另一方面，一些研究者发现环境温度低于某个阈值时，非意外死亡率也会增加。例如，Kan等（2013）对香港1998年至2007年的数据进行了分析，发现当环境温度低于10°C时，非意外死亡率显着增加。这可能是因为低温环境温度会导致血管收缩，血液循环减慢，从而增加心血管疾病的发生和死亡风险。
2.3 归因负担研究方法
归因负担是指由于某种暴露（如环境温度）引起的健康损害的经济成本和社会成本。归因负担研究方法可以用来评估环境温度对人群健康的影响，并为进一步制定相关政策提供依据。
目前，常用的归因负担研究方法包括暴露反应关系模型（Exposure-Response Relationship Model）和成本效益分析（Cost-Benefit Analysis）。暴露反应关系模型通过建立环境温度与健康 outes之间的定量关系，来评估环境温度对人群健康的影响。例如，Van der Plas等（2017）使用暴露反应关系模型对荷兰的环境温度与死亡率之间的关系进行了评估，并计算了相应的归因负担。另一方面，成本效益分析则通过对环境温度改变所带来的健康收益与成本进行比较，来评估环境温度对人群健康的影响。例如，Liao等（2016）对北京市的环境温度与健康效益进行了成本效益分析，发现通过改善环境温度可以带来显着的健康收益。
综上所述，环境温度与人群健康的关系已经引起了广泛关注。通过文献综述，我们可以了解到环境温度对人群健康的影响，以及非意外死亡率与环境温度的关联研究。此外，归因负担研究方法为我们提供了一种评估环境温度对人群健康影响的有效工具。这些研究结果和工具将对我们的研究起到重要的指导作用。
三、研究方法
3.1 数据收集与处理
本研究的数据收集主要分为两个阶段。第一阶段是环境温度的数据收集，我们通过获取四川盆地各个气象站点的日度温度数据，以平均气温为指标，反映四川盆地的环境温度状况。第二阶段是非意外死亡率的数据收集，我们通过收集四川盆地各个地区的非意外死亡数据，包括疾病、事故等各种原因导致的死亡数据。
在数据处理阶段，我们首先对收集到的环境温度数据进行清洗，去除异常值和缺失值，然后对非意外死亡率数据进行同样的处理。接着，我们将环境温度数据和非意外死亡率数据进行匹配，得到每个时间段的环境温度与非意外死亡率的对应关系。最后，我们将处理好的数据进行标准化处理，以便于后续的分析。
3.2 分布滞后非线性模型介绍
分布滞后非线性模型（Distributed Lag Nonlinear Model，DLNM）是一种分析时间序列数据中变量之间非线性关系的模型。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DLNM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。
3.3 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。
3.4 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
4.1 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25℃左右，而冬季温度较低，平均温度约为5℃。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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