目前,心率变异性已成为检测心血管疾病的有效预后手段之一。时域分析法是心率变异性分析方法中的长时程检测方法,其较为常用的指标包括：总体标准差(SDNN)、均值标准差(SDANN)、差值的平方根(RMSSD)、相邻两个RR间期差>50ms的百分数(PNN50)等指标。然而,在临床应用中还没有建立适合我国健康人心率变异性时域分析法各指标参考值的标准值,而多引用国外标准,这严重影响了我国人群健康和疾病诊断治疗的准确性。为了建立适合我国健康人体质的心率变异性时域分析法各指标参考值的标准,有关年龄、性别、体重、呼吸、情绪、昼夜规律、吸烟酗酒等因素与心率变异性时域分析法各指标参考值关系的研究已有大量报道；也有学者初步探索了西藏青海等地区海拔对心率变异性的影响规律,说明地理环境与心率变异性之间存在一定关系。中老年人作为心血管疾病易发高发的人群,有关众多地理环境因素对中老年健康人这一特定人群心率变异性的综合影响作用,还未见报道。因此,本文即以中老年健康人为研究对象,探索我国地理环境对该人群心率变异性时域分析法各指标参考值的影响规律,为建立各指标参考值的医学标准提供依据。本文通过文献检索的方法,按照“年龄”、“样本量”、“指标值”、“省份”、“城市”等关键词在《中国知网(期刊、学位论文、会议论文)数据库》、《中国生物医学文献数据库》、《万方数据知识服务平台》等网络数据库进行检索,查阅了大量文献,对数据进行整理后严格筛选出我国118个市县级地区50岁以上中老年健康人为研究对象。并整理出共9项地理因素指标,包括地势指标：海拔；气候指标：年平均气温、年日照时数、年降水量、年平均相对湿度、年平均风速、气温年较差；土壤指标：表土有机质含量和表土pH。应用SPSS19.0统计软件对各指标参考值和众地理因素进行线性和非线性相关分析,提取出分别与各指标参考值具有显著相关性的地理因素；然后运用多元线性回归分析以及曲线估计方法分别建立线性与非线性预测模型；并以组合预测理论为依据,将只包含单一地理因素的曲线估计模型进行组合,以得到包含多个地理因素的曲线组合模型。将多元线性回归预测模型与曲线组合预测模型进行对比选优,选出各指标参考值的最优预测模型。最后用最优预测模型预测我国2322个地区中老年健康人的心率变异性时域分析法各指标参考值,经正态性检验后,运用Arcgis10.0软件中析取克里金插值法,拟合出我国中老年健康人心率变异性时域分析法各指标参考值的空间分布图。相关分析结果表明,无论是线性还是非线性相关分析中,中老年健康人心率变异性时域分析法各指标参考值均与海拔呈显著负相关关系,说明海拔是主要的影响因素。而年平均气温、年降水量、年平均相对湿度等气候因素也对SDNN指标参考值和PNN50指标参考值有显著影响,土壤指标也与部分指标参考值间表现出显著的相关关系。最终建立的预测模型中,SDNN指标参考值和PNN50指标参考值以多元线性回归预测模型最优；SDANN指标参考值和RMSSD指标参考值均已曲线组合预测模型为最优预测模型。由空间分布图也可清晰看出中老年健康人心率变异性时域分析法各指标参考值的分布规律,即均呈由东向西逐渐降低的趋势,随着海拔高度的升高而降低,东西分布差异明显,而南北差异不显著。在所有影响因素中,海拔起着主导作用。本文以健康中老年人为研究对象,建立了有关地理因素对心率变异性时域分析各指标参考值的预测模型。其中应用组合预测理论建立的曲线组合预测模型,更好地反映了地理因素对指标参考值的综合影响,也很好地提高了模型精度。医学指标参考值的空间分布图可清晰地观察到指标预测值的空间分布。了解地理环境对中老年健康人心率变异性时域分析法指标参考值的影响规律,可为医学工作者的临床诊断与应用提供科学依据。