中国大陆2006—2012年人和牲畜布鲁氏菌病空间分布特征及相关性

目的探讨中国大陆地区2006—2012年人和牲畜布鲁氏菌病(布病)疫情的空间分布特征及相关性, 为采取相应的防制措施提供参考依据。方法收集公共卫生科学数据中心2006—2012年中国法定报告传染病数据库中人布病疫情资料和农业部《兽医公报》中牲畜布病疫情资料, 采用全局、局部空间自相关分析方法对2006—2012年人畜布病疫情数据进行分析。结果中国大陆地区2006—2012年人间布病发病率由1.45/10万上升到2.93/10万, 年发病率全局Moran's I指数为0.179 0~0.345 8, 且均呈正相关(均P<0.01), 有明显的聚集性;牲畜布病发病数在这一时期迅猛增加, 由2 032头上升到82 071头, 其中2010、2011、2012年全局Moran's I指数分别为0.164 3、-0.072 8、-0.0833(均P<0.05);单变量和双变量局部空间自相关结果均显示人畜布病疫情存在正相关关系, 高聚集区集中在北方农牧区, 低聚集区集中在南方非农牧区, 疫情不断由北方向南方扩散。结论人畜布病疫情均存在不同程度的聚集性, 人间布病疫情聚集程度逐年上升, 而牲畜布病发病数与空间自相关指数大小分布存在一定的差异性。     

2011-2012年武威市凉州区胃癌时空特征分析

目的 探究2011-2012年武威市凉州区胃癌发病的时空分布特征。方法 利用空间经验贝叶斯平滑、时空扫描统计量分析方法,对胃癌发病数据进行分析。结果 平滑后的胃癌发病率高低值地区分布集中,有明显的聚集趋势。纯空间扫描与时空扫描均探测到该地区胃癌发病存在聚集性,纯空间扫描结果包括永昌镇、五和乡、洪祥镇等三个聚集区,扫描时间为2011-2012年;时空扫描同样得到三个聚集区,但在聚集区类别和大小上与空间扫描存在差异,其聚集时间为2011年1月1日～2011年12月31日。男女性时空扫描结果表明男女性胃癌发病也具有聚集性,且女性聚集区范围大于男性。结论 武威市胃癌发病持续走高,防控工作严峻。结合空间经验贝叶斯平滑、时空扫描统计量方法,能够克服区域人口间的差异,准确的找出胃癌空间分布特征及时空聚集性。     

兰州生物医药产业基地发展布局及其空间整合研究

针对兰州生物医药产业基地快速发展中的空间制约与空间分散同时存在等问题,通过实地调研和分析,围绕突出基地发展优势和提高产业集群空间效益等目标,提出了通过空间整合,形成推动新老城区科研服务与生产互动模式和扩展区"小园区大产业"的发展体系,以便培育产业基地在大尺度空间的核心竞争力和市场占有能力。     

贝叶斯模型和时空扫描统计量在胃癌死亡空间分布特征中的应用

目的 采用贝叶斯模型、时空扫描统计量研究2012-2013年武威市凉州区胃癌死亡空间分布特征,纳入男性死亡百分比、河流分布因素,估计胃癌死亡相对危险度,为胃癌危险因素分析及聚集性研究提供依据。方法 利用贝叶斯模型（Bayesian model,BYM）、时空扫描统计量分析方法,对武威市凉州区胃癌死亡数据进行分析。结果 2种贝叶斯模型结果均显示2012-2013年武威市凉州区胃癌死亡空间分布存在相对危险度（relative risk,RR）较高的区域,主要分布在凉州区的北部、中部及东南部。在两种贝叶斯模型的对比中,加入危险因素的BYM模型拟合程度优于单独的BYM模型,胃癌死亡时空聚集结果表明2012年该地区存在2个聚集区,且聚集区与胃癌RR值较高的区域分布相似。结论 2012-2013年武威市凉州区胃癌死亡存在高危险、聚集区,而胃癌高发区域可能与河流污染及其他环境危险因素有关,对胃癌死亡高发区的影响因素仍需进一步研究。     

自回归求和移动平均乘积季节模型在我国布鲁菌病短期月发病人数预测中的应用

目的 研究我国布鲁菌病（布病）月发病人数的趋势性和季节性,探讨自回归求和移动平均（ARIMA）乘积季节模型预测我国布病短期月发病人数的效果。方法 收集2004年1月—2015年5月我国布病月发病人数（共137组）,进行时间序列分析。数据来自国家卫生和计划生育委员会公布的疫情监测数据。观察我国布病月发病人数的趋势性和季节性,以我国2004-2013年的布病月发病人数作为训练样本,拟合ARIMA乘积季节模型;用2014年1月—2015年5月的发病数据作为校验样本,验证模型;确定最优模型后,预测2015年6-12月我国布病月发病人数。结果 2004-2008年我国布病月发病人数相对平稳,从2009年以后有了明显的上升趋势。从季节性来看,每年的6、7、8月属高发病期,每年的1月和12月处于全年的最低发病期。选取的最优模型为ARIMA（0,1,0）（1,1,0）12,其平均绝对百分误差（MAPE）=13.60,决定系数（R2）=0.881;对模型进行参数显著性检验,一阶季节自回归项（SAR）参数估计值=-0.292,P=0.048。运用ARIMA（0,1,0）（1,1,0）12对2015年6-12月我国布病月发病人数进行预测,其预测值分别为7 709、7 524、6 113、4 458、3 450、3 576、3 760例。结论 从2009年以后,我国布病月发病人数有明显的上升趋势;季节性表现在6～8月为高发病期,12月至来年1月为低发病期。ARIMA乘积季节模型拟合我国布病月发病人数的时间序列模型精度较高,可以用来预测我国布病短期月发病人数。