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

摘要

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、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO、O₃、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；PM₁₀对北京、河北、天津等地区，SO₂对福建、广东等地区有明显的促进作用；NO₂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，O₃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。

关键词

流行性感冒 / 时空地理加权回归 / 影响因素 / 气象 / 空气质量