的作用。

[ Yang

Linsheng

, Li

Hairong

, Li

Yonghua

, et al. Progress of medical geography and environmental health studies
Progress in Geography, 2010,29(1):31-44.]

DOI:10.11820/dlkxjz.2010.01.005 URL [本文引用: 1]

杨林生, 王五一, 谭见安 , 等. 环境地理与人类健康研究成果与展望
地理研究, 2010,29(9):1571-1583.

URL [本文引用: 1]

中国科学院地理科学与资源研究所倡导和建立了化学地理研究机构,是我国最早从事环境科学研究的单位之一,推动了环境质量调查、环境质量评价、环境背景、环境容量和环境治理等理论和技术的建立和发展;长期进行克山病、大骨节病等地方病的调查及其环境病因与防治的研究,为上述疾病的控制做出了重大贡献;创立和发展了中国的医学地理学研究体系。2000年以后,在持续开展西部地方病地理流行规律和稀土元素生物地球化学循环研究基础上,重点开展了重金属等污染物及全球环境变化的健康风险评价研究,拓展了区域碳、氮、磷等生命元素的生物地球化学循环与温室气体排放的关系研究,强化了环境污染治理和健康保护的技术研究。实现了从化学地理到环境地理、从医学地理到健康地理的转变。未来的环境地理与人类健康研究将以地理环境的化学属性为重点,以人口健康保护为核心,探讨环境保护、社会经济发展和人类健康安全在整体上协调的机制与途径。

[ Yang

Linsheng

, Wang

Wuyi

, Tan

Jianan

, et al. Overview on the research works in the field of environmental geography and human health
Geographical Research, 2010,29(9):1571-1583.]

URL [本文引用: 1]

McMichael A

, Lindgren

. Climate change: Present and future risks to health, and necessary responses
Journal of Internal Medicine, 2011,270(5):401-413.

DOI:10.1111/j.1365-2796.2011.02415.x URL [本文引用: 1]

McMichael AJ, Lindgren E (The Australian National University, Canberra, Australia; and Karolinska Institute, Stockholm, Sweden). Climate change: present and future risks to health, and necessary responses (Review). J Intern Med 2011; 270: 401-413.
Recent observed changes in Earth's climate, to which humans have contributed substantially, are affecting various health outcomes. These include altered distributions of some infectious disease vectors (ticks at high latitudes, malaria mosquitoes at high altitudes), and an uptrend in extreme weather events and associated deaths, injuries and other health outcomes. Future climate change, if unchecked, will have increasing, mostly adverse, health impacts - both direct and indirect. Climate change will amplify health problems in vulnerable regions, influence infectious disease emergence, affect food yields and nutrition, increase risks of climate-related disasters and impair mental health. The health sector should assist society understand the risks to health and the needed responses.

[5]

屈芳 . 环境气象因素对呼吸系统疾病影响的研究进展
气象科技进展, 2013,3(6):35-44.

[本文引用: 1]

[ Qu

Fang

. Research progress on associations of environmental meteorological factors with human's respiratory diseases
Advances in Meteorological Science and Technology, 2013,3(6):35-44.]

[本文引用: 1]

[6]

中华人民共和国卫生部. 中国卫生和计划生育统计年鉴: 2016. 北京: 中国协和医科大学出版社, 2016.

[本文引用: 1]

[ Ministry of Health, P. R. China. China Health and Family Planning Statistics Yearbook: 2016. Beijing: Peking Union Medical College press, 2016.]

[本文引用: 1]

[7]

谈建国, 瞿惠春 . 猝死与气象条件的关系
气象科技, 2003, ( 1):58-61.

URL [本文引用: 1]

通过调查1999年1～12月上海市医疗救护中心急救的839例院外猝死病例,并与同期气象资料进行分析,发现院外猝死男性多于女性,高发年龄为60～84岁,院外猝死在年内的高峰期为冬季,在昼夜中的高峰点为早晨07时,既往有心血管病史是院外猝死的主要原因.总猝死数与相对湿度、平均气压呈正相关,与最低气温、平均气温呈负相关,心血管猝死数除与以上气象要素相关外,还与气压变化、最低气温变化、日照时数变化等呈正相关.冠心病和其他心脏病与平均风速呈负相关,高血压病与平均气压呈正相关.

[ Tan

Jianguo

, Qu

Huichun

. The relationship between prehospital sudden death and meteorological variation
Meteorological Science and Technology, 2003, ( 1):58-61.]

URL [本文引用: 1]

杨振, 敖荣军, 王念 , 等. 中国环境污染的健康压力时空差异特征
地理科学, 2017,37(3):339-346.

DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2017.03.003 URL [本文引用: 1]

构建基于环境污染的人口健康压力指数模型,引入空间集聚和收敛性检验方法,对中国各省区2005~2014年的污染健康压力的时空差异特征进行研究,结果表明：① 2005~2014年各省区的污染健康压力指数发生明显下降,省际差异程度有所降低,但“东高、西低、中部居中”的基本格局没有变化。② 各省区健康压力指数的空间分布在宏观上呈现出一定的空间集聚性,集聚趋势随时间有所弱化。③ 在控制城市化率、人均GDP、人口死亡率、森林覆盖率等变量的条件下,考察时段内各省区健康压力指数变化存在微弱的收敛性,各省区的健康压力预期将逐步趋同于某一较低水平。

[ Yang

Zhen

, Ao

Rongjun

, Wang

Nian

, et al. Spatio-temporal difference characteristic of pollution's health stress of China
Scientia Geographica Sinica, 2017,37(3):339-346.]

DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2017.03.003 URL [本文引用: 1]

Yang

, Siri J

, Remais J

, et al. The Tsinghua-Lancet Commission on healthy cities in China: Unlocking the power of cities for a healthy China
Lancet, 2018,5:238.

DOI:10.1016/S2213-8587(17)30008-6 URLPMID:28094137 [本文引用: 1]

[10]

李瑞盈, 张一博, 孙丽华 . 秦皇岛气象条件对儿童上呼吸道疾病影响研究. 见: 中国气象学会. 第35届中国气象学会年会 S17 气候环境变化与人体健康. 北京: 中国气象学会, 2018: 3.

[本文引用: 1]

[ Li

Ruiying

, Zhang

Yibo

, Sun

Lihua

. Study on the influence of meteorological conditions in Qinhuangdao on children's upper respiratory diseases. In: China Meteorological Society. 35th Annual Meeting of China Meteorological Society S17 Climate and Environmental Change and Human Health. Beijing: China Meteorological Society, 2018: 3.]

[本文引用: 1]

[11]

张美 . 大气质量、气象因素与乌鲁木齐市儿科门急诊呼吸系统常见疾病就诊量的相关研究
乌鲁木齐: 新疆医科大学硕士学位论文, 2017.

[本文引用: 2]

[ Zhang

Mei

. Correlation between air quality, meteorological factors and respiratory tract diseases in pediatric outpatient and emergency departments in Urumqi
Urumqi: Master Dissertation of XinJiang Medical University, 2017.]

[本文引用: 2]

[12]

刘新超, 郭洁, 陈婷 , 等. 儿童呼吸系统疾病与气象要素的关系及其预测
高原山地气象研究, 2015,35(1):92-96.

[本文引用: 2]

[ Liu

Xinchao

, Guo

Jie

, Chen

Ting

, et al. The relationship between children respiratory disease with meteorological elements and its prediction
Plateau and Mountain Meteorology Research, 2015,35(1):92-96.]

[本文引用: 2]

[13]

武鹏 . 山西省肺结核时空聚集特征及基于地理探测器的社会经济因素研究
太原: 山西医科大学硕士学位论文, 2018.

[本文引用: 2]

[ Wu

Peng

. Spatio-temporal clustering characteristics of pulmonary tuberculosis in Shanxi province and the study on socio-economic factors based on the GeoDetector
Taiyuan: Master Dissertation of Shanxi Medical University, 2018.]

[本文引用: 2]

[14]

杨斯棋, 邢潇月, 董卫华 , 等. 北京市甲型H1N1流感对气象因子的时空响应
地理学报, 2018,73(3):460-473.

DOI:10.11821/dlxb201803006 URL [本文引用: 2]

为研究北京市甲型H1N1流感对气象因子的时空响应规律,本文结合地理探测器及空间自相关分析方法,分析北京市甲型H1N1流感的时空分布情况,基于地理加权回归（GWR）模型,建立北京市甲型H1N1流感与平均风速、降雨量、平均湿度以及平均温度之间的回归模型。结果表明,降雨量对流感传播的影响不显著,平均风速与流感的传播主要呈现正相关,平均相对湿度与平均温度与流感的传播主要呈现负相关,其中,平均相对湿度的影响更为复杂。时间上,在流感感染人数快速上升的阶段,各气象因子的影响程度较为显著,而在流感传播速度减慢的阶段,气象因子的影响减弱;空间上,各气象要素对流感传播的影响在北京市4大功能分区上存在空间分异性,这与地区地形、风带、局地气候等因素有关。

[ Yang

Siqi

, Xing

Xiaoyue

, Dong

Weihua

, et al. The spatio-temporal response of influenza A (H1N1) to meteorological factors in Beijing
Acta Geographica Sinica, 2018,73(3):460-473.]

DOI:10.11821/dlxb201803006 URL [本文引用: 2]

宁夏回族自治区统计局. 宁夏统计年鉴. 北京: 中国统计出版社, 2012- 2016.

[本文引用: 1]

[ Statistics Bureau of Ningxia Hui Autonomous Region. Ningxia Statistical Yearbook. Beijing: China Statistics Press, 2012- 2016.]

[本文引用: 1]

[16]

葛淼, 薛然尹, 何进伟 , 等. 中国男性儿童呼气高峰流量参考值地理分布
地理研究, 2014,33(3):451-466.

DOI:10.11821/dlyj201403005 URL [本文引用: 1]

为弥补健康男性儿童肺部呼气高峰流量参考值制定时忽略地理因素的影响，分析了健康男性儿童肺部呼气高峰流量参考值与地理因素的关系。收集中国各地健康男性儿童呼气高峰流量参考值，运用相关分析将健康男性儿童肺部呼气高峰流量参考值与选取的25项地理因素指标进行了研究，提取其中存在相关性的10项地理因素进行进一步分析。以空间自相关Moran’s指数分析数据，确定数据与空间及地理因素存在关系。用选定的10项指标进行BP人工神经网络与地理要素模拟分析。通过5层神经网络，选取含9个隐含层的1000次训练自学习建立模拟规则，用此规则模拟健康男性儿童呼气高峰流量参考值与地理环境的神经网络模型。运用ArcGIS地统计分析对数据进行分布检测，选取析取克里金法进行插值并输出参考值的地理分布图。研究表明神经网络预测与地统计插值可以很好的结合进行插值出图，分析出中国男性儿童肺部呼气高峰流量参考值与经度、海拔高度、年平均气温、年平均相对湿度、年平均风速、表土石砾含量、表土有机质含量、表土（粘土）阳离子交换量、表土（粉土）阳离子交换量、表土总可交换量存在关系。同时，分析了地理因素与医学指标间的关系，对其影响机制进行了讨论。

[ Ge

Miao

, Xue

Ranyi

, He

Jinwei

, et al. Geographic distribution of reference value of boys' peak expiratory flow rate based on the artificial neural networks
Geographical Research, 2014,33(3):451-466.]

DOI:10.11821/dlyj201403005 URL [本文引用: 1]

徐建华 . 计量地理学. 北京: 高等教育出版社, 2014.

[本文引用: 1]

[ Xu

Jianhua

. Quantitative Geography. Beijing: Higher Education Press, 2014.]

[本文引用: 1]

[18]

王劲峰, 徐成东 . 地理探测器: 原理与展望
地理学报, 2017,72(1):116-134.

DOI:10.11821/dlxb201701010 URL [本文引用: 1]

空间分异是自然和社会经济过程的空间表现,也是自亚里士多德以来人类认识自然的重要途径。地理探测器是探测空间分异性,以及揭示其背后驱动因子的一种新的统计学方法,此方法无线性假设,具有优雅的形式和明确的物理含义。基本思想是：假设研究区分为若干子区域,如果子区域的方差之和小于区域总方差,则存在空间分异性;如果两变量的空间分布趋于一致,则两者存在统计关联性。地理探测器q统计量,可用以度量空间分异性、探测解释因子、分析变量之间交互关系,已经在自然和社会科学多领域应用。本文阐述地理探测器的原理,并对其特点及应用进行了归纳总结,以利于读者方便灵活地使用地理探测器来认识、挖掘和利用空间分异性。

[ Wang

Jinfeng

, Xu

Chengdong

. Geodetector: Principle and prospective
Acta Geographica Sinica, 2017,72(1):116-134.]

DOI:10.11821/dlxb201701010 URL [本文引用: 1]

施迅, 王法辉 . 地理信息技术在公共卫生与健康领域的应用. 北京: 高等教育出版社, 2016.

[本文引用: 1]

[ Shi

Xun

, Wang

Fahui

. Applications of Geospatial Information Technologies in Public Health. Beijing: Higher Education Press, 2016.]

[本文引用: 1]

[20]

俞科爱, 孙仕强, 贺天锋 , 等. 2014年影响宁波市上呼吸道疾病门诊量的气象条件分析
卫生研究, 2018,47(4):581-587.

[本文引用: 1]

[ Yu

Keai

, Sun

Shiqiang

, He

Tianfeng

, et al. Analysis of meteorological conditions affecting the upper respiratory outpatients in Ningbo city
Journal of Hygiene Research., 2018,47(4):581-587.]

[本文引用: 1]

[21]

Shi

. A geocomputational process for characterizing the spatial pattern of lung cancer incidence in New Hampshire
Annals of the Association of American Geographers, 99(3):521-533.

DOI:10.1080/00045600902931801 URL [本文引用: 1]

[22]

王敏珍, 郑山, 王式功 , 等. 气温与湿度的交互作用对呼吸系统疾病的影响
中国环境科学, 2016,36(2):581-588.

[本文引用: 1]

[ Wang

Minzhen

, Zheng

Shan

, Wang Shigong, er al. Interaction of temperature and relative humidity on emergency room visits for respiratory diseases
China Environment Science, 2016,36(2):581-588.]

[本文引用: 1]

[23]

李雪源, 景元书, 吴凡 , 等. 南京市呼吸系统疾病死亡率与气象要素的关系及预测
气象与环境学报, 2012,28(5):46-48.

URL [本文引用: 1]

在全球气候背景下，气象要素的变化对呼吸系统疾病的影响不可忽视。基于2004—2010年南京地区呼吸系统死因监测资料、人口资料和同期气象数据，利用主成分分析法，讨论该区域呼吸系统疾病死亡率的分布特征和对气象要素的响应及疾病死亡率预测模型的建立。结果表明：呼吸系统死亡率在7月最低，1月最高，上半年的变化幅度大于下半年。夏半年，气候以低压、高温和多降水为特点，呼吸系统疾病患者死亡率低；冬半年，气候有相对湿度大、日照时间短的特点，同期呼吸系统疾病死亡率呈上升趋势。回代检验结果r=0.755，预测检验的拟合系数为r=0.795，均通过了0.01的显著性水平检验。主成分回归模型的拟合效果较好，可为相应预报工作提供参考。

[ Li

Xueyuan

, Jing

Yuanshu

, Wu

Fan

, et al. The relationship between respiratory system diseases mortality and meteorological elements and its prediction in Nanjing
Journal of Meteorology and Environment, 2012,28(5):46-48.]

URL [本文引用: 1]