中国男性收缩压参考值的地理分布规律

张明鑫 葛 淼 (陕西师范大学旅游与环境学院，陕西 西安 70062)

目前，国内外缺乏收缩压指标参考值的在受不同地理因素条件影响下的统一标准，影响了临床诊断的准确性。为制定中国老年男性收缩压参考值的统一标准，很多人测定了本地区人口的收缩压参考值〔1～10〕。随着全球气候和生态环境的逐渐变化，越来越多的人开始关注人体相关指标和环境的关系，关于地理、环境、气候因素与血压间的关系近年来也有一些报道。Fiori等〔11〕研究发现，低海拔地区高血压的检出率较高海拔地区低;Hanna〔12〕认为，长期居住在高海拔地区的居民血压会低于居住在海平面的居民;Mitchell等〔13〕认为，寒冷是高血压的危险因素;Hanna〔12〕认为，寒冷会引起血压升高，空气湿度对血压的影响不大。但是，对收缩压参考值与地理因素的相关性进行系统性的分析研究，国内外未见报道〔14～16〕。本文用多元线性回归分析、曲线估计和主成分分析的方法研究中国各地测定的老年男性收缩压参考值与地理因素的关系。

1 资料与方法

1.1 收缩压参考值 检索了中国期刊网全文数据库等。在西安、北京、上海、青海、西藏、重庆等地的图书馆检索和购买了有关资料。收集了中国各个省份医院和有关研究单位及高等院校利用动态血压仪(型号ICR5300型)测定的6 178例健康男性收缩压参考值;年龄45～60岁;这些单位分布在中国30个省、市、自治区，缺乏西藏、台湾省、香港特别行政区、澳门特别行政区的资料，东部平原地区的资料多于西部高原地区的资料，南部地区的资料多于北部地区的资料。

1.2 地理资料 地理资料取材于有关地理著作和辞典〔16～18〕，选取的地理因素指标是:海拔高度(X1)，年日照时数(X2)，年平均气温(X3)，年平均相对湿度(X4)，年降水量(X5)，气温年较差(X6)，年平均风速(X7)，经度(X8)和纬度(X9)。

1.3 统计学方法 采用SPSS17.0进行相关分析及回归分析。

2 结果与讨论

2.1基于SPSS的男性收缩压正常参考值分析

2.1.1 男性收缩压正常参考值与地理因素的相关分析 男性收缩压正常参考值与各个地理指标之间的单相关系数r及显著性(P)分别为:r1=－0.422(P1=0.020)，r2=0.271(P2=0.147)，r3= －0.033(P3=0.861)，r4= －0.125(P4=0.510)，r5=0.074(P5=0.697)，r6= －0.033(P6=0.861)，r7=0.531(P7=0.003) ，r8=0.484(P8=0.007) ，r9=0.247(P9=0.189)。

2.1.2 老年男性收缩压正常参考值的多元线性回归分析 以九项地理指标作为自变量，男性收缩压正常参考值Y作为因变量，运用SPSS17.0中的向后消元法对其做多元回归分析，得到的方程为:YSBP=0.007X1+2.278X3+0.172X5－0.007X6+2.358X7+0.294X8+1.297X9－8.691，其中拟合优度 R2=0.602，F统计量的观察值为4.762，显著性概率P=0.000。

2.1.3 男性收缩压正常参考值的曲线估计 利用SPSS17.0软件分别对不同年龄不同性别收缩压四项指标的正常参考值和地理因素进行曲线估计。SPSS17.0软件中曲线估计模块所用到的曲线方程如下:①拟合对数曲线模型(Logarithmic):Y=b0+b1lnx;②拟合倒数曲线模型(Inverse):Y=b0+b1/x;③拟合二次曲线模型(Quadratic):Y=b0+b1x+b2x2;④拟合三次曲线模型(Cubic):Y=b0+b1x+b2x2+b3x3;⑤拟合复合曲线模型(Compound):Y=b0×b1x2;⑥拟合幂函数曲线模型(Power):Y=b0×xb1;⑦拟合S形曲线模型(S):Y=e(b0+b1/x);⑧拟合增长曲线模型(Growth):Y=b0+eb1/x);⑨拟合指数曲线模型(Exponential):Y=b0eb1x;⑩拟合Logistic曲线模型(Logistic):Y=1/(1/u+b0×bx1)。把相关分析中显著性最好的地理因素年平均风速(X7)作为自变量，老年男性收缩压正常参考值作为因变量，在SPSS17.0软件中选择系统默认的所有模型对其进行曲线估计，得到的模型摘要和参数评估见表1。

表1 男性收缩压正常参考值模型摘要和参数估计

从表1中可以看出解释量(R2)比较高的是三次曲线模型(Cubic，R2=0.360)和二次曲线模型(Quadratic，R2=0.304);最低的是倒数曲线模型(Inverse)，R2=0.191。由拟合优度来讲三次曲线的拟合优度最好，应该选择该模型，综上分析在这里选择三次曲线模型，得到的非线性回归方程为:YSBP=99.105+15.368X7－ 5.580X27+0.704X37(F=4.882，P=0.008)。

2.1.4 老年男性收缩压正常参考值的主成分分析 在进行主成分分析之前，先要了解变量之间的相关性来判断进行主成分分析是否合适，在SPSS17.0软件中测得KMO抽样适度测定值为0.579，KMO值大于0.5，BartLett′s球形检验为零。因而对9个地理因素进行主成分分析是可行的。将九项地理因素X1(m)、X2(h)、X3(℃)、X4(%)、X5(mm)、X6(℃)、X7(m/s) 、X8和X9作为原始变量，对其与老年男性收缩压正常参考值进行主成分分析。

2.1.4.1 主成分的统计信息 表2给出了特征根，并且由大到小的次序排列，各主成分的贡献率及累积贡献率:前三个特征根分别为3.208、2.534和2.178，都大于1，但是前三个主成分的累积贡献率达88.007%，解释了总变异的88.007%。同时结合碎石图1，由特征曲线的拐点趋势也能说明应该选取前三个主成分来代替原来的变量进行主成分分析。

2.1.4.2 因子得分矩阵 由表3的因子得分系数矩阵可以将主成分的各个原始变量表达为三个主成分，写出三个原始变量z1，z2，z3的表达式，然后由变量的均数和标准差求得原始变量的标准指标变量(式3－2)。运用回归分析法得到主成分z1、z2、z3与应变量老年男性收缩压正常参考值之间的回归方程为:Y=113.765－0.192z1+1.449z2+1.774z。男性收缩压正常参考值与地理因素之间的线性回归方程为:YSBP=114.326+0.000 92X1+0.000 828X2－0.005 63X3－0.004 09X4－0.000 109X5+0.004 52X6－0.067 7X7－0.040 3stdX8+0.065 1stdX9。

图1 碎石图

表2 总变量解释

表3 因子得分系数矩阵

2.2 男性收缩压正常参考值的最优模型选择 利用不同的模型与中国各个地区的地理因素预测中国不同地区的老年男性收缩压正常参考值，得到预测值与实测值的对比曲线图。见图2。应用SPSS软件对老年男性收缩压正常参考值的三种预测模型进行成对样本双侧T检验，结果见表4。

图2 男性收缩压正常参考值的实测值与预测值对比分析

表4 男性收缩压正常参考值实测值与预测值T检验结果

由图2可看出多元线性回归模型的预测结果比较逼近实测值，结合表4可以得出主多元线性回归模型的成对样本双侧T检验的t值为0.000，P值为1.000＞0.05，在95%的显著性水平下，多元线性回归模型预测值与实测值之间无显著性差异，因此本论文选取多元线性回归分析模型作为男性收缩压正常参考值的最优预测模型。

2.3 老年男性收缩压正常参考值的空间分布制图 为了能更清楚地表示出收缩压四项指标正常参考值的地理空间分布趋势，本论文选取中国全国范围内4 383个市县作为基础观测点，借助ArcGIS软件中的ArcMap模块在矢量化好的地图上准确定位这些点，利用克里格(Kringing)插值法，精确地拟合并绘制出收缩压四项指标不同性别不同年龄段的正常参考值的地理分布趋势图。男性收缩压正常参考值选择的最优模型是:YSBP=73.211+0.671+0.374X8+0.386X9(F=6.231，P=0.000)，根据该模型预测出中国4 383个市县地区的健康男性的收缩压正常参考值，精确地拟合并绘制出男性的收缩压正常参考值的空间趋势分布图，见图3。

图3 男性收缩压正常参考值空间趋势分布图

由图3能清楚地看出男性收缩压正常参考值的分布趋势，颜色较深的地区正常值比较大，颜色较浅的地方正常值较小;在同一条等值线上的值相同。男性的收缩压正常参考值受年平均气温的影响比较大，随着年平均气温的增大而减小;分布总体上呈现出西北小于东南，内陆小于沿海的趋势。在东北兴安岭和新疆的阿尔泰山、昆仑山及青藏高原西南，由于年平均气温都较低，男性的收缩压正常参考值呈现较低的分布态势。如果想知道任何一个地区的男性收缩压参考值的取值范围，通过读图，对照图例就能得到所查找地区的男性收缩压参考值。

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