【目的】应用空间流行病学的原理与方法,描述和分析大理血吸虫病、钉螺的空间分布特点及发展变化规律,探索影响它们的环境因素,为血吸虫病防治和监测提供技术支撑。【材料】1.收集云南省1998年～2008年、大理市2002年～2008年以及洱源县2001年2008年血吸虫病病情和螺情资料。2.购买2008年4月22日下午4点覆盖两地的Landsat TM卫星图像和云南省基础电子地图。【方法】1.地理信息系统(GIS)数据库建立利用Envi4.2软件提取植被指数、土壤湿度、土地利用类型,利用Erdas9.2软件提取地表温度环境替代指标,以上4个指标在ArcGIS9.2软件中建立栅格数据库,血吸虫病病情和螺情资料在Excel中输入成电子表格和电子地图一起建立矢量数据库2.描述性分析应用GIS描述性分析云南省以及大理市2002～2008年血吸虫病疫情三间分布情况。3.统计分析利用ArcGIS9.2. Spss16、Satscan7.0等统计分析软件对大理市的血吸虫病和钉螺的空间分布特征进行分析,并对钉螺感染率、耕牛感染率、流行村到水系的距离与人群感染率和环境替代指标植被指数、土壤湿度与钉螺密度作spss相关性分析。4.克里金插值分析基于采样点插值空间地理统计方法模拟预测钉螺分布。5.权重适宜性模型提取钉螺生存范围采用GIS的权重适宜性模型确定最适宜钉螺生存、次适宜钉螺生存范围和不适宜钉螺生存的范围。【结果】1、通过地理信息系统可视化的描述出云南省大理市2002～2008年以及洱源县2001～2008年血吸虫病疫情、钉螺分布情况,如钉螺面积,病例数、人群感染率等。2、建立云南省2002～2008年血吸虫病地理信息系统数据库。3、统计分析结果：病例集中分布的为大理云峰镇,大理市流行村基本都沿水系分布,说明钉螺分布具有明显的地理、时空聚集性。钉螺感染率(X1)、耕牛感染率(X2)与人群感染率(y)之间呈正相关,而与距水系距离负相关关系,回归模型为：y=3.723+0.687×X1+0.232×X2,F=39.166,P<0.001,决定系数R2=0.471,水系距离未进入模型。此模型只能解释总变异的47.1%,说明仅仅对以上影响因素建模是不够的。4、通过遥感影像提取植被指数、土壤湿度和地表温度等环境替代指标,得出钉螺密度与植被指数(相关系数0.45)、土壤湿度(相关系数0.412)成正相关,与地表温度成负相关(相关系数-0.325)且p<0.05。5、由于钉螺不符合统计学上要求的样本是均匀,独立分布的特点,具有较强的地理、时空聚集性,故采用GIS的克里金插值地理统计方法来模拟钉螺密度,预测整个研究区域的钉螺密度分布,半差函数验证后可以解释总变异的74.55%,平均标准误为13.13%。6、通过地信息系统的权重适宜性模型确定了最适宜钉螺生存、次适宜钉螺生存范围和不适宜钉螺生存范围。【结论】1.通过研究表明地理信息系统能更加直观、形象、动态地展示血吸虫病的流行及钉螺的分布情况。2.植被指数、地表温度、土壤湿度与钉螺密度相关性强,均可应用到山丘型地区钉螺监测。3.地理信息系统的克里金插值建模和权重适宜性模型可信度高,能在一定程度上反应钉螺的实际分布情况,对当地血吸虫病防治具有一定的指导意义。