廈門市流感樣病例與氣象條件的關系研究*

邱 丹 王彥明 俞新蓮

(1.福建省廈門市氣象服務中心，福建 廈門 361000；2.廈門市疾病控制預防中心，福建 廈門 361000)

1 概述

流行性感冒(簡稱流感)是指流感病毒引起的急性呼吸道感染，同時也是一種傳染性強、傳播速度快的疾病，主要通過空氣中的飛沫、人與人之間的接觸或者被污染物品的接觸傳播。流行性感冒與普通感冒不同，其典型臨床癥狀是急性高熱、全身酸痛、顯著乏力和輕度的呼吸道癥狀。雖然流感的自限性較強，但嬰幼兒、老年人和存在心肺基礎疾病的患者容易并發肺炎等嚴重并發癥，甚至可能導致死亡。

相關研究表明，特定的氣象因素對呼吸道疾病有一定的誘發作用，這是因為氣象因子可以影響易感人群的抵抗力，并對生物性病原體的繁殖和傳播直接產生影響[1]。對流感與氣象關系的研究，可以為流感的預報與防控提供科學依據。國內有一些城市對當地流感和天氣的關系做了研究，使用的方法主要有回歸模型、偏最小二乘回歸模型、逐步回歸模型、Fishes判別、廣義相加模型、Spearman 統計等[2-6]。有研究發現，氣溫和濕度是影響流感傳播的重要指標[5]，但由于各地氣候、醫療等客觀條件的不同，各地的研究結論也略有不同，并不一定適用于廈門市，因此需要根據廈門市的實際情況和資料，進行流感與氣象條件的關系研究。

2 資料與方法

2.1 資料來源

廈門市2016—2018年每日流感樣病例數和門急診病例就診總數資料來源于廈門市疾病預防控制中心的流感樣病例監測系統。廈門站2016—2018年每日氣象數據來自于廈門市氣象局，包括日平均氣壓、日平均相對濕度、日平均氣溫、日平均變溫、日最高氣溫、日最低氣溫、日累計降水量、日均風速和日照時數，數據經過質量控制處理。

2.2 相關定義

(1)流感樣病例：體溫超過38攝氏度，伴咳嗽或咽痛之一者。(2)日較差氣溫：日最高氣溫與日最低氣溫的差值。(3)日變差氣溫：日平均氣溫與前一天日平均氣溫的差值。(4)最低氣溫日變化：日最低氣溫與前一天日最低氣溫的差值。(5)滯后天數：流感樣病例統計日期與氣象因素統計日期的差值。(6)廈門自然天氣季節劃分：根據《福建氣候》，從環流形勢、天氣過程和要素特征的轉折劃定廈門的自然天氣季節，3—6月為春季(其中3—4月為春雨季，5—6月為梅雨季)、7—9月為夏季(臺風季)、10—11月為秋季、12月—次年2月為冬季[7]。(7)冷空氣等級劃分：中國冷空氣等級標準 采用一定時間內日最低氣溫下降幅度和日最低氣溫值兩個指標，將冷空氣劃分為四個等級[8]。

2.3 研究方法

對于流感樣病例數的季節分布特征，使用2016—2018年的平均流感樣病例數據、氣溫、降水量和相對濕度等季節特征要素進行統計分析。對于流感樣病例數與氣象條件的相關關系分析，先采用Spearman方法對流感樣病例數據與12個氣象因素之間進行當日和1～14d滯后的相關性分析，再選取相關性較高的日較差氣溫、平均氣溫和平均風速進行單要素影響分析。對于冷空氣過程對流感發病的影響，采用周環比增長率進行對比。

3 流感樣病例數的季節分布特征

廈門地處臺灣海峽南部西側，屬亞熱帶海洋性季風氣候，冬無嚴寒，夏無酷暑，為了更好體現實際季節的轉換，本研究使用自然天氣季節劃分。由表1及圖1的流感樣病例數和氣象要素時間分布情況顯示，廈門市流感樣病例數具有以下特征：①流感具有明顯的季節性，從流感樣病例數季節分布看，數據曲線呈典型的雙峰型，流感樣病例數高峰期在春季(3—6月)，次高峰在秋季到初冬(10—12月)，流感樣病例數最少在冬季的1—2月和夏季的8—9月。②流感樣病例數的3次增長爆發期分別出現在春季、秋季和冬季的第一個月。進入春雨季，廈門天氣陰晴冷暖交替快，易出現低溫連陰雨過程，病例數快速上升。到了梅雨季，潮濕的環境和多變的天氣使得廈門繼續維持春雨季的高發病人數，但增速減緩，夏季廈門在副熱帶高壓系統控制下，天氣晴熱，紫外線和高溫均對病毒有抑制作用，流感樣病例數逐漸下降，直到秋季北方冷空氣開始侵擾廈門，流感樣病例數再次上升，初冬過后，降溫幅度減弱，人體也經過一段時間的適應期，流感樣病例數再次減少。此外，寒暑假校園傳播途徑受阻也是影響流感樣病例數的社會因素之一。③在流感樣病例數的兩個低值期中，1—2月的流感樣病例數略低于8—9月，可能是因為廈門冬季較暖，低溫對流感的影響有限。同時由于廈門的海洋性季風氣候，夏季較高的相對濕度提高了病毒的穩定性[6]。

表1 廈門市2016—2018年平均流感樣病例數與氣象要素值

圖1 廈門市2016—2018年逐月平均氣溫和日平均流感樣病例數

4 廈門流感樣病例數與氣象條件的相關關系分析

4.1 去除流感樣病例數的 “星期幾”效應和年變化趨勢

表2給出了流感樣病例數的一周內日平均流感樣病例數分布情況，可見流感樣病例數具有明顯的“星期幾”效應：在星期一、星期二人數最高，星期五為次高峰，一周內總體為下降趨勢。廈門市門急診病例就診總數也存在同樣的一周內下降趨勢，表明流感樣病例數受氣象因素以外的社會因素影響大，另外社區流感監控點的增加對流感樣病例數的年變化趨勢也有一定影響。為去除流感樣病例數的“星期幾”效應和年際變化趨勢，將每日的流感樣病例數乘以表2的年系數和星期系數，得到新的流感樣病例數時間序列。處理過后的流感樣病例數序列符合正態分布，樣本數為1096，平均值為304，中位數為292，最大值為639，最小值為69。下文中所使用的流感樣病例數為去除了 “星期幾”效應和年際變化趨勢的流感樣病例數。

表2 廈門市2016—2018年流感樣病例分布與系數

4.2 相關系數分析

采用Spearman方法分析當日的12個氣象因素(日累計降水量、日較差氣溫、日變差氣溫、日最低氣溫、最低氣溫日變化、平均氣溫、日最高氣溫、日照時數、大型蒸發量、平均相對濕度、平均本站氣壓和平均風速)與流感樣病例數的相關系數，見表3。結果顯示流感樣病例數與當日的日較差氣溫、平均相對濕度和平均風速之間具有相關性，其中日較差氣溫和平均相對濕度與流感樣病例數呈正相關，平均風速呈負相關。

表3 廈門市2016～2018年流感樣病例數與當日各氣象因素之間的相關系數

采用Spearman方法分析發病前1～14d的12個氣象因素與流感樣病例數的相關性。結果顯示呈正相關的有日降水量(前日20時—今日20時降水量)、日較差氣溫、日變差氣溫、日最低氣溫、平均氣溫、日最高氣溫和平均相對濕度，呈負相關的有日照時數、大型蒸發量、平均本站氣壓和平均風速。其中發病前1d日較差氣溫和日變差氣溫與流感樣病例數的相關系數最高，滯后時間為1天；降水量、日照時數、大型蒸發量、平均相對濕度和平均風速的滯后時間在4～9天之間；日最低氣溫、平均氣溫、日最高氣溫、平均本站氣壓和體感溫度的滯后時間在14天或14天以上。

表4 廈門市2016～2018年流感樣病例數與1～14d的各氣象因素之間的Spearman相關系數矩陣

4.3 氣象因素和流感樣病例數的關系

分別對日較差氣溫、平均氣溫和平均風速與流感樣病例數的關系做統計分析。使用去除 “星期幾”效應、年際變化趨勢以及去除除夕至大年初三數據的流感樣病例數據，總體平均值為306人，氣象要素數值做取整數處理。分析結果如下：

①由圖2可知，前1d日較差氣溫為2℃以下和8℃以上時，當日流感樣病例數明顯高于平均值。說明日較差氣溫過低或者過高都會對民眾的穿衣決策造成干擾，從而容易由于穿衣不當而著涼感冒。日較差氣溫在8～10℃時，流感樣病例數線性上升，說明日較差氣溫在8～10℃時，晝夜溫差越大，流感樣病例數越多。日較差氣溫為1℃和10℃時流感樣病例數最高。

圖2 廈門市2016—2018年前1d日較差氣溫與當日流感樣病例數的關系

②由圖3可知，前1d平均氣溫在16～26℃之間時，流感樣病例數高于平均值。尤其當平均氣溫在19℃時，流感樣病例數最高，一般發生在春秋季節。因為此時廈門白天溫暖可著短袖，但夜晚較涼仍需著外套，容易因為添衣不及時造成著涼，抵抗力下降。

圖3 廈門市2016—2018年前1d平均氣溫與流感樣病例數的關系

③由圖4可知，前5d平均風速在0～1m/s之間時流感樣病例數明顯高于平均值，有利于流感病毒的復制傳播。前5d平均風速大于7 m/s時，流感樣病例數明顯低于平均值。

圖4 廈門市2016—2018年前5d平均風速與流感樣病例數的關系

5 冷空氣過程對流感樣病例數的影響

按照中國冷空氣等級標準[8]，2016—2018年間較強等級以上的冷空氣天氣過程共有14次，多出現在12月至次年4月，其中有2次為強冷空氣過程，出現在2月和3月。對比冷空氣過程前7天和后7天的流感樣病例人數，后7天的平均周環比增長率為9.1%。2次強冷空氣過程的周環比增長率分別為44.5%和38.7%。12次較強冷空氣過程中，出現在4月中下旬的3次較強冷空氣過程，雖然降溫幅度達到了較強冷空氣標準，但由于前期流感樣病例數已處于高位，因此流感樣病例數無明顯增長，平均周環比增長率為-1%；另外9次較強冷空氣過程的平均周環比增長率為4%。由此可見，4月中旬以前較強等級以上的冷空氣過程會使后一周的流感樣病例數有所增加，強冷空氣過程后流感樣病例數明顯增加。

6 結論

①廈門市流感樣病例數具有明顯的季節性，呈典型的雙峰型，高峰期在春季，次高峰在秋季和初冬季。增長爆發期分別出現在春、秋和冬季的第一個月，天氣變化較快時，流感樣病例數較多。與廈門同屬亞熱帶季風氣候的深圳，其高峰期在春夏季[5]。

②對當日的氣象因素與流感樣病例數的相關系數分析顯示，流感樣病例數與當日的日較差氣溫、平均相對濕度和平均風速之間具有相關性，其中日較差氣溫和平均相對濕度與流感樣病例數呈正相關，平均風速呈負相關。對發病前1～14d的氣象因素與流感樣病例數的相關性分析表明氣象因素對流感樣病例數的影響普遍具有滯后性，其中日較差氣溫和日變差氣溫的滯后性為1天，可能通過直接影響人體免疫力的方式影響流感發病率。

③前1d日較差氣溫過低或者過高(2℃以下和8℃以上)都容易使民眾由于穿衣不當而著涼，令流感樣病例數高于平均值；前1d平均氣溫在16～26℃之間時流感樣病例數高于平均值，平均氣溫在19℃時，流感樣病例數最高。前5d平均風速在0～1m/s之間時流感樣病例數明顯高于平均值，大于7 m/s時明顯低于平均值。

④較強等級以上的冷空氣過程會使流感樣病例數發生明顯增長，流感爆發的強度與冷空氣的等級正相關，強冷空氣過程的周環比增長率可達41.6%，是較強冷空氣過程的10倍，在流感防控工作和健康氣象指數預報中要特別關注強冷空氣天氣的影響[9]。

⑤本研究使用流感樣病例樣本，缺乏實驗室診斷依據和人群分層，與使用實驗室確診樣本的廈門市流感研究相比較[10]，當日氣溫與流感樣病例數和流感發病數均具有相關性，但當日相對濕度和風速只與流感樣病例數相關，關于不同數據源選擇對研究結果的影響更待進一步研究。