中国食辣习惯空间分布与人均寿命的关系研究开题报告

2022-01-12 22:39:24

全文总字数：5356字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

辛辣食物在很多中国人的餐桌上扮演着重要角色。很多年来，在民间一直存在着对辛辣食物是否影响身体健康（即影响寿命长短）的争辩。

在中医的说法中有食疗一说，即在中医理论指导下利用食物的特性来调节机体功能，使其获得健康或愈疾防病的一种方法。现阶段国内外都有科学研究表明，辣椒素在致癌防癌方面起到一定作用。严斌,杜春玲^[1]在研究辣椒素对肝癌HepG2细胞生长抑制及凋亡诱导作用的机制的过程中.通过实验得到结论:辣椒素对肝癌HepG2细胞具有增殖抑制和诱导凋亡作用。2006年，宾夕法尼亚州立大学的努拉尹艾林(NurayErin)等人通过确认辣椒素导致乳腺癌细胞一些基因的表达量下降，且这些基因全部与细胞的生长、增殖和癌症的进展有关，得出结论：辣椒素通过减少与鼠乳腺癌细胞凋亡有关基因的表达，增强乳腺癌细胞的扩散。^[2]

由于辛辣食物中大量含有辣椒素。所以食辣习惯可以通过摄入辣椒素的多少来影响人体健康，进而影响人均寿命。

中国人自古就有“南辣北淡”的说法。从日常生活、史书小说中都能感受到地区食辣偏好的不同。而很多研究也客观地证明了存在这种不同。比如蓝勇等^[10]对食辣地域分布成因的研究表明现代中国在饮食口味上形成了三个辛辣口味层次地区:即长江中上游重辛辣区、北方微辣区、东南沿海淡味区。

在目前未查阅到国内外的研究中存在辣椒素与人均预期寿命的关系研究，更多是在细胞层面研究辣椒素对某一种癌细胞比如乳腺癌、胃癌细胞的作用机制。因此本文拟基于经典菜谱、网络外卖大数据、人均预期寿命等统计数据，利用辣椒素指标，研究近年来中国食辣习惯空间分布与人均预期寿命的关系。可以从地理空间广度上为食辣是否影响人均寿命作一定的解释，为人们选择辛辣饮食时作为辅助参考。

国内外研究现状

1.辣椒素含量测定与分级

1993年ISO颁布了高效液相色谱方法测定辣椒素总含量标准^[3]，自此国内外学者纷纷采用此方法，并加以改进^[4-6]。随后使用高效液相色谱法对多倍稀释的辣椒溶液进行分析测定，发现１ｍｇ／Ｌ的辣椒碱溶液相当于15SHU单位。仪器分析的结果与传统的辣度单位有了可靠的换算关系。据此，利用感官评价和仪器分析相结合的方法得出５种主要辣椒碱的斯科维尔指数（SHU单位）。

曹莉、黄多临^[7]采用HPLC法测定不同产地辣椒中辣椒素和二氢辣椒素的含量。并得到结论：该方法准确、简便、可行，可作为辣椒药材的含量测定方法。

目前辣度分级已是国际通行的做法。

贾洪锋等^[8]采用HPLC法测定部分川菜菜品中辣椒素的含量，测定结果结合感官评价，将辣味强弱分为5个等级:5级(特辣,辣椒素含量≥0.2918ｇ／ｋｇ）；４级（辣，辣椒素含量为0.0924~0.2918g/kg),3级(中辣,辣椒素含量为0.0195~0.0924g/kg);2级(微辣,辣椒素含量为0.00195~0.0195g/kg);1级(不辣,辣椒素含量0.00195g/kg)得出川菜菜品辣味的强弱不仅与辣椒种类和用量有关，还与加工方式、加工温度、调味料等有关。

王荣等^[9]将辣度分为轻辣(辣椒素含量0.099mg/mL,斯科维尔指数1.53103SHU)微辣(辣椒素含量为0.099~0.398mg/mL,斯科维尔指数为1.53103~6.14103SHU)中辣(辣椒素含量为0.398~1.592mg/mL,斯科维尔指数为6.14103~2.45104SHU)特辣(辣椒素含量1.592mg/mL,斯科维尔指数2.45104SHU)4个等级

2.食辣空间分布分析

目前在食辣空间分布分析上主要有两种方法，分别是传统方法分析和网络大数据方法分析。

2.1传统方法分析

蓝勇^[10]将实地考察、文献记载结合起来, 并建立了辛辣指数这一指标进行统计分析，研究认为经过历史时期的发展,现代中国在饮食口味上形成了三个辛辣口味层次地区:即长江上中游重辛辣区,包括四川(含今重庆)、湖南、湖北、贵州、陕西南部等地,辛辣指数在151至25左右;北方微辣区,东及辽东半岛、北京、山东等地,西经山西、陕北关中及以北、甘肃大部、青海到新疆,是另外一个相对辛辣区,辛辣指数在26至15之间;东南沿海淡味区,在山东以南的东南沿海江苏、上海、浙江、福建、广东为忌辛辣的淡味区,辛辣指数在17至8间,其趋势是越往南辛辣指数越低。

2.2网络大数据方法分析

张仁军,刘聪^[11]在研究中国食辣的空间分布及影响因素时，选取中国大陆31个省会城市和9个经济规模较大的非省会城市为样本,抓取了这些城市在美食团购网上的35797条消费记录,同时结合菜谱数据,挖掘出每个城市消费的菜品中的辣味菜品的比例;在ArcGIS、数据库软件支持下,利用空间自相关方法,分析了中国大陆食辣的空间分布特征;利用回归分析方法,研究了食辣度与日照、湿度、地理位置的关系。研究发现:中国食辣存在较强的正自相关,在整体空间上表现出明显的聚集特征;在局部空间上存在3个明显的集聚区,分别是以重庆、成都和贵阳为中心的西部高辣集聚区,以武汉和长沙为中心的两湖高辣集聚区,以及以温州为中心的东南沿海低辣集聚区。

3.食辣与人均寿命关系的研究

目前为查阅到有关食辣与人均寿命关系的研究，但与分析人均寿命影响因素的其他研究可以为本次研究提供思路和方法工具。

鲁小波,陈晓颖^[12]分别从经济、医疗、体育、人口内部结构、自然地理位置、环境质量和教育水平等方面选取了36个因素的数据研究其与各省的人均寿命的关系。并通过因素与各省人均寿命(用人均预期寿命表示人均寿命)之间的相关分析来分析哪些因素在各地人均寿命差异的现象中起了重要作用。最后发现与人口寿命高程度相关的因素有12个。

张爱莲^[13]以山西省第3次至第5次人口普查资料为基础,采用SPSS 11.5软件编制简略寿命表, 对影响山西省居民平均寿命的因素进行Spearman等级相关分析，Spearman等级相关分析显示,11个地区人口平均寿命与标化死亡率之间存在负相关关系;部分城镇人口平均寿命与空气污染指数之间也存在负相关关系。

邱红,李晶华等^[14]使用生命表的研究方法对2016年吉林省死因监测数据进行分析，推算吉林省人口平均预期寿命，通过去死因的预期寿命计算分析主要疾病对预期寿命的影响。

马磊，余振华^[15]选取人均GDP（取自然对数）、婴儿死亡率和文盲率看成原因变量，人均预期寿命当做结果变量，建立多元线性回归模型。分析了人均GDP、教育和医疗卫生服务水平等因素与预期寿命的关系问题。

于亭亭^[16]的研究分析结果表明经济及科教文卫发展因子对人口预期寿命的影响最为显著,环境状况因子对人口预期寿命的影响最小。分析过程中采用因子分析对人口预期寿命影响因素进行提炼,找到综合因子,并将这些因子作为自变量进行多元回归分析,确定各影响因子对预期寿命的影响程度,最后结合灰色预测方法对人口预期寿命进行预测。

Geruso,Michael^[17]量化了社会经济和人口特征在多大程度上可以解释美国人口预期寿命的“黑白差异”。虽然许多研究调查了种族，社会经济状况和死亡率之间的联系，但Geruso,Michael^[17]首先衡量了死亡率差异来消除黑人和白人之间社会经济特征的成分差异后剩余的预期寿命差距。以期解释预期寿命中的“黑白差异”。

陈仁杰,陈秉衡,阚海东^[18]收集了我国2013年74个环保重点城市的细颗粒物(PM2。5)浓度。采用《全球疾病负担2010》提供的PM2。5与4种主要疾病死亡率的暴露反应关系系数,构建74个城市的城区居民寿命表,评估PM2。5造成的期望寿命损失和不同PM2。5控制目标对居民期望寿命的影响。研究显示大气PM2。5污染是决定我国城市居民期望寿命的重要因素,降低PM2。5浓度可显著增加居民的期望寿命。