GIS和遥感应用于传染病流行病学研究——以乙肝和高致病性禽流感为例

来源 :中国科学院遥感应用研究所 | 被引量 : 0次 | 上传用户:andyzhufeng5225
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据美国联邦地理数据委员会(FederalGeographicDataCommittee,FGDC)的评估,政府部门全部数据的80-90﹪是带有地理位置信息的,这自然也包括卫生部门的数据。这种情况对于其它国家也是相似的。而地理信息系统(GeographicInformationSystems,GIS)和遥感(RemoteSensing,RS)具有强大的地理空间数据获取、管理、处理、分析和显示的能力,这使得GIS、遥感等空间信息技术在卫生领域上的应用具有先天的优势。遥感能够快速、大范围获取空间数据,随着遥感领域的发展,新的卫星和传感器系统被送入轨道,依靠这些种类繁多的空间探测器和日益完善的参数反演方法,丰富的大气、海洋、陆面信息能够被获取,为卫生领域中疾病发生与各类环境相关性分析、疾病时空建模等提供了数据支持。而GIS除了继续完善和发展其传统的基于地图的空间分析功能外,也开始弥补其由于历史原因所造成的空间数据分析功能的不足。在GIS与遥感的集成方面也有长足的发展,目前的主流GIS和遥感软件基本上可以综合分析常用栅格和矢量格式的地理数据。本研究以乙肝(HepatitisB)和高致病性禽流感(HighlyPathogenicAvianInfluenza,HPAI)两种疾病为例,研究了疾病制图(diseasemapping)、聚类分析(clusteringanalysis)、生态分析(ecologicalanalysis)等传染病流行病学研究主题。综合本文的研究工作,主要取得以下几方面的成果: (1)探索性空间数据分析(ExploratorySpatialDataAnalysis,ESDA)技术和Kriging插值方法相结合应用于我国乙肝地理分布研究 Kriging插值方法是GIS地统计(Geostatistics)分析技术的核心,其在地质学、土壤学、气候学等领域具有广泛的应用。而其应用于疾病制图却不多见。本研究首先对我国1994-1998乙肝发病率数据进行了探索性空间数据分析,在此基础上成功应用Kriging方法制作了这5年我国乙肝发病地理分布图。结果显示,我国乙肝发病率地理分布特点为:西北内蒙和甘肃一带、中南和华东部分地区和东北部分省市为高发地区。长江以南高于长江以北。东部沿海高于西部边疆。通过发病率地理分布图,可以直观地了解我国乙肝疾病发生情况,为决策提供了初步依据。也为进一步的病因分析,环境相关研究提供了重要的信息。 (2)在HPAI研究中,根据HPAI生物学和流行病学特征推定其发生的危险因素环境因素(风险因素、暴露因素)是各种各样的,不加选择地对所有因素进行分析是不可能的,也是没有必要的。本研究从HPAI生物学和流行病学特征入手,选择了几种主要的与HPAI发生相关的危险因素。从禽流感病毒(AvianInfluenzaVirus,AIV)对温度和湿度的敏感性,提出了地表温度和水汽两种气候因素;从禽流感传播与鸟类和家禽活动相关性指出了NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)因素;从候鸟的迁徙推定了水体环境(包括湖泊、水库、河流)临近度因素;从禽类贸易可能对禽流感传播有影响推测了交通(包括铁路、国道)临近度因素。 (3)使用各种GIS空间分析和空间数据分析技术进行疾病发生与环境相关性分析 通过GIS的可视化、叠加分析、缓冲区分析等经典空间分析功能,以及空间自相关、空间聚类、空间扫描统计等空间数据分析功能多角度地探索了HPAI时空传播的模式及其与环境因素之间的相关性。建立了HPAI发生与各种环境因素之间关联性的初步印象。另外,重点研究了候鸟的迁徙特征,分析了HPAI发生与候鸟迁徙路线及其停留地(stopover)之间的相关性。为定量描述空间相关性提供了参考。 (4)对HPAI的时空传播行为进行了建模研究,并建立了HPAI发生与环境因素相关性的回归分析模型 本文的研究发现,HPAI的发生主要受两类因素的影响:一是各种环境因素,一是感染(Infective)与易感(Susceptible)之间的时空交互行为。本文研究了HPAI时空交互行为,并对其进行了建模研究。另外,普通的回归模型只能进行疾病发生与环境因素相关性分析,而不能描述这种时空交互行为。通过在一般logistic模型中引入描述时空相关性的成分,本文建立了能同时考虑这两种因素的回归分析模型,并应用该模型对中国大陆2004-2005禽流感发生数据进行了拟合分析,得到了如下的回归方程:pi=exp(1.464-0.113national-0.011reservoir-0.039lake+1.849sigmaw)/1+exp(1.464-0.113national-0.011reservoir-0.039lake+1.849sigmaw)通过与没有考虑时空交互性的回归模型比较,该模型显示了更好的拟合优度和更高的拟合准确率。模型表明,国道临近度(national)、水库临近度(reservoir)和湖泊临近度(lake)与高致病性禽流感的发生概率(pi)存在显著的相关性。时空相关虚拟变量(sigmaw)的统计显著性也十分明显。这说明时空交互行为对高致病性禽流感的发生有重要的影响。 (5)全国HPAI发生概率预测 使用回归模型,对全国HPAI发生概率进行了预测,得到了全国HPAI发生概率的预测图。
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