珠江三角洲地区登革热流行风险空间模拟与预测

近年来日益严重的登革热疫情已在中国南部地区形成疫情高发区,并对中国的公共卫生安全形成了一定的威胁。登革热主要受到区域内复杂的自然环境条件以及社会经济因素的影响,而利用地理空间分析方法和模型探究登革热疫情的影响因素,并对其未来流行风险的空间分布进行模拟,是有效开展登革热预防控制工作的重要基础。本文收集了珠江三角洲地区2010-2014年的登革热病例资料和土地利用、人口密度两种社会经济要素数据,构建土地利用回归（LUR）模型以分析登革热疫情与不同空间范围内的土地利用和人口密度之间的关系,并结合SLEUTH模型获取的2030年土地利用数据以及基于人口密度预测模型获取的2030年人口密度数据,预测珠江三角洲地区2030年登革热疫情风险的空间分布。结果表明,社会经济要素对登革热疫情空间分布的影响在不同范围内存在差异,半径分别为10、7、10、2和1 km的缓冲区内的人口密度、草地、城镇用地、林地和耕地进入LUR模型并对疫情有显著的影响（相关系数分别为0.779、-0.473、0.818、-0.642和-0.403）,所构建的LUR模型效果较好（调整R²为0.796,F=390.409,P<0.01）,留一交叉检验结果显示模型的相对均方根误差为0.7046,预测值与实测值的拟合精度达到0.7101。2030年城市空间扩展的区域主要分布在深圳、东莞以及广佛的交界地区,而登革热风险预测模型表明2030年登革热疫情风险较大的区域与珠江三角洲城镇用地占比、人口分布较高的地区有高度的一致性,尤其是广佛地区。因此,LUR模型可以较好地预测登革热疫情的空间分布,从而为当地卫生部门防控登革热提供方法支持。     

重庆市新型冠状病毒肺炎流行时空特征及其与人群活动性的关系

本文收集了重庆市2020年1月21日—2月24日确诊的545例新型冠状病毒肺炎（COVID-19）病例个案信息,结合1500万手机用户在疫情期间的信令轨迹大数据,分析了其疫情的时空演化特征以及人群活动的变化规律,并从复杂网络的角度揭示了疫情分布的异质性,从疫情传播与人群活动之间的关系揭示了异质性的原因。研究发现：① 重庆市疫情在时间上,经历了以输入病例为主、输入和本地病例共存、以本地病例为主3个阶段,病例实时再生数（R_t）初期较高,随着防控措施的实施,逐步减小;空间上,病例分布呈现显著聚集性,病例高聚集区主要分布在以万州区为核心的渝东北地区和以主城区为核心的渝西南地区;② 疫情发生后,重庆市人群移动总量减少为疫情前的53.20%,减少主要集中在主城区以及其他各区县的中心城区,而郊区、农村的人群移动变化不大,甚至有所增加;③ 人群活动与病例发生之间存在不同程度的相关性,具体为：每日人群移动总量与病例实时再生数、一个平均潜伏期（7 d）后的每日新增病例数的相关系数为0.97、0.89,揭示了人群活动与病例增长的时间相关性;各街道（乡镇）人群移动总量与其累计确诊病例数、本地感染病例数之间的相关系数为0.40、0.35,揭示了人群活动与病例空间分布的相关性;病例高聚集区与人群移动网络社区对应,且与网络社区内人群活动较强的区域吻合,揭示了重庆市疫情传播的本地聚集特征。大数据与疫情信息的聚合分析证实,切断人群移动网络社区之间的连接,并遏制疫情高风险社区内部的传播是在城市内部疫情防控的有效措施。     

中国艾滋病空间格局和时空演化分析

探索艾滋病疫情的空间格局和时空演化特征,发现其分布和流行规律,对促进艾滋病防控工作具有重要意义。本文基于1997—2016年中国艾滋病省级发病率资料,利用空间自相关技术探测艾滋病疫情的空间格局,并使用重心轨迹迁移算法进行时空演化分析。结果表明：中国艾滋病疫情在省级尺度上具有较强的空间依赖性。1997—2016年,中国艾滋病疫情的全局空间关联程度从弱变强,而且存在进一步强化的趋势;疫情总体呈现“南重北轻,中部过渡”的空间格局,可将中国艾滋病发病率在局部发生空间自相关的区域划分为以内蒙为代表的北方疫情冷点片区和以广西为代表的南方疫情热点片区;中国艾滋病疫情的总体流行程度不断加深,且具有明显的地域差异性,在空间上表现为非均衡增长。因此,今后的艾滋防控工作必须在传统预防手段的基础上注重疫情扩散的时空规律,重点加强对疫情热点区域和高风险传播方向的管控,以达到区域协同、精准防控的目的。     

基于信息熵的中国自然疫源性疾病分布特征研究

中国目前发现有43种自然疫源性疾病,其中鼠疫、人禽流感、疟疾、登革热等14种被列为国家法定传染病,对中国人民生命健康造成了很大的威胁。为了探讨中国自然疫源性疾病发病数量均衡/不均衡的区域分布规律,本文运用Shannon信息熵理论和空间自相关方法,基于2004-2015年14种自然疫源性疾病的发病数,对中国自然疫源性疾病进行了分析。研究结果表明：① 中国自然疫源性疾病发病数量均衡/不均衡的区域在空间上具有明显的西北-东南分异特征,并具有显著的空间自相关关系,高值聚集区和低值聚集区主要分布在以河北-云南连线上山脉分界线的两侧;② 自然因素是影响自然疫源性疾病发病均衡程度的主要因素,在温暖潮湿（即温度适宜、水分充足）的地区更容易发生多种疾病,疾病发病数量相近;在特定牲畜为主或特定蚊虫流行地区更容易发生单种疾病,疾病发病数量不均衡;③ 我国发病总数高的区域往往是因为单种疾病极其严重导致,而信息熵高的地区往往存在多种疾病发生,这两类地区在自然疫源性疾病防治上,需要根据地区特点采取不同措施。     

我国手足口病时空分布特征的GIS分析

手足口病是一种常见传染病。近几年在我国多次暴发且发病人数显著增加,引起了我国政府和社会各界的广泛关注。目前,对手足口病的研究主要集中在医学领域,而在宏观尺度上的时空分布特征研究及其重点地区分布研究等方面均较少。本文探索应用地理信息系统(GIS)的工具和方法,对2008-2009年中国疾病预防控制信息系统收集的手足口病监测数据进行统计计算、空间可视化和空间分析,得到我国手足口病疫情的时空分布与动态变化特征。研究表明:(1)尽管全国均有手足口病的报告病例,但各省之间发病情况差异较大,且区域内的发病情况也存在较显著差异,一般在人口密度和人口流动性均较大的城市疫情较严重;(2)手足口病在我国的流行高峰期为4-7月,比国外相关研究中的描述提前了一个月;(3)5-6月,我国手足口病的高发区分布明显由南向北移动。(4)2008-2009年,我国手足口病患者98%以上为托幼儿童、散居儿童和学生。鉴此分析,本文提出了具有时间、空间和人群针对性的防控手足口病暴发流行的科学建议。     

2009年甲型H1N1流感大流行时空分布特征分析

 本文利用球面距离的Ripley'K函数,分析了全球2009年甲型H1N1流感大流行早期疫情的点空间分布模式。同时,通过对比2000-2008年甲型流感病例数据,分析不同纬度国家2009年甲型H1N1流感新增病例数的时间序列特征及其与国家入境人数的相关性。结果表明,2009年甲型H1N1流感大流行早期疫情呈聚类分布,其L函数值最大值区间与65个全球城市的最大值区间相同。78.5%的病例分布在全球城市周围600km半径内。时间序列特征总体上类似于历年甲型流感,但是北回归线以北部分国家在6、7月非甲型流感流行季节仍有大量病例出现。并且北回归线以北国家冬季暴发集中在第45周到第48周之间,早于历年甲型流感流行时间。进一步分析认为,全球城市是本次流感国际传播网络的关键节点。国际旅行是流感传播的重要途径,并在本次流感大流行前期主导着流感跨国传播方向。同时不同纬度的环境条件对2009年甲型H1N1流感大流行有重要影响。     

台风对工厂化虾池生态系统中COD的影响

根据2003年7月台风发生期间工厂化虾池生态系中的实测数据,重点分析了不同养成密度虾池生态系中COD的变化状况及其影响因素。结果表明:台风气候对虾池生态系中COD的影响较大,台风发生时COD含量相对较高,台风前后相对较低;台风气候对COD周日变化的影响以养成密度大的养殖池较为显著,养成密度小的养殖池则影响较小;COD与环境因子之间的相关性差异也较大,台风前,养成密度大的养殖池与NO2-呈显著正相关(r=0.668),与T和Chl.a呈负相关关系(r=-0.608或r=-0.633);台风后与PO4-P、NH4+和Chl.a之间则表现的显著正相关(r=0.907、0.832、0.846)。而养成密度低的养殖池,台风前COD与pH呈显著负相关(r=-0.732),台风后与PO4-P和NO2-分别呈显著正相关(r=0.720)和良好正相关(r=0.591)。但在台风发生时,二池均无此类相关性出现。     

疟疾预测的遗传规划方法与应用——以安徽省县(市)疟疾发病率为例

疟疾是世界上最严重的一种寄生虫疾病,安徽省是典型的中纬度疟疾高发区域之一。本文以安徽省县级行政单元统计的疟疾发病率为例,从遥感监测数据中获取疟疾潜在驱动因素的数据,使用遗传规划方法建立遥感监测的环境因素与疟疾发病率之间的关系,从而预测疟疾发病率的空间分布,并分析预测结果、评价模型精度。结果表明,遗传规划方法预测的疟疾发病的精度(训练数据的预测R2=0.558,检验数据R2=0.429)较线性逐步回归方法的预测精度(训练数据的预测R2=0.470,检验数据R2=0.408)有所提高。遗传规划方法有利于提高预测疟疾发病率空间分布的精度。其为使用遥感监测数据预测疟疾的空间分布和变化的科学研究提供依据。     

基于大数据的疫情地理传播与网络舆情时空关系研究

疫情地理传播与网络舆情之间的时空关系对于开展突发疫情应对具有重要意义,是国家新型城镇化与发展全球化的重要课题。利用H7N9突发疫情感染人数、网络舆情关注数、网民人数、地理行政区划等数据,应用大数据分析与地理可视化方法,对疫情地理传播与网络舆情时空关系进行了研究。结果表明,疫情地理空间传播与网络舆情传播之间存在潜在的时空关系,主要表现为突发疫情引起的网络舆情的空间分布与现实疫情事件的地理空间分布特性具有总体相似一致性和局部偏差性。疫情传播与其引起的网络舆情传播的数量特性、时间特性、地理区域特性具有整体一致性;网络舆情反映疫情地理分布具有局部偏差性。     

3种蛋白源替代鱼粉对褐点石斑鱼幼鱼血液指标的影响

以全鱼粉饲料为对照(D1组),用豆粕替代10%、20%的鱼粉(D2、D3组),玉米蛋白粉替代10%的鱼粉(D4组),啤酒酵母替代10%的鱼粉(D5组),配制5组等氮等能饲料,研究不同蛋白源替代饲料中的鱼粉对褐点石斑鱼(Epinephelus fuscoguttatus)幼鱼血液生理生化指标的影响.结果发现:投喂56 d后,D5组终末体质量显著小于D1组和D2组(p<0.05),其他各组间差异不显著(p>0.05);D1组和D2组实验鱼体质量与D5组差异显著(p<0.05).D3组血红蛋白浓度、血栓细胞密度和平均血栓细胞体积显著低于D1组(p<0.05), D4组实验鱼嗜中性粒细胞密度和巨大不成熟细胞比例显著高于D1组(p<0.05).D3组实验鱼总蛋白含量显著低于D1、D4组(p<0.05),D3组球蛋白含量显著低于D1组(p<0.05),D3组白球蛋白比显著高于其他各组(p<0.05);D3组的血糖含量显著低于D1组(p<0.05),D2、D3、D5组的甘油三酯含量显著低于D1、D4组(p<0.05);D5组肌酐含量显著低于D1组(p<0.05).以上结果表明,酵母蛋白替代饲料中10%的鱼粉对实验鱼的生长和生理状态均产生不良影响,不适于作为褐点石斑鱼幼鱼饲料的鱼粉替代物;玉米蛋白粉和豆粕蛋白可以作为褐点石斑鱼幼鱼饲料中鱼粉的替代物,但替代比例玉米蛋白粉不宜超过10%,而豆粕蛋白的替代比例应小于20%.     

顾及时空对象空间相互作用的疫情风险评估建模与应用

新型冠状病毒肺炎（Coronavirus Disease 2019,COVID-19）在全球的传播仍在持续,根据COVID-19在国内早期的扩散特征,从地理学角度出发,构建了一种顾及时空对象空间相互作用机制的疫情风险评估模型,模型在参照时空对象空间相互作用迁移型传导模式的基础上,重点考虑了疫情传播的时空过程、并兼顾空间依赖及空间异质性因素,实现了疫情风险城际传播的关联性、动态性分析。在实证研究阶段,基于该模型对武汉及其主要影响城市在2020年1月上旬到4月上旬的疫情风险及动态演变进行了评估,通过与基于城市对象自身属性计算得到的实时疫情风险指数及其空间分布进行比较,验证了基于时空对象的空间相互作用模型在疫情风险评估方面的有效性。结果表明：① 模型能兼顾疫情传播的空间依赖及空间异质性特征,体现疫情风险的城际传播过程,为疫情传染风险评估及相关空间问题的研究提供了一种新的视角和方法;② 来自源对象的输入性疫情风险与对象间的空间相互作用强度存在显著正相关性,因此在疫情防控中要结合空间相互作用的主要影响因素进行综合决策。     

基于机器学习的登革热时空扩散预测模型对比分析

BP神经网络、GA-BP神经网络及SVR模型是机器学习领域常用的三种预测方法,但在登革热预测方面鲜有人涉及。本文以广州市主城区登革热预测为例,对比BP神经网络、GA-BP神经网络及SVR模型在登革热时空预测上的作用,比较三种模型在登革热时空动态预测中的优劣性。研究表明,1从模型预测效果上看,SVR模型稳定,预测效果显著优于BP及GA-BP模型;2从模型性能上看,GA-BP模型优于BP及SVR模型; 3SVR与GA-BP模型在登革热预测上切实可行。     

The evolution of tea spatial agglomeration in China: An analysis based on different geographical scales

The spatial agglomeration of agricultural production is conducive to reducing planting costs, increasing production efficiency and improving product quality. It is an important way to promote the transformation and upgrad of tea industry and realize the modernization of China’s tea industry. This study used Gini coefficient and spatial autocorrelation analysis to explore the characteristics of tea spatial agglomeration in China from three geographical scales: regional level, provincial level and prefecture level from the year 2005 to 2015. The results indicated that there was a significant scale effect on the tea spatial agglomeration. The agglomeration degree increased from the regional level, provincial level to prefecture level. The types of spatial agglomeration evolution of the three scales were Ushaped, continuous diffusion, and continuous agglomeration. The spatial autocorrelation of tea production could only be found at the prefecture level. Meanwhile, at the prefecture scale, we could not only reveal the pattern changes at the regional and provincial levels, but also identify tea production agglomeration regions. Compared with the large scale, the small scale could reveal the characteristics of tea spatial agglomeration in more details. Factors such as natural resource endowments, cost factor, technological advancement, agglomeration economy, and agricultural policy influenced the evolution of tea spatial agglomeration from different geographical scales. Finally, from the perspectives of spatial transfer of tea production, promoting spatial agglomeration, building tea production bases, and breaking administrative boundaries, we proposed several policy suggestions for optimizing the spatial layout of tea production.     

政府严控期我国地级市COVID-19疫情的时空集聚、演变及自相关效应研究

突发性重大公共传染性疫情在地级城市层面政府严格防控时期的时空演变特征能够有效反应我国综合应急防控能力。基于中国2020年1月24日—3月5日312个城市的COVID-19累计确诊数、现有确诊数、治愈数等统计数据,采用ESDA、优化的热点分析、空间马尔科夫链、空间面板数据模型等方法分析了政府严控期COVID-19疫情在312个城市的时空变化特征。研究发现：① 全国COVID-19现存确诊数经历了“快速增长扩散、基本控制、逐渐下降、局部地区完全控制”的变化特征并在2月17日达到峰值,上升期的日均增长率为17.5%,下降期的日均下降率为5.1%,绝大部分城市的疫情变化特征与全国总体情况类似;② 春运期间的人口流动性高是导致疫情快速扩张的主要原因,武汉“封城”之前14 d的百度迁徙强度指数与部分城市的累计确诊数显著相关;③ 优化的热点分析方法识别出疫情热点的空间分布具有固定性且主要分布于以武汉为中心、半径约350 km范围内的36个城市,未识别出具有统计显著性的疫情冷点城市;④ 对各城市现有确诊人数的马尔科夫链转移概率矩阵分析结果显示,各种类型维持现状的概率大于0.85,向下转移的平均概率明显高于向上转移的概率,在不同空间滞后类型的影响下各类型转移概率发生明显变化;⑤ 空间面板数据模型估计结果显示312个城市的现存确诊数具有显著的空间和时间自相关性。本研究从地级市层面多角度分析了政府严控期间COVID-19疫情的时空变化特征,疫情防控重点在于降低其时空自相关效应,为我国当前及未来应对突发性重大公共传染性疫情提供决策参考。     

陕西省HFRS疫情时空分异特征及影响要素研究

肾综合征出血热（HFRS）主要是由鼠类携带传播汉坦病毒而引起的一类自然疫源性传染病,严重危害着人类健康。陕西省是我国HFRS疫情最严重的省份之一,发病率居全国前列,研究其疫情时空分异和影响要素对指导当地疫情防控具有重要意义。本研究基于2005—2017年县区尺度HFRS发病率数据,采用空间自相关、热点分析等方法分析陕西省疫情时空分异特征,并利用地理探测器探究影响疫情的主要自然环境和社会经济要素。结果表明：2005—2017年陕西省HFRS发病率明显高于全国水平,同时呈现明显的时间波动和空间聚集,平原面积占比、建设用地面积占比、人口密度等因素可以解释约20%的HFRS疫情空间分异;关中平原聚集了陕西省90%以上的高发病县区,其疫情亦呈现明显的空间分异性,主要受降水量、 NDVI、土地利用类型等因素的影响。由此可知,高发病县区聚集、且自然环境和社会经济条件明显不同的关中平原是陕西省HFRS疫情流行的关键地区。因此,建议陕西省HFRS疫情防控应当重点关注降水量、植被状况以及土地利用类型,特别是在土地城镇化水平较高、人口密度较大的关中平原进行有效的防控干预。