博文

Atmosphere：诱发廊坊强流感过程的高影响天气类型及特征

已有 216 次阅读 2026-11-10 19:02 |个人分类:学术软文|系统分类:论文交流

流行性感冒 (简称流感) 是一种由流感病毒感染引起的急性呼吸道传染病，以其发病率高、并发症严重而成为严重威胁人类健康的疾病。有众多专家学者指出流感是一种气象敏感性疾病。为深入解析高影响天气及其复杂组合形式对诱发强流感 (一次高影响天气过程影响下流感病例数≥50人) 的作用和影响，河北廊坊市气象局郭立平健康气象预报服务创新团队联合廊坊市疾病预防控制中心王宇卓和中国科学院大气物理研究所白建辉研究员等团队，融合天气学、医学统计学等理论方法，采用Spearman相关分析并借助SPSS软件开展统计计算，归纳了诱发强流感过程的高影响天气类型、复合形式及流感分布特征；分析了空气污染协同霾等高影响天气对诱发强流感的影响以及社会防控对强流感发生的作用；构建了基于高影响天气分类的流感风险等级预报模型，为公众防御流感提供科学参考。

研究过程与结果

1.流感的分布与气象条件

统计廊坊市2009—2024年流感病例资料，得到总病例数28761人。分析结果显示：流感一年四季均有发生，11月至次年4月较多，年际间分布差异较大，总体呈增加趋势 (图1)。计算气温、湿度等气象要素与流感病例分布的相关性 (2020—2022年新冠肺炎防控期间数据除外)，结果见表1。随时间尺度缩短，气象要素与流感病例的相关性越显著，其中日尺度方面，除了与雾日的相关性P值＜0.05外，与其余气象要素的相关性P值均＜0.01，与气压、霾日、雾日为正相关，其余为负相关。表明低温、低湿、偏低风速、较高气压、多雾、多霾是有利于流感发生的气象条件。

图1. 2009—2024年廊坊市流感的年分布

表1. 流感与气象要素的相关性

2.高影响天气与强流感发生的关系

统计2009—2024年廊坊市高影响天气过程，共计858次，其中诱发强流感过程83次，强流感过程主要分布在10月至次年4月 (图2)。高影响天气背景主要有三类：降水、大风、霾 (表2-表4)，其中降水类复合天气类型最多达10种；大风类复合天气下诱发流感病例最多；所有复合天气类型中含有霾的情形占比达63.2%，流感病例占总病例数的59.3%。

3.空气污染、霾与流感发生的关系

随逐年变化，各级污染日数和霾日数均呈下降趋势，而流感病例呈上升趋势 (图3)。统计结果表明 (表5-表6)：空气污染日较多时，强流感过程较多 (2023年) ，也可能并不多 (2022年)；而强流感过程较多的年份，空气污染日不一定多(2024年)。研究发现，空气污染与强流感发生的关系比较复杂，人类防控措施可降低流感发生风险。

4.基于高影响天气分类的流感风险等级预报模型

基于各类高影响天气对流感发病的不同影响程度，将流感过程分成5个等级区间 (如＜10人、10至50人、50至100人、100至500人、＞500人)，构建高影响天气复杂强度指数模型，见式 (1)，依据指数分布确定预报等级，可实现对寒潮等高影响天气下流感发生风险的等级预报预警。

I= W_g+W_c+G₁±M_g+M_c+G₂±F_g+F_c+M_d(1)

式中：

I —高影响天气复杂强度指数

W_g —前一周高影响天气类型及过程长度

W_c —前一周高影响天气累计日数

G₁ —当前一周高影响天气与前一周高影响天气过程间隔日数

M_g —当前一周高影响天气类型及过程长度

M_c —当前一周高影响天气累计日数

G₂ —预报一周与当前一周高影响天气间隔日数

F_g —预报高影响天气类型及过程长度