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meteorological and air quality factors as independent variables to construct OLS，GWR and GTWR models，respectively. Then
the goodness of the three models was evaluated，and the optimal model was selected to describe the incidence of pulmonary
tuberculosis. Kernel density plot and spatio-temporal graph were used to describe the spatio-temporal specificity of the fitting
coefficients of each variable. Results The overall incidence of pulmonary tuberculosis in China during 2016-2018 decreased
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annually，with clustered spatial distribution. The GTWR model had higher R value and lower AICc value compared to other
two models，indicating that it had better performance in explaining the influence of meteorological and air quality factors on the
incidence of pulmonary tuberculosis. The kernel density plot of each variable showed that the increase of wind speed was associated
with decreased pulmonary tuberculosis incidence in most cities. But the increase of humidity and air pollutant concentration was
associated with increased incidence of pulmonary tuberculosis，and the strength of association varied across cities. Conclusion
Meteorological and air quality factors may significantly influence the incidence of pulmonary tuberculosis，and the influence had
spatio-temporal specificity. So prevention methods for pulmonary tuberculosis should be developed according to region-specific
factors influencing the disease.
【Key words】 Tuberculosis，pulmonary；Incidence；GTWR；Meteorological factors；Medical meteorology；Air
pollutants；Root cause analysis

肺结核是由结核分枝杆菌引起的具有强烈传染性的 响 ［14-15］ ；在使用空间聚类和地理加权回归时，肺结核
慢性呼吸系统传染病，是危害人体健康的重大传染病之 数据所具有的时间特性便无法体现 ［16］ 。因此，将时间
一 ［1］ 。肺结核患者在排菌期，即痰菌阳性时具有传染 因素和空间因素同时进行回归分析，采用 GTWR 模型
性，1 例未经治疗的排菌期活动性肺结核患者 1 年内可 对影响肺结核发病的影响因素进行拟合分析是十分必
感染 15~20 名接触者。2019 年全球结核报告显示，全 要的。
世界每年约有 1 000 万人感染结核病，潜伏性结核感染 综上所述，本文将使用 GTWR 模型探索中国肺结
人数占世界人口总数的 1/4 左右；中国新发结核病病例 核分布的时间和空间异质性，并分析肺结核发病情况与
833 000 例，发病率为 58/10 万，位居世界第三，是结 气象和空气质量因素在时间和空间上的相关关系，为制
核病高负担国家，肺结核防控形势依旧严峻 ［2］ 。 订相应结核病防控措施提供科学参考。
随着地理信息技术的发展和完善，大量基于空间计 1 材料与方法
量学的空间统计分析方法被提出，地理信息系统和空间 1.1 数据来源 本研究使用的肺结核发病情况相
统计学在各领域得到广泛应用。英国学者 Fotheringham 关数据来源于公共卫生科学数据中心（https://www.
提出的研究空间关系和空间相关关系的地理加权回归 phsciencedata.cn/Share/）中的 2016—2018 年全国分地区
（geographical weighted regression，GWR） 模 型 可 以 直 （除香港、澳门、台湾外的 31 个省份）肺结核分月统
观地探测空间关系的非平稳性 ［3］ ，并在多学科领域得 计数据，选取的指标为发病率（每 10 万人中病例数）。
到广泛应用 ［4-6］ 。但 GWR 模型只将数据的空间特性纳 气象资料数据（包括月平均气温、湿度、风速等）来
入模型，而忽略了时间特性对其的影响，在处理某些 源于天气后报网（http://www.tianqihoubao.com/）。空气
时间特性和空间特性均突出的数据资料时存在一定局 质量指数数据（包括 PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO、O 3
限性。因此，香港大学黄波教授在 GWR 模型的基础上 等的月平均浓度）来源于空气质量指数历史数据网站
提出了时空地理加权回归（geographically and temporally （https://www.aqistudy.cn/historydata/）。本研究所使用地
weighted regression，GTWR）模型 ［7］ 。此模型能够更好 理信息资料来源于国家基础地理信息中心（http://www.
地对数据的时空分布及特性进行评估，有效解决了回归 ngcc.cn/），文中涉及的中国地图均基于自然资源部标
模型的时空非平稳性，一经提出便得到广泛关注，并在 准地图服务网站 （http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/）下载的审
众多学者的应用过程中不断完善 ［8-10］ 。 图号为 GS（2019）1823 号的标准地图制作。
近年来，国内外学者对肺结核的时空分布进行大量 本研究使用数据均来源于公共数据库，不适用伦理
研究表明，肺结核具有较强的时间特性和空间特性 ［11-13］ 。 审查。
但现有研究更多的是对肺结核发病的影响因素进行独 1.2 研究方法
立的时间或空间回归分析，研究结果存在局限性，例 1.2.1 多重共线性 多重共线性是指线性回归模型中的
如使用差分整合滑动平均自回归模型（autoregressive 解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而
integrated moving average model，ARIMA）对肺结核数据 使模型估计失真或难以估计准确。因此，为保证回归模
进行时间序列分析时，忽略了其对应的空间因素的影 型的合理性，应在构建模型前对备选自变量的共线性进