地理环境对青少年收缩压的影响

孙嘉欣, 何 杰, 余国良, 韩 俊

(宁夏大学 地理科学与规划学院,宁夏 银川 750021)

血压是指血管内血液对血管壁的侧压力,分为舒张压和收缩压．收缩压是指人体心脏收缩时,主动脉压急剧升高时的压力．调查数据显示,影响血压的因素主要有肥胖[1—3]、身体质量指数(BMI)[4]、体脂(皮褶厚度)[5]、种族[6—7]、遗传[8]、食盐摄入量[9—10]、精神心理[11]、生活习惯[12]等．近年来的研究表明,血压与地理、气候等环境因素也有关联．从地里学视角看,人体健康是人地关系中的重要组成部分.在生态系统的生物循环中,人作为重要的组成部分,在长期的发展过程中,健康受到自然、经济、环境等诸多因素影响．国内外对收缩压的研究着重在方法创新或影响因子方面等,如通过Meta检索各类数据库数据,分析儿童青少年血压患病情况[13—14]；通过Logistic回归分析判断患病置信区间[15],通过多元线性回归评估种族与收缩压和舒张压的关系[7]；通过神经网络模型进行连续无创血压监测及其应用研究[16]；通过相关系数测定人的收缩压和舒张压参考值与区域地理因素之间的关系[17]；通过空间插值揭示中国人血压正常值的地域分布规律并对青少年血压值加以探究[18]．目前的研究停留在社会因素分析、以预警和预测收缩压的变化为研究内容;研究数据来源于网络检索,测量标准不具有统一性;研究区域范围有限,无法探究因地形地貌等地理因子的影响关系及青少年收缩压的空间分布、空间驱动因子及因子驱动力．

青少年是发育成长的关键时期．对影响青少年收缩压的地理环境进行探究,能发现收缩压变化与年龄的直接关系,从而全面掌握我国青少年收缩压分布情况及地理环境因子影响力,寻找影响青少年收缩压的主要地理因子,以便有针对性地对青少年收缩压作出科学、合理的判断．

笔者选择由国家教育部牵头实施的学生体质与健康调研所得的实测数据.该数据由专业的测量队使用统一的测量方法和器材,经过严格的测量步骤获得．选择生理学划分的14～18周岁为研究年龄段．分别从性别、成长环境切入,考察青少年收缩压的分布现状,通过全局Moran’s I方法,探究收缩压的空间聚集现象;并通过地理探测器模型,诊断并分析各分组影响收缩压的因素及各因素间的关系．可为全面掌握我国青少年的收缩压情况、医学地理研究、人与自然关系探究等诸方面深入研究提供参考.

1 数据来源与处理

1.1 数据来源

以中国31个省(直辖市、自治区)不包括西藏、香港、澳门、台湾在内的范围为研究对象．由教育部牵头,会同国家体育总局、国家卫生计生委、国家民委、科技部、财政部共同组织开展的全国学生体质与健康调研自1985年开始,每5 a对全国31个省份展开一次调研.截至目前,共开展7次,2015年为最新的一次调研．调研严格遵循统一监测队、统一检测方法和统一器材.文中数据来源于《2015年全中国学生体质与健康调研》[19],从中提取14～18岁男生、女生的收缩压．

以全国范围为研究区,从地理环境视角探究地理差异的作用．数据包括:①基础地理信息数据．以国家基础地理信息中心提供的1∶400万中国基础地理信息数据作为省级空间行政边界矢量数据,在ArcGIS平台构建不同性别以及成长环境的收缩压截面数据库[20];②地理因素数据.海拔高度、年平均气温、气温年较差、平均大气压强、年日照时间、年降水量、年平均相对湿度等来源《中国气象年鉴》[21],第二产业产值来源《中国统计年鉴》[20],PM2.5数据来源《中国环境统计年鉴》[22]．

1.2 地理因子与环境因子的选取及处理

根据我国地形和气候的特点,结合数据的相关性和可获得性,综合考虑收缩压的影响因素,参考区域地理与中国男性青年收缩压参考值影响因子选择方法[23],选取以下因子进行分析:海拔高度(X1)、年平均气温(X2)、气温年较差(X3)、平均大气压强(X4)、年日照时间(X5)、年降水量(X6)、年平均相对湿度(X7)．参考天津市市区高血压患病影响因素[24],选取产业因素——第二产业产值(X8);参考中国环境污染的健康压力时空差异特征的研究[25],选取PM2.5(X9).分析这9个要素对收缩压空间分布的影响(表1)．

表1 指标探测要素

2 研究方法

2.1 空间探索性分析

空间自相关是描述空间中属性间相互影响的统计量,用来度量单个影响因子在空间中不同位置的相关性,以分析不同组别血压值与其影响因子间的空间依赖性．空间自相关的相似度一般采用Moran’s I指数进行分析,可分为全局Moran’s I指数和局部Moran’s I指数．基于该研究数据的类型和目的,用全局Moran’s I表示全局空间自相关的统计量,其计算公式:

(1)

式中:xi为空间单元i的某个特定属性值;xj为空间单元j的相同特定属性值;x为所有单元属性的平均值;wij为空间单元i,j之间的权重;n为空间单元的总数．I为-1～1．当I>0时,表示该属性的空间内具有正相关性,且I越大相关性越明显;当I<0时,表示该属性的空间内具有负相关性,且I越小差异越大;当I=0时,该属性的空间内随机分布．

对于空间自相关的显著程度,可通过Moran’s I的z进行检验,z的计算公式:

(2)

式中:E(I),σ(I)分别为I的期望值和方差．

在ArcGIS 10.2中通过空间统计工具,对各组数值进行空间自相关(Moran’s I)测度,结果见表2．

表2 分组Moran’s I指数的计算结果

2.2 地理探测器方法

人体血压值受自然、环境、经济等多种因素的影响．为进一步探索各种要素对收缩压的影响程度,选择王劲峰等提出的空间分析方法——地理探测器[26],对影响收缩压的驱动因素进行探测识别,选取因子探测器和交互探测器分别探测影响血压值的因子和因子间的相互关系,其模型如下:

1)因子探测器是探测某因子X多大程度上解释了属性Y的空间分异,用q度量,q的值域为[0,1],q越大表明目标属性Y的空间分异性越明显．q的计算公式:

(3)

(4)

式中:h=1,2,…,L,为变量Y或因子X的分层,即分类或分区;Nh,N分别为层h和全区的单元数;σh2,σ2分别是层h和全区Y的方差,SSW,SST分别为层内方差和全区总方差．

2)交互作用探测器是探测风险因子之间是否具有相互作用,识别不同风险因子之间的交互作用,即评估因子X1,X2共同作用时是否会增加或减弱对因变量Y(收缩压)的解释力,或这些因子对Y的影响是相互独立的．评估的方法是分别计算2种因子X1，X2对Y的q值及其相互交互时的q值,即q(X1)，q(X2)，q(X1nX2)，并对q(X1)，q(X2)与q(X1nX2)进行比较.2个因子之间的关系分类见表3.表3中，表示min(q(x1),q(x2))：在q(x1),q(x2)两者取最小值；表示q(x1)+q(x2)：q(x1),q(x2)两者求和；表示 max(q(x1),q(x2))：在q(x1),q(x2)两者取最大值；表示q(x1∩x2)：q(x1),q(x2)两者交互；

2.3 青少年血压值分异影响要素探测

基于地理探测器的约束条件少、数据的分类方便高效、按照地理分区进行运算及结果更具解释力等优势,采用该方法对我国青少年收缩压影响因素进行计算,并通过因子探测识别哪些因素具有影响力,测度各影响因素对收缩压的解释程度大小,从而获得单个因素对血压值的影响力,定量研究每个驱动因子对收缩压影响的程度．对于面数据,使用ArcGIS 10.2软件对各影响因子进行离散化处理,再将其与X分布叠加．按分位数法对各因子进行初始分类,再结合地理情况对初始分类进行修正．

基于地理探测器的分异及因子探测,分别计算各因子对青少年血压值影响能力q的大小(图1)．

图1 分组别地理探测器因子探测结果

对9个因子分别两两叠加考察交互作用下对青少年舒张压的影响[27](表4),同时也反映了各因子交互作用下对青少年舒张压的影响[28]．

表3 因子交互关系表达式

表4 交互因子探测结果 %

3 结果与分析

3.1 儿童青少年血压的空间格局与现状

3.1.1儿童青少年的血压现状 儿童青少年的血压在空间分布上呈现以下特点(图2):男性的收缩压高于女性;北方的收缩压高于南方,城市与乡村之间没有明显差异．究其原因:①女性雌激素分泌高于男性．雌激素是一种重要的脂溶性类固醇激素,对收缩压有直接影响;②由于地理环境差异较大,南方和北方人在生活和饮食等诸多方面呈现明显的不同．

图2 我国儿童青少年血压值分布

3.1.2儿童青少年血压的空间格局 从全局Moran’s I指数(表2)看:① 全国青少年的收缩压(P=0.000 049,z=4.06,Moran’s I 为0.483 736)的P<0.01,说明数据的空间分布具有非随机性,且能够显著地拒绝零假设,表现出收缩压具有一定的聚集特征、空间正相关显著．②分组观察发现,性别(男生、女生)、成长环境(城市、乡村)的全局Moran’s I指数均为正(z>3),且通过显著性检验(P<0.001),说明中国青少年的收缩压呈现出显著的空间正自相关,空间集聚特征明显．

3.2 儿童青少年血压变化的驱动因素

3.2.1收缩压因子的探测结果 收缩压中各因子的解释力大小依次为海拔高度、第二产业产值、平均大气压强、PM2.5、年降水量、年平均相对湿度、气温年较差、年日照时数、年平均气温(图2)．其中,地形(海拔高度)、经济发展(第二产业产值)和气候(平均大气压强)对青少年收缩压的影响较大,其q均大于0.3,其他因素较弱(q<0.1),产生的影响较小.说明青少年舒张压受经济发展(第二产业产值)、自然因素中的气象因素(平均大气压强、年降水量、气温年较差、年平均相对湿度)、地形因素(海拔高度)、环境状况(PM2.5)的影响较明显,其中PM2.5的影响较小．

3.2.2性别因子的探测结果 性别因子探测结果表明(图2):海拔高度、平均大气压强、第二产业产值对男性青少年的收缩压影响较为明显(q>0.2)，而年平均气温、年日照时间的影响极弱(q<0.1)；海拔高度、第二产业产值对女性青少年的收缩压影响较为明显(q>0.2)，而年平均气温、气温年较差、年日照时数、年平均相对湿度的影响极弱(q<0.1)．说明男性受海拔高度、年平均气温、气温年较差等7个因子的影响高于女性,女性受年日照时间、PM2.5、第二产业产值4个因子的影响高于男性．原因在于，女性对环境的敏感度更高,身体对外界环境的应激反应更强．

3.2.3成长环境因子的探测结果 城市环境下生长的青少年收缩压受到海拔高度、第二产业产值的影响较大(q>0.2)(图2),而受到年平均气温、气温年较差、年日照时间、年降水量、年平均相对湿度的影响弱(q<0.1);乡村环境下生长的青少年收缩压受海拔高度、平均大气压强、第二产业产值的影响较大(q>0.2),而受到年平均气温和年日照时间的影响较弱(q<0.1)．另外,海拔高度、年平均气温、气温年较差等9个因子对收缩压的影响均呈现出乡村高于城市．

3.3 儿童青少年血压变化因素的交互作用

在实际中,单一因子或单一性质的因素对收缩压的分布和变化起决定作用．通过交互探测器分析各影响因素对儿童青少年血压的影响是否存在交互作用．

交互探测结果显示:收缩压中海拔高度和平均大气压强、PM2.5、第二产业产值,平均大气压强和PM2.5存在双因子增强,说明其中2个因子共同作用时对研究结果的影响都高于其中某一最大因子的影响,收缩压受以上因子共同作用时的影响力明显高于其中2个因子的最大值;其他均为非线性增强,其影响明显.说明海拔高度、平均大气压强与其他因子共同作用时,产生的影响力高于它们与其他任意因子2者结合的结果．

因子交互分析表明:对于收缩压，气温年较差与第二产业产值交互后提高影响力最大(87.2%);其次是海拔高度与第二产业产值,可提升影响力78.95%;海拔高度与年降水量交互后可提高影响力74.47%;年平均气温和年日照时间交互后提高影响力最小(19.47%)．因此在营造良好的青少年成长环境时,避免海拔高度较高、气温年较差很大与第二产业产值较高同时存在.因为在这种情况下,因子间作用力强,致使青少年的收缩压升高更显著．

3.4 儿童青少年血压的主导因素及驱动力

1)地理环境因子．我国面积广阔,地理环境差异明显,人的血压出现地域性差异.平均大气压强、海拔高度对人体心脑供氧产生影响.在“高压、高海拔”下,心脑缺氧,收缩压升高.温度高低对血管的扩张能力有影响,温度升高,血管扩张,血流量加快,收缩压降低.降水和年平均相对湿度反映水分变化,影响人体甲状腺激素和肾上腺激素,人体松果腺体分泌出的松果激素量也较大,甲状腺素及肾上腺素的浓度随之降低,人体新陈代谢减弱,血压降低．地理环境因子成为影响人体血压的重要外界因素．

2)产业环境状况．经济发展和地域优势、第二产业产值、PM2.5等指标可反映建设速度、环境质量状况．人处于生活节奏快、压力大的环境中,交感神经处于兴奋状态,心率增快,血管所承受的压力增高,长期处于该状态下,机体形成生物记忆,收缩压升高．

4 结论与展望

4.1 结论

1)空间自相关全局Moran’s I指数显示,在不同性别和成长环境条件下，中国青少年的收缩压在空间上呈现显著的空间正自相关．对实测数据按性别和南北地理划分、分组整理统计分析,血压的分布呈现以下特征:14～18岁青少年男性的血压高于女性的,北方人的血压高于南方人的．

2)因子探测结果表明,对于不同性别、在不同成长环境下，海拔高度、年平均气温、气温年较差、平均大气压强、年日照时间、年降水量、年平均相对湿度、PM2.5、第二产业产值等因素均对收缩压有不同程度的影响.定量化探测到影响各组分收缩压的因子解释力,其中,海拔高度的解释力最大,说明海拔高度对收缩压的影响最大．因子间交互结果表明,收缩压中海拔高度和平均大气压强、PM2.5、第二产业产值,平均大气压强和PM2.5等存在双因子增强．海拔高度和年平均气温、气温年较差、年日照时间、年降水量、年平均相对湿度等存在非线性增强．不论哪种,任意2个因素交互后对血压的因子解释力均显著提升,且强于单个因素的解释力．

4.2 展望

医学地理学研究人体健康状况或生命现象与空间、环境的关系,并从地理的角度出发,发现和分析保持健康的“平衡”关系、影响健康的原因、趋势及空间格局．该研究依托中国丰富的地形地貌,以精准可比的数据为研究基础,总结我国青少年收缩压的空间分布情况及特征,进一步探究影响青少年收缩压的地理环境因素及因素间的作用关系,从而得到定量化的研究结果.将地理学研究方法应用于公共卫生研究领域,可为医学地理研究增加亮点.与此同时,在以后的研究中，可增加数据的测量范围,获得更为详细的小尺度研究单元的收缩压数据,继而以更小的单元为研究对象,使研究结果更为丰富、准确．