叶萃玉，王昊宁，吕佳宁，黄利亚，曾祥伟，王晓龙

(1.东北林业大学野生动物与自然保护地学院；2.黑龙江省野生动物疫源疫病与生物安全管控重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150040；3.哈尔滨学院地理与旅游学院，黑龙江 哈尔滨 150086;4.长白山科学研究院，吉林 安图 133613)

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)是由新型冠状病毒(SARS-CoV-2)引起的一种新发人畜共患传染病，已在全球范围内引起了广泛的传播。该病不仅严重威胁人类的生命健康，也可感染多种动物(狗、猫、老虎、狮子、水貂)。根据世界卫生组织(WHO)7月22日公布的最新疫情报告显示，全球COVID-19确诊病例达14765256例，死亡病例达612054例[1]。目前，国内外专家、学者都在各自领域内积极探索控制疫情的措施、安全有效的救治方法。许多研究表明，气象因素与传染病的发生和传播密切相关[2-3]。例如，气温与严重急性呼吸综合征(SARS)的传播有关[4]；在寒冷、干燥的空气中，流感传播会增强[5]。因此，在没有特效药物和商品化疫苗[6]的情况下，加强对SARS-CoV-2生存、传播条件等非生理性影响因素的研究具有重要意义。

1 新冠肺炎对气候因素响应研究中的模型应用

1.1 线性回归模型线性回归模型(Linear Regression Model，LRM)是统计学中最基础、应用最为广泛的数学模型[7]，按照研究变量的数量可分为一元线性回归(Unary Linear Regression Model)模型和多元线性回归模型(Multiple Linear Regression Model)。多元线性回归模型一般用于研究多个自变量与因变量之间的线性关系，相较于只研究单一变量的一元线性回归模型而言，多元线性回归模型的优势是：适用范围更广泛和预测结果更可靠。……