北京市急性心血管疾病的气象预测模型建立

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• 作者：李乃杰蒋志李津张德山
• 会议时间：2013-10-23
• 关键词：急性心血管疾病 ; 发病机制 ; 气象条件 ; 人工神经网络 ; 预测模型
• 作者单位：北京市气象服务中心,北京 100089
• 母体文献：第30届中国气象学会年会论文集
• 会议名称：第30届中国气象学会年会
• 会议地点：南京
• 主办单位：中国气象学会
• 语种：chi
• 分类号：X43;TP3

摘要

本文使用2006至2010年北京市120急救中心的急性心血管疾病接诊病例数据和北京市观象台同期气象数据,进行分布统计和相关分析,并通过人工神经网络建立逐日急性心血管疾病预测模型.结果显示男性发病人数要高于女性,从发病年龄分布可以看出,男性发病为双峰型,女性发病为单峰型.从四个季节逐小时发病人数分布可以看出,存在两个发病高峰时段,分别为9时至11时以及前半夜.从逐月的发病人数分布来看,11月至次年的4月都是心血管疾病的高发病期,月平均的气温、水汽压、最高气温和最低气温等气象要素与发病人数的季节分布关系密切.寒冷或者高温等引起的交感神经兴奋,可能是引起发病人数日变化或季节变化的一个重要因素.使用人工神经网络建立逐日急性心血管疾病发病等级预报模型,对2010年逐日发病级别进行预报,完全相等和差一级的概率分别为23%和44%,预报结果较为理想.