【摘 要】
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该研究目的: (1)利用欧盟所拟定APHEA协议中的广义加法(线性)模型,以反映健康状况的医院就诊人数和住院人数日序列作为应变量,与三种气象资料日序列和四种污染物浓度日序列建
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该研究目的: (1)利用欧盟所拟定APHEA协议中的广义加法(线性)模型,以反映健康状况的医院就诊人数和住院人数日序列作为应变量,与三种气象资料日序列和四种污染物浓度日序列建立带ARMA误差的广义线性模型,得到各污染物的相对危险度的估计.评价上述四种污染物对人群健康的影响,寻找能反映广州市污染程度的合适的反应变量,同时鉴别出广州市主要的污染物. (2)利用状态空间、Bayes、小波、小波包四种方法对总呼吸道入院病人总数、空气污染物浓度及气象因素各序列进行趋势和季节调整,比较各种调整方法对该资料的适应性,并与广义线性模型的函数拟合方法进行比较. (3)对调整后的序列建立单污染物和多污染物传递函数模型(ARMAX模型),进而得到相对危险度估计.
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