环境变量与死亡率之间短期关联性：来自欧洲的证据
应用统计
2024-10-07 v3
摘要
使用细粒度、公开可用的数据，本文研究了环境因素（即天气和空气污染特征）与欧洲小地理区域每周死亡率之间的短期关联性。为此，我们开发了死亡建模框架，其中基线模型描述了在历史每周死亡率中观察到的区域特定、季节性趋势。随后，我们使用机器学习算法通过从环境数据中构建的特征来解释这些基线的偏差，这些特征捕获异常和极端事件。我们通过在20个欧洲国家超过550个NUTS 3 区域（Nomenclature of Territorial Units for Statistics，第3级）的案例研究来说明我们提出的建模框架。通过解释工具，我们揭示了在估计相对于基线的 excess 或 deficit 死亡率时，哪些环境特征最重要，并探讨了这些特征如何相互作用。此外，我们通过构建的每周死亡建模框架检验了收获效应。我们的发现表明，与温度相关的特征在解释短时间段内的死亡率偏差方面最具影响力。此外，我们发现环境特征在解释 southern 区域的死亡率水平 elevated 时尤其有益，并且我们观察到与热浪相关的收获效应的证据。
引用
@article{arxiv.2405.18020,
title = {The short-term association between environmental variables and mortality: evidence from Europe},
author = {Jens Robben and Katrien Antonio and Torsten Kleinow},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.18020},
year = {2024}
}