基于气象大数据分析的贝塞市呼吸系统疾病监测和预测建模的应用研究
Meichun Yang1,2, Zhongheng Wei1, Jiahui Long3
1Affiliated Hospital, Youjiang Medical University for Nationalities, Baise, Guangxi, 533000, China.
气候变化对中国南部的呼吸系统疾病产生重大影响. 先进的模型预测疾病趋势,使得早期干预和适应气候的健康监测成为可能.
科学领域:
- 环境健康 环境健康
- 流行病学 流行病学
- 数据科学是数据科学.
背景情况:
- 呼吸系统疾病越来越多地受到气象变化的影响.
- 很少有研究使用高分辨率的环境数据和在中国南部等气候敏感地区的先进预测来量化这种关系.
研究的目的:
- 描述气候变化如何推动贝塞市的呼吸系统疾病动态.
- 量化气象因素对呼吸道疾病发病率的影响.
- 为早期干预构建预测模型,并推进气候适应性的健康监测.
主要方法:
- 分析了每日气象指标和每年呼吸系统疾病发病率的纵向数据集.
- 应用特征工程,主要组件分析 (PCA) 和时间滞后.
- 使用R2,MAE和RMSE评估机器学习 (随机森林,SVR) 和时间序列 (LSTM,SARIMAX) 模型.
主要成果:
- 呼吸系统发病率呈现年际波动,2014年,2018年,2022年和2024年的峰值.
- 随机森林确定了降水量 (27%),温度 (22%) 和湿度 (18%) 作为主要预测因素.
- LSTM和SARIMAX模型准确预测了长期和每周的趋势.
结论:
- 贝塞市的呼吸系统疾病模式与气象条件密切相关.
- 集成的机器学习和时间序列建模为实时预测和早期检测气候敏感健康风险提供了一个可扩展的框架.
- 这些发现为公共卫生政策和脆弱地区的弹性建设提供了可行的途径.
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