基于扫描统计的甲型H1N1流感聚集性分析

扫描统计已被广泛应用于地域性疾病的聚集性检测,且可检测这种聚集的差异显著性。文中使用扫描统计的方法,通过对2009~2012年全国各省的甲型H1N1流感数据进行时空扫描以及逐年的空间扫描,生成高发病率地区和低发病率地区聚类,并通过叠置分析反映各个地区归入聚类的频次。利用专题地图和统计表分析甲型流感在2009~2012年中的爆发情况和趋势,并对结果进行客观的分析。     

北京市甲型H1N1早期流行的特征与时空演变模式

甲型H1N1 正在全球快速传播,中国因人口众多而成为受甲型H1N1 潜在威胁最严重的地区之一。基于流行病学调查得到的8 月15 日以前的北京市甲型H1N1 病例数据,论文分析了甲型H1N1 的流行病学特征,并探讨了94 起聚集爆发事件的时空演变模式。论文还对比了北京市的甲型H1N1 与2003 年SARS的空间传播网络,结果表明,两次流行事件的空间传播模式具有类似模式,朝阳区-海淀区-城市中心区(东城、西城、崇文、宣武) 是影响北京市疫情发展的关键。在资源有限情况下,重点关注这个三角地带的人群防控对缓减北京市甲型H1N1 疫情会产生更积极的作用。北京市甲型H1N1 的早期防控是有效和及时的。     

抵抗肥胖，赶走流感

现在，肥胖人士又面临了一个新的健康危机。有研究数据表明，过度肥胖的人更容易罹患流感，包括目前全球性的甲型H1N1流感。大部分死于甲型H1N1流感的人都有潜在的健康问题（如高血压、糖尿病、慢性肺病等），这使得他们的免疫力下降，无法抵御病毒的袭击。美国亚特兰大疾病防控中心的一项研究报告指出，在美国甲型H1N1流感爆发的早期阶段死亡的99人中，有45％属于肥胖人士。在过去的研究中，专家并未把肥胖与流感联系在一起。     

基于改进SIR模型的甲型H1N1流感防控研究

在一般SIR模型基础上,改进SIR模型结合了甲型H1N1流感的传染特点,考虑了更多的因素,对人群分类更准确,从而增加了不同人群间的转化过程;在所建立的微分方程中,把每日潜伏者转化为病毒携带者的比例、易感染者的接种疫苗比例、甲型H1N1流感患者在发病前一天就具有传染性等因素都加以考虑;利用四阶五级Runge-kutta方法对模型进行求解。结果表明,改进的SIR模型对甲型H1N1流感的防控研究较为合理。     

北京市甲型H1N1流感对气象因子的时空响应

为研究北京市甲型H1N1流感对气象因子的时空响应规律,本文结合地理探测器及空间自相关分析方法,分析北京市甲型H1N1流感的时空分布情况,基于地理加权回归（GWR）模型,建立北京市甲型H1N1流感与平均风速、降雨量、平均湿度以及平均温度之间的回归模型。结果表明,降雨量对流感传播的影响不显著,平均风速与流感的传播主要呈现正相关,平均相对湿度与平均温度与流感的传播主要呈现负相关,其中,平均相对湿度的影响更为复杂。时间上,在流感感染人数快速上升的阶段,各气象因子的影响程度较为显著,而在流感传播速度减慢的阶段,气象因子的影响减弱;空间上,各气象要素对流感传播的影响在北京市4大功能分区上存在空间分异性,这与地区地形、风带、局地气候等因素有关。     

甲流感疫情时空聚集性的GIS分析

2009年肆虐全球的甲流感疫情是由一种突变的猪流感病毒引发的流感,故又被称为猪流感。自2009年5月11日发现首例甲流感病例传入我国以来,在短短几个月的时间里,疫情迅速蔓延并呈现全国大爆发的态势。深圳因地理位置特殊,流动人口众多,一直是我国流行病的高发地区。本文以深圳市为例,对2009年5月26日至2009年11月15日间通过传染病疫情信息网络直报系统所上报的甲型H1N1流感确诊病例,分别依据患者的性别、年龄、职业等属性进行了统计,同时以日发病数为基本单位对这期间的甲流感疫情进行了时序与特征分析;并将病例数据输入地理信息系统进行地理空间定位,选取病例患者的家庭住址作为地理空间定位的基本单元,利用回顾性时空重排扫描统计量的方法对这期间深圳市的甲流感疫情进行时空聚集性分析。结果显示,深圳市的甲流感疫情的时空聚集性重点表现在9月份上旬与香港接壤的南部地区,对深圳市疫情的防控要重点布置在与香港往来的几个通关口岸处。     

甲型水驱曲线无因次化及其在油田开发中的应用

80年代初引入我国的水驱曲线分析法,在油藏动态分析及可采储量标定方面得到了广泛的应用。以陈元千教授及已故童宪章院士为代表的石油工作者在水驱曲线基础理论和应用方面做了大量的研究工作,而甲型水驱曲线无因次形式,能     

基于地理信息系统的2009-2013年甲型H1N1流感的时空分析

甲型H1N1流感作为一种人群普遍易感的急性传染病,自2009年爆发以来,不仅对人类健康造成了危害,也给全球经济造成了巨大损失。为研究中国大陆地区2009年来甲型H1N1流感疫情的时空分布特征,以中国大陆地区31个省级行政区2009-2013年甲型H1N1流感发病率的时空数据为研究对象,采用空间自相关分析技术和季节性分析方法进行了较为全面的空间和时间分析。结果表明：甲型H1N1流感的发病率在空间上和时间上都具有较强的聚集性。空间上,甲流发病高值热点有从新疆、青海和甘肃等西北部地区逐渐南移至中国东南部沿海省份的趋势,且高发聚集省份有增多的趋势;时间上,每年10月至次年4月是中国甲流的高发时段,且在此期间空间上也存在较强的聚集性。     

Global influenza in cold phase of Pacific Decade Oscillation

Based on the study of the cold phase of the Pacific Decade Oscillation, pandemic influenza is related to climate. The relation of low temperature, Pacific Decade Oscillation, strongest earthquake, Influenza, hurricane and El Nino is researched in this study. In the cold period of Pacific Decade Oscillation, the strongest earthquake, hurricane with La Nina, Pandemic Influenza with El Nino will occur stronger and stronger. From 1950 to 1976, the strongest dust-storm is connected with Pandemic Influenza one by one. So, dust-storm is one of factors to spread pandemic influenza viruses.