第一部分基于谷歌地圖的傳染病空間聚集性研究目的：探討谷歌地圖在傳染病空間聚集性分析中的應(yīng)用，探索以社區(qū)（行政村）為單位進行空間聚集性分析。方法：利用谷歌地圖的地理譯碼技術(shù)和計算幾何算法以及文本解析方法，將寧波市鎮(zhèn)海區(qū)2005-2010年結(jié)核病的報告數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換成以社區(qū)（行政村）為單位的發(fā)病統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以此為基礎(chǔ)利用SaTScan進行掃描統(tǒng)計分析，比較以街道為單位和以社區(qū)（行政村）為單位進行空間聚集性分析的結(jié)果。結(jié)果：無論是以街道為單位還是以行政村為單位的聚集性分析，均發(fā)現(xiàn)鎮(zhèn)海區(qū)蛟川街道2005-2010年具有明顯的結(jié)核病空間聚集性現(xiàn)象，而以行政村為單位的聚集性分析更精確的給出主要聚集區(qū)位于中官路村、五里牌村和俞范社區(qū)等行政村。對鎮(zhèn)海區(qū)招寶山街道模擬數(shù)據(jù)的分析表明，以社區(qū)為單位進行聚集性分析能夠在早期發(fā)現(xiàn)街道內(nèi)部小范圍的空間聚集性，這與以街道為單位進行聚集性分析著重發(fā)現(xiàn)較大范圍的空間聚集性形成互補。結(jié)論：谷歌地圖及其地理譯碼技術(shù)在傳染病空間聚集性分析中具有廣闊的應(yīng)用前景，以社區(qū)（行政村）為單位進行空間聚集性分析具有可行性和現(xiàn)實意義。第二部分控制圖預(yù)警模型及其Excel實現(xiàn)目的：通過... 

【文章來源】：寧波大學浙江省

【文章頁數(shù)】：49 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

AEGIS-CCT軟件界面

模擬數(shù)據(jù)（健康人+患者）在GoogleEarth中的展示Figure2ThedistributionofthesimulatedindividualswithGoogleEarth

鎮(zhèn)海區(qū)招寶山街道社區(qū)地圖及2005-2010年結(jié)核病例分布

【參考文獻】：
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本文編號：3494667