两种不同气候环境COVID-19活动相关气候因素比较

刘震超 刘光 周缜 于竹芹 汪贯习

[摘要] 目的 通过分析新型冠状病毒肺炎（COVID-19）日发病例数与气候因素之间的关系，探讨气候因素对不同气候环境中COVID-19发病率的影响。

方法 收集2020年3—6月莫斯科和新加坡的COVID-19日发病例数及相关气象数据，构建负二项式回归模型，分析COVID-19发病率与气象因子之间的相关性。

结果 Spearman相关性分析显示，莫斯科日发病人数与日平均气温（Ta）（r=0.39，P<0.001）、日最高气温（Th）（r=0.34，P<0.001）、日最低气温（Tl）（r=0.39，P<0.001）、相对湿度（RH）（r=0.24，P=0.015）、绝对湿度（AH）（r=0.40，P<0.001）、气压（Pa）（r=0.29，P=0.003）、露点温度（Td）（r=0.40，P<0.001）呈正相关;新加坡日发病人数与AH（r=0.24，P=0.009）、Td（r=0.25，P=0.006）呈正相關，与风速（WS）（r=-0.43，P<0.001）、Pa（r=-0.75，P<0.001）呈负相关。负二项式回归分析显示，AH和Pa被纳入莫斯科日发病人数负二项式回归方程，Td、AH、Pa、WS被纳入新加坡日发病人数负二项式回归方程，提示Pa和湿度因素是这两个地区共同的影响因素。

结论 AH和Pa对COVID-19的传播具有重要影响，尽管莫斯科和新加坡气候环境差别较大，但是这两个地区具有共有的气候影响因子。

[关键词] 新型冠状病毒肺炎;气候和疾病;湿度;气压;莫斯科;新加坡

[中图分类号] R563.12;R188.8

[文献标志码] A

[文章编号] 2096-5532（2021）06-0923-05

doi：10.11712/jms.2096-5532.2021.57.194

[开放科学（资源服务）标识码（OSID）]

[网络出版] https：//kns.cnki.net/kcms/detail/37.1517.R.20211229.1625.001.html;2021-12-30 11：51：28

CLIMATE FACTORS ASSOCIATED WITH COVID-19 ACTIVITY IN TWO DIFFERENT CLIMATIC ENVIRONMENTS

LIU Zhenchao， LIU Guang， ZHOU Zhen， YU Zhuqin， WANG Guanxi

（Institute of Integrative Medicine， Qingdao University Medical College， Qingdao 266021， China）

[ABSTRACT]Objective To investigate the association of the number of daily COVID-19 cases with climate factors and the impact of climate factors on the incidence rate of COVID-19 in different climatic environments.

Methods The number of daily COVID-19 cases and related meteorological data were collected in Moscow and Singapore from March to June 2020， and a negative binomial regression model was constructed to analyze the correlation between the incidence rate of COVID-19 and climate factors.

Results The Spearman correlation analysis showed that the number of daily cases in Moscow was positively correlated with daily average temperature （r=0.39，P<0.001）， daily highest temperature （r=0.34，P<0.001）， daily lowest temperature （r=0.39，P<0.001）， relative humidity （r=0.24，P=0.015）， absolute humidity （AH） （r=0.40，P<0.001）， atmospheric pressure （Pa） （r=0.29，P=0.003）， and dew point temperature （Td） （r=0.40，P<0.001）; in Singapore， the number of daily cases was positively correlated with AH （r=0.24，P=0.009） and Td （r=0.25，P=0.006） and was negatively correlated with wind speed （WS） （r=-0.43，P<0.001） and Pa （r=-0.75，P<0.001）. The negative binomial regression analysis showed that AH and Pa were included in the negative binomial regression equation for the number of daily cases in Moscow， and Td， AH， Pa， and WS were included in the negative binomial regression equation for the number of daily cases in Singapore， suggesting that Pa and humidity were the common influencing factors in these two regions.

Conclusion AH and Pa have an important impact on the spread of COVID-19. Although there is a great difference in climatic environment between Moscow and Singapore， AH and Pa are the common climate factors in these two regions.

[KEY WORDS]COVID-19; climates and diseases; humidity; air pressure; Moscow; Singapore

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）在全球范围内暴发，传播快速广泛，在不同气候类型的地区均有疫情发生。目前认为，COVID-19可以通过飞沫液滴或者气溶胶形式在空气中传播[1]，因此气候因素可能对COVID-19的传播存在一定的影响，但具体影响目前仍不明确。现有的研究显示，各个地区影响COVID-19传播的气候因素存在差异。GOSWAMI等[2]研究显示，印度日平均气温（Ta）和相对湿度（RH）之间的相互作用对COVID-19发生率有影响，但各州之间的结果不完全一致。AHMADI等[3]研究显示，在伊朗风速（WS）、湿度和太阳辐射值较低的区域具有较高的COVID-19感染率。目前较多的研究结果表明，COVID-19的传播与气候因素存在着一定的关系，但是由于各疫情发生地的环境因素复杂不同造成结果存在一定的差异，且随着疫情的进一步发展，在干燥低温的地区和湿润高温的地区都出现了COVID-19的暴发流行，因此对气候因素做深入的分析是十分必要的。莫斯科为温带大陆性气候，3—6月期间气温和湿度都相对较低;而新加坡为热带雨林气候，3—6月期间具有较高的气温和湿度，但是两个地区都出现了COVID-19的大流行。为此，本研究选择这两个气候类型迥异的地区作为研究对象，以确定影响 COVID-19 传播的气候因素的共性，深入分析不同气候类型下气候因素对COVID-19流行的影响，为制定纳入气候因素以控制 COVID-19 的防疫政策提供一定的依据。

1 资料和方法

1.1 日发病例数和气候数据收集

选择不同气候类型的两个COVID-19流行地区莫斯科和新加坡为研究对象，收集2020年3—6月期间（两地区均在3月份零星散发，至5月份达到峰值，6月份日增病例数开始下降）的每日新增病例数[4-6]，通过wheat1.2.1收集相关气象站点的Ta、日最高气温（Th）、日最低气温（Tl）、气压（Pa）、WS、露点温度（Td）等气象因素数据。RH、绝对湿度（AH）采用湿度换算软件V3.10计算。

1.2 统计方法

应用STATA 16.0软件对所得数据进行统计学分析。采用Shapiro-Wilk检验对数据进行正态性分析，对气象因素与COVID-19发病情况的关系进行Spearman相关性分析，通过方差膨胀因子检验判断多重共线性后将相关性气候因素纳入负二项式回归分析，对负二项式回归分析结果进行残差正态性检验。根据目前COVID-19潜伏期研究，选择14 d分析滞后效应。

2 结果

2.1 发病人數

根据现有可查数据记录，2020年3月11日—6月22日莫斯科发病人数最多的一天为5月7日（6 703例），最少的一天为3月17日（1例），每日病例数呈非正态分布（W=0.92，P<0.001）;2020年3月1日—6月22日新加坡发病人数最多的一天为4月20日（1 426例），最少的一天为3月2日、3月3日和3月4日（2例），每日病例数呈非正态分布（W=0.95，P<0.001）。

2.2 Spearman相关性分析

莫斯科2020年3月11日—6月22日气候资料见表1。相关性分析显示，莫斯科此段时间每日发病人数与Ta（r=0.39，P<0.001）、Th（r=0.34，P<0.001）、Tl（r=0.39，P<0.001）、RH（r=0.24，P=0.015）、AH（r=0.40，P<0.001）、Pa（r=0.29，P=0.003）、Td（r=0.40，P<0.001）呈正相关。新加坡2020年3月1日—6月22日气候资料见表2。相关性分析显示，新加坡此段时间每日发病人数与AH（r=0.24，P=0.009）、Td（r=0.25，P=0.006）呈正相关，与WS（r=-0.43，P<0.001）、Pa（r=-0.75，P<0.001）呈负相关。

2.3 负二项回归模型分析

将相关气象因素纳入负二项式回归模型（方差膨胀因子检验VIF>10者纳入模型），拟和模型为最优模型（莫斯科和新加坡均滞后14 d）。负二项式回归模型最优拟合的结果显示，AH和Pa对两个地区的COVID-19发病均有影响，Td和WS对新加坡的COVID-19发病有影响。见表3。Wilcoxon秩和检验表明，实际病例数与回归模型预测病例数之间差异无显著意义，表明模型预测效果理想（莫斯科：Z=-0.62，P=0.534;新加坡：Z=-1.79，P=0.074）。见图1。对残差进行正态性检验结果表明，莫斯科模型93.33%的标准化残差值在-2～+2区间内，标准化残差值是完全随机分布的（W=0.98，P=0.077），表明莫斯科模型拟合的数据较好;但新加坡模型的拟合效果不佳，标准化残差值不符合正态分布（W=0.95，P=0.002）。见图2。

3 讨论

COVID-19疫情暴发至今，全球几乎每个国家和地区都被波及。虽然早期研究显示，COVID-19的传播和Ta、RH、降水量有着一定的关联[2-3，6-7]，但是随着相关国家和地区疫情的暴发，数据显示，无论是在RH较低的中东地区、俄罗斯，甚至是被称作“无雨之都”的秘鲁首都利马，还是湿度较高的巴西、新加坡等地区都暴发了COVID-19的大流行，而低气温的俄罗斯和高气温的新加坡、印度也都存在着COVID-19的流行。这些都对之前湿润环境和高降水量利于冠状病毒传播的研究结果提出了挑战。新加坡属于热带雨林气候，无明显季节性，温度均匀，全年炎热，降雨量大，空气湿度高，气候温暖而潮湿;莫斯科属于寒温带大陆性气候，气温低，湿度小，降雨相对较少，环境干燥[8-11]。虽然这两个地区气候类型迥异，但都出现了COVID-19的大流行，因此本研究选取这两个具有代表性的地区作为研究对象，探究气候因素对COVID-19传播的影响。

本研究结果显示，湿度与莫斯科和新加坡的COVID-19流行有关，但关于AH对COVID-19影响的研究目前相对较少。对于同为冠状病毒所致的重症急性呼吸综合征（SARS）和中东呼吸综合征（MERS）的研究也显示，气象因素对二者的传播有一定的影响，SARS的传播有其适宜的气温和RH，具有季节倾向性[12];MERS的传播也有其最适的气温和RH，较低的RH和温度会增强其在人群中的传播，高温和干燥对MERS有抑制作用[13-14]。AH可以直接表征空气中的水蒸气含量，这表明其对于利用飞沫和气溶胶传播的病毒传播具有重要影响。现有研究证实，流感病毒最有可能在AH较低的条件下生存和传播[15-16]。SHAMAN等[15]研究表明，较高的AH会导致含脂质病毒的表面失活，但AH影响病毒传播的确切机制仍然不够清楚。MCDEVITT等[17]研究表明，与RH相比，AH可以更好地预测A型流感病毒灭活。GUAN等[18]研究发现，AH的增加可以增强禽流感病毒的灭活。XU等[19]研究发现，AH是模拟登革热发病率的良好预测指标。本文结果显示，莫斯科和新加坡的日发病人数都随着AH的增加而减少，这表明COVID-19可能跟流感一样更适于AH较低的环境。AH表示空气中实际存在的水蒸气量，与温度无关。研究表明，室内和室外温度之间的关系是非线性的，但室内与室外AH全年都有很强的相关性[19]。因此，AH的观测对于评估COVID-19病毒繁殖和存活有较高的价值，而且制定隔离政策时也需要考虑隔离环境内AH的影响。参考关于流感病毒的研究，适当增加环境的AH可能对控制病毒有效[17-18，20-21]，所以需要进一步研究AH与COVID-19传播之间的关系，评估增加室内AH是否可以抑制病毒繁殖和存活。

本研究结果显示，Pa也被纳入到两个方程之中，在AH较低且Pa较高的莫斯科，随着Pa的升高日发病人数上升，而在AH较低且Pa较低的新加坡结果则相反。湿度对Pa有一定影响，Pa的高低与空气的成分有关，湿度较低空气中的气体分子的密度和平均质量要高于湿度较高空气[22]，因此，随着湿度增加，Pa将降低。但是目前关于Pa对病毒传播影响的研究较少，且现有研究显示Pa对气溶胶质量浓度等没有影响[23]。因此，Pa、湿度引起的空气分子成分变化是否对病毒传播具有影响尚不能确定，需要进一步的研究。

本研究结果还显示，新加坡COVID-19日发病人数与Td和WS存在相关性。风可能会对流感病毒气溶胶传播产生影响，但是这种影响受到风向、WS、场源等多种因素的影响[24-27]。新加坡常年受到亚洲季风的影响，因此WS可能是病毒在新加坡传播的影响因子[28]。本文负二项式回归分析结果显示，随着Td的增加，新加坡的日发病人数增加，这与同代表湿度的气象因素AH的影响相反。Td是在空气中水汽含量不变、Pa一定的条件下，空气冷却达到饱和时的温度，与人体舒适度有关，相关制冷行业曾规定Td上限为17.00 （-8.3 ℃）[29]。较高的Td会引起人体的极度不适，可能会对人员流动聚集造成影響。既往研究显示，流感活动在温带和寒带地区与低Td高度相关，而在热带地区情况较为复杂，高Td可能导致人们聚集于室内，近距离接触，呼吸导致的浑浊空气和暴露于室内空调系统所产生的低Td当中反而促进了病毒的传播[30]。这也提示我们气候因素虽然对COVID-19的传播有一定的影响，但是不能单纯地从气候因素去考虑，还应当考虑气候因素对人员聚集和流动造成干扰进而对传播造成的影响。

尽管本研究有很多局限性（如AH并不是直接观测值而是计算所得，各地区人员聚集和流动因素、生活环境和习惯不同造成的体质差异没有被考虑，各地检测能力所造成的数据偏差等），但是结果仍表明，在气温较高和较低、湿度较低和较高的环境下，COVID-19的流行都可能会受到AH的影响，随着AH的增加病例数会下降。因此从AH因素入手，对公共环境进行相对的干预可能对控制COVID-19的传播会有一定的效果。

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（本文编辑 马伟平）