影响上海地区冬春季流感流行强度的关键局地气象因子研究.pdf
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1、影响上海地区冬春季流感流行强度的关键局地气象因子研究*常炉予1,2彭丽1叶晓芳1,2郑雅旭3姜晨彦3陈健3张亚杰2CHANGLuyu1,2PENGLi1YEXiaofang1,2ZHENGYaxu3JIANGChenyan3CHENJian3ZhangYajie21.上海市气象与健康重点实验室,上海市气象局,上海,2000302.海南省南海气象防灾减灾重点实验室,海南省气象局,海南,5702033.上海市疾病预防控制中心,上海,2003361.Shanghai Key Laboratory of Meteorology and Health,Shanghai Meteorological Se
2、rvice,Shanghai 200030,China2.Key Laboratory of South China Sea Meteorological Disaster Prevention and Mitigation of Hainan Province,Hainan 570203,China3.Shanghai Municipal Center for Disease Control and Prevention,Shanghai 200336,China2022-06-06 收稿,2023-04-13 改回.常炉予,彭丽,叶晓芳,郑雅旭,姜晨彦,陈健,张亚杰.2023.影响上海地区
3、冬春季流感流行强度的关键局地气象因子研究.气象学报,81(4):673-683Chang Luyu,Peng Li,Ye Xiaofang,Zheng Yaxu,Jiang Chenyan,Chen Jian,Zhang Yajie.2023.A study of critical local weatherfactors affecting the intensity of influenza epidemics during winter and spring in Shanghai.Acta Meteorologica Sinica,81(4):673-683AbstractIdenti
4、fyingcriticalweatherfactorsthataffecttheintensityofinfluenzaepidemicscanpromoteearlywarningofinfluenzaoutbreak.Basedoninfluenza-likeillness(ILI)andmeteorologicalobservationsduringwinterandspringinShanghaifrom2010to2018,adistributedlagnon-linearmodel(DLNM)andgeneralizedadditiveregressionmodels(GAM)ar
5、eusedtoinvestigatetherelationship between ILI and various weather factors.Additionally,the multiple stepwise regression model is used to pinpointsignificantweatherfactorsaffectingtheintensityofinfluenzaepidemics.ResultsindicatethattherearenegativecorrelationsbetweenILIandtemperatureandrelativehumidi
6、ty,andtherelativerisk(RR)ofILIincreasesasbothfactorsdecrease.Theeffectscanpersistuntil three weeks later and remain statistically significant,e.g.the cumulative RR of exposure to cold(5)and dry(50%)environmentsareupto2.16(95%CI:1.183.95)and2.51(95%CI:1.963.23),respectively.Meanwhile,thereisalsoasign
7、ificantinteractioneffectbetweenrelativehumidityandtemperature,withadryenvironmentsignificantlyenhancingthecoldimpact.Inaddition,unstableweatherelementsrelatedtoairtemperaturearealsosignificantlyassociatedwithILI,withtheriskrisingby1.8%(95%CI:0.2%3.4%)forevery1increase.Thefrequencyofcoldairactivityat
8、thestartoftheepidemicandthepeakILIriskalsofeatureasignificantmonotonicallyincreasinglinearrelationship,withanincreaseriskof6.8%(95%CI:2.1%11.7%)foronemorecoldairprocess.Amongthesesensitiveweatherfactors,frequentcoldairactivitiesanddryconditionsmayformanenvironmentconducivefortheoutbreakofseriousinfl
9、uenzaepidemic.Thefindingsprovideatheoreticalbasisforscientificunderstandingofwidespreadinfluenzaepidemicsthatoccurredinwarmwinters.Key wordsColdairprocess,Interactioneffects,Nonlinearexposure-responserelationships,Intensityofinfluenzaepidemics,Winterandspring*资助课题:国家自然科学基金项目(42205188)、上海市科学技术委员会项目(2
10、0dz1200402)、海南省南海气象防灾减灾重点实验室开放基金项目(SCSF201908)。作者简介:常炉予,主要从事天气气候对空气污染和人体健康的影响研究。E-mail:通信作者:彭丽,主要从事天气气候、空气污染与人体健康研究。E-mail:phyllis_doi:10.11676/qxxb2023.20220085气象学报摘要识别影响流感流行强度的关键气象因子有助于提高流感疫情预警、预测能力。基于 20102018 年上海市冬、春季周流感样病例数(ILI)和气象观测资料,采用分布滞后非线性模型(DLNM)和广义相加回归模型(GAM)系统分析了ILI与多种气象因子的关联,在此基础上使用多元
11、逐步回归模型识别调控流感流行强度的关键气象因子。结果表明,冬、春季平均气温和相对湿度与 ILI 呈反向关系,低温和低湿效应的滞后持续时间较长,5 和 50%环境下滞后周的累积风险分别为 2.16(95%CI:1.183.95)和 2.51(95%CI:1.963.23),且气温与相对湿度对 ILI 存在交互影响,干燥环境会显著加强冷效应。此外,与气温有关的不稳定天气要素也与 ILI 具有显著关联,其中气温日较差对 ILI 的影响在当周最大,每升高 1,ILI 风险增加 1.8%(95%CI:0.2%3.4%),ILI 流行早期的冷空气活动频次与 ILI 呈单调递增线性关系,冷空气活动频次每增加
12、 1 次,ILI 风险增大 6.8%(95%CI:2.1%11.7%)。其中,流行早期阶段的频繁冷空气活动和流行期内的干燥环境为严重流感事件的爆发提供了合适的外界环境。研究结果可为科学理解暖冬背景下出现的大规模流感流行事件提供理论依据。关键词 冷空气过程,交互作用,非线性滞后暴露-反应关系,流感流行强度,冬、春季中图法分类号P491引言季节性流感是易在人际传播的急性病毒感染,常年在高危人群中造成大量人员患病和死亡(Osthus,etal,2017),是全球范围的重要公共卫生问题。据世界卫生组织(WHO)估计,季节性流感每年在全球会造成 300 万500 万严重病例和 29 万65 万人死亡(W
13、HO,2018)。中国平均每年流感可以导致 300 万门、急诊就诊人次,234 万住院人次以及9 万例死亡,相关总经济负担约占 2019 年国内生产总值的 0.3(龚慧等,2021)。面对流感带来的巨大经济和健康负担,预防是最经济有效的健康策略,而了解流感流行的季节性规律,认识天气、气候的作用,可以提升对未来流行时间和规模的预测能力(Huang,etal,2020)。自 1952 年 WHO 开展全球流感监测以来,科学家对影响季节性流感流行的气象因子及其作用的认识日益加深,如可能影响病毒生存和传播的气象要素包括气温和湿度(Lowen,etal,2014;李怡等,2022;马盼等,2022)、风
14、速(Qi,etal,2021)、降水(Liu,etal,2019)、日照(郭倩等,2020)和紫外线辐射(Ianevski,etal,2019)等。其中,以气温和湿度条件的影响最为突出,已取得了大量动物实验室证据和流行病学统计证据(Lowen,etal,2007,2014)。如对于温带和亚热带气候区,冬、春季流感流行风险最高,与寒冷和干燥条件会显著加强流感病毒生存和传播能力有关(Deyle,etal,2016)。此外,各气象要素在影响季节性流感流行风险中还存在着十分明显的交互作用(WangXL,etal,2017;Li,etal,2018;Liu,etal,2019;WangJY,etal,2
15、022),如较低相对湿度条件会显著增高低温对湖南邵阳地区流感流行的作用(Liu,etal,2019),而暴露于低湿协同高气压环境下,兰州地区人群感染流感的风险则远高于单一低湿或高压条件的影响(Wang,etal,2022)。此外,流感流行还可能与调控人体易感性的快速变化的外界环境有很大关系(VanNoort,etal,2012)。一方面,针对短期内的气温变化幅度,研究发现流感发病人数与气温日较差呈现近似线性递增的关系,即气温日较差越大流感发病风险越高(Li,etal,2018;Park,etal,2020)。另一方面,针对短期内大幅度变温天气频次,Liu 等(2020)采用3 周内出现的连续大
16、幅度变温天气频次作为客观指标,发现秋季该指标每增加 1 次,中国冬季流感样病例数峰值发病率会增加约 27%,这可能与大幅度变温环境下人体免疫系统易受损,导致抵抗力变弱而更易感染流感病毒有关(Guo,etal,2011;Loh,etal,2013)。上海,位于长江三角洲东缘,冬、春季和夏季均会出现流感高峰(陈健等,2013),这里人口密集、流动性强,一旦爆发流感会带来巨大的人员和经济损失。作为首批加入中国-WHO 流感监测项目的地区,上海目前已积累了大量流感有关参数的监测数据,基于此,已发现诸多局地气象因子(降水量、气压、风速、气温、相对湿度和气温日较差)中气温、相对湿度和气温日较差对季节性流感
17、流行有显著影响(陶芳芳等,2010;陈蕾,2013;陈健等,2013;Wang,etal,2017)。对于气温,陶芳芳等(2010)发现日均气温与流感患病人数存在“U”型关系,在冬半年,极端低温环境下流感发病风险最高,且持续6d 后冷效应最强。另有研究指出冷效应在 510附近(非最冷环境)最强,且可持续 3 周以上(陈蕾,674Acta Meteorologica Sinica气象学报2023,81(4)2013;Wang,etal,2017)。对于相对湿度,研究表明其与流感患病人数可能存在“U”“J”和倒“J”型复杂关系,且效应具有滞后性(陶芳芳等,2010;陈蕾,2013;Wang,eta
18、l,2017)。此外,气温日较差越大,流感流行风险也越高(陶芳芳等,2010)。综上所述,已有研究从统计上给出了上海地区季节性流感流行的多个敏感气象因子,但大多关注气象因子的独立效应,而对要素间交互作用的认识还不够清楚。此外,冷空气过程作为气象部门重点监测和预测对象,也是冬半年最为常见的快速大幅度降温天气,故认识其相关暴露指标与流感流行风险的关系对提升流感流行风险预测能力具有重要意义。因此,本研究将基于 20102018 年上海市冬、春季周流感样病例数(ILI)和气象观测资料,开展如下研究:(1)认识平均气温和相对湿度对冬、春季流感的影响及其交互作用;(2)分析不稳定天气要素(冷空气活动频次、
19、平均气温日较差)与流感发病人数的关联;(3)进一步探索调控流感流行强度的关键气象条件。研究结果不仅有望加深对综合气象条件影响流感流行风险的理解,还有助于通过提高流感疫情预警预测能力,有效预防和控制流感感染风险,降低相关卫生经济负担。2数据和方法 2.1 数据研究用到的 20102018 年冬、春季流感流行季节(11 月至次年 4 月,即第 44 周至次年第 17 周)的周流感样病例(ILI)数据来自“中国流感监测信息系统(CISIS)”,由上海市 30 所流感监测哨点医院登记上报。根据全国流感监测方案(2010 年版)(中华人民共和国卫生部,2011),研究用到的 ILI 遴选标准是指有发热(
20、腋下体温38)伴咳嗽或咽痛之一的急性呼吸道感染患者,无实验室确诊诊断。周数据可以及时监测到流感的流行趋势,且可以排除不少因个人行为(如就诊)对统计结果的影响。气象数据使用上海市徐家汇中心城区地面气象要素观测值以表征上海市平均气象状况,包括日平均气温、相对湿度和气温日较差(日最高气温减最低气温),并进一步计算周平均值,得到周内平均日均气温(T)、相对湿度(RH)和气温日较差(TD)。此外,研究根据中华人民共和国气象行业标准冷空气过程监测指标(中国气象局,2017),将中等及以上强度冷空气在流感参数对应周内的活动频次视为冷空气过程频次参数,即包括中等强度冷空气(848h 日最低气温降幅6)、强冷空
21、气(48h 日最低气温降幅8)和寒潮(日最低气温24h 降幅8 或 48h 降幅10 或 72h 降幅12,且日最低气温4,其中 48 和 72h 内的最低气温必须连续下降)3 个等级的所有过程。2.2 统计分析方法研究首先建立分布滞后非线性模型(DLNM)分析平均气温和相对湿度与 ILI 的非线性滞后关系;其次,采用双变量响应模型定性分析平均气温和相对湿度的交互作用;三是在交互作用存在的基础上,依托上述双变量响应模型控制平均气温和相对湿度独立和交互作用,拟合不稳定气象要素(平均气温日较差和冷空气过程频次)与 ILI 的滞后线性关系;最后,采用多元逐步回归模型识别调控ILI 流行强度的关键因子
22、。2.2.1平均气温和相对湿度与 ILI 的滞后非线性关联分析研究采用广义泊松分布作为 DLNM 模型的连接函数来拟合气象要素与 ILI 时间序列,表达式如下lnE(Yt)=a+cb(Zt,l)+ns(Xt,df)+ns(time,df)(1)式中,E(Yt)为第 t 周 ILI 的期望;a 为截距项;ns(time,df)表示时间的自然立方样条;自由度 df 取4,以控制长期和季节趋势。cb(Zt,l)为气象影响要素 Z 的二维交叉基矩阵;ns(Xt,df)为除 Z 要素以外的其他气象要素 X 的自然立方样条用于控制混杂,如分析平均气温对 ILI 的影响时,Z 为平均气温,X 为相对湿度。借
23、鉴已有研究经验,交叉基矩阵中最大滞后周数取 3(WangXL,etal,2017;Liu,etal,2019;WangJY,etal,2022)。平均气温和湿度与ILI 风险的暴露-反应关系和滞后效应拟合方式均采用自然立方样条函数(陈蕾,2013;Wang,etal,2017),并使用不同自由度做敏感性计算(见附录表 A1),根据广义交叉验证(Generalisedcross-validation,GCV)评分最低准则(Wood,2006),确定平均气温两个维度拟合函数中的自由度均取 3,而相对湿度暴露-反应关系维度自由度取 2,滞后效应维度自由度取 3。常炉予等:影响上海地区冬春季流感流行强
24、度的关键局地气象因子研究6752.2.2平均气温和相对湿度交互作用分析引入双变量响应模型考察平均气温和相对湿度对 ILI 影响的交互作用(Wang,etal,2022),表达式如下lnE(Yt)=a+s(Tt3:t,RHt3:t)+ns(Time,df)(2)Tt3:t,RHt3:tTt3:t和RHt3:t式中,s()为采用薄板回归样条(tp)平滑函数拟合 ILI 对平均气温和相对湿度同时变化的三维响应曲面项,它综合考虑了平均气温和相对湿度的单独作用及交互作用,当该项的 P0.05 时意味着平均气温和相对湿度的联合效应具有统计学意义,通过绘制响应曲面三维图可以定性认识要素间的交互作用。同时,鉴
25、于平均气温和相对湿度均具有长时间的滞后效应,式中使用平均气温和相对湿度的 03 周滑动平均值(),其他项及参数设定与式(1)一致。2.2.3与变温有关的不稳定气象要素作用评估1Wti在式(2)的基础上,新增项以分析不稳定气象要素与 ILI 的线性滞后关联,表达式如下lnE(Yt)=a+1Wti+s(Tt3:t,RHt3:t)+ns(Time,df)(3),1Xti1式中项为超前 i 周的不稳定天气要素 W(气温日较差或冷空气过程频次)的线性拟合项,其中为线性拟合系数,鉴于已有研究指出气温日较差的效应持续性较弱(陶芳芳等,2010),本研究分析气温日较差的效应时 i 取 0 或 1。此外,考虑到
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