体感温度驱动的疾病发病预测新模型：以南京感冒与金华脑血管病为例

本文主要探讨了一种新的疾病发病人数预测模型，研究者针对特定的气候环境和特定人群健康问题进行了深入分析。研究对象是南京幼年感冒和金华老年脑血管病，研究方法是将体感温度作为自变量，结合了一元线性回归、自然正交函数和逐步回归三种统计分析技术。一元线性回归用于简单线性关系的建立，自然正交函数则有助于处理预测因子间的相关性和非正交性问题，逐步回归则用于逐步筛选重要影响因素。 首先，作者构建了在炎热和凉爽季节下的疾病发病人数预测模型，针对南京幼年感冒和金华老年脑血管病这两个不同的群体，分别应用了不同的预测模型。这种方法旨在考虑人体热量平衡，因为体感温度更能反映人体实际感受到的气温，而非绝对的气象参数。通过这种综合模型，可以更准确地反映疾病发病率与体感温度之间的关系。 然后，研究者对比了新建立的模型与传统的逐步回归模型的预测效果。结果显示，新模型的预测性能优于逐步回归模型，表明该模型能够更有效地捕捉到疾病发病与体感温度之间的复杂关系，并且消除了部分非线性和相关性的影响。 文章的创新之处在于引入了体感温度这一人体感知因素，以及将多种回归方法相结合，从而提高了预测的精度和可靠性。这不仅对于疾病预防和公共卫生管理具有实际意义，也为气象学和医学交叉领域的研究提供了新的思路和方法。 这项研究通过实证数据分析，验证了体感温度作为疾病发病预测的重要影响因素，以及多变量分析方法的有效性，为疾病的早期预警和公共卫生决策提供了科学依据。未来的研究可以进一步扩展到其他地区和更多类型的疾病，以提高疾病预测的普遍性和准确性。