研究背景疟疾可以经按蚊叮咬或者输入带疟原虫者的血液而感染疟原虫,是一种发病率较高的虫媒传染病,目前我国疟疾的病因以蚊虫叮咬最常见,本地病例以间日疟常见。疟原虫会寄生于人体的肝脏中进行繁殖,然后感染红细胞。疟疾的症状主要包括头痛、发烧、呕吐,潜伏期为10-15天。如果未能得到及时有效的治疗,机体会因为感染了疟疾而中断对重要器官的供血从而威胁生命。目前无论是我国还是非洲等疟疾高发地区对控制疟疾的流行都取得了很大成就。2010年我国提出《中国消除疟疾行动计划(2010-2020年)》,目前我国对疟疾的控制不再是减少疟疾的暴发,而是彻底消除。因此就需要我们更加具体地分析疟疾的影响因素,寻找更加全面的线索,以便达到资源的最有效利用。同时,为其他传染病研究提供方法学指导。研究目的探讨安徽省疟疾发生的空间、时间以及人群分布；探索安徽省疟疾空间聚集性,找出安徽省疟疾高发地区。以安徽省疟疾与气象因素之间的关系为例,说明分布滞后非线性模型以及广义可加模型在公共卫生领域的应用。研究方法收集安徽省疟疾网络直报数据,以及安徽省人口数据,采用SatScan对安徽省疟疾进行时间、空间以及时空扫描,发现热点地区,以及高发时间。采用分布滞后非线性模型探讨研究区域疟疾与气象因素之间的关系。采用广义可加模型进一步探讨降雨量与温度对疟疾流行的修饰作用。研究结果安徽省疟疾自2005年1月-2014年6月发病率整体呈下降趋势,空间聚集性以及时间聚集性变得逐渐不明显。SatScan扫描结果以及安徽省疟疾发病率地图均显示亳州市的疟疾流行情况最为严重,因此选取安徽省亳州市作为研究区域进一步探讨亳州市疟疾与气象因素之间的关系。分布滞后非线性模型可以定量显示气象因素与疟疾发病间的非线性关系以及滞后效应和累积效应。结果显示：随着温度的升高(-5。-26。)疟疾发病风险逐渐增高；温度越高,其滞后效应越大,最佳滞后时间为1-3周,最长滞后时间为8周；当温度为26。,且滞后时间为10周时疟疾发病的累积危险度最大。降雨量对疟疾发病的影响的即时效应没有统计学意义,随着滞后天数的增加,累积效应先增大后减小,降雨量越大最佳滞后天数越短；当降雨量为30mm且累积时间为6周时疟疾发病的累积危险度最大；以最低相对湿度31%为参照,周平均相对湿度的即时效应没有统计学意义。当滞后时间为4周时疟疾的相对危险度最大,当滞后时间为10周时相对湿度对疟疾的相对危险度几乎为0。随着相对湿度的增加,疟疾的累积相对危险度先增加后减少,当相对湿度为62%时且滞后时间为10周时的累积效应最大。分年龄、性别的结果显示女性以及老年人对气象因素的变化较敏感。利用广义可加模型对降雨量以及温度对疟疾发病的修饰作用可以看出气象因素之间存在交互作用。研究结论安徽省疟疾发病率呈整体下降趋势,但疟疾流行区疟疾的控制仍不可忽视,同时要加强对输入性疟疾病例的监测,加强出入境检验检疫。分布滞后非线性模型可以较好地研究疟疾发病与气象因素间的关系,并将结果直观地展示出来,不仅可以研究即时效应,也可进行滞后效应以及累积效应的研究。广义可加模型为具有非线性关系的交互作用提供了方法学指导。