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期刊链接：

https://www.mdpi.com/journal/ijerph

由于气候变化，极端天气正变得越来越频繁且强烈，并对生态系统和人类社会造成严重的影响。如今人类已经意识到气候环境与人类社会之间的相互依存性，在新冠疫情下人类社会面临的挑战更加复杂，我们应该尽快采取行动来适应气候的变化，同时加强对未来气候的监测，以便在预测气候变化、减少灾害风险和可持续发展等全球目标方面取得进展。

2022年3月23日世界气象日的主题是“早预警、早行动”，它强调了水文气象和气候信息对减少灾害风险的重要性。本期编辑荐读为您精选了五篇发表在 International Journal of Environmental Research and Public Health (IJERPH) 上的高引文章，主题涵盖气象监测，评估和预测以及气象变化对人类健康的影响，欢迎大家阅读参考。

01 Short-Term Impacts of Meteorology, Air Pollution, and Internet Search Data on Viral Diarrhea Infection among Children in Jilin Province, China

气象、空气污染和互联网搜索数据对中国吉林省儿童病毒性腹泻感染的短期影响

Wengao Lu et al.

https://doi.org/10.3390/ijerph182111615

吉林省平均气温对病毒性腹泻病患的影响。

文章亮点：

(1) 低温对1周至5岁以下的儿童病毒性腹泻感染风险增加有短期影响，而高温和强降水对感染增加有长期影响；

(2) 空气质量指数 (AQI) 的升高可能会改变公众的日常活动，抑制儿童病毒性腹泻的发生，但2周后感染风险会增加；

(3) 作者建议为应对儿童病毒性腹泻的暴发，疾病预防控制部门和公众需要密切关注自然环境因素。

02 On the Role of Atmospheric Weathering on Paint Dust Aerosol Generated by Mechanical Abrasion of TiO2 Containing Paints

大气风化对含二氧化钛涂料机械磨损产生的油漆粉尘气溶胶的作用

Adam W. Nored et al.

https://doi.org/10.3390/ijerph19031265

环境风化条件对涂料粉尘 PM2.5、PM1、CMD 和 GSD 的影响。

文章亮点：

(1) 作者认为气体、气溶胶酸度和雨水对油漆劣化有很大影响；

(2) 研究表明，对样品影响最大的风化剂是酸的沉积和总沉淀；

(3) 包括气象条件和空气污染物在内的风化剂可能以不同的水平和速率，以各种组合和不同的顺序独立或协同作用，导致高度可变的结果。

03 Improved Monitoring and Assessment of Meteorological Drought Based on Multi-Source Fused Precipitation Data

基于多源融合降水数据改善气象干旱的监测和评估

Si Chen et al.

https://doi.org/10.3390/ijerph19031542

基于2007年8月、9月、10月和11月以及2013年6月、7月、8月和9月 GPM 数据的SPI-3值。

文章亮点：

(1) 文章基于融合验证数据，研究了干旱时空特征；

(2) GPM在降水数值评价和事件检测方面表现最佳，阈值为5 mm/d；

(3) 融合的数据准确捕捉了80%的历史干旱事件，表明年极端干旱主要发生在北部和西北部地区。

04 The Value of Meteorological Data in Optimizing the Pattern of Physical Load—A Forecast Model of Rowing Pacing Strategy

气象数据在优化物理负荷模式中的价值——赛艇配速策略的预测模型

Tian Yan et al.

https://doi.org/10.3390/ijerph19010320

赛艇配速策略推荐系统的可视化流程图。

文章亮点：

(1) 本文挖掘了对赛艇等户外赛事影响较大的气象特征及其对比赛策略的影响；

(2) 文章对2021年东京奥运会期间的气象进行预测，分析运动员在不同温度、湿度和运动水平下的配速选择，进而为中国赛艇队推荐最佳配速策略；

(3) 本文提出的模型弥补了竞技场环境评估中气象特征的缺失，为提高户外运动配速策略的预报性能提供了算法基础。

05 BiLSTM-I: A Deep Learning-Based Long Interval Gap-Filling Method for Meteorological Observation Data

BiLSTM-I：一种基于深度学习的气象观测数据长区间间隙填充方法

Chuanjie Xie et al.

https://doi.org/10.3390/ijerph181910321

30天和60天间隔的BiLSTM-I模型结果。

文章亮点：

(1) 本文提出了一种基于深度学习的模型 BiLSTM-I，通过考虑以低频手动获得的温度观测值，以高精度估算缺失的半小时温度观测值；

(2) BiLSTM-I 采用 encoder-decoder 结构，有利于充分学习数据的潜在分布模式；

(3) 实验分析结果表明，本文设计的 BiLSTM-I 模型优于其他方法。

IJERPH 期刊介绍

主编：Paul B. Tchounwou, Jackson State University, USA

期刊涵盖环境科学与工程、公共卫生、环境卫生、职业卫生、卫生经济和全球卫生等研究领域。期刊已被Web of Science、PubMed、Scopus等多个数据库收录。

2020 Impact Factor：.390

2020 CiteScore：3.4

Time to First Decision：21.4Days