邯鄲市麻疹發(fā)病率與氣象因素之間的關(guān)系研究

王清 果麗平 李燕霞

·調(diào)查研究·

邯鄲市麻疹發(fā)病率與氣象因素之間的關(guān)系研究

王清 果麗平 李燕霞

目的探討邯鄲市麻疹發(fā)病和氣象因素之間的關(guān)系。方法收集1972至2010年邯鄲市麻疹疫情資料、氣象資料和人口資料，采用EpiData3.0進(jìn)行“雙重錄入”，用SPSS 17.0統(tǒng)計(jì)分析軟件建立數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果氣象參數(shù)的共線(xiàn)性診斷結(jié)果顯示，本組氣象因子數(shù)據(jù)容差最小為0.014，方差膨脹因子最大達(dá)69.998。開(kāi)展麻疹疫苗計(jì)劃免疫之前麻疹月發(fā)病率沒(méi)有擬合出理想的模型曲線(xiàn)，之后呈三次模型曲線(xiàn)，方程為=3.361-0.039X -1.441*10-7X3。麻疹和10個(gè)氣象因素之間均不呈線(xiàn)性關(guān)系。麻疹月發(fā)病率與月平均風(fēng)速之間得到曲線(xiàn)擬合方程=-28.349+48.241X-26.554X2+5.011X3。結(jié)論邯鄲市麻疹月發(fā)病率的模型曲線(xiàn)為三次模型曲線(xiàn)，月平均風(fēng)速是影響麻疹發(fā)病率的主要?dú)庀笠蛩亍?/p>

麻疹；發(fā)病率；氣象因素；曲線(xiàn)估計(jì)；曲線(xiàn)擬合

氣象因素與人體健康之間有著密切的聯(lián)系，早在兩千多年前的中國(guó)醫(yī)書(shū)《黃帝內(nèi)經(jīng)》中就有記載。近年來(lái)隨著科技的發(fā)展，人們對(duì)傳染病與氣象因素之間的關(guān)系研究已越來(lái)越深入。研究表明，傳染病的發(fā)生和出現(xiàn)經(jīng)常與氣候變化有關(guān)[1]。本文通過(guò)1972年至2010年間氣象因素與麻疹發(fā)病率關(guān)系的研究，查找科學(xué)的統(tǒng)計(jì)分析方法，探討影響麻疹發(fā)病的關(guān)鍵氣象因子。

1 對(duì)象與方法

1.1 調(diào)查對(duì)象

1.1.1 疫情資料：1972至2010年邯鄲市麻疹病例按月報(bào)告發(fā)病數(shù)和發(fā)病率資料，由邯鄲市疾病預(yù)防控制中心疫情信息科提供。

1.1.2 人口資料：1972至2010年邯鄲市人口資料，由邯鄲市統(tǒng)計(jì)局提供。以常住本地人口的病例納入統(tǒng)計(jì)。

1.1.3 氣象資料：1972至2010年邯鄲市氣象資料，包括月平均氣溫、月平均氣壓、月平均相對(duì)濕度、月平均風(fēng)速、月日照時(shí)數(shù)、月總降雨量、月極端最高氣溫、月極端最低氣溫、月小型蒸發(fā)量、月平均總云量等10個(gè)氣象因素，由邯鄲市氣象局提供。

1.2 方法

1.2.1 建立數(shù)據(jù)庫(kù)：將疫情數(shù)據(jù)、氣象資料和人口資料數(shù)據(jù)采用EpiData進(jìn)行“雙重錄入”，再由SPSS導(dǎo)入，建立數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.2.2 資料分析：用SPSS 17.0統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)處理、相關(guān)分析、曲線(xiàn)估計(jì)、曲線(xiàn)擬合、因子分析、主成分多元回歸分析等。

2 結(jié)果

2.1 氣象參數(shù) 經(jīng)正態(tài)性檢驗(yàn)，10個(gè)氣象因素中月日照時(shí)數(shù)和月平均總云量服從正態(tài)分布，其他8個(gè)氣象因素均不服從正態(tài)分布。做氣象參數(shù)的共線(xiàn)性診斷，本組氣象因子數(shù)據(jù)容差最小為0.014，方差膨脹因子最大達(dá)69.998。

2.2 麻疹發(fā)病情況 1972年1月至2010年12月39年間，邯鄲市報(bào)告麻疹病例167 389例，平均月報(bào)告發(fā)病率為4.91/10萬(wàn)。經(jīng)單樣本 Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，P<0.001，發(fā)病呈偏態(tài)分布；極差為304.04，四分位數(shù)間距為0.710。1972年至1977年麻疹發(fā)病水平較高，最高達(dá)304.04/10萬(wàn)。1978年開(kāi)始開(kāi)展麻疹計(jì)劃免疫工作，隨之麻疹月發(fā)病率出現(xiàn)明顯下降。1978年至2009年發(fā)病水平始終維持在2.5/10萬(wàn)以下，2010年3～5月份發(fā)病率突然增高，最高達(dá)5.65/10萬(wàn)。2～5月份為發(fā)病高峰，占總發(fā)病數(shù)的63.46%。見(jiàn)圖1。

圖1 邯鄲市1972至2010年麻疹發(fā)病情況

2.3 曲線(xiàn)估計(jì) 將麻疹疫苗計(jì)劃免疫前后的麻疹發(fā)病率所構(gòu)成的曲線(xiàn)趨勢(shì)，分段進(jìn)行曲線(xiàn)估計(jì)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩段麻疹月發(fā)病率的三次模型的決定系數(shù)R2值均最大，計(jì)劃免疫前的R2值為0.076，F(xiàn)值為1.854，P=0.146，模型沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；計(jì)劃免疫后的R2值為0.141，F(xiàn)值為21.423，模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.01)。所以認(rèn)為，本次分析計(jì)劃免疫之前麻疹月發(fā)病率沒(méi)有擬合出理想的模型曲線(xiàn)，計(jì)劃免疫之后麻疹月發(fā)病率呈三次模型曲線(xiàn)，得到方程=3.361-0.039X -1.441*10-7X3。

2.4 曲線(xiàn)擬合 將1972至2010年的麻疹月發(fā)病率作為因變量，將10個(gè)氣象因素分別作為自變量，進(jìn)行曲線(xiàn)擬合，進(jìn)一步研究氣象因素與麻疹月發(fā)病率的定量關(guān)系。在10個(gè)方程中，除月極端最低氣溫和麻疹月發(fā)病率擬合為二次方程外，其他9個(gè)氣象因素和麻疹月發(fā)病率均擬合為三次方程。月平均風(fēng)速、月極端最高氣溫的R2值分別為0.177、0.076，P值均小于0.001，故認(rèn)為月平均風(fēng)速的曲線(xiàn)擬合結(jié)果較理想。麻疹月發(fā)病率與月平均風(fēng)速的三次方程曲線(xiàn)關(guān)系得到擬合方程=-28.349+48.241X-26.554X2+5.011X3。

3 討論

國(guó)內(nèi)外學(xué)者嘗試用不同的統(tǒng)計(jì)方法去探討傳染病和氣象因素之間的關(guān)系，包括多元線(xiàn)性回歸、時(shí)間序列泊松回歸、Spearman等級(jí)相關(guān)分析、等級(jí)聚類(lèi)分析、多元時(shí)間序列分析方法、曲線(xiàn)擬合、互相關(guān)分析等[2-6]。

檢索文獻(xiàn)顯示，關(guān)于氣象因素和傳染病月發(fā)病率之間關(guān)系的研究方法問(wèn)題，Spearman等級(jí)相關(guān)分析是較常用的一種[7,8]。但根據(jù)邯鄲市的麻疹月發(fā)病率和氣象資料首先繪制散點(diǎn)圖，再進(jìn)一步做曲線(xiàn)擬合，結(jié)果發(fā)現(xiàn)邯鄲市麻疹月發(fā)病率和氣象因素之間均不呈線(xiàn)性關(guān)系，且對(duì)麻疹月發(fā)病率資料進(jìn)行正態(tài)化處理后也如此，故不適合采用Spearman等級(jí)相關(guān)分析。目前多元線(xiàn)性回歸分析方法已被廣泛應(yīng)用于因果關(guān)系的研究中。它是研究一個(gè)應(yīng)變量與多個(gè)自變量之間的線(xiàn)性相關(guān)與回歸的方法。但是如果對(duì)變量的條件不加任何考慮,盲目地應(yīng)用多元線(xiàn)性回歸分析往往得不到理想的結(jié)果,甚至導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。因此對(duì)其適用條件和各變量間的關(guān)系進(jìn)行研究是非常有意義的。本研究氣象參數(shù)共線(xiàn)性診斷結(jié)果顯示，容差最小的為0.014，方差膨脹因子最大的達(dá)69.998。經(jīng)驗(yàn)表明，容差<0.1,方差膨脹因子(VIF)>10,說(shuō)明自變量間存在嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性。共線(xiàn)性造成的主要后果是自變量對(duì)預(yù)測(cè)變量的估計(jì)不可靠，精度和穩(wěn)定性大大降低，嚴(yán)重影響回歸分析的效果。因此，多重共線(xiàn)性問(wèn)題是回歸分析中需注意的一個(gè)重要方面，做多元回歸分析時(shí)有必要進(jìn)行共線(xiàn)性診斷[9]。由于上述原因，作者認(rèn)為本文不能直接做多元回歸分析，而是通過(guò)曲線(xiàn)擬合找出氣象因素和麻疹月發(fā)病率之間的數(shù)量關(guān)系，并用函數(shù)關(guān)系式表達(dá)出來(lái)。

多重共線(xiàn)性問(wèn)題的解決辦法之一是進(jìn)行因子分析或主成分分析，用提取的因子或主成分代替原變量進(jìn)行回歸分析。因子分析是近年來(lái)非常流行的多元變量統(tǒng)計(jì)方法，它是將大量的彼此可能存在相關(guān)關(guān)系的變量，轉(zhuǎn)換成較少的彼此不相關(guān)的綜合指標(biāo)，達(dá)到降維的效果，且各綜合指標(biāo)代表的信息不重疊。對(duì)本課題的氣象參數(shù)做KMO統(tǒng)計(jì)量和Bartlett球型檢驗(yàn)，其KMO值為0.839，Bartlett球形度檢驗(yàn)P值小于0.01，表示氣象參數(shù)十分適合做因子分析。因子分析結(jié)果顯示，從10個(gè)氣象因素中可提取到兩個(gè)主因子Z1和Z2，其特征根分別為λ1=5.591，λ2=2.381，且對(duì)總方差的累積貢獻(xiàn)率為79.717%。以麻疹月發(fā)病率作為因變量，以主因子Z1和Z2作為自變量，采用逐步回歸分析，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)主因子Z1、Z2和麻疹月發(fā)病率之間建立起了多元回歸方程，且方程有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，但其調(diào)整R2值太低(0.028)，擬合效果較差，提示氣象因素對(duì)麻疹發(fā)病的影響在其總的影響因素中所占的比例較小。

從曲線(xiàn)估計(jì)結(jié)果可以看出，開(kāi)展計(jì)劃免疫前麻疹月發(fā)病率沒(méi)有擬合出理想的模型曲線(xiàn)，計(jì)劃免疫后麻疹月發(fā)病率呈三次模型曲線(xiàn)，提示計(jì)劃免疫對(duì)麻疹月發(fā)病率的影響非常大，已經(jīng)改變了其曲線(xiàn)特征。從曲線(xiàn)擬合結(jié)果得出，麻疹月發(fā)病率與月平均風(fēng)速的曲線(xiàn)擬合結(jié)果較理想，二者之間呈三次方程曲線(xiàn)關(guān)系，且得到了擬合方程，提示月平均風(fēng)速是影響該病的主要?dú)庀笠蛩亍６袑W(xué)者報(bào)道長(zhǎng)春地區(qū)的麻疹發(fā)病率與平均蒸發(fā)量、平均降水量和年平均氣壓相關(guān)[7]，福州市的麻疹發(fā)病率和月平均濕度之間得到了多元直線(xiàn)回歸方程[10]，浙江省紹興市的氣溫、相對(duì)濕度與麻疹發(fā)病具有一定的相關(guān)性[11]。研究結(jié)論的不同，也許是因地域差異所致，或許還有其他未探明的原因，有待于進(jìn)一步探討。

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10.3969/j.issn.1002-7386.2014.09.058

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R 511.1

A

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2013-11-13)