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首先，不同区域空气质量存在差别是SARS发病人数在空间分布格局上存在差异性的原因之一。以广东省为例，中山、河源、佛山等城市SARS发生早于广州，而无论疫情规模还是疫情发展速度远不及广州，后者SARS病例数占全省84.6％；就广州市而言，市区内不同行政区SARS疫情也存在明显差异，SARS病例数集中在人口密度大的老区，东山区、海珠区、荔湾区和越秀区合计病例数占全市总数57.4％。初步分析表明，省内上述城市由于人口密度低，以及工业企业、机动车等数量均比广州少，空气质量总体上要比广州好，而广州市区老城区的空气环境状况也逊于新区。 其次，SARS发病人数与前期API、SO2、NO2、PM10及组合指标SO2＋PM10、SO2＋NO2＋PM10的相关显著，表明大气环境污染是影响SARS传播的重要因素。北京市第一阶段SARS发病人数与发病前5日的API相关性明显好于其他天，第二阶段和第三阶段新增SARS病例与前4日的PM10、SO2＋PM10和SO2＋NO2＋PM10的相关性明显好于其他天。广州地区SARS高发期及整个时段内SARS发病人数与前5日API的R分别为0.424和0.395，相关显著。 广州市环保局对气候条件、人为防控因素与SARS传播的相互关系进行的探讨表明，SARS发病例数与当日日平均气温存在负相关关系，与相对湿度、风速相关不显著；SARS传播、感染与人为防控因素关系密切，即随着人为防控对策措施的实施，SARS发病人数显著下降，由此说明，SARS是可防、可控的。我们只要相信和依靠科学，及时地采取科学的防控对策和措施，就能够有效预防和控制SARS的暴发、流行。 2.PM10是影响SARS传播的重要环境因子在对北京市、广州市两地PM10与SARS传播关系的研究中发现，SARS发生前期的PM10与SARS病例数相关均显著，而且与其他空气污染因子相比，PM10与SARS病例数相关性最好。这表明PM10是影响SARS传播的最重要的环境因子。 首先，从不同地区单因子相关分析结果看，均显示PM10与SARS病例数相关显著。北京地区第一阶段SARS发病人数与前5日PM10的R为0.902，第二阶段和第三阶段SARS发病人数与前4日PM10的R分别为0.879和0.874，三个阶段SARS发病人数与PM10的相关关系均显著；广州地区SARS高发期及整个时段内SARS发病人数与前5日PM10的R分别为0.421和0.407，相关显著。 洁净网 其次，从组合指标的相关分析看，北京地区第一阶段SARS发病人数与前5日SO2＋PM10、PM10＋SO＋NO20的R分别为0.931、0.906，第二阶段（与前4日）的R分别为0.909、0.881，第三阶段（与前4日）的R分别为0.816、0.801。组合指标中PM10对SARS传播的贡献是显而易见的。 第三，比较空气污染单因子与SARS病例数的相关系数发现，PM10与SARS发病例数的相关系数较大，意味着二者的相关性最好，从而也表明PM10在对SARS传播中具有显著的重要性。 此外，广州市环保局还对香港地区SARS高发期（3月7日至4月16日）的发病例数与前1日至前11日的PM10进行了相关分析，研究发现PM10与SARS病例数也同样具有高度的相关性，这进一步证实了上述的研究结果。 3.SARS发病前期的大气环境状况对SARS传播至关重要 研究发现，北京地区第一阶段SARS病例与前5日、第二和第三阶段与前4日的空气污染指数具有极好的相关性，其他时间的污染指数与发病人数之间相关不显著。广州市地区整个时段及当日的SARS病例数与前5日和前6日的API相关显著；疫情高发时段内（2月13日至3月21日）当日的SARS病例数仅与前5日API相关显著。而香港地区SARS高发期内发病例数与前1日至前2日PM10相关显著。 不同地区SARS发病例数与其前期的不同日子的空气污染指数相关，导致这种现象发生的原因是复杂的，目前尚不清楚出现这一现象的机理。尽管如此，上述研究结果从另一个侧面证实：SARS发病前期的大气污染状况与SARS发病存在着内在的联系性。这种研究结果显然具有一定的预测意义，为我们利用大气环境污染因子来建立SARS中长期预测模型提供了可能性。 (责任编辑：admin) |
