云南省位于我国的西南边陲，与老挝、越南、缅甸接壤。历史上云南曾经发生疟疾爆发流行的事件。现在云南省仍然是我国疟疾重度流行省份之一，每年的发病病例数居全国之首(2005年除外)，而发病率仅次于海南位居第二。在云南省疟疾有两种类型：恶性疟与间日疟。统计数据表明云南省每年的疟疾发病数都占全国1/3以上的病例，尤其是恶性疟至少占全国病例的1/2，在2005年甚至达到4/5以上(2005年的比例是80.76％)。虽然前人对云南省1984-1993年期间的疟疾疫情与按蚊密度进行过多因素复合分析与研究，但是没有利用GIS对云南疟疾流行进行时空分析的研究，也没有利用GIS进行疟疾发病率的研究。因为少数民族的语言、生活习惯、民族风俗以及宗教信仰等的独特性，难以获取社会环境数据(经济发展水平、抗疟数据以及蚊媒数据)。本文以收集到的疾病数据与环境数据为研究对象，基于GIS分析云南省疟疾流行的时空特点，建立云南省疟疾发病率模型。疟疾流行时空特点与发病率模型可以帮助云南省更加有效地分配抗疟资金、药物以及其他资源，对帮助云南省达到“2006-2015年全国疟疾防治规划”中的目标起到积极作用，具有重要的意义。论文的主要研究内容与结论有： (1)云南省疟疾流行具有显著的时间集聚性。疟疾流行时间上的特点对于疟疾预防控制有实际意义。1999-2005年度发病率的分析结果表明目前云南疟疾发病呈波动状态。对2001-2005年的月发病率进行分析，发现疟疾流行期集中在5—8月，10-11月，这6个月的病例数占全年的2/3以上。每年7月与11月是两个发病高峰期，2月与9月是发病低峰期。恶性疟的第一个发病高峰在6月份，比间日疟提前一个月。 (2)云南省疟疾流行具有高度的空间集聚性。疟疾流行是否存在空间集聚性对于疟防物资的管理与发放具有重要意义。计算1999-2005年年发病率的MoranⅠ，结果表明在云南省疟疾流行存在空间自相关性，对Moran Ⅰ进行显著性检验，在0.05显著水平下疟疾流行存在明显集聚性。Moran散点图直观显示了局部空间自相关的结果，云南省疟疾流行区主要集中在边境地区与元江流域。 (3)在气候因子中温度是影响云南省疟疾流行传播的最主要因子。在不同地理单元上的分析都说明了这一点。这表明在云南省对疟疾的预防控制过程中要注意温度的变化，它是疟疾传播流行的“信号灯”。 (4)各个地理单元下气候因子与发病率都有拟合关系较好的模型。省级、地区级两种地理单元下模型的精度(R2)可达到0.73、0.79。但是这都需要多个气候因子的支持，在这两个地理单元上单因子模型精度可分别达到0.66、0.72(省级单因子是前两个月的平均最高气温，地区级单因子是前两个月的平均地温)单因子精度虽然比多因子精度稍低，但是简单、操作方便，在多个因子不能同时获取的情况下可以代替多因子模型。县级地理单元上元江县气候因子模型的精度可达到0.41，瑞丽市模型的精度可达到0.57。不同地理单元下的疟疾流行模型对于各级疾病预防控制部门意义不同，从而可以较好地进行预防控制。不同空间单元下的模型与疟疾流行风险分布图说明引起疟疾流行的因素是多元的，并非哪一个或者哪几个因子就可以单独决定疟疾流行。在将来要综合考虑自然因素(气候、植被、地形、水文等)、社会经济因素(社会经济水平、人们的防范意识、抗疟意识等)，研究疟疾的流行、爆发。 (5)地形因子参与NDVI计算后，预测模型的精度大大提高。在省级与地区级地理单元下疟疾发病率与发病后的两个月内的NDVI具有较好的相关性，模型的精度(R2)分别为0.64与0.62。地形因子作为条件来界定NDVI后，省级与地区级的疟疾发病率与发病后的两个月内的NDVI的相关性大大提高，回归分析的模型精度分别达到0.77与0.69，这个结果比没有地形因子参与的精度分别提高了20.8％，12.2％。这说明地形因子是影响疟疾流行的因素之一，在进行其他环境因素分析时可以作为条件参与分析。NDVI真实地记录了地表状况，在研究疟疾流行历史时空演变以及分析未来趋势时将会发挥重要作用。 (6)目前云南省疟疾流行主要发生在海拔2000m以下的地方。通过分析2001-2005年年发病率与每个县的平均高程之间的关系，以年发病率＞1/万为标准，发现，此标准下的56个县市中有48个分布在平均海拔2000m以下的地方。 (7)土地利用类型的变化对环境的因素的影响是一个缓慢的过程，在小的地理单元上LUCC与疟疾的关系比在大的地理单元上明显。县级土地利用的变化研究说明不同土地类型的变化对疟疾流行的影响是不同的，LUCC影响人们的生产生活，同时影响按蚊的孳生地，从而影响疟疾流行。