广东省登革热流行与气候因素变化的相互关系研究

目的探索登革热发病与伊蚊种群动态变化和气候因素的关系.方法收集广东省1990～2001年的登革热发病资料,收集了潮州市的1995～2001年伊蚊媒介监测资料及同期的平均气温、最低气温、最高气温、日照时间、降雨量、相对湿度等气象资料,用相关分析和多元逐步回归分析的方法进行分析.结果与媒介伊蚊密度有关的气象参数是降雨量、日照时间、降雨天数、平均气温、最低平均气温、相对湿度;经逐步回归分析得到回归方程BI=24.800+0.826 X1+0.020 X2-0.418 X3其中X1代表最低平均气温、X2代表降雨量、X3代表相对湿度.登革热发病的Logistic回归方程P(1)=1/[1+e-(-7.850+0.391BI)].讨论气候因素对伊蚊媒介密度的影响是复杂的,但其主要影响因素是最低平均气温、降雨量、相对湿度;影响登革热发病的主要因素是伊蚊密度(BI).当然伊蚊密度的变化和登革热的发病还与当地居民生活水平、生活习俗密切相关.     

广东省登革热流行与伊蚊种群随气候因素变化的相互关系

为探索登革热发病与伊蚊种群动态变化和气候因素的关系 ,为登革热的防治和监测提供科学依据 ,收集广东省 1990～ 2 0 0 1年的登革热发病资料 ,及潮州市 1995～ 2 0 0 1年伊蚊媒介监测资料及同期的平均气温、最低气温、最高气温、日照时间、降雨量、相对湿度等气象资料 ,用相关分析和多元逐步回归分析的方法进行分析。结果显示 ,登革热发病的Logistic回归方程 :p(1) =1 [1+e- (- 7 750 +0 391BI) ]。与布雷图指数 (breteauindex,BI)有关的气象因素是 :降雨量 (X2 )、日照时间、降雨天数、平均气温 (X1 )、最低平均气温、相对湿度(X3) ;回归分析得到回归方程 :^YBI=2 4 80 0 +0 82 6X1 +0 0 2 0X2 - 0 418X3。结论 :气候因素对伊蚊媒介密度的影响是复杂的 ,但其主要影响因素是最低平均气温、降雨量、相对湿度 ;影响登革热发病的主要因素是布雷图指数 (BI)。     

蚊媒传染病气象影响因素分析

目的探索气象因素与蚊类种群动态变化和蚊媒传染病[流行性乙型脑炎（乙脑）、疟疾和登革热]发病的关系，为实施蚊媒传染病预防和控制策略提供科学依据。方法收集温州市20042006年疟疾、乙脑和登革热发病资料、2004—2006年蚊类种群密度季节消长监测资料及同期的平均气温、平均最高气温、平均最低气温、相对湿度、日照时间、降雨天数、降雨量等气象资料，用相关分析和多元逐步回归分析方法进行分析。结果2004—2006年蚊类密度与同期平均气温、最高气温、最低气温、降雨量、相对湿度、日照时间有较高的正相关关系，与降雨天数无关。回归方程为Y=23．671＋0．190x3＋0．299x4，x3、x4分别代表最低平均气温和相对湿度。结论气象因素影响着蚊类密度的变化，尤其是平均最低气温和相对湿度，从而成为影响蚊媒传染病发病的主要气象因素。     

北京市蚊虫密度与气象因素关系的研究

目的研究对北京市蚊虫密度产生影响的主要气象因素并分析其影响程度。方法采用北京市疾病预防控制中心2005--2007年5—10月共54旬的蚊虫密度数据及同期的平均气温、平均最低气温、平均最高气温、降雨量、降雨天数、日照时间、相对湿度、平均风速等气象资料,采用SAS9．0统计软件进行多元逐步回归。结果多元回归共线性诊断结果显示平均气温、平均最高气温与平均最低气温三者之间存在严重共线性,三者不能同时进入回归方程。多元逐步回归方程为y=0．53397 X2＋0．078 14X7-2．67329 X8-2．23256。其中墨代表平均最低气温,量代表相对湿度,魁代表平均风速。结论与蚊虫密度相关的气象因素主要为平均最低气温、相对湿度、平均风速;按其影响程度大小依次为平均最低气温、平均风速、相对湿度。     

广州市蚊虫密度与气候因素的相关性

目的分析气候因素对蚊虫密度的影响,为蚊虫介导传染病的监测和防控提供科学依据。方法将1995-2002年广州市主要城区人工小时捕蚊数监测资料与同期的月平均气压、月平均气温、月平均相对湿度、月平均绝对湿度、月平均蒸发量、月平均降雨量、月日照时间、月平均风速等气候资料进行等级相关和多元回归分析。结果广州市在连续7年里人工小时捕蚊总数(包括多种蚊虫)即总蚊虫密度与同期的蒸发量、相对湿度、绝对湿度、日照、温度、降雨量均呈正相关关系(P0.05),而与气压有负相关关系(P0.05);而人工小时捕获白纹伊蚊数即白蚊伊蚊密度与同期的蒸发量、相对湿度、日照、温度、降雨量均呈正相关关系(P0.05),与气压呈负相关关系(P0.05)。在回归分析中,对人工小时捕蚊总数有影响的仅绝对湿度一个因素,复相关系数为0.835,决定系数为0.697;而对人工小时捕获白纹伊蚊数有影响的因素为日照、绝对湿度和温度,复相关系数为0.850,决定系数为0.723。结论绝对湿度对总蚊虫密度有明显的影响,日照、绝对湿度和温度对白纹伊蚊密度有明显影响。     

我国南方口岸登革热及其传播媒介监测的计算机预测研究

[目的]研究应用地理信息系统监测登革热及传播媒介,分析登革热流行的主要危险因素,预测登革热流行的可能性,为在国境口岸进行登革热的防制提供科学依据.[方法]2000年12月～2001年11月对增城、广州、南海、阳江口岸进行每旬1次的蚊虫现场调查,同时收集口岸地区的气象数据和广东口岸登革热发病的情况;将数据和数字化地图输入地理信息系统进行分析.[结果]广东口岸全年气候温和,相对湿度大,雨量充足,极适合蚊虫的生长繁殖;阳江和增城口岸的蚊虫密度、月平均温度、降雨量有显著性差异(P＜0.05),登革热流行前后气候变化显著,前期气温高、降雨量多;开发1套国境口岸登革热及媒介监测GIS系统,将上述结果数字图示化、统计分析,预测登革热流行的可能性和白纹伊蚊密度的变化趋势.[结论]登革热及媒介监测GIS系统在国境口岸应用是行之有效的,登革热流行强度与白纹伊蚊密度密切相关,在月平均温度较高(＞26℃)、降雨量大、相对湿度较大且有连续降雨在10天以上的登革热高发地区,爆发流行的可能性较大,出入境检验检疫机关应加强监测,采取有效的灭蚊措施,将登革热爆发流行的可能性降低到最小程度.     

厦门市区登革热病媒分布调查

目的：对厦门市登革热媒介蚊种、孳生地及季节分布等进行调查，为评估登革热流行的危险性提供依据。方法：参照《福建省登革热监测方案》进行较系统的调查。结果：在积水池、旧轮胎、蓄水缸等18种积水容器仅发现白纹伊蚊孳生，其布雷图指数、房屋指数和容器指数分别是142．7、55．8％、46．8％，伊蚊7、8月达到活动高峰期，2月是低谷期。结论：伊蚊孳生地分布主要与容器积水、群众卫生保健意识等因素相关；季节活动高峰期与气温、降雨量、日照时间呈正相关；伊蚊指数已超过登革热流行高危险指数，必需做好防蚊灭蚊工作。     

宁波市2011年登革热媒介白纹伊蚊监测结果分析

目的 掌握宁波市白纹伊蚊种群密度指数变动规律及其影响因素,为登革热媒介防控提供依据.方法 对宁波市不同生境的白纹伊蚊幼虫密度进行监测,对幼虫密度变动规律及其与气候、环境的关系进行分析.结果 2011年宁波市白纹伊蚊容器指数、房屋指数和布雷图指数分别为9.26％、8.88％和10.57,于8月达到密度高峰;永久性容器密度明显高于暂时性容器,且以水池、水缸最高;居民区密度明显高于公园、建筑工地、废品收购站,学校、医院等特殊单位最低.结论 登革热媒介白纹伊蚊种群密度与季节消长规律由多方面影响因素综合作用所致.     

上海地区登革热媒介的现状及滋生习性调查

目的：掌握上海地区登革热媒介的现状及登革热发生的危险程度，了解媒介蚊虫(白纹伊蚊)的滋生习性与分布，为制定防制方案提供依据。方法：4-11月每月在长宁、闸北、卢湾、嘉定、闵行5个区的居民、单位内外的不同环境和容器中采集伊蚊幼虫，检查伊蚊幼虫滋生阳性率，采用人诱法监测伊蚊成虫的叮咬频率。结果：在上海地区尚未发现埃及伊蚊存在，登革热的媒介为白纹伊蚊；该蚊幼虫出现期为4-11月，数量高峰为6—9月；6—9月间白纹伊蚊幼虫的房屋指数为8．90％，容器指数8．59％，布雷图指数12．19％，幼虫密度指数为2．16；成虫的叮刺指数8．3只/30min，监测值达到WHO三级；其媒介数量能达到引起登革热流行的程度；白纹伊蚊幼虫滋生广泛，但以轮胎、缸罐、花盆、竹节等小容器为主；城乡间、不同房屋结构的住区间、不同单位间的白纹伊蚊幼虫阳性率差异有显著性(P＜0．01)。结论：上海地区登革热媒介蚊种为白纹伊蚊，其媒介数量已处于危险程度，一旦传染源进入，不可避免地会引起登革热的发生与流行，应密切关注。必须加强对媒介种群数量动态和媒介能量的监测工作，及时制定有效的预防措施。     

揭阳口岸登革热媒介密度及与气候因素相关分析

目的了解揭阳口岸登革热媒介伊蚊密度与季节消长及其与气候变化的关系,为防控提供科学依据。方法采用人工小时法和集卵器法调查蚊虫密度,应用SPSS分析季节和气候变化与蚊虫密度的关系。结果 2008-2010年每年5-10月份白纹伊蚊月平均密度为2～29.8只/人工小时;诱卵阳性指数为13.3～86.7;伊蚊密度与诱蚊指数存在正线性相关关系,伊蚊密度与月平均气温及前2个月降雨量呈正线性相关。结论揭阳口岸白纹伊蚊密度较高,与月平均气温有正线性相关,月降雨量对蚊虫密度有滞后正效性关系。     

肾综合征出血热发病率与气象因素关系的研究

目的 探索影响肾综合征出血热发病率的气象因素及其定量关系.方法 运用病例交叉设计思想,对某监测点历年逐月的HFRS疫情资料和气象资料,建立气象因素对HFRS发病率影响的分季节多变量logistic回归模型.结果 影响HFRS流行的主要气象因素,春季为前6个月最低气温、前12个月平均气温、前6个月降雨量、前12个月降雨量、当月平均相对湿度、前3个月平均相对湿度、前3个月平均气压、前6个月平均气压、当月平均风速;夏季为当月平均气温、当月降雨量、前3个月平均相对湿度、前12个月平均相对湿度、前3个月总日照时间、前3个月平均风速;秋季为前6个月平均气温、当月平均相对湿度、当月总日照时间、前3个月平均风速;冬季为前3个月降雨量、前6个月降雨量、前12个月降雨量、当月平均相对湿度、前3个月平均相对湿度、前3个月日照时数、前3个月平均风速.结论 平均气温、降雨量、相对湿度、日照时数、平均气压、风速等气象因素均不同程度地影响HFRS,不同季节各气象变量的作用不同.     

北湾地区刺扰伊蚊刺叮周环、种群数量以及气象因子相关性分析

目的 通过对新疆北湾边境地区2004年7月蚊虫活动高峰时间昼夜24h种群数量、刺叮指数以及气象因子的观察，探讨刺扰伊蚊高峰时间气象因子、种群数量对蚊虫刺叮活动的影响及相关性。方法 选择北湾地区营院外树林生境做24h人刺叮指数、种群密度以及温度、湿度、光照气象因子观察记录，用SPSS12．0统计软件进行数据处理，对气象因子、种群数量以及刺叮指数进行相关性分析和多重线性回归分析。结果 种群数量与温度、光照呈负相关，与湿度呈正相关；刺叮指数与温度、光照呈负相关，与湿度和种群数量呈正相关；以温度（x1）、湿度（x2）、光照（x3）和种群数量（x4）为自变量，刺叮指数为因变量，用强迫引入法和逐步回归法分别建立方程：（1）y=-96．260＋3、220x1＋0．544x2＋0．344x4，复相关系数（Multipler）为0．944，经检验呈显著性相关；（2）y=5．717＋0．333x4，r为0．934，经检验呈显著性相关。结论 气象因子对刺扰伊蚊种群活动和刺叮吸血活动以及种群密度和刺叮周环之间有一定相关性。     

猩红热的发病率与气象因素的负二项回归分析

目的通过负二项回归模型探讨气象因素与猩红热发病的关系。方法对1985—2005年安徽省某市猩红热月平均发病率和月平均降水量、月平均气压、月平均气温、月平均相对湿度、月平均最低气温5项气象资料的数据进行描述性分析,然后拟合负二项回归模型,并且对2006年每个月份的发病率做一个预测。结果模型的超离散度K=0．41（95％CI：0．32-0．53）,进行似然比）x2检验x2=306．42,P〈0．001,认为发现负二项回归是适合的模型。猩红热的发生与月平均气压、月平均相对湿度和月平均最低气温有统计学意义（均有P〈0．05）。对2006年各个月份的月发病率预测的结果表明（Wilcoxon符号秩和检验,Z=0．24,P=0．814）,预测值与实际值之间差异无统计学意义,提示预测效果比较理想。结论通过拟合负二项回归模型发现,对猩红热的发生和预测,月平均气压、月平均相对湿度和月平均最低气温是不可忽略的气象因素。     

登革热传入防城港口岸的风险因素分析及检疫对策

〔目的〕通过风险分析,评估登革热传入防城港口岸的风险,为实施检疫措施提供依据。〔方法〕对防城港口岸的自然地理条件、周边疫情、交通运输状况、口岸蚊媒监测情况、口岸地区人群发病及输入性病例情况等因素进行分析。〔结果〕防城港口岸地理条件适宜登革热病原及媒介的生存及繁衍传代;周边国家疫情严竣,给与之有着经常性贸易往来的防城港口岸构成严重威胁;存在通过交通工具携带而输入登革热病人、潜伏期带毒者或带毒蚊媒的可能;近3年来防城港口岸伊蚊的布雷图指数和密度较低,伊蚊的传播引起登革热流行风险较低;防城港口岸所在地区未发现登革热病例,也无输入性登革热病例。〔结论〕登革热传入防城港口岸的可能性及危险性不容忽视,应加强入境检验检疫工作。     

邯郸市1972-2010年猩红热发病的气象流行病学特征分析

目的 查找研究猩红热发病率和气象因素之间关系的适用方法,探讨邯郸市猩红热的气象流行病学特征. 方法 收集1972-2010年邯郸市猩红热疫情资料、气象资料和人口资料,采用EpiData3.0进行“双重录入”,用SPSS17.0统计分析软件建立数据库,对数据进行统计分析. 结果 ①气象参数的共线性诊断结果显示,本组气象因子数据容差最小为0.014,方差膨胀因子最大达69.998.②Spearman相关分析结果显示,邯郸市1972-2010年猩红热月发病率与月平均风速、月日照时数、月小型蒸发量呈正相关,与月平均气温、月平均相对湿度、月总降雨量、月极端最低气温呈负相关（P＜0.05或P＜0.01）.③猩红热月发病率的曲线估计方程为（Y）=1.369-0.2301n（X）.④猩红热月发病率与月平均风速之间得到曲线拟合方程（Y）=-0.781＋ 1.242X-0.585X2＋0.097X3.⑤气象参数的KMO和Bartlett检验结果显示,本文中的气象参数非常适合做因子分析,通过做主成分多元线性回归分析得到方程（Y）=1.946＋ 0.378Z2（P＜0.01）. 结论 （D邯郸市10个气象参数之间存在严重的多重共线性.②邯郸市猩红热月发病率的模型曲线为对数模型曲线.③猩红热月发病率与月平均风速之间呈三次方程曲线关系,月平均风速是影响猩红热月发病率的主要气象因素.④气象因素对猩红热发病的影响在总的影响因素中所占比例较小.     

2008-2013年冬季北京市能见度变化特征及影响因素

目的探讨北京市冬季能见度的变化特征及影响因素。方法对2008--2013年北京市冬季能见度的年、月、日以及小时变化特征进行分析。利用SPSS20．2进行Spearman相关、偏相关分析,探讨能见度与温度、相对湿度、气压、风速之间的关系。最后用R语言构建能见度与其相关性较高的气象因素间的多元线性回归方程。结果2008-2013年,北京市冬季平均能见度在16～21km之间,能见度最高的为2010—2011年,最低的为2012—2013年。然而并未发现12—2月能见度月均值发生有规律的变化。能见度小时观测值由高到低为：6：00、12：00、0：00、18：00。能见度与风速、温度、大气压力呈正相关,偏相关系数分别为0．429、0．085、0．320;与PM2.5、相对湿度呈负相关,偏相关系数分别为：-0．379、-0．532。多元线性回归方程为：（Y：能见度;X1：风速;X2：相对湿度;X3：气压）。结论本研究获得了2008-2013年冬季北京能见度变化特征并确定其3个重要影响因素,为能见度的预报乃至空气污染的健康预警提供必要的理论依据。     

The influence of climate variables on dengue in Singapore

In this work we correlated dengue cases with climatic variables for the city of Singapore. This was done through a Poisson Regression Model (PRM) that considers dengue cases as the dependent variable and the climatic variables (rainfall, maximum and minimum temperature and relative humidity) as independent variables. We also used Principal Components Analysis (PCA) to choose the variables that influence in the increase of the number of dengue cases in Singapore, where PC₁ (Principal component 1) is represented by temperature and rainfall and PC₂ (Principal component 2) is represented by relative humidity. We calculated the probability of occurrence of new cases of dengue and the relative risk of occurrence of dengue cases influenced by climatic variable. The months from July to September showed the highest probabilities of the occurrence of new cases of the disease throughout the year. This was based on an analysis of time series of maximum and minimum temperature. An interesting result was that for every 2–10°C of variation of the maximum temperature, there was an average increase of 22.2–184.6% in the number of dengue cases. For the minimum temperature, we observed that for the same variation, there was an average increase of 26.1–230.3% in the number of the dengue cases from April to August. The precipitation and the relative humidity, after analysis of correlation, were discarded in the use of Poisson Regression Model because they did not present good correlation with the dengue cases. Additionally, the relative risk of the occurrence of the cases of the disease under the influence of the variation of temperature was from 1.2–2.8 for maximum temperature and increased from 1.3–3.3 for minimum temperature. Therefore, the variable temperature (maximum and minimum) was the best predictor for the increased number of dengue cases in Singapore.