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数据要素X气象服务典型案例②——陕西榆林:气象数据赋能过敏性鼻炎防治

发布时间:2024-05-29 11:25:32 来源:陕西省气象局网站 作者: 字体:

近年来,过敏性鼻炎在榆林7-9月份呈现季节性高发态势,这一问题已成为影响人民群众健康的一大公共卫生问题。榆林市气象局以解决人民群众最关心、反应最突出的健康问题作为出发点和落脚点,深入开展花粉浓度监测及花粉浓度预报、花粉过敏影响研究,推进气象大数据与健康、环境等行业大数据在健康气象服务中融合应用。

建设城市花粉浓度自动监测网

每年7月至9月,榆林市因花粉引发的过敏性鼻炎和哮喘呈现季节性高发态势,严重影响着人民群众身体健康和生命安全。为此,榆 林市委、市政府高度重视,2019年—2023年连续将过敏性鼻炎防治工作纳入“十大民生实事”之一,成立过敏性鼻炎防治工作专班,全力推进过敏性鼻炎防治工作。

榆林市气象局以解决人民群众最关心、反应最突出的健康问题为出发点和落脚点,于2023年4月建成覆盖全市12个县市区,以及中心城区阳光广场、河滨公园、季鸾公园、体育中心4个公园(广场)共16套花粉浓度监测站,实现花粉浓度分钟、小时变化实时监测,有效解决了花粉观测时效性不高、连续性不足等问题,填补了花粉浓度自动监测的空白,聚焦榆林“民生十件实事”,花粉智慧气象服务平台(包括微信小程序、户外显示屏发布系统以及网页版系统)于同年8月上线,形成全国首家城市花粉浓度自动监测网。

这一举措填补了国内花粉浓度自动监测的空白,同时,开展了花粉健康影响格点化预报服务,多载体广泛发布花粉浓度监测实况、预报及影响服务信息,为过敏性鼻炎防治提供有力的气象支撑。 

开展花粉浓度与健康影响研究

榆林市气象局针对花粉浓度预报、健康影响算法科学化和信息化水平不高、预报准确率低等问题,开展花粉浓度预报与花粉过敏影响研究。

在研究中,基于温度、风速、湿度、降水等53类气象要素预报数据及哥白尼数字高程、坡度、坡向、归一化植被指数4类地形和植被特征数据,构建可用于机器学习的花粉预报环境数据集,选用随机森林、人工神经网络等多类机器学习算法进行花粉浓度预报,在已有花粉浓度预报产品基础上经过二次集成学习,发挥不同机器学习算法的优势,降低单一机器学习算法的不确定性,进一步优化并建立花粉浓度格点预报。

同时,基于花粉浓度、气象、大气污染和健康等多元数据和流行病学模型,建立本地花粉浓度和过敏性疾病之间的暴露反应关系,采用大气环境健康风险评估方法,建立花粉健康影响预报模型,在国内率先开展高空间分辨率的花粉健康影响格点化预报。

不仅如此,还联合相关单位专家,组建花粉过敏科研攻关创新团队,基于“气象×健康”多元数据,开展花粉浓度与健康影响研究、健康气象服务关键技术攻关。

建设花粉浓度自动监测网,实现花粉浓度自动监测从无到有、从日监测数据到分钟级监测数据的跨越式发展,得到市委市政府和卫健部门的高度认可。据市卫健委统计,2023年7月至9月全市花粉过敏门诊量较2022年同期减少23.5%以上。


作者:唐宇琨 马锋 责任编辑:刘婧


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数据要素X气象服务典型案例②——陕西榆林:气象数据赋能过敏性鼻炎防治
2024-05-29 11:25:32

近年来,过敏性鼻炎在榆林7-9月份呈现季节性高发态势,这一问题已成为影响人民群众健康的一大公共卫生问题。榆林市气象局以解决人民群众最关心、反应最突出的健康问题作为出发点和落脚点,深入开展花粉浓度监测及花粉浓度预报、花粉过敏影响研究,推进气象大数据与健康、环境等行业大数据在健康气象服务中融合应用。

建设城市花粉浓度自动监测网

每年7月至9月,榆林市因花粉引发的过敏性鼻炎和哮喘呈现季节性高发态势,严重影响着人民群众身体健康和生命安全。为此,榆 林市委、市政府高度重视,2019年—2023年连续将过敏性鼻炎防治工作纳入“十大民生实事”之一,成立过敏性鼻炎防治工作专班,全力推进过敏性鼻炎防治工作。

榆林市气象局以解决人民群众最关心、反应最突出的健康问题为出发点和落脚点,于2023年4月建成覆盖全市12个县市区,以及中心城区阳光广场、河滨公园、季鸾公园、体育中心4个公园(广场)共16套花粉浓度监测站,实现花粉浓度分钟、小时变化实时监测,有效解决了花粉观测时效性不高、连续性不足等问题,填补了花粉浓度自动监测的空白,聚焦榆林“民生十件实事”,花粉智慧气象服务平台(包括微信小程序、户外显示屏发布系统以及网页版系统)于同年8月上线,形成全国首家城市花粉浓度自动监测网。

这一举措填补了国内花粉浓度自动监测的空白,同时,开展了花粉健康影响格点化预报服务,多载体广泛发布花粉浓度监测实况、预报及影响服务信息,为过敏性鼻炎防治提供有力的气象支撑。 

开展花粉浓度与健康影响研究

榆林市气象局针对花粉浓度预报、健康影响算法科学化和信息化水平不高、预报准确率低等问题,开展花粉浓度预报与花粉过敏影响研究。

在研究中,基于温度、风速、湿度、降水等53类气象要素预报数据及哥白尼数字高程、坡度、坡向、归一化植被指数4类地形和植被特征数据,构建可用于机器学习的花粉预报环境数据集,选用随机森林、人工神经网络等多类机器学习算法进行花粉浓度预报,在已有花粉浓度预报产品基础上经过二次集成学习,发挥不同机器学习算法的优势,降低单一机器学习算法的不确定性,进一步优化并建立花粉浓度格点预报。

同时,基于花粉浓度、气象、大气污染和健康等多元数据和流行病学模型,建立本地花粉浓度和过敏性疾病之间的暴露反应关系,采用大气环境健康风险评估方法,建立花粉健康影响预报模型,在国内率先开展高空间分辨率的花粉健康影响格点化预报。

不仅如此,还联合相关单位专家,组建花粉过敏科研攻关创新团队,基于“气象×健康”多元数据,开展花粉浓度与健康影响研究、健康气象服务关键技术攻关。

建设花粉浓度自动监测网,实现花粉浓度自动监测从无到有、从日监测数据到分钟级监测数据的跨越式发展,得到市委市政府和卫健部门的高度认可。据市卫健委统计,2023年7月至9月全市花粉过敏门诊量较2022年同期减少23.5%以上。


作者:唐宇琨 马锋 责任编辑:刘婧

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