简介:摘要目的分析广东省、安徽省和吉林省(3个省份)共46个城市体感温度与手足口病发病的关系、空间异质性及其影响因素,为手足口病早期预警提供科学依据。方法收集广东省2009- 2018年、安徽省2009-2015年和吉林省2013-2018年的手足口病发病资料及同期气象数据。构建分布滞后非线性模型,分析46个城市体感温度与手足口病发病的关系,通过Meta分析合并不同城市的结果,采用Meta回归方法分析空间异质性的影响因素。结果3个省份46个城市的每日体感温度与手足口病发病总体上呈非线性关系,广东省和吉林省的发病风险关系相似,即随体感温度升高而增加,而安徽省的发病风险随体感温度上升先增加,在18.1 ℃达峰值后下降。不同体感温度的滞后作用不同,较高体感温度的影响更大、持续时间更久。经纬度、平均气温和平均日照时数可能是体感温度与手足口病关系存在空间异质性的原因。结论体感温度是一个同时评估气温、相对湿度和风速3种气象因素与手足口病发病关系的综合指标,其升高会增加手足口病的发病风险,体感温度与手足口病关系的空间异质性与所处地理位置和当地气象因素有关。
简介:摘要:“数据资源”已经成为当今时代企业的核心资源之一,随着人工智能技术、机器学习技术的不断成熟,大数据应用已经成为“智慧型城市轨道交通”行业下一代管理创新、服务创新、技术创新的必由之路。随着信息、传感和移动互联网技术的快速发展,社会各个领域数据呈现爆炸式增长态势,地铁数据也不例外。数据运用将有必要打破地铁数据系统内部的障碍,全面融合汇总数据,对地铁内部大数据和外部大数据进行综合分析,建设企业数据中台、提升大数据技术应用水平,深入探索地铁系统的规律,进而指导运营实践,对提升地铁的运营管理水平和乘客服务水平具有重要的理论和现实意义。