基于时空地理加权回归模型2016至2019年中国流行性感冒发病影响因素分析OA北大核心

目的:基于时空地理加权回归(GTWR)模型探讨流行性感冒发病的影响因素。方法:使用2016至2019年全国分地区流行性感冒分月统计数据,分析中国流行性感冒发病的时空分布。将流行性感冒发病率作为因变量,气象和空气质量因素(风速、湿度、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO、O_(3)、PM_(2.5))作为自变量,进行全局空间自相关分析和多重共线性检验后,构建GTWR模型,计算各自变量的平均回归系数,根据平均回归系数分析各自变量对不同地区流行性感冒发病的影响。结果:2016至2019年中国流行性感冒发病率呈逐年上升趋势,北京均处于全国最高水平。各自变量对不同地区流行性感冒发病的影响:风速对云南、重庆等地区有明显的促进作用;湿度对上海、天津、浙江等地区有较明显的促进作用,而对北京、河北、安徽等地区有明显的抑制作用;PM_(10)对北京、河北、天津等地区,SO_(2)对福建、广东等地区有明显的促进作用;NO_(2)对甘肃、宁夏、贵州、广东、广西、海南等地区,CO对安徽、河南、河北等地区,O_(3)对北京、河北、安徽等地区,PM_(2.5)对广东、海南、浙江等地区均有一定的促进作用。结论:气象、空气质量因素对流行性感冒发病存在明显影响,具有时空特异性,各地区应根据具体情况,制定区域个性化预防措施。