公共健康问题近些年越来越受到人们的关注,目前科学界也有更多的研究人员从不同角度加入到这方面的研究当中。乳腺癌是一种多发于女性的乳腺腺上皮组织的恶性肿瘤,乳腺癌目前是全球女性发病率最高的癌症,同时乳腺癌新发病例增长数和死亡率也位居所有女性癌症前列,乳腺癌是对女性健康威胁最大的癌症之一。之前更多的乳腺癌研究集中在基因、细胞、生物等微观角度,但从宏观角度进行的研究却非常少,现在人们已经意识到地域、环境、经济等因素同样对健康起着重要作用,同时因为基因、遗传等因素是人们无法改变的,所以从宏观角度研究乳腺癌发病及死亡的影响因素,对乳腺癌的防治工作是很有意义的。为了研究分析这些问题,本文将全国分成4个区域,选用地理探测器模型和广义可加模型(Generalized Additive Model,GAM),探索乳腺癌发病率、死亡率与各影响因素间的关系,地理探测器模型被用来量化乳腺癌发病率、死亡率与各影响因素的关联度大小,GAM被用来探索乳腺癌发病率、死亡率与各影响因素间的非线性关系。地理探测器结果显示,社会经济类变量对乳腺癌发病率的解释力度很大,在4个分区中,每平方公里工业企业数对乳腺癌发病率的解释率都是最高的,北部地区和东部地区的地理探测器q值可以达到0.59和0.55,中南地区和西部地区的地理探测器q值略低,但也可以达到0.48和0.43。同时自然环境要素对乳腺癌发病率的解释力度很低,且基本没有通过显著性检验。北部地区、东部地区的空气质量类解释变量(AQI、PM2.5)也有一定的解释力度,通过了显著性检验但显著性不高,这与北部、东部地区重工业较多,空气质量差是有关的。死亡率方面,社会经济类变量依旧有很强的解释力,但自然环境等变量的解释力度也有很大的提升,特别是在西部和中南地区,这些地区一些自然环境解释变量的q值可以达到0.4以上,说明死亡率并不是单独受某些因素影响,而是受到很多因素共同影响的结果。GAM的结果中,在发病率方面,社会经济类变量对乳腺癌的发病率都有着很大的影响,而且社会经济类变量通常与乳腺癌发病率呈现正相关关系,尤其是每平方公里工业企业数和人均医疗机构数两个解释变量。自然环境因素方面,空气质量类的解释变量通常会增加乳腺癌的发病率水平,特别是在空气污染程度高的地区,存在明显的正相关关系。降水量通常与乳腺癌发病率的关系呈U型。另外模型计算中体现了一定的区域特色,北部地区由于重工业较多,因此模型中工业企业数量和空气质量对乳腺癌发病率的影响就十分明显;西部地区,由于空气质量较好,模型中没有体现空气质量类对其乳腺癌发病率的影响,且受到地理位置、经济条件的限制,其受到医疗机构数据的影响极其明显。死亡率方面,自然环境因素对乳腺癌死亡率有了更多的影响,尤其是降水量,在四个分区中,降水量与乳腺癌死亡率都有极大的关系,且多数为负相关关系,另外气温增加也会是乳腺癌死亡率出现下降趋势。社会经济变量中,除每平方公里工业企业数外,其他的解释变量都和乳腺癌死亡率呈现负相关关系。地理探测器和GAM结果有较强关联。发病率方面,地理探测器结果显示社会经济类变量与乳腺癌发病率有很强的关联性,GAM结果指明了其正相关趋势;死亡率方面,地理探测器结果显示社会经济变量对乳腺癌死亡率的关联度依旧很高,并且自然环境因素对乳腺癌死亡率影响也有了提升,GAM则给出了各影响因素与乳腺癌死亡率之间的趋势关系。因此两模型结果相互对应,对乳腺癌各影响因素的空间差异变化有较好的诠释。最后本文得出了一些乳腺癌影响因素方面的相关结论,这对乳腺癌防治工作是有指导性意义的。