基于空間模型的小概率地理健康事件生態(tài)學研究
發(fā)布時間:2020-11-19 16:26
人類健康問題是當前國際地理學和環(huán)境科學領域的核心內(nèi)容之一。本文選題基于地理信息系統(tǒng)和模型技術在小概率疾病的健康問題的空間分布規(guī)律和空間影響因子分析的應用研究。筆者不僅總結(jié)了傳統(tǒng)的空間分析方法和模型,更針對小概率健康問題的空間分析中所遇到的問題提出相應的模型方法,并輔以實例來說明這些模型。本文主要從理論和實踐兩個層面展開研究。 (一)理論研究 本文回顧并總結(jié)了空間數(shù)據(jù)的分析方法和模型的基本理論,并在此基礎上運用三種空間模型解決空間分析在環(huán)境健康領域應用中存在的若干問題。層次貝葉斯模型解決了因小概率健康事件引起的發(fā)病率或死亡率不穩(wěn)定性(率的變化范圍比較大)問題,將其調(diào)整到大體一致水平。風險探測器、危險因子探測器、生態(tài)探測器和交互作用探測器分別解決了風險因子在哪里、風險因子重要性、風險因子間的相對性及風險因素是獨立起作用還是具有交互作用等問題。廣義線性地統(tǒng)計模型將空間數(shù)據(jù)的空間關系代入到數(shù)據(jù)建模中,避免了可能出現(xiàn)的虛假統(tǒng)計意義。 (二)實際應用 本文使用層次貝葉斯模型對汶川地震五歲以下兒童死亡率的空間分布進行了調(diào)整并制作出死亡率的空間分布“熱點”圖。在此圖的基礎上,我們使用地理探測器對兒童死亡的環(huán)境因子進行了探索研究,結(jié)果表明地震烈度、房屋倒塌率和地形坡度對兒童死亡的影響較大,且屬于正相關。這三個因子的兩兩間相互作用影響更大,而其他的環(huán)境因子如人口密度、高程、斷裂帶、地貌和GDP等對兒童死亡影響較小。 基于云南不明原因猝死的病例數(shù)據(jù),進行模擬以探討猝死與環(huán)境因子之間關系研究中,我們使用空間線性高斯模型(空間高斯線性模型)對猝死和環(huán)境因子間的關系進行擬合,并與高斯線性模型的擬合結(jié)果對比。結(jié)果表明NDVI(作為反映小白菌的生長環(huán)境)與猝死之間具有統(tǒng)計學意義,并排除了溫度這一“虛假”影響因子。這也證實了小白菌與猝死之間的關系。但我們并沒有發(fā)現(xiàn)降水等氣候因子與猝死之間有顯著的統(tǒng)計關系;此外,我們也沒有發(fā)現(xiàn)地層和斷裂帶等地質(zhì)因素對于猝死有顯著的影響。 論文的最后,筆者根據(jù)研究過程中所遇到的問題,對整個研究作了總結(jié)并提出了今后研究的重點和方向。
【學位單位】:中國地質(zhì)大學(北京)
【學位級別】:博士
【學位年份】:2012
【中圖分類】:X171
【部分圖文】:
在這里我們通過空間方差分析來解決這四個問題,而且該方法適用于可測量數(shù)據(jù)和類別數(shù)據(jù)混交的情形。該方法考慮疾病的空間分布與自然、人文要素在空間分布上的一致性和差異性,對疾病與地理因素的關系做出定量的描述。2.2.2 原理假設在研究區(qū) A 中(圖 2-1),疾病是以 B 中的方格為單位統(tǒng)計的,記作 b1,b2, …, bn;C 和 D 是兩個可能導致疾病的因子,c1,c2,c3和 d1,d2,d3是 C 因子和 D因子各自的空間類別分區(qū),F(xiàn)在來分析疾病流行率(y)和疑似因子之間的空間關系。首先,將疾病分布層與疑似因子 C 層做空間疊加得到圖 2-2,類別 c1, c2 和 c3 中疾病流行率的平均值和方差分別用c1y ,c2y ,c3y 和c1Var ,c2Var ,c3Var 來表示。
圖 2-2 疊加后的圖層及相應的參數(shù)(Wang et al, 2010a)Figure 2-2 Overlaid layer and the corresponding parameters (Wang et al, 2010a)不同類別分區(qū)疾病流行率 y 的平均值c1y ,c2y , 和c3y 之間差異的顯著性可以通過統(tǒng)計方法來檢驗,而且,當每個類別分區(qū)內(nèi)疾病流行率的變異性非常小,極端情況下等于零,而不同類別之間的差異性非常顯著,這就意味著這種類別分區(qū) 可 以 部 分 或 全 部 解 釋 疾 病 流 行 率 的 空 間 變 異 。 此 外 ,( )VarnnVarnVarnVarc1 c1c2c2c3c3++反映的是疾病流行率分區(qū)變異占研究區(qū)疾病流行率總體變異的比例,而 PD =( )nVarnVarnVarnVarc1 c1c2c2c3c31++ 定義為因子 C 對疾病流行率 y 的解釋力。對于圖 2-1 中 D 因子的分區(qū),情況類似。當按照某一種因子的類別分區(qū),當疾病流行率在各個不同分區(qū)類別上的變異性等于零時,即
滑度有關;第二,u增大時 ρ (u)是以怎樣的形態(tài)趨近于零的,也反映過程中含與空間關系有關的物理意義。當u大于某個有限值時 ρ (u )=0,那么該值作變異函數(shù)的變程。而當u增大時 ρ (u)無限接近零,其變程是無法確定的, 我 們 把 ()0.050ρ u=處 的 u 值 稱 作 實 際 變 程 ( practical range ), 因220(u )=τ +0.95σ。具體的圖形展示請見圖 2-3。
【引證文獻】
本文編號:2890222
【學位單位】:中國地質(zhì)大學(北京)
【學位級別】:博士
【學位年份】:2012
【中圖分類】:X171
【部分圖文】:
在這里我們通過空間方差分析來解決這四個問題,而且該方法適用于可測量數(shù)據(jù)和類別數(shù)據(jù)混交的情形。該方法考慮疾病的空間分布與自然、人文要素在空間分布上的一致性和差異性,對疾病與地理因素的關系做出定量的描述。2.2.2 原理假設在研究區(qū) A 中(圖 2-1),疾病是以 B 中的方格為單位統(tǒng)計的,記作 b1,b2, …, bn;C 和 D 是兩個可能導致疾病的因子,c1,c2,c3和 d1,d2,d3是 C 因子和 D因子各自的空間類別分區(qū),F(xiàn)在來分析疾病流行率(y)和疑似因子之間的空間關系。首先,將疾病分布層與疑似因子 C 層做空間疊加得到圖 2-2,類別 c1, c2 和 c3 中疾病流行率的平均值和方差分別用c1y ,c2y ,c3y 和c1Var ,c2Var ,c3Var 來表示。
圖 2-2 疊加后的圖層及相應的參數(shù)(Wang et al, 2010a)Figure 2-2 Overlaid layer and the corresponding parameters (Wang et al, 2010a)不同類別分區(qū)疾病流行率 y 的平均值c1y ,c2y , 和c3y 之間差異的顯著性可以通過統(tǒng)計方法來檢驗,而且,當每個類別分區(qū)內(nèi)疾病流行率的變異性非常小,極端情況下等于零,而不同類別之間的差異性非常顯著,這就意味著這種類別分區(qū) 可 以 部 分 或 全 部 解 釋 疾 病 流 行 率 的 空 間 變 異 。 此 外 ,( )VarnnVarnVarnVarc1 c1c2c2c3c3++反映的是疾病流行率分區(qū)變異占研究區(qū)疾病流行率總體變異的比例,而 PD =( )nVarnVarnVarnVarc1 c1c2c2c3c31++ 定義為因子 C 對疾病流行率 y 的解釋力。對于圖 2-1 中 D 因子的分區(qū),情況類似。當按照某一種因子的類別分區(qū),當疾病流行率在各個不同分區(qū)類別上的變異性等于零時,即
滑度有關;第二,u增大時 ρ (u)是以怎樣的形態(tài)趨近于零的,也反映過程中含與空間關系有關的物理意義。當u大于某個有限值時 ρ (u )=0,那么該值作變異函數(shù)的變程。而當u增大時 ρ (u)無限接近零,其變程是無法確定的, 我 們 把 ()0.050ρ u=處 的 u 值 稱 作 實 際 變 程 ( practical range ), 因220(u )=τ +0.95σ。具體的圖形展示請見圖 2-3。
【引證文獻】
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1 通拉嘎;徐新良;付穎;魏鳳華;;地理環(huán)境因子對螺情影響的探測分析[J];地理科學進展;2014年05期
本文編號:2890222
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