【中图分类号】R195.1 【文献标识码】A 【文章编号】2095-6851（2017）04--01
1.内容与方法
1.1 呼吸系统疾病日门诊资料
收集某医院2015年1月1日—2016年12月31日呼吸系统疾病日门诊量统计资料，病案统计采用国际疾病分类第十版。该医院座落在市城区，是一所综合性医院，医院病人90%以上为本地该区街道居民。
1.2 大氣污染物监测资料
同时期PM10、PM2.5、SO2和NO2的日均浓度资料由环境监测站提供，为城区多个监测点数据的算术平均值。
1.3 气象因素监测资料
从气象信息中心获得同时期气象监测资料，包括每日的平均气温、平均能见度、平均相对湿度和灰霾天气。把当日气象因素同时满足能见度≤10km，相对湿度≤90%定义为灰霾天气。
1.4 数据预处理
为保持数据的连续性和充分利用所有的数据，在本研究中，使用了SAS扩展过程中Join的方法插补缺失值。
1.5 统计学分析
本研究采用时间序列的自回归模型，该模型是对传统线性拟合模型的拓展，拟合该模型既对确定性信息的提取比较充分，又可以合理运用残差信息，采用SAS9.1统计软件对数据资料进行分析。其具体模型见公式：
式中：
yt--时间序列的目标变量，反应变量；μt--趋势分量，排去了所有扰动因子后的光滑趋势，还可以进一步分解为μt=（μ+αt），其中μ为基础水平，αt为趋势部分，如果αt=0，则有μt=μ，为总平均值。当αt=0时，称为平稳时间序列；当αt≠0时，称为非平稳时间序列；γt--季节分量，如每周一个循环，其循环期为7d；若每年的年初和年末不同时，其循环期为12月；ψt--循环分量；βjxjt--回归分量。残差序列可表示为：
2.结果
2.1 呼吸系统疾病日门诊量、大气污染物浓度和气象因素的分布情况
2015年1月1日—2016年12月31日某医院呼吸系统疾病日门诊量的均数52.2人次；呼吸系统疾病日门诊量的均数为68.6人次。同时期大气污染物SO2、NO2、PM10和PM2.5浓度日平均值分别为50.2、62.6、74.7和64.9μg/m3，气象因素能见度、气温和相对湿度的日平均值为12.3km，24.0℃和66.9%。
2.2 污染物与气象的相关性分析
对研究期间各大气污染物每日浓度与气象因素进行Pearson相关性分析。结果显示，NO2与SO2、PM10和PM2.5之间存在着明显的正相关（r分别0.783，0.885，0.614，P<0.01），与能见度、气温和相对湿度呈负相关（r分别为-0.213，-0.274，-0.075，P<0.01或P<0.05）；SO2与PM10、PM2.5和相对湿度之间存在着明显的正相关（r分别为0.713，0.489，0.068，P<0.01或P<0.05），与能见度和气温呈负相关（r分别为-0.129，-0.072，P<0.01或P<0.05）；PM10与PM2.5之间存在着明显的正相关（r为0.695，P<0.01），与能见度和气温呈负相关（r分别为-0.159，-0.248，P<0.01）；PM2.5与气温和能见度呈负相关（r分别为-0.254，0.156，P<0.01）。
3.讨论
本研究的结果提示，就诊当日及其前6日的日均气温对就诊人次均有影响。每日就诊人次由两部分组成，大部分受当日即day0气温影响，身体不适而就诊；小部分是受lag3的气温影响并已于lag3进行了首次就诊，于day0进行复诊和取药。由此表明，日均气温对呼吸系统疾病的影响主要是是短期效应，体现在观察日首次就诊人次上。7日加权气温12.9℃是一个临界值点，当7日加权气温在12.9℃附近时，室外气温适宜，室外活动较多，但该季节室外气温在短时间内变化较大，多种过敏原同时存在，这些因素都极易使人们发生呼吸系统疾病。当7日加权气温低于12.9℃时，即秋冬季节，随着天气变冷，空气中微生物数量减少，传播力降低，且此时室外活动时间减少，诱发呼吸系统疾病的可能性大大降低。
4.文章小结
本研究由于资料搜集的限制，所选择的医院呼吸系统就诊人次不多，研究时间较国外同类研究相对较短，另外，主要大气污染物之间存在明显的相关性，存在共线性，要具体区分某个污染物的健康效应相对困难，可能会影响模型的真实性。这需要以后补充相应资料加以进一步分析探讨。
参考文献：
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