蚊虫密度的气象影响因素分析

目的 探讨山西省运城市某流行性乙型脑炎(乙脑)高发县蚊虫密度与气象因素之间的关系,筛选适合因子预测蚊虫密度变化趋势.方法 监测2007-2009年5-10月运城市某县蚊虫密度并收集同期气象资料,气象数据经膨化处理,用SPSS17.0软件分析两者相关性,并用逐步回归分析建立蚊虫密度的气象因子拟合模型.结果 蚊虫季节消长曲线为单峰型,5月出现,8月达高峰,10月消亡.蚊虫密度与月平均温度、月平均气压等相关,与月日照、相对湿度无关.逐步回归分析得出蚊虫密度的气压回归方程,ap02(当月及前2个月的平均气压)和ap1(提前1个月的平均气压)有良好的拟合效果,两者相比ap1具有更好的实际操作性.结论 气象因素对蚊虫密度有重要影响,可以利用气压拟合模型预测蚊虫密度变化趋势.     

流行性乙型脑炎发病率的气象影响因子分析

目的探讨山西省运城地区流行性乙型脑炎(乙脑)发病率与气象因子之间的关系。方法收集2000-2009年7-9月运城地区乙脑发病率及同期气象资料,用SPSS17.0软件分析两者相关性,并用逐步回归分析建立乙脑发病率的气象因子拟合模型。结果运城地区乙脑病例多在6月开始出现,7月增多,8月达到高峰,9月减少,10月偶有发生。乙脑发病率与月平均温度、月平均气压等相关,与月温差、月日照、相对湿度、月降雨量无关。逐步回归分析得出乙脑发病率的气压回归方程,ap1(提前1个月的平均气压)有良好的拟合效果。结论气象因子对乙脑发病有重要影响,可以利用气压拟合模型预测乙脑发病率变化趋势。     

顺义区手足口病发病的气象影响因素研究

目的探讨顺义区手足口病发病与气象因素之间的关系,筛选适合因子预测手足口病发病趋势。方法收集2009-2013年顺义区手足口病每月发病率及同期气象资料,气象数据经膨化处理,用SPSS 20.0软件分析两者相关性,并用逐步回归分析建立手足口病的气象因子拟合模型。结果手足口病发病月分布呈单峰分布,5-7月达到发病高峰,月发病率在0.12~96.09/10之间。手足口病发病与月平均气压呈负相关,与月平均气温、湿度、月累计日照时数、月累计降雨量、月均温差5个因子呈正相关。手足口病最优气象因素回归方程变量包括d2(提前2个月均温差),t1(前1个月均温度),p2(提前2个月总降雨量),调整后R2为0.766。结论气象因素对手足口病发病有重要影响,可以利用气温、温差、降雨量拟合模型预测手足口病发病趋势。     

首都机场周边2011年蚊虫密度及其季节消长调查

目的 掌握首都机场周边蚊虫密度、种类及其季节消长规律等本底情况,为蚊虫防制提供科学依据.方法 采用CO2诱蚊灯法诱捕成蚊,并对捕获蚊虫进行分类鉴定.结果 共捕获成蚊22 715只,密度为44.54只/(灯·h),密度高峰期为8-9月.所捕成蚊隶属3属4种,分别为淡色库蚊、三带喙库蚊、中华按蚊和白纹伊蚊,淡色库蚊为优势种,占捕获总数的87.95％.结论 初步掌握首都机场周边蚊虫密度、种类、季节消长等情况,为蚊虫防治以及蚊媒疾病的预防奠定了基础.建议加强首都机场周边蚊虫的防制工作,同时,对蚊虫密度进行长期系统的监测,并结合蚊媒疾病进行相关分析,建立病媒生物预警体系,有效预防媒介疾病的发生和流行.     

上海市宝山区手足口病与气象因素关系的反向传播神经网络模型研究

目的 探讨手足口病发病与气象因素的关系,建立手足口病发病的反向传播(back-propagation,BP)神经网络模型,并评价拟合效果.方法 收集2010-2013年上海市宝山区的气象资料和手足口病的发病资料.利用SPSS 16.0统计软件进行气象因素与手足口病周发病数的相关分析,利用Matlab 6.5软件构建手足口病与气象因素的BP人工神经网络模型.结果 手足口病的周发病数与同1周的周平均气温、周最高气温和周最低气温均呈正相关,与周平均气压呈负相关(均有P ＜0.05).手足口病的周发病数与前1周的周平均气温、周最高气温、周最低气温和周平均湿度均呈正相关,与周平均气压呈负相关(均有P＜0.05).BP神经网络模型的拟合结果显示,用同1周的气象因素资料建立的BP神经网络模型,手足口病发病数回代值的平均误差率MER=2.85％、R2=0.87,用前1周的气象因素资料,手足口病发病数回代值的平均误差率MER=1.57％、R2 =0.93.结论 气温、平均气压和平均湿度对手足口病的发病影响较大,应用前1个周的气象资料建立的BP神经网络模型对手足口病具有很好的拟合和预测能力.     

疟疾与气象因素关系不同模型预测效果比较

目的分析气象因素与海南省万宁市疟疾发病率的相关性,比较BP神经网络模型和逐步回归模型对疟疾发病率的预测效果。方法收集1995年1月—2007年12月万宁市每月气象数据和疟疾发病率数据,应用Spearman等级相关分析方法分析气象因素与疟疾发病率之间的相关性,分别用BP人工神经网络方法和逐步回归方法建立疟疾发病率的气象因子拟合模型,预测2008年各月的疟疾发病率。结果万宁市疟疾月发病率与前1个月的平均气温、最高气温、最低气温、降雨量、日照时间均呈正相关(均P0.05),与前1个月的平均相对湿度、平均气压均呈负相关(均P0.01);将7种气象因素作为输入变量,疟疾发病率作为输出变量,构建内含1个隐含层的BP神经网络模型,在隐单元数为16时拟合效果最优,经过300次训练达到设定的最小训练误差为0.001,模型的均方误差和决定系数R~2分别为0.002 7和0.99;将7种气象因素作为自变量,疟疾发病率作为因变量构建逐步回归模型,进入模型的变量为平均气温和平均相对湿度,模型的决定系数R~2为0.40;应用2种模型对2008年各月疟疾发病率进行预测,平均绝对误差分别为1.24/10 000和0.44/10 000。结论万宁市疟疾发病率与气象因素明显相关,利用气象因素构建的BP神经网络模型较逐步回归模型具有更好的发病率拟合效果,但逐步回归模型的预测效果更好,BP神经网络模型的泛化能力需要进一步提高。     

气管支气管炎门诊人数与气象条件的关系

[目的]研究气象条件的变化对气管支气管炎发病的影响程度,建立气象因子与门诊病人数趋势的预报模型,以便开展预测预报服务.[方法]收集湖州市中心医院和湖州市第一人民医院2006年10月至2007年12月门诊就诊资料和同期该地区气象资料,采用Pearson相关分析和Spearman相关分析,并用自动交互检测方法(AID)建立预报模型,采用SAS EM4.1统计软件进行数据处理.[结果]湖州市气管支气管炎门诊人数存在明显的季节分布差异,夏季和冬季是此类疾病的2个高发季节,而春季和秋季门诊人数较少;其门诊人数与平均气压、平均气温、最高气温、最低气温、水汽压、大气能见度等气象条件存在较好相关性;影响气管支气管炎门诊人数的主要气象因子有平均气压、能见度、目较差和水汽压,当平均气压≥1 020.33hPa且能见度<6.2km时,气管支气管炎门诊人数最高.按周门诊人数拟合气管支气管炎预报模型,可将其门诊人数分为四个预测等级,模型拟合确定系数R2为0.539.[结论]平均气压、能见度、日较差和水汽压等气象因子与气管支气管炎门诊人数密切相关,可利用AID建立模型,开展预测预报,提醒市民注意防范.     

三带喙库蚊发生量与气象因子相关性初步分析

目的 了解三带喙库蚊发生量与气象因子的相关性.方法 采用光催化灯诱集蚊虫;以南京市郊区牲畜棚2006年8月至2007年12月调查的三带喙库蚊密度(Y_1)和雌性三带喙库蚊密度(Y_2)为因变量,以同期的气象因子,平均气温(X_1)、最高气温(X_2)、最低气温(X_3)、降雨量(X_4)、平均气压(X_5)、平均相对湿度(X_6)、平均风速(X_7)和日照时数(X_8)为自变量,应用SPSS 16.0软件进行多元逐步回归分析.结果 南京市郊区牲畜棚蚊虫调查中三带喙库蚊占90%以上,雌蚊占95%以上,高密度期(＞60只/h)在6-10月.X_3与三带喙库蚊密度变化存在显著的线性相关,但回归不显著;多数气象因子与三带喙库蚊密度存在显著的非线性相关;获得较优的回归方程:Y_1=10∧[18.645 Lg(X_1+1)-21.403 Lg(X_2+1)-0.930X_7+0.104X_8+2.470]-1,Y_2=10∧[19.051 Lg(X_1+1)-21.994 Lg(X_2+1)-0.945X_7+0.106X_8+8.675]-1,R~2＞0.8.结论 通过气象资料,可初步预测同期三带喙库蚊的发生量;该方法可扩展应用于其他病媒生物及其相关性疾病的预测.     

气象因素对蚊虫密度影响研究进展

蚊虫密度对于相关蚊媒传染病的防治有重要意义,蚊虫的密度受到温度、降雨量、湿度等气象因素的影响。该文综述了气候变化对蚊虫种群的影响、气象因素与蚊虫密度的关系以及利用气象因素建立蚊虫密度预测模型等方面的研究进展。目前国内外研究中,大部分单一考虑同期气象因素与蚊虫密度关系,也有一部分研究气象因素与蚊虫密度时间序列数据间的关系,还有部分综合考虑了气象因素以及其他影响因素对蚊虫密度的综合影响。该文对该领域目前存在问题和未来发展方向进行了简要阐述。     

基于气象因素的上海市金山区手足口病多元线性回归预测模型

目的应用多元线性回归构建基于气象因素的上海市金山区手足口病预测模型。方法收集上海市金山区2010年至2013年手足口病逐日发病人数与包括日最高气温、日最低气温、日平均气温、日最低相对湿度、日平均相对湿度、日平均气压、日降水量、日平均日照时数、日平均风速在内的9种同期气象资料进行相关分析,并选择相关系数有显著性的气象因素进行手足口病的逐步回归模型构建。结果手足口病发病人数与日最高气温、日最低气温、日平均气温、日平均相对湿度、日最低相对湿度呈正相关性（P<0.05）,与日平均气压、日平均风速呈负相关性（P<0.05）。最终有日平均气压、日平均风速和日最高气温进入模型,回归系数分别为-0.129、-0.299和-0.039,且容忍度与方差膨胀因子均显示模型不存在严重的多重共线性。结论基于气象因素的上海市金山区手足口病预测模型解释性拟合程度较好,可用于短期预测。     

深圳市大工业区蚊虫密度与气象因素关系的研究

目的探讨深圳市大工业区蚊虫密度与气象因素的关系,为有效监控蚊虫密度及蚊媒传染病提供科学依据。方法对深圳市大工业区2011—2013年监测的蚊虫密度资料与同期的降水量、平均气温、最高气温等气象数据资料进行相关性及多元逐步回归分析,P0.05为差异有统计学意义。结果 2011—2013年蚊虫密度与同期的降水量、最高气温、平均气温、最低气温、平均相对湿度、最小相对湿度、雨日、雷暴日等呈显著正相关(r=0.456、0.537、0.555、0.517、0.535、0.485、0.510、0.491,均P0.05);而与霾和大雾日呈负相关(r=-0.420、-0.378,均P0.05)。平均温度和平均相对湿度进入回归模型(t=2.510、2.333,均P0.05)。结论影响深圳市大工业区蚊虫密度的主要气象因素为平均气温和平均相对湿度,其中平均气温对蚊虫密度的影响最大,平均相对湿度次之。     

海南省疟疾发病情况及利用气象因子进行发病率拟合的研究

目的 探索海南省气候因素与疟疾流行之间的关系并建立能够表达疟疾发病率变化的气象因子拟合模型，以用于预测海南省疟疾发病率。方法 收集1995～2000年海南省月度气象资料(温度、湿度和降雨量)和月度疟疾发病率资料，应用Spearman等级相关分析气象因子与疟疾发病率之间的相关关系，用逐步回归建立气象因子拟合发病率变化的拟合模型。结果 气温和降雨量与疟疾发病率有相关性。应用逐步回归分析得到的拟合模型为：全省，I=-1.041 0．061t0.2，r^2=0．590(I：全省月发病率，t02：当前月及其前两个月期间的平均气温)；中南部高发地区，I=-5．701 0．382t02-0．147t02min，r^2=0．626，(t02/min：当前月及其前两个月期间的平均最低气温)。而如果引入I2(2个月前发病率)时，可以得到拟合效果更好的回归模型：全省，I=-1．701 0．064t4.2 0．47I2 0．025d2，r^2=0．72(d2:2个月前最高气温和最低气温之差)；中南部高发地区，I=-4．754 0．179t0.2 0．447I2 0．063d2，r^2=0．73。结论 气候因素能够影响疟疾的流行，可以利用气象因子拟合疟疾流行趋势并应用拟合模型对人群未来疟疾发病率进行预测。     

采用广义可加模型分析预测上海市流感样病例发病情况

探讨广义可加模型(GAM)在上海市流感样病例发病趋势分析和预测中应用,并通过已知的气象条件预测可能的流感样病例数量.研究中利用2006-2010年上海市每周气象数据以及流感样病例监测数据,按照GAM理论,建立气象数据与流感样病例间基丁非线性回归的数学模型.通过初步的数据分析,构造多个候选模型,并通过AIC (Akaike information criterion)指标选取合适的模型进行数据分析及预测.基丁周平均气温及周平均日温差(周相对湿度)的模型较好拟合了原始数据,且模型简洁、明确.对于原始数据的拟合残差及部分拟合残差基本符合上海市流感样病例发病的实际情况,并具有一定的预测能力.结果表明GAM能够较好拟合上海市流感样病例发病与气象因素的变化趋势,准确预测流感样病例的发病情况,适合应用于气象因素依赖的疾病发病预测和分析.     

干旱地区呼吸道传染病气象因素及发病预测

目的探讨干旱地区影响呼吸道传染病流行的关键气象因子，建立干旱地区呼吸道传染病的反馈（BP）神经网络预测模型，为政府部门预防和控制干旱地区的呼吸道传染病提供科学依据。方法选择辽宁省朝阳市作为研究对象；在朝阳市气象局获得该地区1981～1994年气象资料；在朝阳市疾病预防控制中心获得同期该市传染病发病资料。应用SPSS 10．0统计软件进行气象因素与传染病发病率的相关关系分析。应用Matlab6．5软件构建BP人工神经网络模型，建立干旱地区呼吸道传染病的BP人工神经网络预测模型，并对模型进行评价。结果相关分析结果显示，流行性脑膜炎的发病率与平均气压、平均降水量呈负相关，与平均蒸发量呈正相关；百日咳的发病率与平均气压呈负相关，与平均蒸发量呈正相关。BP神经网络模型拟合结果显示，流脑和百日咳模型拟合值的平均误差率（MER）和决定系数（R0）分别为1．73％和1．0000，7．74％和0．9900；流脑模型拟合效果最好；流脑和百日咳BP神经网络模型的预测精度分别为5．88％和59．46％。结论平均气压、平均蒸发量、平均降水量对呼吸道传染病发病率影响较大。BP神经网络模型对干旱地区呼吸道传染病具有较高的拟合和预测能力，预测效果较好。     

2011年北京首都国际机场周边蚊媒监测流行病学分析

目的了解北京首都国际机场周边蚊媒分布情况,为在2015年达到北京全市消除疟疾目标提供科学依据。方法蚊虫监测方法采用国家标准GB/23797-2009中的诱蚊灯捕获法。采用描述性研究的方法对首都机场周边蚊媒监测数据进行流行病学分析,通过SPSS 16.0软件作统计学处理。结果机场周边蚊密度指数为11.13只/灯.h,淡色库蚊为优势蚊种,占87.95%;监测点中以温榆河水蚊密度指数最高,为29.59只/灯.h;从时间分布上看,主要集中在8、9月份,占捕蚊总数的82.0%;蚊密度与气温有相关性（Pearson相关系数为0.606,P=0.004）;多因素分析发现月份和地点是影响蚊密度的主要因素,但二者之间没有表现出交互作用。结论首都机场周边发生输入性疟疾病例而导致本地传播的风险很小。     

湖州市心脑血管疾病与气象因素的关系分析及预报研究

目的探讨气象因素与湖州市心脑血管疾病的关系,并建立医学气象预报模型对心脑血管疾病发病水平进行预测。方法收集湖州市中心医院和湖州市第一人民医院2006～2007年门诊就诊资料和同期该地区气象资料,采用Spearman相关分析,并用自动交互检测方法(AID)建立预报模型,数据处理用SPSS10.0和SAS EM 4.1统计软件。结果我市心脑血管疾病发病冬春季高于夏秋季节,其发病与日平均气压、平均气温、最低气温、日较差、水汽压、降水量、日照时数等气象因子存在相关性,按周建立了气象因素与心脑血管疾病预报模型和四个预警等级,模型拟合值为0.279。结论心脑血管疾病发病与气象因素密切相关,按周建立预警、预测模型效果较好。     

基于向量自回归模型分析呼吸道病原感染与气象因素的动态关系

目的运用向量自回归模型分析发热呼吸道症候群病原感染与气象因素的变动关系,为不同气象条件下急性呼吸道传染病的防控提供科学参考。方法收集兰州市2010-2015年发热呼吸道症候群检出病原阳性率及同期气象数据,构建向量自回归模型,进行脉冲响应和方差分解,分析气象因素随机新息对呼吸道病原感染的方差贡献。结果 VAR(2)模型总拟合优度为0.642,拟合值与实际值的希尔不等系数为0.193,平均绝对误差为0.07,平均绝对百分误差为22.42%。平均气温、平均相对湿度、平均降雨量和平均气压对病原感染阳性率预测误差的贡献到第15期分别达5.89%、4.34%、8.33%和8.15%。结论 VAR模型可用于分析呼吸道病原感染与气象因素的动态关系。发热呼吸道症候群预警可考虑结合当地气象因素。     

评估气象对广东省登革热时空预测模型的贡献

目的 评估气象因素对广东省登革热预测系统的贡献。方法 基于Spearman相关性分析选择恰当形式的气象因素协变量,对广东省2008 - 2012年本地登革热分别构建无气象因素和有气象因素时的贝叶斯时空模型,预测广东省2013年本地登革热,用DIC和RMSE分别评价模型的拟合和预测效果。结果 月平均气温和月累计降雨量在滞后3个月时与登革热发病数的相关系数最大,分别为0.26和0.19,均有统计学意义（P＜0.05）;厄尔尼诺南方涛动与登革热发病数的相关性较弱,随滞后时间的增加逐渐减小,波动范围较小;与无气象因素的模型相比,纳入气象因素的贝叶斯时空模型的DIC更小,为967.57,拟合效果更好,其预测结果在时间趋势上与真实情况一致,高峰月份10月预测准确,并且在空间维度上能改善广东省85%的地区的预测效果。结论 纳入气象因素可提高贝叶斯时空模型对广东省登革热的预测效果,未来可结合人口流动进一步提高模型在空间维度上预测的准确性。     

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。     

北京顺义温榆河流域蚊虫密度调查

目的了解北京顺义温榆河流域蚊虫密度及分布情况,为顺义区虫媒传染病防控提供本底资料。方法2015年5-10月在温榆河顺义段选取4个监测点,采用国家标准GB/23797-2009中的二氧化碳诱蚊灯法,通过描述性研究方法对蚊密度分布情况进行流行病学分析。结果共捕获蚊虫25 999只,包括淡色库蚊、白纹伊蚊、中华按蚊、三带喙库蚊、二带喙库蚊、刺扰伊蚊。年平均密度为45.14只/(灯·h)。总体密度最高峰出现在7月,8月明显回落后,9月出现小高峰,10月明显减少。其中监测点1密度最高。蚊虫携带登革热、疟原虫、乙脑情况为阴性。结论蚊密度明显高于北京市常规监测数据,白纹伊蚊、三带喙库蚊、中华按蚊所占比例与北京市常规监测有明显不同,蚊虫分布情况与北京市常规监测略有不同,这些可能与温榆河顺义段自然生境复杂,远离城市密集人群,接近首都机场口岸等因素相关。