气象信息因素（精选7篇）
气象信息因素 篇1
0 引言
在电力系统中, 短期电力负荷预测是一项重要内容, 而预测过程的实现具有一定的困难。在过去很长一段时间内, 电力领域一直以灰色预测法为主要方法实现预测, 但其在应用过程中很容易受不规律数据的影响而导致预测精确度得不到保证。改进后的G M (1, 1) 模型的应用能够在考虑社会活动规律以及气象因素的基础上, 达到较高的预测准确度, 因此, 对于以气象信息因素修正为基础的灰色短期负荷预测的分析很有必要。
1 预测过程分析
1.1 改进的G M (1, 1) 模型
改进的G M (1, 1) 模型与传统预测模式的不同之处在于充分考虑社会活动规律以及气象因素。因此以其为基础实现短期负荷预测的精确度能够得到提高[1]。总的来说, G M (1, 1) 模型的改进点主要体现在以下方面:
(1) 以多角度数据组织策略为基础, 选取了曲线相似度最大的一系列历史日作为了相似日。
(2) 针对所选取的相似日的气象情况进行分析, 研究其气象因素是否存在突变的问题, 若存在, 则该模型应用相应手段对其进行处理, 并将上述突变过程中短期负荷的变化结果等一系列数据进行记录, 作为预测的参考[2]。
(3) 为了最大程度的减小预测结果存在的误差, 对预测结果进行了修正, 在相似日平均替代法等修正方法的基础上, 得出了具体修正结果, 为预测结果准确度的提高提供了保证。
1.2 多角度数据组织策略
短期电力负荷容易受人类活动因素的影响而出现周期性的变化。以节假日与平常日为例, 在通常情况下, 前者的短期电力负荷会大于后者, 这是短期电力负荷明显的变化规律。另外, 仅从节假日的角度考虑, 不同年度之内的节假日, 其短期电力负荷曲线会具有一定的相似性, 因此认为在人类活动因素的影响下, 短期电力负荷曲线波动情况呈周期性。具体而言, 负荷序列的周期性特点如图11所示[3]。。
由图1可知, 以考虑人类活动因素为基础的短期负荷预测呈周期性变化, 因此在具体预测过程中, 需要考虑到相似日的有关问题, 必须建立相似日集合。集合的建立可以从工作日、休息日以及节假日等角度出发来实现。工作日的相似日为前N个星期的该日期, 以本星期的星期一为例, 其相似日便为前N个星期的星期一;节假日则以年为主要划分依据, 以本年度的国庆节为例, 其相似日为前N个年度的国庆节。
1.3 基于气象信息因素的回归分析修正
有关学者的研究表明, 在众多气象信息因素中, 以气温对短期电力负荷的影响最大。某市201 5年冬季每日平均气温与每日平均负荷之间的关系[4]如图2所示。
由图2可知, 该市在2 0 15年冬季, 每日平均气温与每日平均负荷之间呈比例关系, 随着每日平均气温的降低, 每日平均负荷有所增加。通过对导致上述问题原因的分析发现, 在冬季, 由于气温的降低, 生活中取暖所用的电力负荷增加, 导致了短期负荷的增加;相对而言, 夏季无需取暖, 却存在空调使用方面的问题, 因此在对夏季的气温与每日平均负荷之间的关系进行分析时, 必须考虑空调的使用等方面的因素。
为判断气象信息因素与短期负荷之间的关系是否真正符合上述规律, 需要对历史日的具体情况进行分析, 并判断其是否与上述规律相符合, 对此, 采用气象灵敏度的方式分析气象异常很有必要。通过对气象灵敏度的分析发现, 历史日的气象信息因素的变化与短期负荷之间的关系与上述规律一致, 利用历史日短期负荷的平均值作为参考, 以作为当前的预测值, 同样能够达到较好的准确度[5]。
2 预测结果修正
为进一步提高预测结果的准确程度, 通过具体手段的应用对其进行修正很有必要。相似日平均替代法以及邻近负荷外推法是修正预测结果的主要方法, 大量的应用实践证明, 该方法修正效果较好。
2.1 以相似日平均替代法为基础的修正过程
从相关文献可以看出, 在对当前的短期负荷情况进行预测的过程中, 可以以历史日的负荷平均值作为参考来实现, 其预测的准确程度能够达到较高的标准[6]。但需要注意的是, 历史日负荷的变化规律与当前负荷的变化规律无法完全保持一致, 存在偶然情况会导致历史日序列出现变异。因此, 若仅仅以历史日负荷的平均值为准, 得出当前的负荷预测值, 同样存在出现偏差的几率。为避免这一问题, 对短期负荷预测结果准确程度的影响因素, 必须采用相似日平均替代法对预测值进行修正。为此, 可以将阈值设置在3 0%, 并展开修正过程。如果所得出的结果大于3 0%, 则认为历史日的平均值不能作为当前负荷预测的参考, 必须重新对其进行预测, 以提高预测结果的准确度。相反, 如结果在3 0%以下, 则证明历史日的负荷平均值可以作为当前负荷预测的参考值, 其准确率能够得到保证。
2.2 以邻近负荷外推法为基础的修正过程
以邻近负荷外推法为基础, 实现修正过程, 同样能够达到提高预测结果准确程度的目的。在这一方法的基础上, 需要估计出第一个预测点, 并计算其与第一个点预测值的差, 以为预测曲线做出补偿, 提高其精确度。
一般情况下, 在同一天内, 邻近两点的负荷相似程度一般较高, 即两者不会有明显差异, 负荷的变化情况较小, 相对稳定, 通常保持在5%的范围内。采用邻近负荷外推法对两点之间的负荷差进行计算, 若其差值在5%之内, 则说明预测结果能够与实际情况相符合[7]。反之, 若大于5%, 则认为预测结果与实际情况不符, 此时需要采用相应方法对短期负荷进行进一步的预测, 以提高其精确程度。
3 结果分析
在基于气象因素修正的灰色短期负荷预测完成之后, 通过对结果的总结, 发现如下问题:
(1) 多角度数据组织策略考虑了人类活动因素对短期电力负荷的影响, 是提高短期电力负荷预测准确程度的重要途径。为进一步提高预测的精确度, 采用斜率相关度模型的方式非常必要。在这一模型的基础上, 人类活动因素对于短期电力负荷的影响能够更加全面的体现出来, 还能够从工作日、休息日以及节假日等多角度出发, 在分析本日人类活动因素的基础上, 分析其相似日的人类活动因素, 并将两者做对比, 发现两者之间的相似性, 这对于提高预测结果的准确度具有重要价值。
(2) 采用相似日替代法能够使预测过程更加简单方便。在实际预测过程中, 可以考虑以历史日的预测平均值为参考, 完成对当前短期电力负荷的预测工作, 但在该过程中必须考虑历史序列存在异常的情况, 因此需要应用相似日替代法对历史日数据的可参考性进行判断, 并将其与具体标准作对比, 完成预测的修正过程。
(3) 采用邻近负荷外推法同样能够使预测过程的准确度得到提高, 在此过程中, 要选择两相邻点作为外推依据;在外推完成之后, 要将其结果与具体标准做对比, 判断其是否在标准范围内, 最终完成预测的修正过程。
(4) 实践显示, 修正过程能够达到提高预测精确度的目的, 但仍存在特殊情况。受多种因素影响, 在修正完成之后, 预测的精确度有可能仍得不到提高, 甚至存再降低的现象, 由此可见, 历史日中的气象信息因素与短期负荷之间的关系不仅仅与气象的突变有关。因此, 在对气象信息因素与短期负荷之间的关系进行分析的过程中, 不应仅仅以气温的变化等为主要考虑因素来分析, 要综合考虑与负荷变化可能存在联系的多种气象信息因素, 并利用相应的方法去对其进行分析, 这样才能使短期负荷预测的准确度得到最大程度的提升。
4 结语
以气象信息因素为基础, 在考虑人类活动因素的前提下, 采用相似日替代法以及邻近负荷外推法对该因素进行修正, 能够有效提高短期负荷预测的精确度, 这是灰色短期负荷预测模型建立的基础。在实际修正过程中, 会出现修正后的结果精确度仍不高的问题, 这是电力领域在短期负荷预测过程中必须重点解决的问题, 提高解决效率能够为电力系统运行稳定性与安全性带来更大的价值。
摘要：分析基于气象信息因素修正的灰色短期负荷预测问题, 从改进的GM (1, 1) 模型、多角度数据组织策略以及基于气象信息因素的回归分析修正三方面入手, 阐述了整个预测过程, 研究了预测结果的修正问题, 并对研究过程中所得出的结果进行了分析总结。
关键词：气象信息因素,修正,灰色短期,负荷预测,电力负荷
参考文献
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气象因素对农业生产的影响 篇2
1 气象因素与农业生产密切相关
作物生长的外界环境主要指土壤、气候、地形等, 它们相互依存、相互制约, 在影响农业生产的外界自然环境的诸因子中, 气象因子是十分重要的, 光、热、水、气等气象因子是植物生活所必需的。不同气象因子对农业生产会有不同的影响。随着生态环境不断的恶化, 极端天气的数量逐渐增多, 农业气象灾害频发, 农业气象灾害直接或间接影响农业病虫害发生频率, 还会造成农田受灾, 每年受灾农作物占农作物面积比例大, 影响农作物生长, 轻则会降低农产品的质量, 重则就会对农业生产不利, 进而造成农产品减产甚至绝收, 对农业生产造成了严重的影响。农业气象灾害不仅对农作物影响严重, 还对农田水利设施和设施农业造成不可估量的损失, 每年因其造成的经济损失不计其数。
2 气象因素与农业气象灾害
气象因素的变化影响土壤中的水分变化, 高温天气、大风天气、少雨干旱都会使土壤中的水分骤减, 直接影响作物的生长;随着近年来的极端气候的不断发生, 农业气象灾害发生严重。全球气候变暖就是极端天气的最好体现, 气候变暖影响农业生产的种植结构及种植制度, 地理分布影响气候特点决定了每一地区的植被类型, 同时也决定了每一个地区的农作物类型, 温度对植物的影响首先表现在能扩大植物的种植范围, 增加农作物产量, 影响品种布局。同时气候的变化对于农药的施用、化肥的用量等都有一定的影响。气候的变暖对于作物的病虫害影响也是十分明显的, 使病虫害的分布区扩大, 生长季节延长, 繁殖加快, 农药用量增加。
作物的生长发育期间可以受到多种气象因素的影响, 作物生长季节如遇到0℃以下低温或剧烈变温而引起的低温冷害, 会造成植物体死亡或部分死亡, 尤以“倒春寒”危害严重, 一旦受灾必然造成减产减收, 导致农作物生长发育不良, 影响农作物的产量和质量;低温连阴雨、雪灾等也对我国的农业生产, 乃至农业经济都受到一定影响。在农作物生长发育的关键时期, 低温阴雨天气会导致很多农作物病害的发生, 甚至产生霉变, 致使农民受到巨大的经济损失;作物生长发育阶段由于降水过多, 排水不畅等原因会造成洪涝灾害, 使农田积水成灾, 洪涝灾害可导致作物叶片变黄、根系发黑、腐烂、生长减慢、植株软弱等;冰雹会对成熟的农作物造成毁灭性影响, 特别是对于刚出土不久农作物幼苗, 冰雹可能导致其全面死亡, 对于果实类农作物, 造成果实破裂, 给农民造成严重的经济损失。
3 加强防灾减灾, 抵御气象灾害
农业是易受气候变化影响的脆弱生产系统, 气候变化对农业生产的影响及其应对已经列为我国保持农业持续稳定以及农业和农村经济持续发展的重要战略任务, 农业气象业务作为我国农业生产效率的重要保障, 对于我国这样一个农业大国具有举足轻重的重要意义。因此, 要充分认识到农业气象业务的重要性, 将科研与业务相结合, 根据农业发展需求展开相应的农业气象业务工作, 提供更加高效、优质的农业气象服务。并且建立气象防灾减灾服务体系, 增强对重大气象灾害和突发公共事件的气象应急保障能力。气象服务本身就是农业生产应对气候变化, 重视气象因素对农业生产可能产生的不利影响, 加强气象灾害的监测、预报和预警技术研究, 提高农业生产应对各类气象灾害的能力, 可以有效地减少作物受灾情况的发生, 保障作物的增产增收, 保持农业可持续发展。
参考文献
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气象因素对家兔的影响及疾病防控 篇3
1 气象因素对家兔的影响
1.1 对家兔生长发育的影响
研究证实, 温度对家兔不同阶段的生长会产生一定程度的影响, 通常10~25℃为适宜温度, 而18℃左右最佳。25℃以上的高温环境会导致家兔生长缓慢, 出现食欲下降、消化不良等现象, 并降低饲料转化率。而10℃以下的低温环境可导致家兔生长发育受阻, 并会增加饲料消耗。在光照方面, 每天宜持续8~10h, 空气流速在夏季时以0.2~0.4m/s为宜, 冬季则以0.1~0.2m/s为宜。
1.2 对家兔繁殖性能的影响
温度和光照是影响家兔繁殖性能的重要气象因素。在温度方面, 通常以15~25℃为适宜温度, 而19℃左右最佳。气温在32℃以上时可导致公兔的体重下降、精子密度降低、射精量减少、死精子数增加, 进而影响其交配能力, 导致配种率急剧下降, 部分家庭甚至会因中暑而死亡。而母兔则表现为食欲减退、烦躁不安, 特别是孕兔怀孕后期极易导致其死亡率增加。在光照方面, 应确保家兔拥有足够的光照时间, 但不能过久, 否则会影响其繁殖性能。通常情况下, 繁殖母兔每天的光照时间应以12~16h为宜, 而公兔则以8~12h为宜。
1.3 对家兔抗病能力的影响
温度低至零下5~35℃时不仅不适宜家兔生长, 并可直接导致其死亡。一般来说, 1周龄的仔兔其适宜温度为32℃, 2~4周龄兔适宜温度为30℃, 而气温低于15℃时可导致其冻伤甚至冻死。家兔最适宜的相对湿度介于50~60%之间, 不应低于55%或超出75%, 否则可能会引发应激反应。一般而言, 湿度低于55%时可能会导致家兔呼吸道黏膜干裂、被毛粗糙, 甚至招致病毒或细菌感染。而高于75%则会出现被毛污染、笼舍内过于潮湿, 利于细菌和寄生虫繁殖, 易导致球虫、疥癣、大肠杆菌病的发生和蔓延。此外, 空气质量也会影响家兔健康, 当空气中有害气体超标时易诱发眼病及各种呼吸道疾病, 并会引发巴氏杆菌病。
2 家兔疾病防控措施
从上文来看, 环境因素是引发家兔疾病的重要因素, 有些疾病的发生甚至呈现出明显的季节性, 由此可见家兔疾病与气象因素密相关。总的来看, 温度、湿度、光照是影响家兔生长的主要气象因子。因此, 为有效减少或避免家兔疾病, 必须采取针对性的措施进行防控。
应为家兔创造良好的生长发育环境, 在不同生长阶段做好保温或降暑工作, 确保温湿度适宜, 同时考虑光照等因素的影响, 根据不同年龄段、不同性别及不同机体状况适当调整温湿度。养殖环境应清洁、卫生, 适时通风, 以控制有害气体对家兔的影响, 尽可能减少应激, 防止相关疾病发生。
武汉市高温中暑与气象因素的关系 篇4
1 对象与方法
1.1 对象
以武汉市1994—2010年每年的6月1日—8月31日的逐日气象因素与逐日的高温中暑病例(缺2001年资料)为研究对象。共收集1 472天气象资料,2 109例中暑病例,其中6—8月期间2 080例。
1.2 资料收集和处理
对收集到的每个中暑病例,均采用事先设计好的表格,按发病日期、姓名、年龄、性别、发病地点、是否住院、恢复或死亡等项目进行登记。6—8月逐日气象条件主要包括逐日平均温度、最高气温、最低气温、平均相对湿度、相对最小湿度、降水量、平均气压、日最高气压、日最低气压、平均风速、日极大风速、日最大风速、极大风速风向、最大风速风向、日照时数等气象资料。逐日气象条件资料来源于湖北省气象局,高温中暑资料来源于武汉市职业病防治院历年来收集的武汉市各区疾控中心上报的高温中暑报告卡,人口数据来源于武汉市统计局统计资料。
1.3 数据处理
通过2名专业人员分别应用Excel独立输入,建立数据库,并由第3人进行校对,统计分析使用SPSS 11.0进行。人口调整后逐日高温中暑人数=当日高温中暑人数∕当年末人口数×1 000万。
1.4 质量控制
病例诊断由各医院首诊医师根据职业性中暑诊断标准(GBZ41)进行诊断,非生产性中暑参照该标准诊断并及时填写高温中暑报告卡,武汉市每年定期组织首诊医师高温中暑诊断、卡片填写培训,同时上报的高温中暑报告卡经武汉市职业病防治院组织专家统一校核,确保病例诊断的正确性。
2 结果
2.1 一般情况
武汉市1994—2010年共发生高温中暑2 109例,其中男性1 381例,女性728例,平均发病年龄47.64岁;6—8月暑期日平均温度28.32 ℃,平均最高温度32.18 ℃,平均相对湿度74.77%,见表1。
2.2 单因素相关分析
对逐日高温中暑人数用武汉市年人口数进行调整,获得人口调整后逐日高温中暑人数,分别以逐日气象因素(逐日温度、湿度、气压、风速、风向、日照等)与人口调整后逐日高温中暑人数进行单因素相关分析,从中筛选出与人口调整后逐日高温中暑人数相关性较好并有统计意义的因素。结果表明,日均温、日最高温、日最低温与人口调整后逐日高温中暑人数之间的呈正相关关系,日均湿度呈负相关关系,相关系数大于0.2并均有统计学意义(P<0.01),见表2。
2.3 多元回归分析
单因素分析结果表明,温度和湿度是影响中暑的主要因素,考虑多元回归分析中各参数的共线性问题,我们选择温度中日均温、湿度中日均湿2个参数进行多元回归分析,并将日均湿、人口调整后逐日中暑人数分别以日均温进行平均,公式为:平均后参数=历史上相同日均温条件下该参数总和除以历史上相同日均温总天数,通过日均温平均后各参数的散点图分布,将日均温划分T日均温≤30 ℃、T日均温>30 ℃2组,并将日均温(t)、日均湿(f)与人口调整后中暑人数(y)进行多元逐步回归分析,分别建立相应的回归方程,见表3、表4。
注:最后日均温(t)选入模型1,日均温(t)、日均湿(f)选入模型2;回归方程模型1(T日均温≤3 0℃)为y=-0.020+8.668 E-05 t,模型2(T日均温>30 ℃)为y=-1.886+0.006 t+0.002 f。
3 讨论
关于夏季气象因素与中暑发病的关系,国内外相关报道很多[5,6,7],并一致确认高温气象是引起高温中暑的决定性因素。中暑是机体长时间经热刺激,热负荷平衡失调所导致,因为日均温的高低直接影响到机体每日接触的热负荷总量,也更容易导致热负荷平衡失调,从而发生中暑[7]。本次研究表明,日均温与高温中暑的发生相关性最高,与中暑理论相符,并与有些研究结果一致[8,9,10]。此外,部分学者认为高温中暑的发生与日最高温或日最低温有关,本次研究表明,高温中暑的发生与日最高温或日最低温亦相关,但相关性不如日均温,主要原因是日均温本身就和日最高温、日最低温相关,在描述一天气温时,这3个因素就存在非常好的相关性,因此高温中暑的发生与日最高温或日最低温相关的结论与日均温与高温中暑的发生相关性最高的结论并不矛盾。大多数人认为湿度对于高温中暑的发生具有协同作用,根据中暑理论,日均湿的高低通过直接影响到机体热负荷的散发,从而协同日均温导致中暑的发生,本次研究结果表明在描述每日湿度的气象因素中日均湿与高温中暑的相关性最好。此外本次研究尚未发现高温中暑的发生与其他气象因素相关,但不排除其他气象因素通过影响到气温、气湿来达到影响高温中暑,如何确认其关系尚需进一步的研究。
本次回归方程表明,对武汉市来说,在T日均温≤30 ℃条件下,中暑主要与日均温有关,并且每日千万人口发病率在0～0.102之间,表明高温中暑的发病率较低,以散发为主,并且日均湿的作用不明显。T日均温>30 ℃条件下,中暑与日均温、日均湿都相关,并且每日千万人口中暑发病率在0～1.677之间,表明随着日均温的提高,日均湿的协同作用开始体现。理论上夏季皮肤平均温度为35 ℃,如环境温度超过35 ℃,机体只能通过蒸发途径散热,而高气湿可降低蒸发散热的效率[5,7],因此,随着气温的升高,气湿对机体的影响越来越大,对高温中暑的发生来说,日均温越高,日均湿的协同作用更加明显。
参考文献
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气象信息因素 篇5
1 资料与方法
1.1 临床资料
本组资料收集自山西医科大学第一医院、山西医科大学第二医院、山西省人民医院和山西省心血管病研究所四所医院心内科1999年1月—2003年12月急性心肌梗死病例1 668例。其中男1 245例,女423例,年龄23岁～94岁(62.50岁±12.13岁)。
1.2 气象资料
太原市1999年1月1日—2003年12月31日五年间每日的平均气压、平均气温、平均相对湿度、平均降水量和平均风速气象资料由山西气象中心提供。
1.3 方法
将当日的平均气压、平均气温、相对湿度、平均风速、气压和气温的滞后影响进入模型进行分析。降水量未进入模型。使用R2.0统计软件,运用广义可加模型分析气压、气温、湿度、降水量和风速与急性心肌梗死发病的关系。各气象参数与急性心肌梗死的发病之间为非线形相关,因此选择广义可加模型的非参数Poission回归,滞后效应按照指数衰减加权,前1 d、2 d、3 d、4 d、5 d的权数分别定为1/2、1/4、1/8、1/16、1/32,各期滞后以加权平均值为因变量,当期值为自变量建立回归方程,取其残差为调整后的滞后变量。
2 结 果
2.1 当日平均气压与急性心肌梗死发病的关系(见图1)
当日的平均气压与急性心肌梗死的发生有关系(P<0.05)。但二者并非线形相关,当气压在一定的范围(9 250 hPa～9 350 hPa)时,气压与发病间关系不明显;当气压超过或低于这个范围时,气压与发病呈正相关,随着气压的增高发病也增高,随着气压的降低发病也降低。
注:实线表示气压值和发病例数对数的关系,虚线表示气压值和发病例数对数的标准差。
2.2 前5
d的平均气压与急性心肌梗死发病对数的关系(见图2) 前5 d的平均气压与急性心肌梗死的发生有滞后关系(P=0.027),即前5 d的气压可影响当日的发病。当前5 d的平均气压低于25 hPa时,气压与当日的发病呈正相关;当前5 d的气压大于25 hPa时,前5 d的气压与当日的发病关系不大。
注:实线表示气压值和发病例数对数的关系,虚线表示气压值和发病例数对数的标准差。
2.3 当日平均气温与急性心肌梗死发病的关系(见图3)
当日的平均气温与急性心肌梗死的发生有明显关系(P=0.004,P<0.05),但二者并非线形相关,当气温在一定的范围(15 ℃～20 ℃)时,气温与发病的关系不明显。当气温低于15 ℃时,气温与发病呈负相关,随着气温的降低发病增高;而当气温高于20 ℃时,随着气温的增高发病有增高的趋势。
注:实线表示气温值和发病例数对数的关系,虚线表示气温值和发病例数对数的标准差。
2.4 前5
d的平均气温与急性心肌梗死发病对数的关系(见图4) 前5 d的平均气温与急性心肌梗死的发生有滞后关系(P=0.035),即前5 d的气温可影响当日的发病。当前5 d的平均气温在-2.5 ℃～5 ℃时,气温与发病呈负相关;而当气温低于-2.5 ℃时或高于5 ℃时,前5 d的平均气温与当日的发病关系不大。
注:实线表示气温值和发病例数对数的关系,虚线表示气温值和发病例数对数的标准差。
2.5 当日平均相对湿度与急性心肌梗死发病的关系(见图5)
当日平均相对湿度与急性心肌梗死的发病有关系(P=0.035,P<0.05)。但发病率曲线走行相对平缓,相对湿度的波动不致引起发病率的大幅波动。本地干旱少雨平均湿度>80%的仅237 d。当日平均相对湿度对急性心肌梗死的发病无滞后影响(P=0.454)。
注:实线表示相对湿度值和发病例数对数的关系,虚线表示相对湿度值和发病例数对数的标准差。
2.6 当日平均风速与急性心肌梗死发病的关系(见图6)
当日的平均风速与急性心肌梗死的发生有关系(P=0.006,P<0.05)。当风速在一定的范围(25 m/s～45 m/s)时,风速与发病无关,当风速超过45 m/s时,随着风速的增高发病也增高,当风速低于25 m/s时,随着风速的降低发病增高。
注:实线表示风速值和发病例数对数的关系,虚线表示风速值和发病例数对数的标准差。
3 讨 论
本研究显示,气压、气温、相对湿度和平均风速与急性心肌梗死的发病有一定的关系,并且气压和气温有滞后性影响。气象因素与发病的关系是非线形相关,与其他学者的结论不太一致[7,8]。Danet 等[9]认为气温与急性心肌梗死的发生呈负相关,即气温每降低10 ℃,该疾病的发生增加13%,而气压与该事件的发生呈正相关,即大气压每升高10 kPa该疾病的发生增加11%。但是人体是对自然环境的长期适应中生存下来的,对环境有一定的适应性。当各种气象因素超过了人体的适应性时,均有可能使疾病的发生增加,因此二者并非简单的正负相关。在本组资料中注意到,当气压超过一定的范围时,随着气压的增高发病也增高,而当气压低于这个范围时,随着气压的降低发病降低。当气温低于一定范围时,随着气温的增高发病降低,而当气温高于这个范围时,随着气温的增高发病也有增高的趋势。这与高温低压的情况不符,说明气温对发病影响较重要。当风速超过一定的范围时,随着风速的增高发病也有所增高。
各种气象因素之间有相互作用,这使得各种气象因素对发病的影响变得比较复杂。一般认为,在冬季,高压低温,气候干燥,这使人体交感神经兴奋,末梢血管收缩,阻力增大,动脉平均压升高,左心室负荷加重,心肌氧耗量增加;同时血管收缩,血流缓慢,血小板聚集性增强,斑块容易破裂而形成血栓;寒冷刺激也可使冠状动脉痉挛诱发心肌缺血,心电紊乱等[10],导致心肌梗死的发生。夏季高温低压,空气中氧的含量低,氧分压下降,肺内气体的氧分压也下降,从而血氧减少,心率加快,心肌耗氧量增加。同时在高温环境下,皮肤血管扩张,出汗较多而导致水盐丢失,血压偏低,这种血压的变异性也可能与急性心肌梗死的发生有关。温度对人的情绪有一定影响[11]。当气温大于34 ℃时会感到烦躁产生过激行为,当室温降到10 ℃以下时使人感到沉闷,情绪低落。气压低时使抑郁加重,极易诱发心血管疾病的发生。风速对急性心肌梗死的发生也有影响,且与风速呈正相关,大风天气常常伴随着降温,使疾病更加易于发生。在本研究中气温和气压还有一定的滞后影响,即前5 d的气温和气压对当日的发病有某些影响。
综上所述,由于急性心肌梗死的发生与气象因素有关,在心血管疾病的防治过程中应充分考虑到气候条件。同时可以使高危人群避开不利条件的影响,减少由气象条件造成的急性心肌梗死的发生和发展。
摘要：目的 了解气象因素对急性心肌梗死发病的影响。方法 收集太原市区内四所医院心内科1999年—2003年收治的太原地区1 668例急性心肌梗死患者资料。采集患者的发病时间、年龄、性别以及有无高血压病和糖尿病病史。整理来自山西气象中心提供的太原地区1999年—2003年每日的平均气压、气温、相对湿度、降水量和平均风速等气象资料,运用广义可加模型(GAM)分析各气象因素对急性心肌梗死发病的影响。结果 当日的气压对急性心肌梗死发病的影响有统计学意义(P=0.023),并且气压的滞后性影响也有统计学意义(P=0.027);当日气温对急性心肌梗死发病的影响有统计学意义(P=0.003),气温的滞后性影响也有统计学意义(P=0.035);当日的平均相对湿度对急性心肌梗死发病的影响有统计学意义(P=0.035);当日的平均风速对急性心肌梗死发病的影响有统计学意义(P=0.006);平均相对湿度和平均风速无滞后性影响,降水量未进入模型。结论 气压、气温、相对湿度和平均风速对急性心肌梗死的发病有影响,但非线性相关,并且气压和气温有滞后性影响。
气象信息因素 篇6
1 气象条件与心脑血管疾病发病相关性探究
1.1 心脑血管疾病发作季节分布
据心脑血管疾病流行病学调查显示, 不同季节里, 我国心脑血管疾病发病率与致死率存在明显差异, 因各地气候条件不同, 对心脑血管疾病的影响也不尽相同。以北京地区为例, 脑卒中的发病多在冬春, 其中春、秋两季是出血性脑卒中高发季节, 夏季发病率低于春秋季, 而缺血性脑卒中则恰恰相反。一项针对武汉市区居民的流行病学调查结果显示心脑血管疾病的发病呈现明显的季节差异, 且不同类别心脑血管病发病情况也存在差异, 冬季脑溢血发作率相对更高, 夏季则多见脑梗死, 春秋两季是冠心病、高血压进展为临床期的高发季节。该报告显示武汉地区心脑血管疾病发作季节分布与北京地区存在一定的差异。
1.2 气温对心脑血管疾病的影响
气温因素是影响心脑血管疾病发病的主要的因素, 气温呈现明显的季节性、地域性变化, 而心脑血管疾病发作呈现明显的季节性与地域性, 可以说气温是心脑血管疾病发作季节性与地域性变化的潜在影响因素。有资料显示, 北京、上海两地脑卒中的发病率与气温变化存在一定协同, 气温越低, 两地脑卒中发病率越高。有调查研究显示北京地区不同年份平均气温与当年中老年人心脑血管死亡率存在相关性, 研究结果表明, 年平均气温下降时, 死亡率增加。各种低气温天气的出现都可以引发心血管疾病的发生。
兰州市对此方面的研究结果是, 当同一天温差较大或气压变化幅度大, 气温忽升忽降时, 心血管病的发病率也较高, 尤其是气压从最低值急速上升或由最高值急剧下降时, 发病的人数会明显增多, 患者的病情明显加重。
1.3 气压与心脑血管疾病
有研究表明, 心脑血管疾病的发病率与气压成正比。湖北十堰患有脑出血和脑梗死的人群会在气压和气压极值不同的时候发病, 脑出血则在气压高和气压变化较大的时候发病, 多元回归分析也发现, 病发前24 h的气压、病发时气压及当日最低气压的差值都可明显影响急性脑血管病的发病。
山东烟台的一项研究结果显示, 当短时间内气压有明显起伏或气压的变化在8 h Pa以上时, 脑血管的发病率会有明显升高。在低压高温和高压低温两种天气时, 乌鲁木齐头屯河区急性心肌梗死的发病率最高。
2 气象因素对心脑血管疾病影响机制
2.1 气象因素-微循环影响机制
一个旨在观察气象条件对兔肠系膜微循环有何影响的实验结果显示, 低温组和高压组以及同时处在高压、低温环境的复合1组实验兔其肠系膜内循环均发生变化, 主要表现为微血管收缩、毛细血管开放减少, 微循环能力减退, 且又以复合1组表现最明显, 其镜下几乎看不到毛细血管开放, 故称为收缩类组。而高温组和高湿组以及高温和高湿同时作用的复合2组的实验结果与低温高压坏境组恰好相反, 均出现不同程度的毛细血管开放、微血管扩张表现, 其中复合2组表现最为明显, 部分实验对象甚至出现血流拥塞以致血管损伤, 实验表明温度可对血管微循环产生影响[2]。据此, 有学者大胆推测, 温度变化可影响人体微循环状态, 若这种变化涉及脑内, 可致脑血管循环障碍, 若温度上升、室外气压上升, 脑血管微血管扩张, 损伤血管, 体内血流循环减慢, 可致颅压上升, 最终引发脑出血。若气温上升, 室外气压下降, 可致脑部及全身微循环障碍, 甚至是颅内血管供血不足, 最终引发脑梗死。
2.2 气象因素-血压机制
有学者以易卒中型肾血管性高血压大鼠 (RHRSP) 为实验对象, 创造模拟不同的气温环境, 观察记录模型卒中发病几率与循环变化。结果表面, 高压、低温组, 心脑血管动脉硬化病变均有不同程度的加强, 有105只 (38%) 有自发性卒中的现象, 并随气温降低而发病率升高[3], 研究表面RHRSP其卒中病发率与持续低气温、气温骤降、气压上升、相对湿度上升存在相关性, 但线性相关性较低, 此四种气象指标改变与RHRSP血压变化相关性存在高度线性相关。实验表面, 气温因素并非脑卒中发作唯一因素, 可能通过一系列复杂的作用改变机体环境, 影响人体危险因子, 进而影响发作几率。
综上所述, 各类气象条件对心脑血管疾病的发病、死亡均有影响, 特别当气候条件突然发生变化时更是如此。但因为全国各地气候条件不同、研究所用方法也有差异, 常常使研究结果有很大不同。鉴于此, 希望未来的研究人员注意气候条件、扩大研究范围, 应用更加合理有效的统计方法, 并着重研究多个气象因素对心脑血管疾病的综合影响。
参考文献
[1]刘方, 张金良, 陆晨.我国气象因素与心脑血管疾病研究现状.气象科技, 2004, 12 (25) :58-59.
[2]路凤, 金银龙, 程义斌.气象因素与心脑血管疾病关系的研究进展.国外医学 (卫生学分册) , 2008, 3 (25) :45-46.
气象信息因素 篇7
1. 温度是影响果树生产的最主要气象因素之一
(1) 温度对果树适宜区域的影响果树属多年生作物, 除设施农业环境外常年都生长在自然环境中。温度制约果树的自然分布, 是自然分布形成的主导因素。其中主要是年平均温度、生长期积温和冬季最低温。北方果树生长适宜温度如表1。
℃
(2) 果树对低温量的要求落叶果树有自然休眠期, 当进入休眠后, 一般需在≤7.2℃低温条件下经过一定的时间积累才能解除休眠 (见表2) 。冬季低温易产生果树冻害, 冬季高温, 影响果树结束休眠, 导致春天萌芽延迟甚至不萌发。
h
(3) 果树的临界温度落叶果树能忍耐的最低温度一般指果树休眠期抵抗低温的能力 (见表1) 。落叶果树生长期能承受的高温一般在35℃以上 (表3) 。
℃
(4) 温度对果树萌芽、开花的影响制约果树早春萌芽和开花的因素有温度、水分和树体贮藏养分的多寡, 但主导因素是温度, 开花早晚受气温控制。落叶果树的花粉发芽适宜温度分别为苹果25℃、桃23℃～25℃、梨25℃、葡萄30℃、核桃25℃～30℃。一般果树花粉在4.4℃以下发芽受抑制。
(5) 温度对果实品质的影响温度过低, 果实生长发育差, 品质差;温度适宜, 果实含糖高, 着色艳, 品质好;温度过高, 呼吸强, 消耗多, 积累少, 品质差, 高温使果实成熟期前移, 着色差。昼夜温差大, 有利于果实养分积累, 口感甜, 果实品质好。
(6) 温度对病虫害的影响病虫害的发生与温度密切相关, 一般随温度升高而加重。如苹果炭疽病、梨黑星病、葡萄黑痘病等, 一般在高温条件下发病严重。虫害由于在一定温度范围内, 害虫的发育速度随温度的升高而加重。
2. 光照
果树叶片对直射光和漫射光都可以进行光合作用。光照充足, 果树多密集短枝, 顶枝生长弱, 侧枝生长强, 树形开张;光照不足, 根系生长不良, 枝叶较弱、黄化;光照强度过大, 可能引起日烧。一般来说, 桃、杏、枣需光量大, 苹果、梨、葡萄、柿子需光量次之, 核桃、山楂、猕猴桃需光量小。
3. 水分
水分过多过少都会加速果树衰老, 减少结果年限。水分不足可导致萌芽延迟或不整齐, 新梢提前停止生长, 落花落果;空气湿度不足会影响授粉、受精, 冬季幼树枝条干枯;花期降雨过多常引起落花落果;秋雨过多会造成梢生长期延长, 抗寒力减弱。
二、气象因素诱发的主要果树危害及其应对措施
1. 干旱
北方果树大多在灌溉条件差的地块, 春季降水少, 空气干燥, 大风多, 气温不高, 根系的吸水能力不强, 容易发生干旱。发生春旱时, 蒸腾量常达降水量的几倍至几十倍, 使果树的花芽分化受抑制, 开花延迟, 落果增加。一般应采取地表松土、覆盖、耙耱、镇压等措施保持水分, 配合果园挖穴灌水、渗灌、滴灌等灌溉补水措施。
2. 低温
(1) 冬末早春或秋末冬初的低温危害这类冻害是在果树生长期间的冬末或秋末, 由于气温急剧下降到0℃以下, 使果树幼嫩部分受冻造成危害。近年来, 北方果树冻害发生的频度有增加的趋势, 冬末冻害与秋末冻害相比, 具有频度高、危害大的特点。随着冬末初春气温上升, 解除休眠的果树抗寒力迅速降低, 越来越弱。在萌芽至开花坐果阶段, 出现极短暂的零下低温也可能造成幼嫩组织死亡的危害。
果树花期冻害临界温度指标为:花蕾期-2℃～-4℃, 开花期-1.5℃～-2℃, 子房发育期-1℃～-2℃。较重时, 中心花坏死, 整个花原始体坏死, 整个花芽坏死, 失去坐果能力。受害较轻时能正常开花坐果, 但由于部分组织构造不一定完全, 易出现畸形果。果树的顶、叶、嫩梢、花、果因低温受害, 轻则芽、稍、叶、幼果局部组织坏死、畸形、果实出现斑块等不正常现象, 重则枝条或植株死亡。
针对果树早春低温危害大多发生在开花前期, 提早开放的中心花受害重, 可采取适度推迟花期的措施, 如开花前灌水等, 避免和减轻此类低温冻害。在果树开花坐果期间, 关注天气预报, 采取点火熏烟, 减缓果园散热降温。从果树肥水、病虫害管理、通风透光、人工授粉和疏花疏果等方面采用综合管理措施, 强化树体自身的抗逆性。
(2) 休眠期绝对低温的出现造成的越冬冻害当果树在休眠期遇到超过其能够承受的零下低温, 可使果树细胞和组织受伤或死亡。不同的果树抗低温能力有一定差别 (表1) 。越冬冻害发生主要受极端最低气温的影响, 还有低温的持续时间。发生冻害时, 轻则花芽、细枝受冻, 重则大枝或主干冻裂, 甚至全树死亡。为了避免和减轻此类低温冻害, 除根据果树自身抗寒能力以外, 可采取选择栽培适合当地的抗寒品种、抗寒砧木;针对秋季不及时停止生长, 越冬时易受冻害的情况, 采取生长后期控制灌水, 适量施磷钾肥, 及早让枝条停止生长;以及生长期综合管理、适当提前采收、冬前修剪、冬前根部培土和树干涂白等措施。
果树一旦发生冻害, 对受冻造成的伤口要及时治疗, 对受冻后恢复生长的果树, 需及时加大肥水管理, 促进生长。
3. 冰雹
冰雹的危害主要是对果树叶、果等的损伤和摧残。幼果期受危害, 果实可能留下伤痕, 影响外观和品质。结果中后期受危害, 打落或损伤果实。同时, 树叶遭受冰雹后, 直接影响光合作用和养分积累。
避免或减弱冰雹危害, 要注意天气预报, 采取驱云防雹措施。冰雹发生后, 一是维护果树损伤部位, 如剪除折断的枝条、摘除损伤的果实、保护脱皮或其他伤口;二是及时清理落地的果、枝、叶等;三是加强对受伤植株的肥水管理, 促进果树恢复。
4. 冰雪