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user: 3. 结果 3.1. 描述性分析 截至2020年2月29日，12个城市COVID-19的累计确诊病例为51，569例(未排除减少核算病例)，其中武汉市确诊48557例(94.16%)，情况最为严重，是本次疫情的“震中”地区。从图1中，可以看出其余11个城市的累计确诊病例依次为：重庆市(576例)，深圳市(417例)，北京市(413例)，广州市(346例)，上海市(337例)，哈尔滨市(198例)，杭州市(169例)，宁波市(157例)，成都市(143例)，天津市(136例)，西安市(120例)，且其地理分布主要集中在东北、华东、华南等东部地区。 对COVID-19日确诊病例、气象因素和空气质量进行时间序列分析表明，2020年1月26日至2月21日期间，所有城市均处于确诊病例数持续增长的阶段，其中武汉、深圳、重庆的波动较为明显，而2月21日之后，除武汉和北京外，其他城市基本停止增长，疫情得到了良好的缓解。在研究期间，各城市温度、气压、风速的波动情况呈现相似的趋势，极值间具有一定对应关系，但南北城市间的温度值相差较大，各城市的风速(除宁波市外)主要集中在0~20 m/s之间，气压值则无明显差异，均在1010~1040 hpa之间波动。各城市的降水量普遍较少，仅有广州、宁波等个别城市的少数几天出现少量降水，这完全符合我国冬季寒冷少雨，高温期与多雨期一致的季风气候特征。各城市空气质量指数的时空分布情况也充分体现了各城市间的地理异质性，天津、北京、哈尔滨等需要集中供暖的北方城市的空气质量指数极高，南方城市则保持较低。更加详细的情况如图2所示。 图2. 各城市日确诊病例、气象因素和空气质量的时序分布 3.2. 气象因素和空气质量间的相关分析 利用Spearman相关分析法检验研究期间6个气象因素和空气质量之间的相关性，相关系数矩阵如表2所示。日平均温度与其他气象因素均具有相关性，其中与日最高温度和最低温度两两之间呈现强正相关( r > 0.9 )，与降水呈显著正相关，与气压和风速呈负相关。空气质量指数则与6个气象变量均呈负相关。为避免高度共线性，本文将日最高温度和最低温度剔除，主要采用日均气温研究气温与COVID-19日确诊病例数之间的关系，同时将其他气象因素和AQI以混杂因素纳入DLNM模型中考虑。 Table 2 Spearman correlation coefficient between meteorological factors and air qualit 变量 AvgT MaxT MinT Pre AP WS AQI AvgT 1.00 * 0.93 * 0.94 * 0.22 * −0.51 * −0.05 −0.33 * MaxT 0.93 * 1.00 * 0.77 * 0.08 −0.49 * −0.05 −0.22 * MinT 0.94 * 0.77 * 1.00 * 0.31 * −0.48 * −0.07 −0.40 * Pre 0.22 * 0.08 0.31 * 1.00 * −0.22 * 0.10 * −0.36 * AP −0.51 * −0.49 * −0.48 * −0.22 * 1.00 * 0.14 * 0.06 WS −0.05 −0.05 −0.07 0.10 * 0.14 * 1.00 * −0.22 * AQI −0.33 * −0.22 * −0.40 * −0.36 * 0.06 −0.22 * 1.00 * 表2. 气象因素和空气质量间Spearman相关系数 注： * p < 0.0.5。 3.3. 分布滞后非线性模型结果分析 3.3.1. 气温对新冠肺炎疫情传播的影响 基于既往研究，气温是影响传染病流行和传播的关键因素之一，因此本文主要研究气温对COVID-19疫情传播的影响。以各城市COVID-19的日确诊病例数为因变量，日均气温以交叉基的形式纳入模型，选取降水、气压、风速以及AQI作为混杂因素，同时考虑长期趋势和序列相关性，构建DLNM模型并对数据进行拟合。以日均气温的中位数为参考值计算其余各点的相对危险度(RR)，定量分析日均气温与COVID-19日确诊病例间的关系。各城市的日均温度在不同滞后期(0~5天)对COVID-19日确诊病例整体暴露–响应关系的三维图如图3所示，从整体上来看，各城市气温和COVID-19日确诊病例的关系均是非线性的。同时，结合图4可以更具体的分析不同的地区具有的特征。 在东北地区，日均气温和COVID-19日确诊病例之间的曲线呈“V型”，其相对风险较高的情况主要集中在日均气温处于极端值时。哈尔滨市在日均气温为−22.5℃且滞后为5天时相对风险最高(RR = 2.40， 95% CI: [0.34， 16.94])，当日均温度处于−15℃~−10℃间时，日均气温与COVID-19日确诊病例无明显关联。 图3. 各城市日均气温与COVID-19日确诊病例关系的三维图 图4. 各城市日均气温与COVID-19日确诊病例关系的等高线图 在华北地区，日均气温和COVID-19日确诊病例之间的曲线呈“U型”，高温时表现为短期即时效应，随滞后时间的变化波动较大，低温时则表现出较为明显的持续性滞后效应。北京市在日均气温为5.5℃且滞后为5天时相对风险最高(RR = 2.02， 95% CI: [0.68， 6.00])，天津市在日均气温为7.5℃且滞后为0天时相对风险最高(RR = 3.63， 95% CI: [0.21， 61.76])。 在华东、华南和西南地区，日均气温和COVID-19日确诊病例之间的曲线主要呈“J型”，除成都市以外其余城市均表现出在高温时具有危害效应，在低温时则具有一定的保护效应，而成都市则相反，这可能是因为相较于其他沿海城市其气温波动范围较小且较低。华东地区相对危险度较高的日均气温主要集中在16℃~19℃间，华南地区相对危险度较高的日均气温主要集中在22~24℃间，重庆市在日均气温为15.5℃且滞后为2天时相对风险最高(RR = 1.85， 95% CI: [0.60， 5.75])，成都市在日均气温为5.5℃且滞后为0天时相对风险最高(RR = 4.63， 95% CI: [0.17， 78.4])。 在西北、华中地区，日均气温和COVID-19日确诊病例之间的曲线主要呈“倒U型”，当日均气温处于中间值且滞后时间为极值时其相对风险较高，当日均气温为极值时相对危险值均小于1。武汉市日均温度为11℃且滞后5时相对风险达到最高(RR = 1.28， 95% CI: [1.06， 1.54])，西安市在8.5℃且滞后为5天时相对风险最高(RR = 1.53， 95% CI: [0.03， 80.75])。 3.3.2. 极端效应对新冠肺炎疫情传播的影响 为了更好的讨论气温对COVID-19疫情传播的极端冷、热效应，我们选择各城市日均气温的第10百分位数和第90百分位数作为极端低温和高温。限于文章篇幅，仅在各地区选取一个城市展示结果，如表3所示。各城市在极端低温和高温对COVID-19传播的影响不同。 在极端低温条件下，华北、华中和西北、西南地区相对风险随着滞后天数的增加而先增加后下降，北京市在滞后0~4天内对COVID-19传播具有危害效应，并滞后2天时达到峰值(RR = 1.10， 95% CI: [0.86， 1.41])，武汉市和西安市仅在滞后2天时对COVID-19传播具有危害效应，在该时间点相对危险均达到峰值(RR = 1.03， 95% CI: [0.93， 1.14]; RR = 1.03， 95% CI: [0.56， 1.91])，武汉市在滞后4、5天时具有显著的保护效应(RR = 0.84， 95% CI: [0.75， 0.95]; RR = 0.70， 95% CI: [0.57， 0.86])，重庆市则在滞后第3天后开始对COVID-19传播具有危害效应，在滞后4天时达到峰值(RR = 1.08， 95% CI: [0.82， 1.42]，在当天具有显著保护效(RR = 0.60， 95% CI: [0.47， 0.78])；东北和华东地区相对风险随着滞后天数的增加而先下降后增加，哈尔滨市在滞后0~5天内对COVID-19传播具有持续的危害效应，并在滞后5天时达到最高(RR = 1.84， 95% CI: [0.46， 7.34])，上海市则在滞后0~4天内对COVID-19传播具有保护效应，并在滞后1~3天时显著；在华南地区相对风险随着滞后天数的增加而增加，深圳市在滞后0~5天内对COVID-19传播具有持续的保护效应，并在滞后1、2天时显著(RR = 0.38， 95% CI: [0.21， 0.67]; RR = 0.44， 95% CI: [0.21， 0.94])。 在极端高温条件下，东北、华南和西南地区相对风险随着滞后天数的增加而先增加后下降，哈尔滨市和重庆市在滞后1~5天内对COVID-19传播均具有危害效应，哈尔滨市在滞后5天相对危险均达到峰值(RR = 1.08， 95% CI: [0.36， 3.27])，重庆市在滞后2天相对危险均达到峰值(RR = 1.41， 95% CI: [0.77， 2.60])，深圳市在滞后1~3天内对COVID-19传播均具有显著危害效应，并在滞后1天达到峰值(RR = 2.50， 95% CI: [1.16， 5.39])；华北、西北和华中地区相对风险随着滞后天数的增加而先下降后增加，北京市在滞后0~5天内对COVID-19传播具有持续的危害效应，并在滞后5天相对危险均达到峰值(RR = 2.15， 95% CI: [0.70， 6.59])，武汉市在滞后0~3内天对COVID-19传播均具有保护效应，西安市在滞后0~4天内对COVID-19传播具有保护效应。在华东地区相对风险随着滞后天数的增加而下降，上海市在滞后0~3天内对COVID-19传播具有显著危害效应。 Table 3 Different lag effects of daily temperature on extreme daily mean temperature in different cities (RR， 95% CI 城市 滞后时间 Lag0 Lag1 Lag2 Lag3 Lag4 Lag5 北京 冷效应 1.01 [0.81， 1.26] 1.07 [0.91， 1.27] 1.10 [0.86， 1.41] 1.08 [0.87， 1.34] 1.02 [0.86， 1.22] 0.95 [0.70， 1.30] 热效应 2.04 [0.48， 8.76] 1.32 [0.68， 2.55] 1.07 [0.45， 2.55] 1.16 [0.47， 2.84] 1.51 [0.66， 3.42] 2.15 [0.70， 6.59] 重庆 冷效应 0.60 [0.47， 0.78] 0.81 [0.65， 1.01] 0.98 [0.74， 1.30] 1.07 [0.82， 1.41] 1.08 [0.82， 1.42] 1.05 [0.72， 1.54] 热效应 1.32 [0.54， 3.26] 1.40 [0.78， 2.51] 1.41 [0.77， 2.60] 1.35 [0.85， 2.15] 1.25 [0.95， 1.64] 1.13 [0.61， 2.10] 哈尔滨 冷效应 1.37 [0.39， 4.82] 1.24 [0.82， 1.86] 1.21 [0.54， 2.75] 1.32 [0.63， 2.74] 1.53 [0.79， 2.97] 1.84 [0.46， 7.34] 热效应 0.91 [0.30， 2.79] 1.23 [0.70， 2.15] 1.44 [0.82， 2.51] 1.43 [0.82， 2.50] 1.28 [0.65， 2.51] 1.08 [0.36， 3.27] 上海 冷效应 0.58 [0.33， 1.02] 0.57 [0.38， 0.85] 0.61 [0.42， 0.90] 0.73 [0.54， 0.98] 0.93 [0.76， 1.15] 1.24 [0.82， 1.86] 热效应 2.16 [1.05， 4.43] 2.00 [1.28， 3.12] 1.75 [1.01， 3.04] 1.44 [0.89， 2.33] 1.14 [0.71， 1.83] 0.88 [0.37， 2.08] 深圳 冷效应 0.34 [0.09， 1.28] 0.38 [0.21， 0.67] 0.44 [0.21， 0.94] 0.54 [0.26， 1.16] 0.71 [0.44， 1.14] 0.94 [0.64， 1.40] 热效应 2.22 [0.37， 13.16] 2.50 [1.16， 5.39] 2.33 [1.66， 3.26] 1.74 [1.09， 2.78] 1.12 [0.61， 2.06] 0.67 [0.29， 1.52] 武汉 冷效应 0.81 [0.64， 1.03] 0.97 [0.86， 1.09] 1.03 [0.93， 1.14] 0.97 [0.89， 1.07] 0.84 [0.75， 0.95] 0.7 [0.57， 0.86] 热效应 0.86 [0.56， 1.33] 0.85 [0.68， 1.06] 0.87 [0.74， 1.04] 0.95 [0.82， 1.11] 1.07 [0.90， 1.28] 1.23 [0.91， 1.67] 西安 冷效应 0.52 [0.04， 7.04] 0.84 [0.23， 3.05] 1.03 [0.56， 1.91] 0.91 [0.58， 1.42] 0.64 [0.32， 1.28] 0.41 [0.11， 1.50] 热效应 0.49 [0.03， 9.27] 0.33 [0.05， 2.18] 0.30 [0.02， 3.84] 0.39 [0.03， 4.77] 0.67 [0.01， 57.87] 1.28 [0.00， 4548] 表3. 各城市在极端日均气温的不同滞后日冷热效应(RR， 95% CI)