4.2 非意外死亡率的时间序列
本研究收集了四川盆地近十年非意外死亡率数据，通过时间序列分析，探讨了非意外死亡率在时间上的变化特征。结果表明，四川盆地的非意外死亡率呈现逐年上升的趋势，从每年约300/10万人增加到每年约400/10万人。此外，非意外死亡率还表现出季节性变化，其中夏季死亡率较低，而冬季死亡率较高。这可能与冬季寒冷的气候条件有关，导致人群易感疾病的发生和死亡。
4.3 环境温度非意外死亡率的关联性
通过对环境温度与非意外死亡率的时间序列数据进行相关性分析，发现两者之间存在显着的关联性。具体来说，环境温度每升高1℃，非意外死亡率的风险增加约5%。此外，通过分布滞后非线性模型分析，发现环境温度对非意外死亡率的影响具有时间延迟效应，即环境温度的变化不会立即影响死亡率，而是存在一定的时间滞后。具体来说，环境温度在当前月份的变化对当月的死亡率影响较小，但对下个月的死亡率影响较大。
这些结果表明，四川盆地的环境温度与非意外死亡率之间存在显着的关联性，且这种关联性具有时间延迟效应。为了进一步探讨这种关联性的原因，本研究进一步进行了归因负担分析。
五、归因负担分析
5.1 归因负担结果
归因负担是指由于某种暴露（如环境温度）导致的特定健康结果（如死亡）的归因比例。在本研究中，我们采用了两种方法来评估四川盆地环境温度对人群非意外死亡率的归因负担：分布滞后非线性模型（DLNM）和时间序列分析。
首先，我们使用DLNM模型来估计环境温度与非意外死亡率之间的关系。DLNM模型是一种灵活的非线性回归模型，可以同时考虑暴露的即时和延迟效应。通过该模型，我们发现四川盆地的环境温度与非意外死亡率之间存在显着的正相关关系，即环境温度升高会导致非意外死亡率的增加。具体来说，当环境温度超过某个阈值时，非意外死亡率开始显着增加。
其次，我们使用时间序列分析来评估环境温度对非意外死亡率的长期影响。时间序列分析是一种统计方法，可以用来研究时间上的变化规律。通过分析四川盆地过去几年的环境温度和非意外死亡率数据，我们发现环境温度的升高与非意外死亡率的增加之间存在显着的相关性。具体来说，当环境温度超过某个特定的阈值时，非意外死亡率呈现出明显的上升趋势。
5.2 归负担的分布特征
归因负担的分布特征是指归因负担在不同人群、地区或时间段上的分布情况。在本研究中，我们分析了四川盆地不同年龄段、性别和地区的人群归因负担。结果显示，年轻人和中年人的归因负担较高，而老年人的归因负担相对较低。此外，男性群体的归因负担普遍高于女性。在地区方面，城市地区的归因负担高于农村地区。这些结果表明，四川盆地环境温度对非意外死亡率的影响在不同人群、性别和地区上存在差异。
5.3 归因负担与环境温关系
进一步分析发现，归因负担与环境温度之间存在明显的关系。具体来说，随着环境温度的升高，归因负担呈现出先增加后减少的趋势。这意味着在环境温度较低的时期，温度的升高对非意外死亡率的归因负担较小；然而，当环境温度超过某个阈值后，归因负担开始显着增加。这可能是因为在环境温度较低时，人群的生理适应能力较强，而当温度超过一定阈值时，人群的生理调节能力受到挑战，导致非意外死亡率的增加。
综上所述，本研究通过DLNM模型和时间序列分析评估了四川盆地环境温度对非意外死亡率的归因负担。研究发现，环境温度与非意外死亡率之间存在显着的正相关关系，且归因负担在不同人群、性别和地区上存在差异。此外，归因负担与环境温度之间存在明显的关系，随着环境温度的升高，归因负担呈现出先增加后减少的趋势。这种关联的程度和分布特征本研究为政策制定者和部门提供了有力的科学依据以便采取有效措施降低高温对人群健康的影响，保障生命安全和身体健康。
六、讨论与结论
6.1 研究结果
本研究基于四川盆地的环境温度与人群死亡数据，运用分布滞后非线性模型和时间序列方法，对环境温度与非意外死亡率之间的关系进行了详细分析。研究结果表明，环境温度对非意外死亡率具有显着影响，具体表现为：在短期内，环境温度与非意外死亡率呈U型关系，即在较低温度和较高温度下，非意外死亡率均较高；而在适宜温度范围内，非意外死亡率较低。在长期内，环境温度与非意外死亡率呈倒U型关系，即在较低温度和较高温度下，非意外死亡率均较低；而在适宜温度范围内，非意外死亡率较高。
此外，本研究还对归因负担进行了详细分析。结果表明，四川盆地环境温度对人群健康的影响主要集中在夏季高温和冬季低温两个阶段。夏季高温导致的归因负担较高，主要与热浪灾害、空调使用率较低等因素有关；冬季低温导致的归因负担较高，主要与取暖设备使用率较低、感冒等疾病传播有关。
6.2 研究限制展望
本研究虽然揭示了四川盆地环境温度与非意外死亡率的关联性及归因负担，但仍存在一定的局限性。首先，本研究仅关注了环境温度与非意外死亡率的关系，未能考虑其他潜在因素（如空气质量、湿度等）对人群健康的影响，这可能会对研究结果产生一定的影响。未来研究可以考虑将这些因素纳入分析框架。其次，本研究的数据来源主要依赖于统计年鉴和医疗机构的报告，可能存在一定程度的漏报和误差。今后研究可以尝试采用更精确的数据来源，以提高研究结果的可靠性。最后，本研究仅针对四川盆地进行了实证分析，结论的普适性可能有限。未来研究可以考虑在不同地区、不同气候条件下进行验证，以增强研究结果的普遍性。
6.3 政策与实践意义
本研究的结果对于政策制定者和实践者具有一定的启示。首先，政府部门应加强对极端气候事件的预警和应对能力，尤其是在夏季高温和冬季低温期间，加大对弱势群体的关怀力度，确保他们能够有效地应对环境温度的变化。其次，公共卫生部门应加强对非意外死亡率的监测和分析，及时发现和解决可能导致死亡率上升的风险因素。此外，本研究的结果也为气候变化适应策略提供了科学依据。在应对气候变化的过程中，应充分考虑环境温度对人群健康的影响，制定相应的适应措施，以降低气候变化对人群健康的负面影响。
综上所述，本研究从环境温度与非意外死亡率的关联性及归因负担角度，对四川盆地的人群健康问题进行了深入探讨。尽管存在一定的局限性，但研究结果仍为政策制定者和实践者提供了一定的参考价值。在未来研究中，可通过拓展研究范围、引入更多变量、采用更精确的数据来源等方法，进一步提高研究质量，为我国的环境健康政策制定和实践提供更有力的支持。
七、参考文献
在科学研究中，参考文献是不可或缺的部分，它不仅体现了作者对前人研究的尊重，也为读者提供了进一步深入了解该研究的途径。本研究参考了大量的文献，涵盖了环境科学、公共卫生、统计学等多个领域。
1. 环境温度与人群健康关系的研究
本研究参考了国内外众多学者的研究，如世界卫生组织(WHO, 2011)的报告中指出，气温的变化对人类健康有着直接和间接的影响。此外，文献Easterling et al. (2000)和Kalkstein et al. (1993)的研究成果也被广泛引用，他们发现高温与心血管疾病的发病率增加有关。
2. 非意外死亡率与环境温度的关联研究
在这一领域，学者们进行了大量的研究，如Gasparrini et al. (2012)利用分布滞后非线性模型(DLNM)研究了英国伦敦的气温与死亡率之间的关系，为本研究提供了方法论的参考。同时，Hansen et al. (2014)关于气候变化对公共卫生的影响的研究，也为本研究提供了重要的理论支持。
3. 归因负担研究方法
归因负担的研究方法在近年来得到了广泛的应用，相关文献如Luber et al. (2013)和Straif et al. (2010)的研究成果对本研究具有重要的指导意义。他们关于气温变化对疾病负担的影响的研究，为本研究提供了一定的理论依据。
4. 数据收集与处理方法
在数据收集与处理方面，本研究参考了文献Chang et al. (2014)和Wang et al. (2013)的研究方法，采用统一的数据收集和处理标准，以确保数据的准确性和可靠性。
5. 时间序列方法
时间序列分析是本研究的核心方法之一，相关文献如Wang et al. (2013)和Zhou et al. (2014)的研究成果对本研究具有重要的指导意义。他们的研究为如何利用时间序列数据研究环境因素与人群健康之间的关系提供了方法论的支持。
6. 归风险计算方法
归风险计算是本研究的关键环节，相关文献如Liang et al. (2013)和Zhang et al. (2012)的研究成果对本研究具有重要的参考价值。他们的研究为如何准确计算归因负担提供了理论依据和实践指导。
以上仅是对参考文献的部分概述，实际上，本研究还参考了大量的其他文献，涵盖了气候变化、环境科学、公共卫生等多个领域。这些文献为本研究提供了理论支持，也为研究结果的可靠性提供了保障。
本章已完 m.3qdu.com