多數據融合下的氣象敏感性疾病綜合數據平臺設計

中圖分類號：R181 文獻標志碼：A

0 引言

隨著全球氣候變化、城鎮化進程加快以及人類對環境資源的開發和利用，氣象條件變化、極端天氣事件、氣象災害等氣象因素已成為影響公共健康的重要因素。氣象變化不僅對傳染性疾病的傳播模式產生顯著影響，也對慢性非傳染性疾病的防控帶來極大挑戰[1]。例如：極端氣溫變化和空氣污染的增加使得呼吸系統疾病、心腦血管疾病等的發病率上升。因此，如何通過精準的氣象數據與健康數據融合，建立有效的疾病預警系統，已成為當前公共衛生領域亟須解決的關鍵問題。本研究旨在設計并實現一個基于多數據融合的氣象敏感性疾病綜合數據平臺，旨在為氣象因素與健康風險之間的關系提供有效分析工具，助力疾病防控與管理。

1平臺需求分析

1.1 功能需求分析

1.1.1異構數據集成需求

在數據整合方面，系統須兼容氣象監測數據（含衛星遙感數據、地面傳感器網絡）與公共衛生數據（醫療機構診療記錄、疾控中心監測報告）的異構接入。核心功能模塊應包含數據格式標準化引擎、實時流處理單元及質量校驗算法，重點解決多源數據的時空對齊與噪聲過濾問題。針對時序監測數據、地理空間影像及非結構化文本等不同模態數據，采用分階段的ETL處理流程，通過定義統一數據模式與清洗規則實現有效融合。

1.1. 2 動態風險表征需求

可視化子系統須構建氣象-疾病關聯的多維分析體系，涵蓋熱力圖渲染、時間序列曲線及趨勢預測圖等表現形式。在交互層面，允許用戶組合氣象要素閾值、地理區域范圍與疾病分類標簽進行動態檢索[2]，基于WebGL技術實現大規模空間數據的實時渲染。前端架構采用組件化設計模式（React/Vue框架），通過長連接技術（WebSocket協議）保障可視化視圖的即時更新。

1.1.3跨終端協同需求

系統架構設計須實現Web應用與移動終端（iOS/Android雙平臺）的深度協同。移動側重點在于輕量化預警推送功能，集成地理圍欄技術實現區域化疾病風險提醒；Web側重多維數據分析功能，采用容器化布局適配不同屏幕尺寸。兩端共享統一的RESTfulAPI接口層，通過JWT令牌機制保障數據傳輸安全，建立狀態同步引擎維持操作邏輯的一致性。

1.2非功能需求分析

1.2.1高負載處理需求

在數據處理層，系統架構須構建分布式流處理框架（Hadoop/Spark集群），集成內存數據庫（Redis集群）優化高頻訪問場景下的I/O效率。特別需要指出的是，彈性擴展架構應包含自動伸縮機制，通過Kubernetes編排器實現計算節點動態擴容，配置流量監測模塊智能分配請求負載，確保每秒萬級事務處理能力（ TPS?10000 ）。

1.2.2安全防護體系需求

數據傳輸層采用混合加密策略，在應用層構建AES-256端到端加密通道，網絡層部署TLS1.3協議棧強化握手過程。存儲層實施基于角色的訪問控制（RBAC）模型，結合時間戳審計日志與密鑰輪換策略。在合規性方面，須建立數據脫敏引擎對醫療字段作者簡介：李秀萍（1979—），女，工程師，學士；研究方向：計算機，人才管理。

進行泛化處理，設計雙因素認證流程（短信驗證 + 生物識別）滿足GDPR第32條技術要求。

1.2.3彈性架構需求

采用服務網格（ServiceMesh）技術實現微服務間的智能路由，各功能模塊通過輕量級應用程序編程接口（ApplicationProgrammingInterface，API）進行解耦。基礎設施層依托容器化編排體系（DockerSwarm/Kubemetes），采用聲明式配置管理保證跨操作系統（Windows/Linux）部署一致性。在資源調度層面，引入云計算資源編排器（Terraform），建立按需擴容策略，當用戶并發量增長 300% 時，系統響應延遲須控制在2s以內。

2綜合數據平臺總體設計

2.1平臺架構設計

平臺采用分層架構模式，包含感知層、傳輸層、平臺層和應用層，如圖1所示。感知層部署多源數據采集節點，整合地面傳感器網絡與衛星遙感裝置，實現氣象參數與醫療數據的實時捕獲。傳輸層建立雙向數據傳輸通道，運用消息隊列與API接口組合傳輸機制，保障多模態數據的高效流轉。平臺層構建混合式數據處理中心，集成分布式存儲集群與流式計算引擎，完成數據清洗、特征提取及模型運算。應用層開發可視化交互模塊，通過可配置儀表板輸出分析結果。

架構示意圖清晰呈現各層級間的數據流向與控制邏輯。在微服務框架下，各業務組件封裝為獨立服務單元，基于Docker容器實現進程隔離，借助Kubermetes集群管理工具完成動態資源調度[3]。該設計通過模塊解耦提升系統魯棒性，當出現單節點故障時，能快速切換服務實例，同時支持計算資源的彈性擴容，滿足海量數據實時分析需求。分層結構有效降低系統耦合度，使各層級技術升級互不干擾。

2.2 數據流程設計

數據流程設計部分涉及從氣象數據源和醫療數據源到最終數據存儲與分析的整個流程。在氣象數據采集路徑方面，衛星數據和地面傳感器的數據通過數據采集設備收集，之后傳送至平臺進行進一步處理和分析。醫療數據包括來自醫院和疾控中心的數據，通過統一的接入規范進行采集，確保數據格式的一致性和準確性。接入的多模態數據將通過數據預處理進行清洗和去噪，隨后進行融合處理，最終存儲于分布式數據庫中。

圖2展示了數據的采集路徑和處理流程，明確了各類數據的流動方向和處理節點，確保數據從源頭到分析結果的每個環節都能夠得到高效、準確的處理。

2.3核心模塊設計

2.3.1用戶權限管理模塊

該模塊負責管理平臺用戶的權限和角色，確保數據訪問的安全性。通過基于角色的訪問控制（Role-

圖1平臺整體架構

圖2數據的采集路徑和處理流程

BasedAccessControl，RBAC）機制，平臺可為不同用戶分配不同的訪問權限。模塊實現的核心公式如下：

P_i=f（R_i，A_i）

其中， P_i 表示用戶 i 的權限， R_i 表示用戶 i 的角色， A_i 表示用戶 i 請求的操作。函數 f 根據角色和請求操作，返回權限結果。

2.3.2實時預警與歷史分析模塊

該模塊結合實時氣象數據和疾病數據，基于設定的閾值實現實時預警。通過時間序列分析，平臺能夠動態檢測疾病風險的變化。預警系統根據公式（2）進行風險評估[4]：

其中， R（t） 為時間 χ_t 的疾病風險， X_i（Ω_t） 為第 i 個氣象因素（溫度、濕度等）， w_i 為該因素的權重， n 為涉及的氣象因素數。

2.3.3API接口與第三方系統對接

平臺須提供標準的API接口，支持與其他醫療平臺、公共衛生數據庫等第三方系統的對接。API接口的設計遵循RESTful架構，確保高效的數據交互與擴展性。接口規范如下：

GET/api/data/type 返回指定類型的數據

POST/api/data 接收上傳的數據

API請求通過HTTPS協議加密，確保數據傳輸的安全性。

3關鍵技術實現

3.1多源數據采集與預處理

3.1.1基于LoRa/NB-IoT的無線傳感網絡設計

為了實現低功耗、長距離的數據采集，平臺設計了基于遠距離無線電（LongRange，LoRa）和窄帶物聯網（NarrowBand Internetof Things，NB-IoT）的無線傳感網絡。LoRa技術適合大規模的傳感器網絡，具有遠程通信和低能耗的優勢，適合于氣象數據的實時傳輸。NB-IoT則更適用于健康監測設備的數據采集等數據傳輸量較小的場景。2種技術結合使用，可以在城市和偏遠地區高效部署傳感器節點，采集氣象數據、環境數據及健康監測數據。

3.1.2 缺失數據插補與異常值檢測算法

在多源數據采集過程中，由于傳感器故障、信號丟失等原因，可能會出現缺失數據或異常值。為了保證數據的完整性和可靠性，平臺采用了以下數據插補與異常值檢測算法：

采用基于K-最近鄰算法（K-NearestNeighbors，KNN）的插補方法，通過計算相似數據點的加權平均值來填補缺失值，公式如下：

其中， X_i 為待插補的數據點， X_ik 為距離 X_i 最近的 K 個鄰近點的數據， w_k 為權重系數， K 為選取的鄰近點數量。

使用基于Z-score的方法檢測異常值，對于超過

設定閾值的數據點進行標記和剔除。Z-score公式如下：

其中， X_i 為數據點 ，μ 為數據集的均值， σ 為數據集的標準差，Z-score超過3則視為異常值。

3.2數據融合與建模優化

3.2.1氣象-疾病關聯的深度學習模型

為了捕捉氣象因素與疾病之間的復雜關系，平臺采用了長短期記憶網絡（LongShort-Term Memory，LSTM）進行深度學習建模。LSTM能夠有效地處理時間序列數據中的長期依賴關系，適用于氣象數據和疾病發病數據的預測。為了增強LSTM模型的泛化能力，采用了新的門控機制和正則化策略，改進了傳統LSTM模型。LSTM核心計算公式如下：

h_t=tanh（W_h?（X_t+h_t-1）+b_h）?（1-σ（W_o? （X_t+h_t-1）+b_o ） （5）

其中， X_t 表示輸人的氣象數據， h_t-1 表示上一時間步的隱藏狀態， W_h ， 為門控權重， b_h，b_o 為偏置項， σ 為Sigmoid激活函數， tanh 為雙曲正切激活函數。

該公式中，隱狀態的更新不僅依賴于當前時刻的輸入數據，還依賴于前一時刻的狀態，通過門控機制限制不必要的干擾，從而更好地捕捉氣象與疾病之間的時序關聯。

3.2.2基于聯邦學習的跨機構數據共享機制

為保護用戶隱私并確保各機構之間的數據共享，平臺引入了聯邦學習機制。聯邦學習允許多個數據源在不共享原始數據的情況下進行模型訓練。每個參與機構在本地進行模型訓練，只共享模型更新，而不暴露原始數據[5]。聯邦學習的優化目標可以通過公式（6）表示：

其中， w 為模型參數， L（w，D_k） 為機構 k 上數據D_k 的損失函數， K 為參與的機構數量。通過聚合各機構的梯度更新，平臺能夠獲得全局優化的模型。

3.3實時數據處理與傳輸

3.3.1流式計算框架（Flink/Kafka）應用

平臺采用ApacheFlink進行實時數據處理，支持大規模數據流的并行處理，確保數據處理的低延遲與高吞吐量。Flink的窗口化處理機制能夠根據時間或事件進行分組并執行聚合操作，從而實現實時數據分析。Kafka則作為數據傳輸中間件，負責高效地傳輸和緩存數據流。Flink和Kafka的結合，確保平臺在實時數據傳輸和處理上的高效性。

3.3.2輕量級無線傳輸協議優化（MQTT/CoAP）

平臺在無線數據傳輸過程中，采用消息隊列遙測傳輸協 議（Message Queuing Telemetry Transport，MQTT）和受限應用協議（Constrained Application

Protocol，CoAP）等輕量級協議進行優化。MQTT適用于低帶寬、高延遲的網絡環境，保證了數據傳輸的可靠性和實時性。CoAP則是專為物聯網設備設計的輕量級協議，支持設備之間的低功耗、低延遲通信。兩者結合使用，確保了平臺在各類設備和網絡環境下的數據傳輸效率。

4平臺應用與驗證

4.1典型應用場景設計

平臺的應用場景主要集中在氣象敏感性疾病的預警與分析，具體包括以下幾個典型應用場景。

4.1.1季節性呼吸系統疾病預警

流感、支氣管炎等季節性呼吸系統疾病，往往在氣溫變化和濕度較高的季節高發。平臺通過采集溫度、濕度、氣壓等實時氣象數據，結合歷史疾病發病數據，運用LSTM深度學習模型分析氣象因素與疾病發病的關系，提供疾病風險預測和預警[6]。在流感季節，平臺能夠提前發布預警信息，幫助相關部門采取防控措施，減少疫情蔓延。

4.1.2氣象突變對心腦血管疾病的影響分析

急劇的氣溫波動、濕度變化等氣象變化對心腦血管疾病患者的影響較為顯著。平臺通過對氣象數據和心電圖、血壓等健康監測數據進行實時分析，評估氣象突變對患者的風險。利用實時數據，平臺能夠在氣象變化發生時提供警報，提醒心腦血管疾病患者及其醫生采取適當的預防措施，從而降低突發事件的風險。

4.1.3重污染天氣對呼吸系統疾病的影響評估

在高污染天氣條件下，空氣質量對哮喘、肺病等呼吸系統疾病的影響更加顯著。平臺結合實時空氣質量數據與疾病發病率，進行綜合評估。通過氣象和污染物濃度的多模態數據融合，平臺能夠精準預測污染天氣對特定地區疾病發生的影響，向公眾和醫療機構發布預警，為及時干預和治療提供數據支持。

4.2系統性能測試

為了驗證平臺在典型應用場景下的性能，針對季節性呼吸系統疾病預警、氣象突變對心腦血管疾病的影響分析以及重污染天氣對呼吸系統疾病的影響評估3個具體應用場景，平臺進行了以下幾項性能測試，具體數據如表1所示。

表1系統性能測試結果（基于典型應用場景）

根據表格中的測試結果，平臺在3個典型應用場景下表現出了優異的性能。在季節性呼吸系統疾病預警場景中，平臺能夠處理每秒10000條數據，響應時間僅為 150ms ，模型預測準確率達到 92% ，顯示出其在高并發情況下的高效數據處理和實時預警能力。在氣象突變對心腦血管疾病的影響分析場景中，盡管氣象變化較為復雜，平臺仍然能夠穩定處理每秒8000條數據，預測準確率為 90% ，能夠及時響應氣象變化并發出警告。在重污染天氣對呼吸系統疾病的影響評估場景中，平臺同樣表現出色，能夠處理高并發數據流，響應時間為 180ms ，預測準確率為 93% ，確保了高污染天氣下的精準評估和及時預警。總體來看，平臺在數據吞吐量、響應時間、模型預測準確率和系統穩定性等方面均表現出強大的性能，能夠滿足大規模數據處理和實時預警的需求，確保在實際應用中的高效和穩定運行。

5結語

本文設計并實現一種多數據融合下的氣象敏感性疾病綜合數據平臺，通過結合氣象數據、醫療健康數據以及大數據分析技術，實現高效的疾病預警與風險評估功能。平臺采用基于LSTM的深度學習模型、LoRa/NB-IoT無線傳感網絡以及聯邦學習機制，有效解決多源數據采集、處理和共享的問題。在典型應用場景中，平臺表現出優異的性能，具有高吞吐量、快速響應時間和較高的預測準確率。在系統穩定性方面，平臺在長時間運行下依然保持高可用性，滿足大規模數據處理和實時預警的需求。總體而言，平臺能夠為氣象敏感性疾病的預警和管理提供精準支持，具備了良好的實際應用前景。

參考文獻

[1]鄭環，陳強，張睿，等.氣象敏感性疾病綜合數據平臺設計與實現[J].醫學信息學雜志，2024（6）：79-84.

[2]黎麗琴.氣象因素和大氣污染對人群死亡率的影響及預測研究[D].海口：海南師范大學，2024.

[3]郭佳，王姣，李永紅，等.宜昌市夏季極端降水敏感性疾病和脆弱人群的篩選［J].環境衛生學雜志，2024（4） ：324-330，337.

[4]王琰，胥美美，童俞嘉，等.基于機器學習的環境監測數據對循環系統疾病死亡影響及預測預警模型構建[J].數據分析與知識發現，2022（10）：79-92.

預測預警研究[D].濟南：山東大學，2022.

[5]汪子賢.基于門診的我國區域溫度敏感性疾病篩選及歸因負擔評估[D].北京：中國疾病預防控制中心，2021.

（編輯 王永超）

[6]郝強.氣象因素對其他感染性腹瀉發病的影響及

Design of a comprehensive data platform for meteorologically sensitive diseases based on multi-data fusion

LI Xiuping （Gansu Provincial Center for Disease Control and Prevention，Lanzhou 73Oooo， China）

Abstract：Meteorological factors such as climate change，environmental pollution，and extreme weather increasingly impact human health，especially by influencing the spreadand incidence of meteorologically sensitive diseases.This studydesigns a comprehensive data platformbased on multi-data fusion，integrating meteorological，health monitoring， and historical diseasedata.Deep learning models enable risk prediction andanalysis，whiledata colection via LoRa/ NB-IoT networks and a federated learning mechanism ensures privacy and secure sharing. Tests across multiple scenarios demonstrate the platform’shigh processing eficiency，fast response，andaccurate predictions，offering a new technical solution for disease prevention and public health management.

Key words：meteorologically sensitive diseases; multi-data fusion; deep learning;LSTM model