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| 多因素空间复合模型预测我国疟疾流行区分布态势 | |
| 引用本文： | 杨国静,周晓农,汪天平,刘建翔,J.B.Malone,J.C.McCarroll. 多因素空间复合模型预测我国疟疾流行区分布态势[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2002, 20(3): 145-147 |
| 作者姓名： | 杨国静 周晓农 汪天平 刘建翔 J.B.Malone J.C.McCarroll |
| 作者单位： | 1. 江苏省血吸虫病防治研究所,无锡,214064；第四军医大学流行病学教研室,西安,710032 2. 江苏省血吸虫病防治研究所,无锡,214064；中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所,上海,200025 3. 安徽省寄生虫病防治研究所,芜湖,241000 4. 复旦大学公共卫生学院,上海,200032 5. School of Veterinary Medicine,Louisiana State University,LA 70805,USA |
| 基金项目： | 联合国开发署 /世界银行 /世界卫生组织热带病研究与培训特别规划署的资助 (IDNo .970 978)~~ |
| 摘 要： | 目的 应用地理信息系统 (GIS)对全国疟疾流行区分布态势进行预测。 方法 在ArcView 3 .0a软件及spatialanalyst模块的支持下 ,分别对疟原虫年生长发育累积度日 (TGDD)、降雨、相对湿度进行单因素的表面趋势空间分析 ,并根据Delphi法咨询结果 ,按上述 3种气象因素的 5∶3∶2比例进行空间叠加分析 ,以建立GIS复合模型。 结果 获多层GIS空间复合模型 ,在此基础上获TGDD、降雨、相对湿度的全国疟疾影响因素多层分布图 ,预测了全国疟疾流行地区分布态势。 结论 多因素GIS复合模型预测的全国疟疾流行区域分布与以往的文献报道结果基本相似 ,因此 ,本法可供疟疾传播区进行大范围、多因素预测作参考。目的 应用地理信息系统 (GIS)对全国疟疾流行区分布态势进行预测。 方法 在ArcView 3 .0a软件及spatialanalyst模块的支持下 ,分别对疟原虫年生长发育累积度日 (TGDD)、降雨、相对湿度进行单因素的表面趋势空间分析 ,并根据Delphi法咨询结果 ,按上述 3种气象因素的 5∶3∶2比例进行空间叠加分析 ,以建立GIS复合模型。 结果 获多层GIS空间复合模型 ,在此基础上获TGDD、降雨、相对湿度的全国疟疾影响因素多层分布图 ,预测了全国疟疾流行地区分布态势。 结论 多因素GIS复合模型预测的全国疟疾流行区 |
| 关 键 词： | 多因素空间复合模型 疟疾 地理信息系统 |
| 文章编号： | 1000-7423(2002)-03-0145-03 |
| 修稿时间： | 2001-08-22 |
Application of Multifactor Spatial Composite Model to Predict Transmission Tendency of Malaria at National Level |
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| YANG Guo jing,ZHOU Xiao nong,J.B.Malone,J.C.McCarroll,WANG Tian ping,LIU Jian xiang. Application of Multifactor Spatial Composite Model to Predict Transmission Tendency of Malaria at National Level[J]. Chinese Journal of Parasitology and Parasitic Diseases, 2002, 20(3): 145-147 | |
| Authors: | YANG Guo jing ZHOU Xiao nong J.B.Malone J.C.McCarroll WANG Tian ping LIU Jian xiang |
| Affiliation: | Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064. |
| Abstract: | OBJECTIVE: To predict the transmission tendency of malaria at national level by application of geographic information system(GIS) technique. METHODS: With the assistance of ArcView 3.0 a software and its spatial analyst extension, the surface spatial analysis on three natural factors, namely, total growing degree days(TGDD), precipitation and relative humidity, were conducted individually. The map calculation was preformed based on the three factors' ratio of 5:3:2 resulted from the Delphi investigation. RESULTS: The individual maps and composition map of TGDD, precipitation and relative humidity were created, respectively, based on the spatial composite model, which were used to predict the transmission tendency of malaria at national level. CONCLUSION: The high risk areas for malaria transmission, predicted by the spatial composite model based on the multilayers of environmental factors, are correlated with the previous reports. This will, therefore, provide information for predicting malaria transmission by multiple factors in a larger area. |
| Keywords: | multifactor spatial composition model malaria geographic information system |
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