韓 嘯 董 婕 葛 淼 王子軒 何進(jìn)偉
人類的健康狀況和生活環(huán)境息息相關(guān),在全球環(huán)境變化的大背景下,健康人身體指標(biāo)參考值與地理環(huán)境的關(guān)系已成為了一個普遍受關(guān)注的問題,所以將健康人生理指標(biāo)參考值的空間差異作為研究的重點方向具有一定的實際意義[1]。
心臟作為人體循環(huán)系統(tǒng)的動力源,在不同的環(huán)境壓力下,其功能指標(biāo)對環(huán)境也有不同的響應(yīng),左心室收縮末期內(nèi)徑(LVDs)是心臟左心室收縮達(dá)到最小時其內(nèi)部空間的直徑,是衡量心臟收縮功能的重要指標(biāo)[2]。目前,國內(nèi)外缺乏LVDs 參考值的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),影響了臨床診斷的有效性,為制定中國健康成年人LVDs 統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),大量的醫(yī)學(xué)工作者測定了本地區(qū)健康成年人(18 ~59 歲)LVDs 參考值,但并未將地理環(huán)境因素納入考量范圍確定其地區(qū)差異,本科研團(tuán)隊的系列研究成果表明,人體的各項指標(biāo)值與地理環(huán)境因子之間存在密切聯(lián)系,綜合地理因素對參考值的影響,能更好地適應(yīng)臨床診斷的需要,判斷心功能的異常與否[3~7]。
1.地理環(huán)境資料:本研究選取3 類與人體健康密切相關(guān)的自然地理環(huán)境指標(biāo),分別為地形指標(biāo)、氣候指標(biāo)、土壤指標(biāo)。地形資料來源于國家測繪局?jǐn)?shù)據(jù)中心提供的共享資料,氣候資料來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng),土壤資料來源于世界土壤數(shù)據(jù)庫。3 類地理環(huán)境指標(biāo)包含的11 項亞指標(biāo)分別為,地形指標(biāo):海拔高度(X1),氣候指標(biāo):年日照時數(shù)(X2),年平均氣溫(X3),年平均相對濕度(X4),年降水量(X5),氣溫年較差(X6),年平均風(fēng)速(X7),土壤指標(biāo):表土有機(jī)質(zhì)含量(X8),表土pH(X9),表土基本飽和度(X10),表土總可交換量(X11)。
2.左心室收縮末期內(nèi)徑(LVDs)參考值資料:選取18 ~59周歲的健康成年人作為研究對象,通過對《中國期刊網(wǎng)全文數(shù)據(jù)庫》、《中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫》、《中國圖書全文數(shù)據(jù)庫》、《維普中文科技期刊數(shù)據(jù)庫》、《中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫》等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的檢索,搜集其LVD 實測值,經(jīng)統(tǒng)計整理,排除高血壓、冠心病、糖尿病、心律不齊、心力衰竭、風(fēng)濕性心臟病、先天性心臟病、心肌病等影響左心室功能的疾病,確定無過往病史,測量體位均采取左側(cè)臥位,多數(shù)資料在男女性別方面的差異無統(tǒng)計學(xué)意義,故研究數(shù)據(jù)不考慮性別差異,將健康成年人視為統(tǒng)一整體進(jìn)行分析。選擇198 個省、市、縣級有關(guān)醫(yī)院和科研機(jī)構(gòu)測定的10776 例健康成年人LVDs 參考值的統(tǒng)計資料,其中男性6325 例,女性4451 例,主要分布于我國72 個市、縣,缺少港澳臺、內(nèi)蒙古的資料。
3.方法:在GeoDa 軟件中計算全局Moran 指數(shù),運用空間自相關(guān)分析確定醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的空間依賴性,描述數(shù)據(jù)在整個區(qū)域的空間分布狀態(tài),確定空間地理位置對參考值的影響[8]。在SPSS 19.0 軟件對健康成年人LVDs 參考值與地理環(huán)境指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)分析,確定兩個變量之間的依存關(guān)系,通過對變量共線性診斷確定建立主成分模型[9]。在Clementine 12.0 軟件中,建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對比主成分模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型選擇最優(yōu)模型并對全國LVDs 參考值進(jìn)行預(yù)測,進(jìn)而通過成對樣本t 檢驗,比較健康成年人LVDs 的預(yù)測值與實測值,確定二者差異是否有統(tǒng)計學(xué)意義,最后在ArcGIS 軟件中進(jìn)行克里格插值并利用空間趨勢分析模塊對LVDs 參考值進(jìn)行空間趨勢分析。
1.全局自相關(guān)結(jié)果:全局Moran 指數(shù)的計算結(jié)果為在0. 01 的置信水平下,標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計量Z =-4.1504。相關(guān)分析結(jié)果見表1。
2.主成分模型:(1)多重共線性診斷:對地理環(huán)境因子進(jìn)行共線性的診斷,確定海拔高度、年日照時數(shù)、年平均氣溫、年平均相對濕度、年降水量、氣溫年較差和年平均風(fēng)速、表土有機(jī)質(zhì)含量、表土pH 值、表土基本飽和度、表土總可交換量的方差膨脹因子分別為:VIF1=2.927,VIF2=7.894,VIF3=15.648,VIF4=7.739,VIF5= 7.541,VIF6= 8.710,VIF7= 2.750,VIF8=5.545,VIF9=23.497,VIF10=10.640,VIF11=8.109,方差膨脹因子(VIF)越大,顯示共線性越嚴(yán)重,VIF >10 時,提示有嚴(yán)重的多重共線性存在,由共線性診斷可知,選取的變量指標(biāo)之間存在共線性。(2)主成分分析:因各指標(biāo)之間存在共線性且選取的變量指標(biāo)之間也有其顯著的相關(guān)性,利用主成分分析的降維作用,對海拔高度(X1)、年日照時數(shù)(X2)、年平均氣溫(X3)、年平均相對濕度(X4)、年降水量(X5)、氣溫年較差(X6)和年平均風(fēng)速(X7)、表土有機(jī)質(zhì)含量(X8)、表土pH 值(X9)、表土基本飽和度(X10)、表土總可交換量(X11)此11 項指標(biāo)進(jìn)行主成分提取,得出LVDs 參考值與11 個地理環(huán)境指標(biāo)之間的主成分回歸方程為:Y =27.30 +0.0005034X1-0.000009700X2- 0.02863X3- 0.006405X4+0.0003648X5+0.02783X6+0.3267X7+0.8242X8-0.009804X9+0.003305X10+0.01897X11±0.1460。
表1 地理環(huán)境因子和健康成年人LVDs 的r 值和P 值
3.徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò):神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于數(shù)據(jù)的非線性建模工具,通過模擬人類大腦功能建立數(shù)學(xué)模型,具有最佳的函數(shù)逼近性能和全局最優(yōu)特性,地理環(huán)境與醫(yī)學(xué)指標(biāo)之間的關(guān)系就其本質(zhì)來說是復(fù)雜非線性的,徑向基函數(shù)能夠很好地適應(yīng)這二者之間的非線性關(guān)系[10,11]。以年日照時數(shù)、年平均氣溫、年平均相對濕度、年降水量、氣溫年較差、年平均風(fēng)速6 個與LVDs 參考值有顯著相關(guān)的地理環(huán)境因子作為輸入變量,以LVDs 參考值作為輸出變量,通過對相關(guān)參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),建立數(shù)據(jù)流,通過調(diào)整隱節(jié)點的個數(shù)(5)、學(xué)習(xí)率(0.85)、徑向覆蓋長度(1.0)以及持續(xù)學(xué)習(xí)周期(25)等參數(shù)確定模型。
4.模型診斷:分別計算運用主成分模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的值和其實測值的相對誤差,相對誤差=(預(yù)測值-實測值)/實測值×100%。表2為部分城市人群LVDs 參考值的實測值與預(yù)測值及相對誤差,主成分分析模型在LVDs 參考值的預(yù)測中,相對誤差控制在2%以內(nèi),優(yōu)于徑向基函數(shù)的預(yù)測結(jié)果,所以選擇主成分建模方程對參考值進(jìn)行預(yù)測。
表2 線性回歸模型預(yù)測值與實測值相對誤差
5. 成對樣本t 檢驗:比較基于主成分分析的LVDs 預(yù)測值與實測值,所對應(yīng)的雙側(cè)P =0.370,所以認(rèn)為預(yù)測值與實測值之間無顯著性差異,即實測值和預(yù)測值之間有較好的一致性。
6.LVDs 參考值的空間分布:本研究選取了全國2322 個市縣作為觀測點,將各個觀測點的11 個指標(biāo)分別帶入Y=27.30 +0.0005034X1-0.000009700X2- 0.02863X3- 0.006405X4+ 0.0003648X5+0.02783X6+ 0.3267X7+ 0.8242X8- 0.009804X9+0.003305X10+0.01897X11±0.1460,計算健康成年人LVDs 預(yù)測值,利用ArcGIS 軟件中的地理統(tǒng)計分析模塊進(jìn)行克里格(Kriging)插值,擬合出中國健康成年人LVDs 參考值的空間分布[12]。
7.空間趨勢分析:利用空間趨勢分析模塊對LVDs 參考值進(jìn)行空間趨勢分析,如圖1 所示。
圖1 中國健康成年人左心室收縮末期內(nèi)徑參考值空間趨勢面圖
當(dāng)0.01 的置信水平下|Z| =2.54,取|Z| >2.54來表示這個區(qū)域總體上空間自相關(guān)是顯著的,由表1中的全局Moran 的輸出值Z 可知,在0.01 置信水平下,|Z| =4.1504 >2.54,說明LVDs 空間自相關(guān)性顯著,在空間上的分布呈非隨機(jī)狀態(tài)[13]。由此可知,空間地理環(huán)境對LVDs 參考值存在影響作用,不同的環(huán)境指標(biāo)綜合作用于LVDs 參考值,使其呈不同的地理分布。由相關(guān)系數(shù)可看出,海拔高度、年平均氣溫、年平均相對濕度、年降水量、表土總可交換量與LVDs參考值呈負(fù)相關(guān),其中年平均氣溫、年降水量與其相關(guān)性很顯著,年平均相對濕度與其相關(guān)性顯著。年日照時數(shù)、氣溫年較差、年平均風(fēng)速、表土有機(jī)質(zhì)含量、表土pH 值、表土基本飽和度與LVDs 參考值呈正相關(guān),其中年日照時數(shù)、氣溫年較差、年平均風(fēng)速與其相關(guān)性很顯著。
通過對主成分模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對比,可看出,主成分分析模型在健康成年人LVDs 參考值的預(yù)測中,相對誤差控制在2%以內(nèi),優(yōu)于徑向基函數(shù)的預(yù)測結(jié)果,雙側(cè)t 檢驗的結(jié)果認(rèn)為實測值與預(yù)測值之間差異無統(tǒng)計學(xué)意義。由健康成年人LVDs 參考值空間分布圖可判斷得出,位于同一色系上的LVDs參考值相等,色彩的變化程度表示LVDs 參考值的變化程度,基本由西北、東北地區(qū)向東南地區(qū)遞減(圖略)。由空間趨勢圖(圖2)可分析得出,LVDs 參考值的總體分布趨勢為自西向東遞減而后遞增,自北向南遞減。
綜上所述,不同氣候因子對地理環(huán)境含氧量及空氣成分有不同影響,通過呼吸作用,會影響LVDs 參考值。對于土壤而言,其質(zhì)地及性質(zhì)會影響當(dāng)?shù)赝寥浪疅釥顩r,尤其是水分,因此會對相對濕度造成較大影響,間接通過影響氣候因素改變LVDs 參考值[14]。不同的土壤其物理化學(xué)性質(zhì)不盡相同,因此,土壤中生物所必須的元素及其賦存形態(tài)也有較大差異,這就會直接影響元素在動植物中的含量,最后通過食物鏈進(jìn)入人體,影響人體內(nèi)環(huán)境。地理環(huán)境是人類賴以生存的基礎(chǔ),地理環(huán)境的不同造就的不僅是歷史文化的差異,還有人體健康的差異。不同地區(qū)的人努力適應(yīng)不同的地域環(huán)境,維持自身的生理平衡,所以其各項的生理健康指標(biāo)值是因地而異的。所以綜合地形、氣候和土壤等地理環(huán)境因子對LVDs 參考值的影響,筆者得出地理環(huán)境對人體的各項指標(biāo)起著潛移默化的作用,相似的地域環(huán)境LVDs 參考值相同或相近。
1 楊林生.環(huán)境地理與人類健康研究成果與展望[J]. 地理研究,2010,29(9):1571 -1581
2 Lewis MJ,Phillips JE. Older people's cardiac responses as indicators of stress in familiar and unfamiliar environments[J]. Psychophysiology,2012,49(4):478 -483
3 Ge M,Zhang YP,He JW,et al. Normal red blood cell count reference values in Chinese presenile women given by geographical area[J].Journal of the Formosan Medical Association,2010,109(9):656-662
4 He JW,Ge M,Su HM,et al.Normal reference value of red blood cell count of Chinese presenile men and geographical factors[J]. Chinese Geographical Science,2007,17(1):92 -98
5 閆燕春,葛淼,王欣,等. 基于因子分析的老年男性一秒率參考值與地理因素[J]. 第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報,2009,30(11):1269 -1273
6 Ge M. Reference value of elder people's Hematocrit and geography factors[J].Comparative Clinical Pathology,2006,15(1):38 -43
7 葛淼,張亞平,王欣,等. 男性嬰兒紅細(xì)胞計數(shù)參考值與地理因素的關(guān)系[J].吉林大學(xué)學(xué)報:醫(yī)學(xué)版,2009,35(4):751 -754
8 Moran P. The interpretation of statistical maps[J]. Journal of the Royal Statical Society,1984,10(2):243 -251
9 宇傳華. SPSS 與統(tǒng)計分析[M].北京:電子工業(yè)出版社,2007:145-507
10 熊平.數(shù)據(jù)挖掘算法與Clementine 實踐[M].北京:清華大學(xué)出版社,2011:175 -195
11 薛薇,陳歡歌. 基于Clementine 的數(shù)據(jù)挖掘[M]. 北京:中國人民大學(xué)出版社,2012:275 -301
12 湯國安. ArcGIS 地理信息系統(tǒng)空間分析教程[M]. 北京:科學(xué)出版社,2006:50 -203
13 王臻,張曉東,蘇偉,等. 中國三大自然災(zāi)害空間自相關(guān)特征[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2010,26(S2):302 -306
14 陳曉琳,李忠武,王曉燕,等. 中亞熱帶紅壤丘陵區(qū)松林生態(tài)系統(tǒng)表層土壤活性有機(jī)碳空間分異規(guī)律[J]. 地理研究,2011,10:1825 -1834