【摘要】：目的探討皖北瘧疾的發(fā)病率與地表溫度(land surface temperature,LST)、歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)的關(guān)聯(lián)性,評價用LST、NDVI對瘧疾發(fā)病率自回歸移動平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行校正的效果。方法以皖北五縣為研究現(xiàn)場,收集各縣2004-2011年的瘧疾疫情數(shù)據(jù)及LST、NDVI等遙感圖像資料,提取、合成遙感相關(guān)指標(biāo);運(yùn)用SPSS 17.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)處理。結(jié)果 ARIMA模型對2010年各月份的預(yù)測結(jié)果較報告發(fā)病率高(平均誤差=0.721/10萬)。多因素分析結(jié)果顯示,當(dāng)?shù)氐寞懠舶l(fā)病率與近三個月的平均LST(lst_(_012),β=0.295)及之前兩個月的平均NDVI(ndvi_(_12),β=0.280)有關(guān)聯(lián)(P0.001);將二者作為校正因子(相對貢獻(xiàn)為2∶1時)對2010年的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行校正,平均誤差縮小為0.018/10萬。以2004-2010年的發(fā)病率數(shù)據(jù)再次擬合并篩選ARIMA模型,并以2011年的瘧疾報告發(fā)病數(shù)據(jù)為參照,再次評價lst_(_012)與ndvi_(_12)對模型預(yù)測結(jié)果的校正效果;發(fā)現(xiàn)校正后的預(yù)測誤差(0.001/10萬)低于校正前的誤差(0.293/10萬)。結(jié)論 ARIMA模型能較好地用于該地瘧疾發(fā)病率的擬合與預(yù)測,環(huán)境遙感替代指標(biāo)LST、NDVI可在一定程度上改善ARIMA模型的預(yù)測效果。
[Abstract]:Objective to investigate the correlation between malaria incidence and surface temperature (land surface temperature,LST) and normalized vegetation index (normalized difference vegetation index,NDVI) in Northern Anhui Province, and to evaluate the effect of LST,NDVI in correcting the predicted results of (autoregressive integrated moving average model,ARIMA (an autoregressive moving average model) of malaria incidence. Methods the data of malaria epidemic situation and remote sensing image such as LST,NDVI were collected from 2004 to 2011 in five counties of northern Anhui, and the related indexes of remote sensing were extracted and synthesized, and the statistical data were processed by SPSS 17.0 software. Results the predicted results of ARIMA model for each month of 2010 were higher than the reported incidence (average error = 0.721 / 100 000). Multivariate analysis showed that the local incidence of malaria was associated with the average LST (lst_ (lst_), 尾 -0.295) in the last three months and the average NDVI (ndvi_ (12), 尾 0.280) in the previous two months (P0.001), which were used as correction factors (at 2:1) to correct the predicted results for 2010. The average error shrank to 0.018 / 100, 000. Based on the incidence data of 2004-2010, the ARIMA model was selected and compared with the malaria incidence data reported in 2011. The correction effect of lst_ (012) and ndvi_ (12) on the predicted results of the model was evaluated again. The corrected prediction error (0.001 / 100,000) is lower than the pre-corrected error (0.293 / 100,000). Conclusion ARIMA model can be used to fit and predict the incidence of malaria in this area, and the environmental remote sensing replacement index LST,NDVI can improve the prediction effect of ARIMA model to some extent.
【作者單位】： 安徽中醫(yī)藥大學(xué)公共衛(wèi)生與全科醫(yī)學(xué)教研室;安徽省疾病預(yù)防控制中心地方病與寄生蟲病防治科;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(30901255) 安徽省高校優(yōu)秀青年人才支持計劃項目(2014-077)
【分類號】：R531.3;R181.3

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本文編號：2216821