每次打开RStudio，都要加载这些包才能用它们的功能，就像用工具前先把它们从抽屉里拿出来：

2.2 数据长什么样？

我们用的是某城市的空气污染与健康数据，包含日期、死亡数、PM10浓度、温度等信息。加载数据后，用head()函数看看前6行，能快速了解数据结构：

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# 加载内置的某城市数据集
data(cityHealthData)
# 查看前6行数据
head(cityHealthData)

3.1 构建交叉基矩阵

交叉基矩阵是DLNM的核心，它能同时处理PM10的非线性效应和滞后效应。我们让PM10的暴露-反应关系为线性（fun = “lin”），滞后模式用3个自由度的自然样条（df = 3）描述：

# 创建PM10滞后0-7天的交叉基矩阵
cb_pm <- crossbasis(cityHealthData$pm10,
 lag = 7,
 argvar = list(fun = "lin"),
 arglag = list(fun = "ns", df = 3))

3.2 拟合模型：控制“干扰因素”

死亡数还可能受温度、时间趋势影响（比如冬天死亡数通常更高），所以建模时得把这些“干扰因素”加进去。我们用准泊松回归（quasipoisson），因为死亡数是计数数据：

time_seq <- seq(nrow(cityHealthData))
# 拟合模型，控制温度和时间趋势
model <- glm(death ~ cb_pm + ns(temp, 3) + ns(time_seq, 8*14),
 family = quasipoisson,
 data = cityHealthData)

这里，ns(temp, 3)用3个自由度的样条函数处理温度的非线性影响，ns(time_seq, 8*14)则控制时间趋势（每年8个自由度，共14年）。

3.3 初步可视化：整体效应与等高线

模型建好后，我们可以预测不同PM10浓度下的相对风险（RR），并画图看看：

# 预测PM10浓度0-30μg/m³时的风险
pred <- crosspred(cb_pm, model, at = 0:30)
# 画整体效应图（累积滞后0-7天的总效应）
plot(pred, "overall", xlab = "PM10 (μg/m³)", ylab = "RR")
# 画等高线图（展示暴露水平和滞后时间的联合影响）
plot(pred, "contour", key.title = title("RR"))

整体效应图显示，随着PM10浓度升高，RR值上升，说明PM10浓度越高，死亡风险越大。

等高线图里，颜色越深表示RR越高，能看出在滞后2-3天左右，PM10的影响可能更明显。

四、多维度可视化：让滞后效应“看得见”

光看整体效应还不够，我们可以从更多角度解读，就像用不同镜头拍同一物体，看得更清楚。

4.1 三维曲面图：暴露、滞后与风险的“立体关系”

用plotly包画三维图，能直观看到PM10浓度、滞后时间和RR的关系：

从图中能发现，滞后3天时，PM10浓度升高带来的RR上升更显著，这比单纯看数字更直观。

4.2 切片图：固定一个变量看变化

• 固定滞后时间看暴露影响：比如比较滞后0天、3天、7天的暴露-反应曲线：

图中滞后3天的曲线斜率更大，说明此时PM10对死亡的影响更强。

• 固定暴露水平看滞后模式：比如看PM10浓度为10、20、30μg/m³时，滞后效应如何变化：

能看出浓度越高，滞后3天左右的RR峰值也越高。

4.3 累积效应曲线：总影响有多大？

把滞后0-7天的效应加起来，就是累积效应，能告诉我们PM10的总影响：

红色虚线以上的部分，说明PM10浓度升高会增加死亡风险。

五、数据导入进阶：怎么用好自己的CSV数据？

实际分析中，我们常需要用自己收集的数据（比如某城市的监测数据），这里分享两种导入CSV文件的方法。

5.1 用代码导入（适合有基础的用户）

用readr包的read_csv函数，能灵活处理中文和缺失值：

# 安装并加载readr包
install.packages("readr")
library(readr)
# 导入CSV文件
my_data <- read_csv(
 "某城市数据.csv",
 col_names = TRUE, # 第一行作为列名
 na = c("", "NA", "无数据"), # 把空值、NA、无数据都视为缺失值
 locale = locale(encoding = "UTF-8"), # 处理中文
 skip = 1 # 跳过第一行（如果有多余标题）
)

5.2 用RStudio界面导入（适合初学者）

1. 在RStudio右下角“Environment”面板点“Import Dataset”→“From Text (readr)…”
2. 找到你的CSV文件，预览时检查：分隔符是不是逗号，首行是不是列名，编码选UTF-8（中文）
3. 点“Import”，RStudio会自动生成代码，数据就导入成功了

结语

从工具准备到模型构建，再到用多种图表“拆解”滞后效应，我们一步步揭开了空气污染对健康影响的“时间密码”。DLNM的价值，就在于它能帮我们看清那些“看不见的延迟影响”——这不仅对学术研究重要，对制定空气污染防控政策也同样关键。比如，当我们知道PM10的滞后3天影响最大，就可以在污染高峰后3天加强医疗资源调配，减少健康损失。
希望这篇文章能让你对分布式滞后非线性模型有更清晰的认识，下次处理类似数据时，不妨试试用这些方法，或许会有新的发现。

关于分析师

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关于分析师

在此对 Yangfei Chen 对本文所作的贡献表示诚挚感谢，她在武汉大学完成了通信工程专业的学习，专注深度学习与数据采集领域。擅长 Python、数据采集、深度学习。她在数据采集与深度学习应用方面拥有扎实的技术积累，尤其在利用 Python 进行数据获取与处理、构建深度学习模型解决实际问题等方面具备丰富经验，能够为相关项目提供专业的技术支持与分析思路。