探讨雾霾对人体的影响患病几率数学建模论文

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1、雾霾对人类的影响摘要探究我国13个省市大气中雾霾浓度大小对居民呼吸系统疾病死亡率的彫响情况.方法：收集2004-2010年中国13个省市呼吸系统疾病死亡率、雾霾浓度、人均生产总值数据，以呼吸系统疾病死亡率为被解帑变量，雾霾浓度为解稗变量，人均生产总值为控制变量构建面板数据模型进行分析。结果：回归方程结果表明每立方米雾霾含虽増加1%时，呼吸系统死亡率增加60.24%；不变价人均GDP增加1%,呼吸系统疾病死亡率增加0.000014%。结论：人气中雾霾浓度会影响居民呼吸系统疾病的死亡率。人均生产总值与居民呼吸系统疾病死亡率也具有一定的相关关系。同时随各地区的差异，呼吸系统疾病死亡率还会

2、受到其他如气候、地理位置等未知因素的影响。关键词雾霾呼吸系统疾病面板数据个体随机效应模型一.问题重述雾天由于湿度大，能见度低，容易造成交通堵塞和引发交通事故；而霾天的细粒子会造成气溶胶污染，粒子被人体吸收将刺激支气管，加重哮喘、鼻炎等呼吸系统病症，可见雾霾天气的人类口常活动冇很大的危害性。目前国内外学者对于雾霾与呼吸系统疾病死亡率的关系还没有做出很多的探讨，尤其在屮国，学者大都研究雾霾与心血管疾病的关系，而对雾霾与呼吸系统疾病Z间的关系则很少涉猎，但现有的研究基本上都肯定了雾霾与呼吸系统疾病死亡率Z间是有关系的，而这也是本小组进行研究的基础。二、模型准备2.1雾霾组成二氧化硫、氮氧

3、化物和可吸入颗粒物这三项是雾霾主要纟R成，前两者为气态污染物，最后一项颗粒物才是加重雾霾天气污染的罪魁祸首，而PM2.5和PM10则是这些颗粒物中的重中Z重。本文主要以PM10为研究对象。2.2研究思路由于各省市的雾霾（主要PM10）浓度与呼吸系统疾病死亡率这两个指标缺失值较多，因此搜集了北京、辽宇、上海、浙江、福建、河南、湖北、湖南、广东、广西、四川、陕西、新艦13个数据较齐全的省市的2004年至2010年的四项指标得到面板数据。对数据进行调整Z后，建立合适的数学模型。然后检验结果，得出模型的估计与分析结果。在所得结果的基础之上，结合各省市的实际情况，对数据进行解读，以得出各省市

4、大气中雾霾含虽、生活水平与呼吸系统疾病死亡率的关系。同时得出呼吸系统疾病还可能会受地域、气候等其他因索差异的影响。并就结论给出相应的政策建议。三、模型构建与数据说明2.1模型构建我们以呼吸系统疾病死亡构成为被解释变量，大气质量即雾霾的含量为解释变量构建模型。考虑到引起呼吸系统疾病死亡的原因是复杂的，我们根据数据的可获得性，选取其屮重要的牛活水平和医疗水平这两个因素为控制变最，以屮国13个省市地区的面板数据为基础，构建我国呼吸系统疾病死亡与大气质量关系的面板分析模型：M产/（PM%PGDP"）+£"符号定义RD各省的呼吸系统疾病死亡构成PM10单位立方米PM10含量PGDP各省可比价

5、人均生产总值爲随机扰动项因此，我国呼吸系统疾病死亡与人气质最关系的数据样本模型为:g产C"+%PM10"+%PGDh+q符号定义•1各省市区的标示（i二1,2,”13）t年份标示(t二2004,2005,2010)%PM10含量人均GDPC"随机变量，表示对于i个个体有不同的截距项（其变化・PMlOit,PGDPit,PHBit,有关系）叫被冋归量呼吸系统疾病死亡率（标量）PM10〃PGDP"kXl阶回归变量列向量（包括k个回归量）误差项（标量）3・2变量及数据说明雾霾由一系列构成复杂的污染物组成，如PM、S02、N02等。流行病学研究显示，不能把观察到的人群健康效应仅仅归因丁某一

6、种污染物，因而不能把各污染物的健康效应简单相加。但在大气污染物屮，町吸入颗粒物的人群不良健康效应最强。考虑到时间序列上的数据需求，我国大气质量检测体系只涵盖了小于10微米的颗粒物（PM10）,因而本研究仅采用PM10最为人气污染指标。研究表明，大气PM10和成人发病率及死亡率Z间存在正相关关系。具体统计指标解释及数据说明如下3.2.1.呼吸系统疾病死亡率（RD）（单位：%）指标说明：呼吸系统疾病是指主要病变在气管、支气管、肺部及胸腔的一系列病症，包括哮喘病、气管炎、支气管炎、肺心病等病症。数据来源：我国13个省市2005到2011年统计年鉴补充说明:其中四川2004,辽宁2004、

7、2010,湖南2009、2010,广东2004、2010,新蹭2009的呼吸系统疾病死亡率均为估算数据。估算方法Yn二XYn-1,为平均发展速度，Yn为报告期呼吸系统疾病死亡率。3.2.2.可吸入颗粒物（PM10）（单位：毫克/立方米）指标说明：可吸入颗粒物（PM10）,指总悬浮颗粒物中能用鼻和嘴吸入的那部分颗粒物。已往流行病学研究已证实，在各种大气污染物中，颗粒物是危害最大、代表性最强的污染物。国家环保总局1996年颁布修订的《环境空气质量标准（GB3095-199