海南省疟疾流行预测方法及基于GIS的疟疾监测预警系统的初步构建

发布时间：2020-10-09 23:28

　　 海南省是我国疟疾的主要流行区，近年来发病率居于全国首位，在海南省的传染病发病中居前三位，严重影响了当地居民的身体健康和生产劳动。疟疾流行与环境因素密切相关，探索环境因素与疟疾流行之间的关系，构建疟疾流行趋势的预测模型，同时结合GIS构建疟疾监测预警系统，可以为疾病控制部门及时采取疟疾防制措施提供决策支持。本研究利用海南省疟疾发病资料和气象资料以及遥感卫星资料探讨了构建疟疾预测模型的可行性，同时，利用GIS二次开发组件对构建海南省疟疾监测预警系统进行了尝试。 1．利用1995～2000年海南省月度气象资料和疟疾发病资料对气象因素在海南省疟疾流行中的作用进行了探讨。相关分析结果显示气温和降雨与疟疾发病呈正相关，这种相关性在全省、南部地区和万宁市三种区域尺度上都是相似的。为建立疟疾流行气象预测模型，本研究用气象因素对疟疾发病率进行了逐步回归拟合，发现近3个月的气温状况是最优的拟合因子，这在全省、南部地区和万宁市三个区域尺度上结果一致，说明在海南省的疟疾流行过程中，季节性的气温变化在气象因素的影响作用中占据主要作用。全省、南部地区及万宁市回归方程的R~2分别为0.59，0.63和0.48，说明海南省疟疾流行的变化除受到气象因素影响外，还受到其他因素的影响。本研究将既往发病率作为疟疾生态环境的综合替代指标结合气象因素对疟疾发病变化进行拟合，发现引入前一个月发病率指标(I_(-1))后，回归方程R~2分别为0.81，0.81和0.53；引入前第二个月发病率指标(I_(-2))后， 第四军医大学博士学位论文 呼分别为0.72，0.73和0.49，可见在引入既往发病率指标结合气象因素 进行拟合后，在全省和南部地区这两种空间尺度上，回归效果得到很大的 改观，而对于万宁市的效果则有限。提示在小的区域尺度上，气象因素对 疟疾流行变异性的影响更大。研究结果显示气象因素适合于参与对全省和 中南部地区的疟疾发病率的定量预测，而对市县级尺度上的预测效果不理 想。 2.遥感由于能快速准确地对环境因素进行大范围监测而被应用于疟 疾流行病学研究。本研究对海南省1995/2~1996/l疟疾流行地区分布与 NO从一AvHRR NDVI之间的关系进行了分析，结果发现海南省各地疟疾年发 病率与当地年均NDVI、年均最大NDVI、年均NDVI145的区域面积构成比、 月度NDv工135的总月数呈正相关，与年均NDV工145的区域面积构成比呈 负相关。疟疾高发区分布与月度NDVI45且持续9个月以上的地区分布较 为一致。负二项回归分析显示用年均NDVI、年均最大NDVI、年均NDv工145 的区域面积构成比以及月度NDVI40的总月数这4个变量进行发病率的拟 合效果最优。对于年均NDVI和发病率的分析结果显示无流行危险(发病率 蕊l/10000)、低流行危险(1/10000发病率延10/10000)、中等程度流行 危险(10/10000发病率〔20/10000)、高流行危险(发病率0/10000) 地区的分布分别对应着NDVI延1 25，1 25NDVI(1 40，1 40NDVI蕊145， NDVI45的地区分布，与实际情况较为接近。 3.为进一步建立市县级尺度上的预测模型，以满足构建海南省疟疾流 行监测预警系统的需要，本研究尝试利用时间序列分析方法建立疟疾发病 预测模型。利用万宁市8个联防疟区1991一2002年的月发病数据，其中 1991一2001年的数据用于建立模型，2002年的数据用于检验模型。首先用 AR瞅方法进行建模，结果显示，ARI做(0，1，l)X(0，1，1)，2模型较好地拟 合了既往时间段上的发病率序列，对2002年各月发病率的预测值符合实际 发病率变动趋势。同时我们对此模型的拟合效果与均数模型、季节均数模 型、季节修正均数模型的拟合效果进行了比较，发现季节修正模型的效果 与ARI撇模型相似，尤其是以近期3个观测值进行修正的季节修正模型效 果最好，说明用时间序列模型对万宁市疟疾发病的流行趋势进行建模，简 单的算法也能得到较好的效果。 4 第四军医大学博士学位论文 4.对于基层疟疾防制部门而言，精确地预测疟疾发病率难以实现且无 此必要，根据疟疾的不同流行强度及其相关特征划定疟疾危险等级，对未 来一定时期的疟疾流行危险等级进行判别，就能够为疟疾防制部门采取措 施提供决策支持。本研究将疟疾流行危险按月度病人数占全年病人数构成 比的5%和15%为界值划分为低发病水平月、中等发病水平月和高发病水平 月，应用Fisher逐步判别分析方法应用气象因素对万宁市疟疾发病趋势进 行风险等级判别。结果显示气象因子中近3个月的平均气温t祝和相对湿 度m说是最优的判别因子，判别函数的准确率为71.4%，具有一定的判别效 果。而如果以5%或者15%为界值划分为两类进行判别，则同样的判别函数， 其判别准确率可以提高到85.7%，显示出判别分析方法的实用性。 5.为将现代管理学中先进的计算机决策支持系统移植至疟疾防治领 域，集中管理各种疟疾相关环境的属性数据和空间数据，同时结合疟疾预 测模型，科学地可视化地进行疟疾控制管理，本研究利用GIS二次开发组 件Su
【学位单位】：第四军医大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2004
【中图分类】：R181.3
【部分图文】：

2.1.5各地年均NI)VI值构成比获取方法应用Er山巧中的AOI(AreaofInterest)工具和SUBSET模块从全岛年均NDVI影像中裁减出各个市县(如图2一2所示为裁剪通什市的卫片影像过程)，得到各市县的年均N例I影像图，然后对其中属于指定NDvl取值范围的删格数进行统计，将其总数除以当地总栅格数，得到其面积构成比。本研究将Xl)vl取值范围初分为6类进

第四军医大学博士学位论文图2一51995/2、1996/1海南各地病例数图2一61995/2~1996，’1海南各地发病率一-一thelowendemiearea一一thehighendemiearea.一.一.\乙歹长丁\柳rMayJunJul细9SePoctNovDecJanMonth一一一.甲‘一J产卜一一一a弱50454035302520巧10

本文编号：2834368