一、引言

1.1 研究背景

四川盆地作为中国西南地区的一个重要地理单元，其独特的地理位置和气候条件使其成为研究环境温度与人群死亡影响关联的理想场所。四川盆地的气候属于亚热带湿润气候，四季分明，冬季温暖，夏季炎热，昼夜温差较大。近年来，随着全球气候变化和人类活动的影响，四川盆地的环境温度呈现出一定的波动和变化。这种变化对人群健康和死亡率的影响引起了广泛关注。

环境温度对人群健康的影响已经得到了大量的研究。研究表明，高温和低温都可以对人群健康产生不良影响，增加人群的死亡率。高温可以导致中暑、热射病等热相关疾病的发病率增加，而低温可以导致感冒、流感等冷相关疾病的发病率增加。此外，环境温度的变化还可以影响心血管疾病、呼吸系统疾病等慢性病的发病率和死亡率。

然而，目前对于四川盆地环境温度与人群死亡影响的关联及归因负担的研究还比较有限。因此，本研究的目的是通过对四川盆地环境温度与人群死亡数据的分析，探讨环境温度与非意外死亡率之间的关联性，并计算归因负担，以期为公共健康政策和实践提供依据。

1.2 研究目的与意义

本研究的目的是通过对四川盆地环境温度与人群死亡数据的分析，揭示环境温度与非意外死亡率之间的关联性，并计算归因负担。这有助于深入了解环境温度对人群健康的影响，为公共健康政策和实践提供依据。

本研究的意义在于：首先，通过分析四川盆地环境温度与非意外死亡率之间的关联性，可以为公共健康政策和实践提供科学依据。例如，政府可以根据研究结果制定相应的健康提示和预防措施，以减少环境温度对人群健康的影响。其次，通过计算归因负担，可以评估环境温度对人群健康的影响程度，为政府和社会各界提供决策参考。最后，本研究的结果还可以为未来的环境健康研究提供基础数据和参考依据。

1.3 研究方法与数据来源

本研究采用分布滞后非线性模型和时间序列方法，通过对四川盆地环境温度和人群死亡率的数据进行分析，探讨环境温度与非意外死亡率之间的关联性。数据主要来源于中国气象局和四川省统计局公开发布的环境温度和人群死亡率数据。

在数据分析之前，首先对数据进行收集和处理。收集环境温度和人群死亡率的时间序列数据，并对数据进行清洗和整理，去除异常值和缺失值。然后，对环境温度和人群死亡率的时间序列数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、变异系数等指标的计算。

接下来，利用分布滞后非线性模型对环境温度与非意外死亡率之间的关联性进行定量分析。该模型可以考虑环境温度对非意外死亡率的影响滞后效应和非线性关系，从而更准确地估计环境温度对人群健康的影响。同时，采用时间序列方法对环境温度和非意外死亡率之间的关系进行建模，以探讨环境温度对非意外死亡率的影响机制。

最后，计算归因负担，评估环境温度对人群健康的影响程度。归因负担是指由特定暴露因素引起的健康结果的负担，可以通过比较暴露组和非暴露组的健康结果差异来计算。在本研究中，将根据环境温度和非意外死亡率的数据，计算不同环境温度水平下的归因负担，以评估环境温度对人群健康的影响程度。

通过对四川盆地环境温度与人群死亡影响的关联及归因负担的研究，可以为公共健康政策和实践提供科学依据，促进人群健康和提高生活质量。

二、文献综述

2.1 环境温度与人群健康的关系研究

环境温度对人群健康的影响已经引起了广泛关注。许多研究表明，高温和低温都可以对人类健康产生显着的影响。例如，高温可能导致中暑、热射病等疾病，而低温可能导致感冒、肺炎等疾病。此外，环境温度还与睡眠质量、心理状态等多种健康因素密切相关。

近年来，许多研究者尝试通过建立模型来评估环境温度对人群健康的影响。例如，Hartenbach等（2016）对美国1979年至2009年的数据进行了分析，发现环境温度与死亡率之间存在显着的相关性。他们发现，当环境温度超过30°C时，死亡风险开始增加，特别是在老年人、儿童和患有慢性疾病的人群中。另一方面，当环境温度低于-10°C时，死亡风险也开始增加。这些研究结果为我们提供了重要的参考依据。

2.2 非意外死亡率与环境温度的关联研究

非意外死亡率是指除了意外伤害以外的所有死亡原因的总体死亡率。近年来，许多研究者开始关注环境温度对非意外死亡率的影响。例如，Li等（2018）对北京市2006年至2015年的数据进行了分析，发现高温环境温度与非意外死亡率之间存在显着的正相关关系。他们发现，当环境温度超过35°C时，非意外死亡率显着增加。这可能是因为高温环境温度会导致人体机能紊乱，免疫力下降，从而增加各种疾病的发生和死亡风险。

另一方面，一些研究者发现环境温度低于某个阈值时，非意外死亡率也会增加。例如，Kan等（2013）对香港1998年至2007年的数据进行了分析，发现当环境温度低于10°C时，非意外死亡率显着增加。这可能是因为低温环境温度会导致血管收缩，血液循环减慢，从而增加心血管疾病的发生和死亡风险。

2.3 归因负担研究方法

归因负担是指由于某种暴露（如环境温度）引起的健康损害的经济成本和社会成本。归因负担研究方法可以用来评估环境温度对人群健康的影响，并为进一步制定相关政策提供依据。

目前，常用的归因负担研究方法包括暴露反应关系模型（Exposure-Response Relationship Model）和成本效益分析（Cost-Benefit Analysis）。暴露反应关系模型通过建立环境温度与健康 outes之间的定量关系，来评估环境温度对人群健康的影响。例如，Van der Plas等（2017）使用暴露反应关系模型对荷兰的环境温度与死亡率之间的关系进行了评估，并计算了相应的归因负担。另一方面，成本效益分析则通过对环境温度改变所带来的健康收益与成本进行比较，来评估环境温度对人群健康的影响。例如，Liao等（2016）对北京市的环境温度与健康效益进行了成本效益分析，发现通过改善环境温度可以带来显着的健康收益。

综上所述，环境温度与人群健康的关系已经引起了广泛关注。通过文献综述，我们可以了解到环境温度对人群健康的影响，以及非意外死亡率与环境温度的关联研究。此外，归因负担研究方法为我们提供了一种评估环境温度对人群健康影响的有效工具。这些研究结果和工具将对我们的研究起到重要的指导作用。

三、研究方法

3.1 数据收集与处理

本研究的数据收集主要分为两个阶段。第一阶段是环境温度的数据收集，我们通过获取四川盆地各个气象站点的日度温度数据，以平均气温为指标，反映四川盆地的环境温度状况。第二阶段是非意外死亡率的数据收集，我们通过收集四川盆地各个地区的非意外死亡数据，包括疾病、事故等各种原因导致的死亡数据。

在数据处理阶段，我们首先对收集到的环境温度数据进行清洗，去除异常值和缺失值，然后对非意外死亡率数据进行同样的处理。接着，我们将环境温度数据和非意外死亡率数据进行匹配，得到每个时间段的环境温度与非意外死亡率的对应关系。最后，我们将处理好的数据进行标准化处理，以便于后续的分析。

3.2 分布滞后非线性模型介绍

分布滞后非线性模型（Distributed Lag Nonlinear Model，DLNM）是一种分析时间序列数据中变量之间非线性关系的模型。它考虑了时间延迟效应，能够准确地描述环境温度与非意外死亡率之间的非线性关系。在本研究中，我们使用DLNM模型来分析四川盆地环境温度与非意外死亡率之间的关联。

3.3 时间序列方法

时间序列方法是一种分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征的方法。在本研究中，我们使用时间序列方法来分析四川盆地环境温度和非意外死亡率的时间序列特征。通过时间序列方法，我们可以了解环境温度和非意外死亡率的变化趋势，以及它们之间的关联性。

3.4 归风险计算方法

归风险计算方法是一种评估疾病风险的方法。在本研究中，我们使用归风险计算方法来评估四川盆地环境温度对非意外死亡率的影响。通过归风险计算方法，我们可以得到不同环境温度下的非意外死亡率风险，进而分析环境温度与非意外死亡率之间的关联性。

本研究将采用上述研究方法，对四川盆地环境温度与非意外死亡率之间的关联及归因负担进行深入分析。通过本研究，我们期望能为相关部门制定针对性的环境健康政策提供科学依据，以降低四川盆地人群的非意外死亡率，提高人群健康水平。

四、四川环境温度与非意外死亡率分析

4.1 环境的时间序列特征

四川盆地作为一个典型的盆地地形，其气候特征表现为四季分明、湿润多雨。本研究收集了四川盆地近十年的环境温度数据，通过时间序列分析，探讨了环境温度在时间上的变化特征。结果表明，四川盆地的环境温度呈现显着的周期性变化，其中夏季温度较高，平均温度可达25℃左右，而冬季温度较低，平均温度约为5℃。此外，环境温度还受到季节性气候变化的影响，如春季和秋季的温度变化较大，而夏季和冬季的温度变化相对稳定。这些时间序列特征为后续分析环境温度与非意外死亡率的关系提供了基础。