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传染病的多尺度时空特征分析及其风险因子探究

郑嘉丽  
【摘要】:传染病的时空特征分析和风险因子探究对传染病的预防和控制具有重要的指导意义。然而,受数据、技术等因素的制约,目前的相关研究尚处于初步探索阶段,存在分析的尺度不够全面、研究的传染病类型较单一、成因的探索不够深入等问题。针对上述问题,本文以杭州市2006-2013年淋病、细菌性痢疾和流行性腮腺炎为研究对象,首先对三类传染病总体特征进行描述;然后,提出并构建一种面向多尺度的传染病时空分析框架,综合利用自组织神经网络、核密度估计和时空扫描统计量等模型方法,从年份、季节、月份多个尺度对三类传染病的时空分布特征进行系统分析;最后,应用地理探测器对不同传染病的主要风险因子及其决定力、交互作用的差异进行探测,并定量分析因子与传染病之间的相关性,识别传染病的高危风险区。研究结果表明:(1)三类传染病具有不同的人群分布特征。其中,淋病的高发群体为农民和工人,病例主要集中于性活跃的青壮年;细菌性痢疾的感染者以儿童、学生和农民为主,女性患者的平均年龄明显高于男性患者;流行性腮腺炎的患者也以儿童和学生居多,其平均年龄在10岁左右。(2)三类传染病在人口密度大的辖区发病率年际变化明显,总体呈逐年下降趋势,而人口稀疏的区县发病率长年均处于较低水平;各类传染病均具有明显的时空聚集性,不同季节疾病高发区主要集中在杭州主城区,淋病的发病热度无明显的季节性差异,细菌性痢疾表现为夏秋高发,冬春低发,流行性腮腺炎则相反;淋病的时空聚类在月份分布上较分散,而细菌性痢疾的聚集时间多为每年的6-11月,流行性腮腺炎的则为12-5月。(3)霾日数对淋病和细菌性痢疾空间分异的决定力最大,而居住用地面积占比对流行性腮腺炎发病率的解释力最强。各项因子对三类传染病存在不同程度的影响,但其与三类传染病之间的关系趋势基本是相似的。人口密度、地表平均温度、霾日数、居住用地面积占比和路网密度等因子与三类传染病的发病率之间总体呈正相关,而农业人口占比、高程、林地面积占比与发病率呈负相关。因子间的交互作用均大于其独自影响的作用,部分因子相互作用的解释力大于0.5甚至超过 0.7。本文从宏观到微观层面上较全面地剖析了传染病的时空分布特征,并对传染病的风险因子进行了深入研究。本文的研究成果可为传染病防控工作的有效开展和防控资源的优化配置提供更科学、更合理的依据,研究思路可为传染病时空模式的探索和风险因子的探究提供新的分析视角。


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