具体地点的气象因素的影响在COVID-19每日在热带气候感染:吉隆坡,马来西亚

文摘

信息不足新型冠状病毒(COVID-19)世界使它更难以解决其连续的内爆。气象和环境因素,在这两个实验室和流行病学研究,已报告影响生存和传播的病毒。在这项研究中,可能的地点的气象参数的影响在新热带气候每日COVID-19感染(NDI)在吉隆坡调查从2020年3月14日到2020年8月31日。广义相加模型(GAM)对环境温度(T)和绝对湿度(啊)与抗利尿去探索他们的非线性关系。分段线性回归被用来进一步辨别低于和高于阈值的关系T和啊。之间的关系T和抗利尿,线性和统计学意义T> 29.7°C,显示每个单元温度上升会增加抗利尿3.210%置信区间:1.372—-7.976)。啊有一个更加明显的线性与NDI进行啊≤22.6 g / m³但往往令我们收益率曲线趋平高于这个值。1 g / m³增加啊NDI增加3.807% CI: 2.064—-5.732)。一般来说,结果显示积极的联系T和抗利尿,尤其是上面29.7°C,而下面的联系啊显示更强的积极关系22.6 g / m³。的含义是COVID-19无法抑制的气候变暖仍这样的公共卫生干预措施势在必行。

1。介绍

早在2020年,一种新的冠状病毒病例见证了整个中国,之后,世界卫生组织(世卫组织)2019年12月31日,宣布将在收到不明病因的流行信息,来自武汉,中国1,2]。小说的疾病,这是与严重急性呼吸系统综合症相关冠状病毒2 (SARS-CoV-2),被公认为是高度传染性的突发公共卫生事件。2020年3月11日,世卫组织宣布大流行SARS-CoV-2由于其高递送的自然增加全球流动性和正式更名为COVID-19 [3]。

COVID-19被认为是直接从一个人到另一个通过呼吸道飞沫传播的感染者(喷嚏、咳嗽、大笑,在很大程度上,说话),一个健康的人在1米范围内。一个健康的人也可以间接感染通过受污染的表面(1,4,5]。维护社会距离至少一米,避免鼻子、嘴,eye-touching,和频繁的洗手消毒,因此,重要的措施来降低感染率(3]。根据临床诊断,COVID-19病人出现症状类似于其他冠状病毒,如严重急性呼吸系统综合症(SARS)和中东呼吸系统综合症(即6]。尽管人们普遍认为COVID-19是通过人体呼吸道飞沫传播和直接接触,潜在的病毒气溶胶传输和气象参数的作用是一个持续的辩论。

许多研究相关的传播COVID-19与广泛的因素,包括天气条件(7- - - - - -10),包括环境因素,如空气污染指数(API) (11,12]。液滴的生存和传播的病毒从被感染的人被认为是最佳的干燥和寒冷的天气条件(13]。研究调查的影响,气象条件对COVID-19传播2020年以来在很大程度上是在中国进行的(14,15)、伊朗(16)、欧洲和美国(17]。这些报告和其他气象因素之间的关系和矛盾的结论COVID-19传播。例如,刘等人。14),基于数据从130年1月20之间的中国城市和2 2020年3月,得出的结论是,较低的温度和湿度对其传播。然而,谢和朱15调查),每日平均温度之间的关系和新确诊COVID-19病例在许多城市在中国,从1月23日到2020年2月29日,称没有证据表明案件数量将下降在温暖的天气。姚明et al。(18),另一方面,对中国224个城市使用累计确诊病例,截至2020年3月9日,声称不存在COVID-19和温度之间的相关性或紫外线辐射。然而,布哈里和贾米尔(17]分析了当地天气模式的全球地区受COVID-19和报道,大多数的地区都是在一定的温度和绝对湿度范围。这是证实Gupta et al。8]研究天气的影响COVID-19在美国(美国)1月1日至2020年4月9日。温度和绝对湿度一般都报道至关重要天气与COVID-19传播的相关指标,如。8,17]。

除了weather-COVID-19关系矛盾的结果,可以认为,报告协会可以在热带气候条件下不同温度和湿度都几乎一致高一年四季顺向低变化。更是如此,上面的研究覆盖了很短时间的调查,已倾向于损害这些调查的结果。较高的COVID-19像伊朗这样的国家,意大利,韩国,在一些州在美国有着相似的温度范围3和10°C之间的8,17在中国湖北,这种疾病的起源。低COVID-19病例数在东南亚国家(如马来西亚、新加坡和泰国)是由于温度在该地区(17]。因此,可以推断,除了移动和隔离,其他因素却妨碍COVID-19病例上升一个位置。

在这项研究中,具体地点的天气的影响参数对探索新的每日COVID-19确诊病例在马来西亚。这是出于在疾病的增长率显著差异存在于不同国家和城市,这主要归因于不同的气候特征。天气之间更是如此,很少评价参数和COVID-19存在于热带气候地区的进化(9,11,19]。势在必行,因此,调查如果热带气候参数缓慢或加剧病毒的传播。这项研究特别探讨了温度协会(T)和绝对湿度(啊),新的每日确认COVID-19感染(NDI)在吉隆坡。研究区域的选择是根据它处在热带地区,更高的病例,其人口密度。

2。数据和方法

2.1。研究区域

第一次在马来西亚COVID-19病例记录在新山Bharu 2020年1月25日,当一些外国人,他们的目的地是追溯到中国(20.),症状。感染仍然很低,基本上局限于输入性病例,直到局部集群的紧急,飙升由于宗教集会在吉隆坡早在2020年3月。感染的总数在马来西亚,从2020年3月14日到2020年8月31日,站在9353年,与吉隆坡雪兰莪州,Negeri Sembilan,柔佛,沙捞越和沙巴记录高情况下的顺序。吉隆坡连同提到有7963累积感染地区,代表超过85%的确诊病例在马来西亚在这个时期(见图1)。

马来西亚首都吉隆坡,马来西亚半岛中西部经度和纬度3.141°N 101.687°E。它是中国最大的城市和它的文化、商业和交通中心。气候Af(热带雨林)Koppen气候分类、高温和湿度变化小。的算术方法最大,平均最低气温,分别35岁,29岁,和23.4°C,平均相对湿度为80%。该地区年降水量约2400毫米,6月和7月是最干燥的几个月。作为一个首都吉隆坡的主要目的地是投资者,求职者和游客。因此在马来西亚人口最稠密的城市,有大约800万人住在243公里²代表3.14%的年增长率(https://worldpopulationreview.com/world-cities/kuala-lumpur-population)。分析COVID-19传播的传播在吉隆坡与天气和环境变量是很重要的,因为它的经济相关性和人口密度。更是如此,倍等。11巴希尔和et al。12)强调的重要性评估天气参数在人口密集的环境中。截至2020年8月31日,累计COVID-19证实感染2587年吉隆坡站在最高的国家早在图所示1。

2.2。数据

每天的记录意味着环境温度(°C),风速(米/秒),相对湿度(%),3月14日至2020年8月31日,从地下气象档案检索,网上http://www.wunderground.com/。这个流行的和可靠的在线资源气象数据大气研究已经广泛使用的应用程序(7,19,21,22]。啊,它定义了水蒸气的质量/体积的空气(g / m³),被认为是潮湿的,因为它被认为是一个更好的指标在急性健康影响(8,23,24]。萨满和科恩24分别报道,而啊可以解释50%和90%的变化流感病毒传播和生存,H只能解释12%和36%,流行流感通常高峰在冬季当低啊最大化。因此,一些研究支持流行病学概念,低啊(寒冷和干燥的天气)促进droplet-mediated病毒的生长,而高啊(温暖和潮湿的条件)变弱病毒传播(24,25]。每日平均值啊(g / m³),因此,研究计算时期利用克劳修斯——克拉珀龙方程关系给出了方程(1): 在哪里T和H分别的温度和相对湿度。

每小时API数据,基于平均浓度点₁₀阿,₃公司,所以₂,没有₂是来自马来西亚的空气质量部门的环境。吉隆坡的每小时API数据,从2背景监测站(拔都穆达和Cheras),涵盖了研究期间,每天被提取并新方法兼容COVID-19日常情况。二级数据COVID-19例(累积和日常)在马来西亚国家/城市获得了卫生部的官方网站,马来西亚:http://covid - 19. moh.gov.my/,吉隆坡提取的数据。

2.3。统计评估

进行了描述性的分析数据集。由于本研究的主要目的是探索COVID-19协会新的每日感染,以后NDI,与天气变量,斯皮尔曼相关,非参数测试,部署。斯皮尔曼等级相关系数或ρ(r_年代)确定的方向和强度两个变量之间的单调关系,可以用方程(2): 在哪里d_我这两个的区别是每个观察和排名的n是观测的数量。一个完美的积极或消极的斯皮尔曼相关系数是时获得的 。我们使用了广义相加模型(GAM)研究气象因素对抗利尿的效果。GAM半参数广义线性模型的延伸,通常用于探索气象参数之间的非线性关系和与健康有关的问题(15,26,27]。因为天气的影响在COVID-19可能会持续数天(20.),我们认为是移动平均方法来适应累积滞后。移动平均滞后效应(lag0-7, lag0-14、lag0-21 lag0-28)T因此,和啊有人检查。

GAM连接一个高斯分布函数,NDI的基本模型是第一个没有气象变量,是实现。我们合并平滑样条函数的时间,适应NDI之间的非线性和非单调模式和时间,从而提供一个灵活的建模工具。的一个标准模型拟合数据是由Akaike信息标准。处罚平滑样条函数是用来控制混杂因素的影响,如时间趋势,周(道),和API,之后介绍了气象因素及其影响NDI依照一些时间序列分析研究[27,28]。中定义的模型方程(3): 在哪里是NDI的期望值,是NDI进行一天 ,和一天的观察。和β是拦截和回归系数,气象参数的值是在一天t,是时间的光滑函数和API变量。统计分析双边95%区间,使用统计软件进行R1.8版本(版本3.5.3)和mgcv(-27)包。估计每增加一个单位气象的影响变量与NDI百分数表示变化的95%置信区间(CIs)。

3所示。结果与讨论

3.1。描述性分析COVID-19病例和天气变量

日常使用的气象参数变化在这项研究中,从3月14日到2020年8月31日及其描述性统计,分别呈现在图2和表1。在此期间,累计的2587例确诊病例数COVID-19记录在研究区,在此温度范围从25.7°C到33.4°C平均29.50±1.13°C和平均日变化为7.7±1.59°C。狭窄的温度变化是会在一个热带气候,在季节性差异明显不如在中期和高纬度地区获得。风速在0.01±0.04,4.81±1.15 m / s,平均1.56±0.47 m / s的速度。大日变化(20.8 g / m³绝对湿度的获得,意味着在在13.90±2.06,34.7±2.96 g / m³,整体平均22.7±1.06 g / m³。吉隆坡,在研究期间,提出了适度API见表1每天最多,平均和最小意味着69年,55岁,分别和38。虽然空气质量,在调查期间,通常是温和的,获得的值仍高于大多数城市在马来西亚(没有显示)。

在吉隆坡累积感染和抗利尿,从3月14日到8月31日,在图所示2(一个)。NDI显示很高的变异可能是由于subnotification大流行性流感病例在马来西亚。这个结论的事实承担没有统计模式注册NDI前表所示1。新病例的数量随着这一趋势的累积感染直到4月13日的趋势变得扭曲,特别是从6月4日到8月31日,除了一些高峰在5月25日和6月3日。例如,最高累积情况日报》8月31日匹配零新增感染。每天感染高峰在2020年6月3日,有204 NDI,导致2288年累积的情况下,后压扁的累积数量大幅度下降的曲线。报道感染的下降可能是由于马来西亚当局采取的措施,在隔离和公共实施封锁,导致运动控制秩序宣言(MCO)。截至2020年8月31日,没有新的感染和累积感染是2587。相对大量的COVID-19病例在吉隆坡,是投资者的主要经济中心,求职者,和游客,会由于其人口密集的地区,(17,29日其他因素,如天气。

3.2。气象/环境变量和NDI之间的关系

温度、风速、绝对湿度和空气污染指数从2020年3月14日到2020年8月31日,已经在吉隆坡与抗利尿。尽管解释变量(气象和环境)显示正常单变量分布基于峰度和不对称见过表1,在±2 (30.),我们选择了一种非参数方法来避免可能的自相关问题。因此,斯皮尔曼等级相关的测试是对变量和结果总结在表2。T和啊显示各自的显著正相关性的0.38和0.64 NDI在1%的水平。然而,强烈的负面联想,观察u(-0.36)和API(-0.35)也在1%的水平。

3.3。NDI气象变量的影响

气象变量和NDI之间的关系,在控制API和的影响u,我们曲线描绘在图所示3。一般来说,之间的关系TNDI,看到数字3(一个),3 (c),3 (e),3 (g)建议积极和显著的非线性协会( )除了lag0-28,协会是线性的。更明显的非线性影响有人获得了啊见数据3 (b),3 (d),3 (f),3 (h)。最初的积极回应NDI啊是线性增加到22.60 g / m的阈值³关系变得不重要的时候,导致观察到的平曲线。

该模型进行敏感性测试通过改变自由度(df)处罚平滑样条函数的日历时间以及改变df3至6个T和啊。基于非线性gam NDI和气象变量之间的关系,我们进行了分段线性回归进一步评估其影响的敏感性分析。一个分段线性回归进行了使用各自的阈值29.7°C和22.6 g / m³估计的影响T和啊NDI上方和下方这些结分。分段回归的结果,在控制u和API,在各自的破发点T和所有滞后的啊,包括相应的置信区间(CIs)在95%的水平,提出了表3。

这是观察到1°C上升T,它的价值29.7°C,导致相应变化的1.024% (CI: 0.721 - -2.864)和1.462% (NDI进行置信区间:0.191—-3.170)lag0-7 lag0-28,分别。然而,在这个温度范围内,积极的影响T在NDI lag0-14和lag0-21统计学无意义的。更高的重要和积极响应NDI每上升1°CT记录的值高于29.7°C的滞后,与lag0-28呈现3.210%的最大效应(置信区间:1.372—-7.976)。结果还表明,在NDI绝对湿度的影响啊22.6克/米³通常是积极和强烈在95%的显著水平。lag0-28最大的观察效果,1%的变化啊导致NDI(置信区间:2.064—-5.732)增加3.807%。尽管啊上面NDI的影响22.6 g / m³是积极的,它不是显著的滞后。

4所示。讨论

之前的研究表明,温度是一个重要因素在人类冠状病毒的传播,像MERS-CoV31日非典冠状[的],32,33],COVID-19 [11,12,15,19]。因此我们把我们的主要发现与这些研究的结果。在实验室研究中,陈等人。32]发现SARS病毒可以待上5天一个平滑的表面温度22 - 25°C在更高的温度迅速失去了生存能力∼38°C。基于数据从北京、广州、香港、和太原,谭et al。(33)也报告说,SARS病毒的最佳环境温度是16 - 28°C之间。同样,MERS-CoV据报道在高温(高度不稳定31日]。出于COVID-19感染不同地区之间的显著差异,布哈里和贾米尔17)直接相比,病毒的传播全球和当地的环境条件。他们得出的结论是,平均气温3至10°C有利于病毒的增长速度,这意味着更高的温度可以降低感染,如因此,在温暖潮湿的气候。探索COVID-19案件数量和气象参数之间的关系在一些城市在中国,刘et al。14)表明,感染与温度的某种关联。他们声称空气温度每上升1°C,减少每日累计感染的相对风险率为0.80。巴希尔et al。12),然而,报告疲弱但COVID-19新病例之间显著正相关,平均温度在纽约市。

上面列举的一些研究中提到的结论是,虽然COVID-19茁壮成长在某些最佳温度,温暖的温度应该抑制它。然而,在这项研究中,负面影响的高温COVID-19传输周期内没有被观察到的评估。一个可能的原因可能是,研究区表现出更高的温度在整个调查期间,在最小平均值∼26°C的最大变化7.7°C。然而,我们的结果是一致的类似协会报道在巴西11)和新加坡(19)具有类似的热带气候。聚苯胺等。19)的作用进行了探讨天气数据的传输COVID-19在新加坡于2020年1月23日至5月31日,并发现它是与平均温度呈正相关。此外,倍et al。11),使用主成分分析发现,飙升的病毒感染与气温升高有关。此外,谢和朱15]探索环境温度之间的关系和日常COVID-19病例在122年中国城市从1月23日到2020年2月29日报道,1°C温度上升与增加4.861%每日确诊病例。然而,他们报道3°C的阈值,超过这个的感染率成为统计无关紧要。每日温度之间的关系和新感染在吉隆坡与姚等人的结果。18]报告每日例COVID-19和温度之间没有相关性。

啊也被报道将与冠状病毒的传播疾病(8,14,17]。布哈里和贾米尔17]分析了全局数据从20 2020年1月至3月19日和报道,COVID-19传输更为普遍的地区啊3和9 g / m之间的范围³。同样,圣人et al。8),使用数据从1月1日到2020年4月9日在美国,报告为病毒稳定有利的范围4 <啊< 6 g / m³。他们的结论,这意味着高啊会经历低感染地区,可能并不适用于热带地区。所以,短时间内这些调查报告有损害的可能性。在我们的示例中,NDI啊是非线性的重要积极影响。是线性的关系,直到22.60 g / m³当一个统计学无意义的负面反应观察。天气之间的正相关指标的含义和新确诊病例,在这项研究中,表明COVID-19可能消失由于公共卫生干预措施,不是因为气候变暖。公共或政府,因此,不希望气候变暖这部小说抑制病毒在某些情况下加以审视。

然而,我们并不是漫不经心的对我们的研究带来一定的局限性。研究协会认为本质上是一些天气因素的演变COVID-19每天感染从2020年3月14日到2020年8月31日在吉隆坡,一个热带城市。COVID-19病例的数量在一个地区/国家/国家/城市,然而,取决于其他因素包括测试速度,人口,全球流动性,政府政策,环境空气,和表面的相互作用17,34],它过于复杂聚合在当前的研究中。更是如此,天气因素考虑在我们的研究中只适用于户外传播,即使室内直接/间接传输也被报道。这里给出的结果旨在评估可能影响热带气候变量COVID-19的可行性。暗示,因此,其他变量,如表面压力、露点温度、水蒸气、降雨、水平风速可以包含在后续评价病毒的传播在热带气候。

5。结论

新型冠状病毒的信息不足,也称为COVID-19,使得世界更难应对其持续的内爆。在这项研究中,我们提出了可能的日常社区感染和一些气象参数之间的联系。这样做是通过分析数据从2020年3月14日到2020年8月31日,每天考虑新的感染和地点的温度和绝对湿度在吉隆坡,一个热带城市。我们的结果表明,新的每日COVID-19确诊病例与温度和绝对湿度相关显著的非线性关系。每个1°C和1 g / m³平均温度上升和绝对湿度增加到3.210%和3.807%在新的每日COVID-19感染,分别。在研究期间,平均温度和绝对湿度似乎忙每天新发感染人数在吉隆坡。这一发现是在方差与报道全球温带地区,在较低温度(3 - 17°C)和绝对湿度较低(4 g / m³)表示加强疾病的增长率(8,17]。

数据可用性

每日记录气象参数从地下气象档案检索,可在网上https://www.wunderground.com/weather/my/kuala-lumpur。每小时空气污染指数数据,基于平均浓度点₁₀阿,₃C_O,所以₂,没有₂,从空气质量获得马来西亚环境部门的分工http://apims.doe.gov.my/public_v2/api_table.html。国家/城市二级COVID-19病例获得卫生部的官方网站,马来西亚http://covid - 19. moh.gov.my/。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

以西结Kaura Makama导致数据管理,提供软件,写了初稿。Hwee圣Lim导致审查和编辑、融资收购,和项目管理。

确认

作者感谢马来西亚部门提供环境空气污染指数数据用于这项研究。这项工作与金融支持进行了鲁伊·格兰特,燃烧在东南亚海上大陆(1001 / PFIZIK / 8011079),和德意志联邦共和国,调查的直接和半直接从AERONET燃烧气溶胶的辐射效应,在东南亚海上MPLNET数据大陆(203. pfizik.6711608)。

补充材料

二级数据每日COVID-19感染吉隆坡,获得卫生部的官方网站,马来西亚(http://covid - 19. moh.gov.my),还有空气污染指数观察,提供补充数据。每日平均温度、露点、风速和相对湿度也被包括在内(补充材料)

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