它考虑了时间延迟效应，能够准确地描述环境温度与非意外死亡率之间的非线性关系。
在本研究中，我们使用dln模型来分析四川盆地环境温度与非意外死亡率之间的关联。
时间序列方法
时间序列方法是一种分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征的方法。
在本研究中，我们使用时间序列方法来分析四川盆地环境温度和非意外死亡率的时间序列特征。
通过时间序列方法，我们可以了解环境温度和非意外死亡率的变化趋势，以及它们之间的关联性。
归风险计算方法
归风险计算方法是一种评估疾病风险的方法。
在本研究中，我们使用归风险计算方法来评估四川盆地环境温度对非意外死亡率的影响。
通过归风险计算方法，我们可以得到不同环境温度下的非意外死亡率风险，进而分析环境温度与非意外死亡率之间的关联性。
本研究将采用上述研究方法，对四川盆地环境温度与非意外死亡率之间的关联及归因负担进行深入分析。
通过本研究，我们期望能为相关部门制定针对性的环境健康政策提供科学依据，以降低四川盆地人群的非意外死亡率，提高人群健康水平。
四、四川环境温度与非意外死亡率分析
环境的时间序列特征
四川盆地作为一个典型的盆地地形，其气候特征表现为四季分明、湿润多雨。
本研究收集了四川盆地近十年的环境温度数据，通过时间序列分析，探讨了环境温度在时间上的变化特征。
结果表明，四川盆地的环境温度呈现显着的周期性变化，其中夏季温度较高，平均温度可达c左右，而冬季温度较低，平均温度约为c。
此外，环境温度还受到季节性气候变化的影响，如春季和秋季的温度变化较大，而夏季和冬季的温度变化相对稳定。
这些时间序列特征为后续分析环境温度与非意外死亡率的关系提供了基础。
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非意外死亡率的时间序列
本研究收集了四川盆地近十年非意外死亡率数据，通过时间序列分析，探讨了非意外死亡率在时间上的变化特征。
结果表明，四川盆地的非意外死亡率呈现逐年上升的趋势，从每年约ooo万人增加到每年约ooo万人。
此外，非意外死亡率还表现出季节性变化，其中夏季死亡率较低，而冬季死亡率较高。
这可能与冬季寒冷的气候条件有关，导致人群易感疾病的生和死亡。
环境温度非意外死亡率的关联性
通过对环境温度与非意外死亡率的时间序列数据进行相关性分析，现两者之间存在显着的关联性。
具体来说，环境温度每升高c，非意外死亡率的风险增加约。
此外，通过分布滞后非线性模型分析，现环境温度对非意外死亡率的影响具有时间延迟效应，即环境温度的变化不会立即影响死亡率，而是存在一定的时间滞后。
具体来说，环境温度在当前月份的变化对当月的死亡率影响较小，但对下个月的死亡率影响较大。
这些结果表明，四川盆地的环境温度与非意外死亡率之间存在显着的关联性，且这种关联性具有时间延迟效应。
为了进一步探讨这种关联性的原因，本研究进一步进行了归因负担分析。
五、归因负担分析
归因负担结果
归因负担是指由于某种暴露（如环境温度）导致的特定健康结果（如死亡）的归因比例。
在本研究中，我们采用了两种方法来评估四川盆地环境温度对人群非意外死亡率的归因负担：分布滞后非线性模型（dln）和时间序列分析。
先，我们使用dln模型来估计环境温度与非意外死亡率之间的关系。
