老年前期女性补呼气量正常参考值与地理因素

　　　　 作者：王欣 葛淼 闫艳春 何进伟 曹丽霞

【摘要】 目的 揭示中国老年前期女性补呼气量正常参考值的地理分布规律，为制定中国老年前期女性补呼气量正常参考值的统一标准提供科学依据。方法 收集中国70个市(县)级医院和有关研究单位及高等院校测定的4 413例老年前期女性补呼气量正常参考值，运用相关分析法分析了补呼气量参考值与地理因素之间的相关性，多重共线性诊断法诊断7个地理指标海拔高度(X1)，年日照时数(X2)，年平均气温(X3)，气温年较差(X4)，年平均相对湿度(X5)，年降水量（X6），年平均风速(X7)的共线性，然后用主成分分析的方法分析老年前期女性补呼气量参考值与地理指标的关系。结果 健康老年前期女性补呼气量参考值与地理指标之间有相关关系，用主成分分析的方法推导出一个线性回归方程:=0.824 085+0.000 010 599X1-0.000 016 987X2+0.000 044 761X3-0.0 018 164X4-0.000 068 549X5+0.000 045 107X6+0.0 063 978X7±0.028。（F=16.079，P=0.000），并通过克里格(Kriging)插值法精确的内插出中国老年前期女性补呼气量正常参考值的地理分布图。结论 如果知道了中国某地的地理因素，就可用此模型估算该地区老年前期女性补呼气量正常参考值，从地理分布图也可得到中国任何地方老年前期女性补呼气量的正常参考值。

【关键词】 主成分分析；老年前期女性；补呼气量正常参考值；地理要素；空间分析

　　【Abstract】 Objective To reveal the geographical distributing rule and supply a scientific basis for unifying the normal reference value standard of expiratory reserve volume (ERV) of Chinese preelderly women in various regions of China.Methods The normal ERV reference values were collected from 4 413 healthy preelderly women in 70 areas of China. The correlations between the measured values of ERV and the geographical factors，including altitude(X1)，annual sunshine duration(X2)，annual mean temperature(X3)，annual temperature range(X4) ， annual mean relative humidity(X5)，and annual precipitation(X6)，annual average wind speed (X7)， were analyzed. The collinear of these 7 geographical factors was judged by collinear diagnostics. The relationship between the reference values of ERV and the geographical factors was analyzed by principal component analysis. Results The reference value of ERV was correlated with the geographical factors. The linear regression equation deduced from principal component analysis was =0.824 085+0.000 010 599 X1-0.000 016 987 X2+0.000 044 761 X3-0.001 816 4 X4-0.000 068 549 X5+0.000 045 107 X6+0.006 397 8 X7±0.028（F=16.079，P=0.000）. The geography distribution figure of Chinese preelderly women ERV reference values was exactly inserted with methods of Kriging. Conclusions If geographical factors of a particular area are obtained， the ERV reference value of Chinese preelderly women in this area can be calculated by this model and the normal ERV reference values of Chinese preelderly women anywhere in China can be obtained from geography distribution figure.
　　
　　【Key words】 Principal component analysis ; Preelderly women; Normal reference value of expiratory reserve volume; Geographical factors; Spatial analysis

　　补呼气量是肺功能测定的一个重要指标，当其降低明显时，提示细支气管在呼气时有陷闭存在。目前，国内外缺乏补呼气量正常参考值指标的统一标准，严重影响了临床诊断的准确性。为制定中国老年前期女性补呼气量正常参考值的统一标准，很多人测定了本地区的老年前期女性补呼气量正常参考值，但对不同地区老年前期女性补呼气量正常参考值与地理因素之间的关系研究未见报道。本文采用主成分分析的方法研究了中国各地的老年前期女性补呼气量正常参考值与地理因素的关系，并对其规律性进行分析。

　　1 资料与方法

　　1.1 材料 检索了中国期刊网数据库、万方数据资源系统、维普中文科技期刊数据库等，收集中国70个市(县)级医院和有关研究单位及高等院校测定的4 413例老年前期女性补呼气量正常参考值〔1～20〕，年龄46～59岁，分布在中国31个省、市、自治区（不含台湾省、香港特别行政区、澳门特别行政区）。

　　1.2 补呼气量测定 测定前，先向受试者说清方法以取得其充分合作。测定时取立位，将肺量计的呼吸管道与咬口相连，将咬口置于唇齿之间，夹上鼻夹。先作平静呼吸，待其习惯后，描记平静呼吸曲线，然后进行补呼气量指标的测定，测值均重复测定2～3次，选取平均值进行统计〔21〕。

　　1.3 地理资料选取 地理资料均来源于国家测绘局数据中心提供的共享资料及有关地理著作和词典〔22，23〕，选取的地理因素指标是:海拔高度(X1，m)，年日照时数(X2，h)，年平均气温(X3，℃)，气温年较差(X4，℃)，年平均相对湿度(X5，%)，年降水量（X6，mm），年平均风速(X7，m/s)。

　　2 结果

　　2.1 相关分析法 运用相关分析法得出健康老年前期女性补呼气量正常参考值与X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7的单相关系数分别是：r1= -0.149（P1= 0.250）；r2= -0.544（P2=0.000）；r3= 0.600（P3=0.000）；r4= -0.463（P4=0.000）；r5= -0.310（P5= 0.015）；r6=0.584（P6=0.000）；r7= 0.598（P7=0.000）。

　　2.2 多重共线性诊断 运用多重共线性诊断〔24〕X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7等7个地理指标之间的共线性，方差膨胀因子（VIF）分别为：VIF1=2.860，VIF2=46.51，VIF3=232.4，VIF4=107.80，VIF5=5.826，VIF6=67.52，VIF7=70.22；如果VIF＞10说明自变量存在严重的共线性，因此本研究选取主成分分析的方法。

　　2.3 主成分分析方法 主成分分析(Principal component analysis)思想是通过降维过程，将多个相互关联的数值指标转化为少数几个互不相关的综合指标的统计方法，即用较少的指标来代替和反映原来较多的信息，这些综合后的指标就是原来多指标的主要成分〔25〕。因为各个地理指标之间存在一定的相关性，所以选择用主成分分析法分析。

　　2.3.1 提取主成分 对选取的原始的变量X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7等7项地理指标采用主成分分析法提取主成分。见表1、图1。

　　表1 总方差解释（略）

　　表1是主成分的统计信息，包括特征根由大到小的次序排列，各主成分的贡献率及累积贡献率:第一主成分的特征根为4.803，它解释了总变异的68.621%；第二主成分的特征根为1.428，它解释了总变异的20.407%，前2个特征根都大于1，累积贡献率达89.028%，说明它们包含了各原有数据89.028%的信息。由于累积贡献率超过85%，因此选前2个主成分。由图1可知，碎石图呈下降趋势，前2个特征值变化较快，第3、4、5、6个和第7个趋于平稳，结合特征根曲线的拐点及特征根值，因此提取前2个主成分来代替原有变量进行主成分分析。

　　2.3.2 主成分的表达式 通过表2的得分系数矩阵可将所有主成分表示为各个变量的线性组合。2个主成分的表达如下(公式一)：Z1=-0.046stdX1-0.157stdX2+0.206stdX3-0.186stdX4-0.140stdX5+0.206stdX6+0.205stdX7；

　　图1 碎石图（略）

　　表2 因子得分系数矩阵（略）

　　表3 描述统计（略）

　　Z2=0.572stdX1+0.336stdX2-0.054stdX3-0.273stdX4-0.422stdX5-0.048stdX6-0.048stdX7；
　　
　　stdXi(i=1，2，3，4，5，6，7)表示标准指标变量（公式二）。
　　
　　由表3可知，标准指标变量的公式为：stdX1=(X1-449.276)/780.047；stdX2=（X2-1 784.972）/907.773；stdX3=（X3-296.734）/685.373；stdX4=（X4-62.921）/20.032；stdX5=（X5-760.920）/484.820；stdX6=（X6-306.289）/683.712；stdX7=（X7-4.220）/4.796

　　2.3.3 回归分析 运用主成分分析法得出主成分之间的线性回归方程为：=0.962+0.156Z1-0.027Z2±0.028
　　
　　将主成分分析结果表2引入。将公式一的Z1和Z2表达式带入上面的回归方程，得到的应变量y与原自变量X1～X7的线性回归方程为：
　　
　　=0.824 085+0.000 010 599X1-0.000 016 987X2+0.000 044 761X3-0.0 018 164X4-0.000 068 549X5+0.000 045 107X6+0.0 063 978X7±0.028
　　
　　该公式即为用主成分分析方法求得的线性回归模型。在该回归方程中，是健康老年前期女性补呼气量参考值（L）。

　　2.4 绘制补呼气量正常参考值地理分布规律图 本文选取了全国4 383个市县作为观测点，将各个观测点指标代入上述线性回归方程，计算出这4 383个市、县老年前期女性补呼气量正常参考值的预测值，在已矢量化好的地图上准确定位该4 383个市、县。应用GIS软件中的地理统计分析模块(Geostatistical Analyst)进行克里格(Kriging)插值〔26，27〕。克里格插值法是以空间自相关性为基础，此方法的假设前提是采样点间的距离和方向可反映一定的空间关系，并用他们来解释空间变异。克里格法利用原始数据和一定的数学函数对特定点或是给定搜索半径内的所有点进行拟合来估计每个点的值，对区域化变量的未知采样点进行无偏估计的插值方法，是一种精确的插值方法。用这种方法精确的拟合出中国老年前期女性补呼气量正常参考值的空间分布规律图。见图2。

　　图2 中国老年前期女性补呼气量正常参考值分布图（略）
　　
　　由图2可以清楚的知道中国任何地方老年前期女性补呼气量正常参考值，位于同一色系和等值线上的区域补呼气量正常参考值相等，同一等值线附近的区域参考值相近，色彩变化越快和等值线越密的区域，表示补呼气量正常参考值变化较大，反之变化缓慢。等值线的变化与年平均温度的变化关系很密切，北部地区年平均气温低，则这个地方的老年前期女性补呼气量普遍较高；南部地区的年平均气温较高，则老年前期女性补呼气量普遍较低；西南地区青藏高原边缘的补呼气量参考值变化较快，因为这个地方的温度变化较快。总的来说，中国老年前期女性补呼气量正常参考值的分布呈现出由东南向西北递增的趋势。

　　3 讨论
　　
　　人体生理和病理活动与自然界的时间过程的周期性变动是同步的、统一的。顺应这种四时阴阳消长节律进行养生，就能保持体内外阴阳气的协调，使人体机能正常地同步进行。人体是与自然界息息相关的有机整体，自然界时间季节、地理环境的变化对人体生理状态具有不可忽视的影响作用。人体脏腑生理功能适应外界环境的变化，以维持自身稳定的生理状态，地理环境具有一定的地域分布规律性，因而补呼气量正常参考值也有一定的地域性。例如，我国的青藏高原和东北地区，气候寒冷，其补呼气量正常参考值较大；而中国南部地区，年平均温度较高，其补呼气量正常参考值较小。因此，相同地理环境下的补呼气量正常参考值应该是相同的，反之则不同。
　　
　　补呼气量正常参考值与地理因素之间应该是有依赖关系的。从单相关系数可以看出，随着年平均气温的逐渐增大，补呼气量正常参考值逐渐减小；并随着年日照时数的增加而增大。本文正是用主成分分析研究了地理因素与补呼气量的关系，如果知道了中国某地的海拔高度（X1），年日照时数（X2），年平均气温（X3），气温年较差(X4)，年平均相对湿度（X5），年降水量（X6），年平均风速（X7）7项地理指标就可以用回归方程：=0.824 085+0.000 010 599X1-0.000 016 987X2+0.000 044 761X3-0.0 018 164X4-0.000 068 549X5+0.000 045 107X6+0.0 063 978X7±0.028来估算出某地的老年前期女性补呼气量正常参考值。例如，北京地区海拔高度为31.3 m，年日照时数2 763.7 h，年平均气温11.8℃，气温年较差30.8℃，年平均相对湿度60.0%，年降水量626.0 mm；年平均风速2.5 m/s。计算得:=0.824 085+0.0 000 105 994×31.3-0.000 016 987×2 763.7+0.000 044 761×11.8-0.001 816 4×30.8-0.000 068 549×60+0.000 045 107×626+0.006 397 8×2.5±0.028=（0.643 5±0.028）L。
　　
　　因此，用回归方程计算的北京老年前期女性补呼气量正常参考值为(0.643 5±0.028)L。然后借助GIS软件，应用空间分析的方法，可精确的插值出中国老年前期女性补呼气量正常参考值的分布图。由图可以宏观的估计得到中国区域内任何地方老年前期女性补呼气量正常参考值，为该区域的临床诊断提供了可靠的科学依据。

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