登革热(Dengue Fever,DF)是一种由登革热病毒引起的急性蚊媒传染病。近年来,登革热在中国的疫情日益严峻,给人民的健康造成了严重影响。探究登革热疫情在中国典型疫区不同空间尺度下的流行特征、传播规律及其驱动因素,可为当地疾病与预防控制部门制定解决方案、降低风险提供重要的方法参考。而预测未来登革热疫情的高风险区,是加强这些区域疫情有效防控的重要基础。本研究从比较研究的角度,在研究区上选择中国两个登革热典型疫区珠江三角洲和滇缅边境地区,在研究方法上选择广义加性模型(Generalized Additive Models,GAM)和土地利用回归模型(Land Use Regression Models,LUR),用两种模型研究和比较影响中国不同登革热典型疫区疫情时空格局差异的自然环境因素(如NDVI、气温、降水、相对湿度等)和社会经济因素(如人口密度、道路密度、土地利用、GDP等),并分析模型结果的一致性和差异性。最后以珠江三角洲地区为例,基于SLEUTH模型模拟的2030年土地利用数据,以及基于人口预测模型预测的2030年人口密度数据,根据LUR多元回归方程预测2030年登革热风险的空间分布特征。本研究的主要结果和结论如下:(1)珠江三角洲和滇缅边境地区的登革热疫情具有明显的空间聚集分布特征,并分别在广佛地区和德宏州、西双版纳州等地区形成聚集。(2)根据GAM模型的拟合结果,耦合人口密度-城镇用地-NDVI-相对湿度-气温(珠江三角洲地区)和耦合城镇用地-道路密度-NDVI-气温-水域-降水量(滇缅边境地区)的GAM模型拟合效果较佳,模型整体方差解释率分别达到83.4%和97.3%。结果表明,珠江三角洲地区和滇缅边境地区的自然环境和社会经济因素均可能影响登革热疫情的传播与流行。但这两个地区的社会经济因素对疫情的影响均强于自然环境因素,说明在自然环境条件适宜的情况下,区域内的社会经济因素差异是影响两个地区登革热疫情空间分异的主要原因,其影响机制具有各自区域的特征。其中,珠江三角洲地区主要受到人口密度和城镇用地占比的影响,而滇缅边境地区则主要受到城镇用地占比、路网密度和水域分布的影响。而影响两个地区的主要自然环境因素均为NDVI。此外,两个地区共有的城镇用地、NDVI和气温等因素对各区域疫情的影响也不尽相同。根据LUR模型的拟合结果,耦合人口密度-城镇用地-草地-林地-耕地(珠江三角洲地区)和农村居民用地-水域-城镇用地-相对湿度-道路密度(滇缅边境地区)的LUR模型拟合效果较佳,模型整体方差解释率分别达到79.6%和83.2%,实测值与拟合值的拟合优度分别为0.7101和0.6082。社会经济因素对疫情的影响仍强于自然环境因素。其中,人口密度大、城镇用地占比高以及具备一定植被覆盖率的地区会增加珠江三角洲地区登革热疫情的风险;对于滇缅边境地区,在城镇和农村等路网条件相对较好的地区会增加登革热流行与传播的风险,而在水系周边以及具备一定湿度条件的地区疫情趋于更高。在自然环境条件中,未有影响要素进入珠江三角洲地区的LUR模型,而滇缅边境地区也仅有平均相对湿度这一要素进入模型。(3)两个模型在本研究中各有其特点和局限性。GAM模型可以更准确的预测一些非线性影响因素,其拟合效果更优,但模型也会受到数据异常波动的影响。而LUR线性回归模型对于分析真实的登革热疫情空间分布和驱动因素虽然具有一定的局限性,但是其在模拟以社会经济要素为主的登革热流行风险中更简单高效。此外,相较于滇缅边境地区而言,珠三角地区LUR模型的拟合优度更高,其应用于未来的登革热风险预测中更具有可行性。(4)2030年珠三角地区的登革热风险空间分布与当前高度城市化和人口高度聚集的地区存在较大一致性,均为广佛地区,以及东莞市的北部和深圳市。登革热流行风险的聚集性会相对减弱,但随着城市化的逐步扩张,登革热疫情有向高度城市化地区蔓延的风险。因此,登革热风险预测的研究结果可为有关部门提供未来需要重点防范的登革热疫情高风险区。