淮河流域疟疾监测指标筛选与预测方法的研究

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1、中英文缩略语对照Abbreviation学位论文原创性、真实性声明本人郑重声明：“淮河流域疟疾监测指标筛选及预测方法研究”是本人在中国疾病预防控制中心流行病与卫生统计学专业攻读博士学位期间，在导师指导下完成的博士学位论文。我承诺：本论文中所涉及的所有数据、试验记录以及研究结果均真实可信，引用资料已注明出处，无剽窃、篡改、抄袭之行为。如本论文原创性方面出现问题，我愿负法律责任。本课题的研究成果归中国疾病预防控制中心所有，发表文章的单位署名为中国疾病预防控制中心。特此声明!学位论文作者(签名)：研究生导师(签名)：朱继民菜硅I汤林华2007年6月

2、16日2007年淮河流域疟疾监测指标筛选及预测方法研究中文摘要目的分析淮河流域疟疾流行的态势，筛选可用于该区域疟疾监测的指标，探索有效的疟疾预测方法。方法①利用ERDAS8．6软件对MODIS图像进行文件格式转换和投影变换，运用ArcGIS8．3软件集成的spatialanalyst模块中的rastercalculator与zonalstatistics功能，提取并合成各种NDVI与LST值。②运用克里格空间插值法，获得淮河流域不同区域尺度(县、乡)近3年疟疾流行的空间分布图，观察疟疾高发区的范围和发病强度；通过比较不同年份空间分布特征的变化

3、观察疟疾流行的态势，包括流行强度和流行范围的变化，并推测下一年疟疾流行的可能趋势。③将近3个月的气象因素和遥感替代指标进行组合，形成反映不同时段自然因素状况的指标。④采用ArcGIS8．3软件进行专题制图，以直观显示疟疾发病率，各类NDVI与LST、以及主要社会因素的空间分布特征。⑤运用Spearman等级相关分析不同区域尺度上疟疾发病率与气象因素、NDVI、LST以及社会因素的相关性。⑥采用多元回归分析法筛选影响疟疾发病率的变量，并根据决定系数的改变量，评价疟疾既往发病率对当前发病率的指示作用。⑦对相关性较大的气象因素、NDVI、LST等指

4、标进行主成分和因子分析，以充分提取各变量包含的信息，构建因子分析方程。⑨按照残差不相关和简洁的原则确定模型的结构，依据Akaike信息准则(AIC)与Schwarz贝叶斯准则(BIc)确定模型的优度，构建不同区域尺度上的时间序列AR／MA模型，并评价模型的拟合及预测效果。⑨根据月发病数占当年发病总数的构成比，将12个月份分为高发月、中发月、低发月，然后采用Fisher逐步判别分析构建用于判断疟疾是否进入高发月的气象冈素函数，并检验其判别效果。结果①流行态势：流域东北部是疟疾的相对高发区，从2004至2006年，疟疾的流行强度增加，流行范围扩大

5、；发病率大于1历的流行区呈现出以墉桥区，固镇县、蒙城县为中心，向西、南方向蔓延之势；推测该区域疟疾的流行总体上处于上升阶段，疫情控制形势依然严峻。②NDVI：流域内NDVI的丰度大且覆盖范围广。相关分析显示，年均极大NDVI、年均NDVI，以及年均NDVI大于140栅2格所占面积的构成比等指标与疟疾年发病率呈正相关；月发病率与近3个月的NDVI也表现出一定程度的正相关性。因子分析显示，平均植被覆盖量在第一公因子上载荷较大，极端植被覆盖量在第二公因子上的载荷较大。③气象因素：气温和降雨量与疟疾发病率存在较为一致的波动性，尤以气温显著；发病高峰的

6、出现略迟于气温和降雨量的高峰出现时间。相关分析显示：气温与发病率的相关系数多在0．7左右，降雨量次之。对全流域的回归分析显示：近3个月的平均气温(Tmeanol2)和之前1月的平均气"温(Tmeanl)分别可解释月发病率变动的56．7％和56．1％；引入既往月发病率(I)后，当月与之前1月的平均气温(Tmean00与之前1月的发病率(11)能解释月发病率变动的72．2％，当月的平均气温(Tmeano)和Il能解释月发病率变动的71．O％，决定系数较引入I前分别提高15．5％和14．9％。对怀远县的回归分析显示：近3个月的平均最高气-温t(Tm

7、axot2)和之前1月与之前2月的平均湿度(M12)可解释月发病率变动的66．2％；引入I后，Tmeanol、11可解释月发病率变动的73．2％。主成分与因子分析显示：第一、第二主成分能充分提取各指标包含的信息，两公因子的累积贡献率约为88％，其中前期气象因素在第一公因子上的载荷较大、近期气象因素在第二公因子上载荷较大。@LST：流域内每年月均气温超出16℃的时间长达8个月；月发病率与近3个月各种组合的LST均呈现出正相关性，尤以近3个月的平均极大LST(LTmaxm2)和之前1月的极大LST(LTmaxl)更为明显；对LST的因子分析结果类

8、似于对气象因素的因子分析。⑤社会因素：使用纱门纱窗、蚊帐、蚊香和灭蚊剂以防止蚊虫叮咬的家庭分别有32．55％、61．51％、81．84％和57．67％，人均拥有蚊帐