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摘要
COVID-19疫情的暴发对医疗机构、社会和经济带来了前所未有的挑战，因此有必要了解影响该疾病传播的潜在因素。首先，采用统计描述获取COVID-19日新增病例数和气候因素的时空分布特征。然后，基于纵向数据的Poisson回归模型和广义估计方程（GEE），研究了COVID-19病例数与气候因素、控制措施和人口密度之间的关系。结果表明，影响COVID-19疫情的因素是多方面的，控制措施对COVID-19疫情的影响最为显著，其次是平均温度、平均相对湿度、平均露点、气候因素的长期趋势和季节变化。在不同的时滞水平下，平均温度与平均相对湿度、平均温度与平均风速、平均温度与平均大气压强之间的交互作用具有统计显著性，这进一步说明，多种因素的相互作用引起COVID-19疫情的暴发。研究结果可为疫情防控部门制定有效的、强有力的管控措施提供一定的依据。
