多因素空间复合模型预测我国疟疾流行区分布态势

中国寄生虫学与寄生虫病杂志 ›› 2002, Vol. 20 ›› Issue (3): 5-147.

多因素空间复合模型预测我国疟疾流行区分布态势

杨国静,周晓农,J.B.Malone,J.C.McCarroll,汪天平,刘建翔

江苏省血吸虫病防治研究所;江苏省血吸虫病防治研究所;School of Veterinary Medicine;Louisiana State University;School of Veterinary Medicine;Louisiana State University;安徽省寄生虫病防治研究所;复旦大学公共卫生学院无锡214064;第四军医大学流行病学教研室;西安710032;无锡214064;中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所;上海200025;LA70805;USA;LA70805;USA;芜湖241000;上海200032

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2002-06-30 发布日期:2002-06-30

Application of Multifactor Spatial Composite Model to Predict Transmission Tendency of Malaria at National Level

YANG Guo jing 1;2;ZHOU Xiao nong 1;3;J.B.Malone 4;J.C.McCarroll 4;WANG Tian ping 5;LIU Jian xiang 6

1 Jiangsu Institute of Parasitic Diseases;Wuxi 214064; 2 Department of Epidemiology;Fourth Military University;Xi′an 710032; 3 Institute of Parasitic Diseases;Chinese Center for Disease Control and Prevention;Shanghai 200025; 4 School of Veterinary Medicine;LSU;LA 70805;USA; 5 Anhui Institute of Parasitic Diseases;Wuhu 241000; 6 School of Public Health;Fudan University;Shanghai 200032

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2002-06-30 Published:2002-06-30

摘要/Abstract

摘要： 　　目的　应用地理信息系统 (GIS)对全国疟疾流行区分布态势进行预测。　方法　在ArcView 3 .0a软件及spatialanalyst模块的支持下 ,分别对疟原虫年生长发育累积度日 (TGDD)、降雨、相对湿度进行单因素的表面趋势空间分析 ,并根据Delphi法咨询结果 ,按上述 3种气象因素的 5∶3∶2比例进行空间叠加分析 ,以建立GIS复合模型。　结果　获多层GIS空间复合模型 ,在此基础上获TGDD、降雨、相对湿度的全国疟疾影响因素多层分布图 ,预测了全国疟疾流行地区分布态势。　结论　多因素GIS复合模型预测的全国疟疾流行区域分布与以往的文献报道结果基本相似 ,因此 ,本法可供疟疾传播区进行大范围、多因素预测作参考。目的　应用地理信息系统 (GIS)对全国疟疾流行区分布态势进行预测。　方法　在ArcView 3 .0a软件及spatialanalyst模块的支持下 ,分别对疟原虫年生长发育累积度日 (TGDD)、降雨、相对湿度进行单因素的表面趋势空间分析 ,并根据Delphi法咨询结果 ,按上述 3种气象因素的 5∶3∶2比例进行空间叠加分析 ,以建立GIS复合模型。　结果　获多层GIS空间复合模型 ,在此基础上获TGDD、降雨、相对湿度的全国疟疾影响因素多层分布图 ,预测了全国疟疾流行地区分布态势。　结论　多因素GIS复合模型预测的全国疟疾流行区

关键词: 多因素空间复合模型, 疟疾, 地理信息系统

Abstract: 　Objectives To predict the transmission tendency of malaria at national level by application of geographic information system(GIS) technique. Methods With the assistance of ArcView 3.0a software and its spatial analyst extension, the surface spatial analysis on three natural factors, namely, total growing degree days(TGDD), precipitation and relative humidity, were conducted individually. The map calculation was preformed based on the three factors′ ratio of 5∶3∶2 resulted from the Delphi investigation. Results The individual maps and composition map of TGDD, precipitation and relative humidity were created, respectively, based on the spatial composite model, which were used to predict the transmission tendency of malaria at national level. Conclusion The high risk areas for malaria transmission, predicted by the spatial composite model based on the multilayers of environmental factors, are correlated with the previous reports. This will, therefore, provide information for predicting malaria transmission by multiple factors in a larger area.

Key words: multifactor spatial composition model, malaria, geographic information system

杨国静;周晓农;J.B.Malone;J.C.McCarroll;汪天平;刘建翔. 多因素空间复合模型预测我国疟疾流行区分布态势[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2002, 20(3): 5-147.

YANGGuojing;ZHOUXiaonong;J.B.Malone;J.C.McCarroll;WANGTianping;LIUJianxiang. Application of Multifactor Spatial Composite Model to Predict Transmission Tendency of Malaria at National Level[J]. Chinese Journal of Parasitology and Parasitic Diseases, 2002, 20(3): 5-147.

[1]	龚艳凤, 李紫芬, 唐乖, 黄美琴, 周炳华, 胡强. 2015—2022年江西省疟疾疫情特征分析[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2023, 41(5): 586-592.
[2]	耿燕, 兰子尧, 李杨, 戴佳芮, 蔡姗, 卢丽丹, 黄雨婷, 师伟芳, 佘丹娅. 2017—2021年贵州省疟疾疫情分析[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2023, 41(3): 384-388.
[3]	张丽, 易博禹, 尹建海, 夏志贵. 2022年全国疟疾疫情特征分析[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2023, 41(2): 137-141.
[4]	陈朱云, 欧阳榕, 肖丽贞, 林耀莹, 谢汉国, 张山鹰. 福建省疟疾消除后基层监测响应系统现况分析[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2023, 41(2): 170-175.
[5]	陈志辉, 洪劲, 张荣兵, 杨倩, 叶青, 李建荣, 田荣. 2006—2021年昆明市疟疾流行特征分析[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2023, 41(2): 233-237.
[6]	刘建成, 许艳, 王龙江, 孔祥礼, 王用斌, 李曰进. 2015—2021年山东省临沂市输入性疟疾疫情监测分析[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2023, 41(2): 249-252.
[7]	张耀光, 江莉, 王真瑜, 朱民, 朱倩, 马晓疆, 余晴, 陈健. 2020—2021年上海市7例输入性疟疾病例误判原因分析[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2023, 41(1): 68-74.
[8]	李素华, 纪鹏慧, 周瑞敏, 贺志权, 钱丹, 杨成运, 刘颖, 鲁德领, 王昊, 张红卫, 赵玉玲. 2015—2019年河南省不同诊断机构疟原虫检测能力评价[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2022, 40(6): 748-753.
[9]	李美, 周何军, 夏志贵, 张丽, 涂宏, 尹建海. 2019年全国疟疾血涂片制作质量评估[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2022, 40(6): 754-759.
[10]	赵卉, 向征, 周隆参, 潘茂华, 杨照青. 阿莫地喹作为抗疟药的研究进展[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2022, 40(6): 786-791.
[11]	纪鹏慧, 蒋甜甜, 贺志权, 周瑞敏, 李素华, 杨成运, 钱丹, 刘颖, 王昊, 张红卫. 2011—2021年河南省输入性三日疟流行病学特征分析[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2022, 40(6): 801-805.
[12]	冯宁宁, 陶薇, 冯彤, 甄素娟, 李军, 刘洪斌. 河北省疟疾消除及消除后媒介种群和密度监测结果分析[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2022, 40(6): 806-809.
[13]	史光忠, 张海亭, 王蒴, 何海波, 程侠, 买买提江·吾买尔, 于琳, 阿衣夏木·克尤木, 赵江山. 新冠肺炎流行期间新疆报告输入性卵形疟1例[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2022, 40(5): 689-691.
[14]	国家传染病医学中心撰写组. 疟疾诊疗指南[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2022, 40(4): 419-427.
[15]	黄媛媛, 姚世杰, 卞致芳, 温易鑫, 郑丽, 曹雅明. 地塞米松对实验性脑型疟小鼠的免疫保护作用[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2022, 40(4): 446-453.