本文關鍵詞：基于Google平臺的傳染病監(jiān)測預警GIS系統(tǒng)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《哈爾濱理工大學》 2015年

基于GIS的H7N9預測分析及信息管理系統(tǒng)開發(fā)

郎猛  

【摘要】：流行病的監(jiān)測與預警是人們時刻關注的重大問題。傳統(tǒng)的流行病疫情監(jiān)測預警系統(tǒng)通常采用數(shù)據(jù)報表的方式來表現(xiàn)疫情數(shù)據(jù)和對疫情進行統(tǒng)計分析的結果，不能實現(xiàn)從地理角度出發(fā)，所以通常沒有疾病的相關地理空間信息，因此不能非常有效的表現(xiàn)出疫情的地理空間分布特征和空間關系，，而大多數(shù)空間統(tǒng)計分析結果可以反映出疾病空間的動態(tài)分布，直觀的顯現(xiàn)出疾病空間詳細信息，但對疾病的發(fā)生原因，影響疾病暴發(fā)的因素探究方面還研究甚少，從而不能達到相對準確的預測預報目的。 本文從流行病的發(fā)病及聚集性與環(huán)境因素有關的觀點出發(fā)，通過環(huán)境因素對H7N9禽流感發(fā)病的對應現(xiàn)象分析，發(fā)現(xiàn)環(huán)境特征因子對H7N9的發(fā)病聚集有一定的影響，應用Google Earth技術和神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)學分析展開對H7N9流行與環(huán)境特征因子相關分析模型的研究，建立了H7N9疫情流行與多環(huán)境因素的相關模型，并依據(jù)模型的演化態(tài)勢和環(huán)境特征因子數(shù)據(jù)，體現(xiàn)出了對不同區(qū)域不同時段的H7N9疫情等級及空間分布的預測。在此研究之上建立了H7N9疫情管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以對疫情信息進行管理，對H7N9發(fā)病的基本情況進行查詢、統(tǒng)計，還能利用H7N9疫情與多環(huán)境因素相關分析模型進行疾病等級預測。研究從一個新的角度發(fā)現(xiàn)和了解了H7N9流行的時空規(guī)律，并且其結果還可以拓展到其他疾病的發(fā)生、發(fā)展的預測中，從而為政府在疾病救治決策方面提供可供參考的科學依據(jù)。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.52;TP183
【目錄】：

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