【摘 要】
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目的 建立基于温度差的CO2诱蚊灯抽样模型,为CO2诱蚊灯监测频次的确定提供科学依据.方法 在上海市15个区,于2019和2020年的4-11月每旬设置229个CO2诱蚊灯监测1次淡色库蚊密度.以2019年的监测数据为训练集,2020年的监测数据为测试集.通过泰勒幂法则建立均数与标准差间的函数,代入两样本均数比较的样本量公式,建立基于密度差的抽样模型.使用线性回归模型建立临近2次CO2诱蚊灯监测结果密度差和该2次监测前1旬的温度差的回归方程,代入基于密度差的抽样模型,建立基于温度差的抽样模型.两样本均数比
【机 构】
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上海市疾病预防控制中心传染病防治所,上海200336
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目的 建立基于温度差的CO2诱蚊灯抽样模型,为CO2诱蚊灯监测频次的确定提供科学依据.方法 在上海市15个区,于2019和2020年的4-11月每旬设置229个CO2诱蚊灯监测1次淡色库蚊密度.以2019年的监测数据为训练集,2020年的监测数据为测试集.通过泰勒幂法则建立均数与标准差间的函数,代入两样本均数比较的样本量公式,建立基于密度差的抽样模型.使用线性回归模型建立临近2次CO2诱蚊灯监测结果密度差和该2次监测前1旬的温度差的回归方程,代入基于密度差的抽样模型,建立基于温度差的抽样模型.两样本均数比较使用Wilcoxon秩和检验,模型验证使用准确率、召回率和调和平均值(F-measure)进行评价.结果 2019年相邻2旬、间隔1旬、间隔2旬淡色库蚊监测密度比较,均值差异均有统计学意义(Wilcoxon秩和检验,均P＜0.05),占比分别为34.78％、59.09％和76.19％;2020年相邻2旬、间隔1旬和间隔2旬密度比较,均值的差异有统计学意义(均P＜0.05),占比分别为21.74％、59.09％和66.67％.以2020年数据验证基于温度差的抽样模型,准确率为0.563,召回率为0.720,F-measure为0.632.结论 基于温度差的抽样模型具备实用意义,可以根据温度差估算CO2诱蚊灯监测的最佳监测频次.目前上海市的CO2诱蚊灯监测每年4-11月每旬监测1次,建议间隔1旬开展监测,并根据温度变化适当增加频次.
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