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| 安徽、江西及江苏3省血吸虫病患者与钉螺分布的空间自相关分析 | |
| 引用本文： | 杨国静,周晓农,汪天平,林丹丹,洪青标,孙乐平. 安徽、江西及江苏3省血吸虫病患者与钉螺分布的空间自相关分析[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2002, 20(1): 6-9 |
| 作者姓名： | 杨国静 周晓农 汪天平 林丹丹 洪青标 孙乐平 |
| 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. 江西省寄生虫病研究所,南昌330046 5. 江苏省血吸虫病防治研究所,无锡214064 |
| 基金项目： | 世界卫生组织热带病研究与培训特别规划署资助项目(No.970 978)，国家自然科学基金资助项目 (No.30 0 70 684)~~ |
| 摘 要： | 目的 通过地理信息系统 (GIS)分析江苏、安徽、江西 3省血吸虫病疫情空间分布规律。 方法 收集 3省近 2 0年的血吸虫病流行病学数据 ,建立 GIS空间数据库。在 Arc View3.x,S- PL U S及 Spatial Statistics软件 (模块 )支持下对建立的血吸虫病 GIS数据库进行空间自相关性分析。 结果 安徽及江西省血吸虫病患者总数及钉螺总面积不同代表年份中 ,均具有不同程度的空间自相关性。总体上钉螺分布的相关系数 (Moran′I )大于患者的相关系数 ,并具有非常显著性差异。江苏省钉螺总面积具有一定的空间自相关性 ,其空间聚集性显著高于血吸虫病患者数 ,两者间缺乏空间聚集性。 结论 空间自相关分析可用于血吸虫病患者、钉螺分布的地域聚集性的研究 ,以揭示该病的分布规律和流行态势 |
| 关 键 词： | 长江下游 血吸虫病 钉螺 空间自相关分析 |
| 文章编号： | 1000-7423(2002)-01-0006-04 |
| 修稿时间： | 2001-08-18 |
Spatial Autocorrelation Analysis on Schistosomiasis Cases and Oncomelania Snails in Three Provinces of the Lower Reach of Yangtze River |
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| YANG Guojing,ZHOU Xiaonong,WANG Tianping,LIN Dandan,HONG Qingbiao,SUN Leping. Spatial Autocorrelation Analysis on Schistosomiasis Cases and Oncomelania Snails in Three Provinces of the Lower Reach of Yangtze River[J]. Chinese Journal of Parasitology and Parasitic Diseases, 2002, 20(1): 6-9 | |
| Authors: | YANG Guojing ZHOU Xiaonong WANG Tianping LIN Dandan HONG Qingbiao SUN Leping |
| Affiliation: | Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064. |
| Abstract: | OBJECTIVE: To explore the spatial distribution of schistosomiasis cases and Oncomelania snails in the provinces of Jiangsu, Anhui and Jiangxi with the assistance of geographic information systems (GIS). METHODS: Epidemiological data of schistosomiasis in recent 20 years were collected, and the relevant GIS databases were established. The spatial autocorrelation analysis was carried out with ArcView 3. x, S-Plus, and Spatial Statistics software. RESULTS: Except for schistosomiasis cases in Jiangsu, the spatial distribution of schistosomiasis cases and Oncomelania snails in the three provinces were fitted to the spatial autocorrelation at a certain degree. Generally the autocorrelation coefficients (Moran's I) in Oncomelania snails were higher than that in schistosomiasis cases. CONCLUSION: Spatial autocorrelation analysis can be used to estimate the value of one variable in different spatial position, and it is a good way to find out the spatial cluster distribution in different stages. |
| Keywords: | lower reach of Yangtze River schistosomiasis Oncomelania snail spatial autocorrelation |
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