《表5 武汉市气象因素对中暑影响的零膨胀泊松回归模型分析》

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《2009—2017年武汉市中暑流行病学特征及气象影响》

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根据中暑病例季节性分布的研究结果，选取2009—2017年6月1日—8月31日共828天的气象因子资料和中暑病例，分析二者之间的关联。所取气象因子基本情况见表4。观察每日的中暑发病例数与当日气象因子之间的关系，由于因变量每日中暑发病人数零值为430例，占52%，且利用Vuong检验得出数据存在零过多的特性（V=5.554，P<0.05），采用O检验分析数据存在过离散现象（O=243.83>1.96），因此采用零膨胀负二项泊松回归模型拟合各气象因子与中暑发病人数的回归方程。利用赤池信息准则（AIC）评价拟合效果，发现日平均气温、日最高气温、相对湿度、总辐射拟合中暑频数非零部分，日平均气温、日最高气温、相对湿度拟合零值部分，此种拟合模型AIC值最小（AIC=2 488.3），拟合最好。模型评价结果发现日平均气温、日最高气温、相对湿度、总辐射的回归系数均有统计学意义，日平均气温、日最高气温、相对湿度与中暑发生频数呈正相关，其中日平均气温影响最大。总辐射与中暑发生频数呈负相关。见表5。