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目的探索2009-2014年甘肃省细菌性痢疾(以下简称为菌痢)发病的影响因素;应用空间回归模型和贝叶斯时空模型探讨菌痢发病与气象和社会经济等因素之间的关系,客观评价各因素对菌痢发病的影响,为甘肃省菌痢的监测及防控提供科学依据。方法1.甘肃省87个区县2009-2014年菌痢发病资料来自中国疾病预防控制信息系统,主要包括各区县菌痢发病数、发病率和各区县人口数;气象数据来自中国气象数据共享网,主要包含年平均气温、年平均相对湿度、年降水量和年平均温差,同时利用反距离加权插值法得到其余各区县各年份的气象指标;各区县人均生产总值和人口密度等社会经济数据来自甘肃省2010-2015年统计年鉴。2.应用普通最小二乘回归模型、空间滞后模型和空间误差模型等全局模型探讨甘肃省各年份菌痢发病与气象及社会经济因素的关系,并运用模型判定规则及评价标准遴选各年份最优模型。3.本研究除考虑数据的空间自相关性外,还进一步考虑了菌痢发病的空间异质性特征,采用局部空间回归模型-地理加权回归模型探讨甘肃省菌痢发病与气象、社会经济等因素的关系,充分展现其参数估计值随空间地理位置而变化的特征。4.在考虑研究变量不确定性的基础上,充分利用菌痢发病的时空信息,构建基于贝叶斯的非时空模型及时空独立模型来探讨甘肃菌痢发病与气象、社会经济等因素的关系。结果1.全局回归模型拟合结果显示:2009年甘肃省菌痢发病的空间滞后模型(AIC=205.45)拟合效果明显优于普通最小二乘回归模型(AIC=213.89),而2010-2014年甘肃菌痢发病数据分别拟合普通最小二乘回归模型的结果均显示残差独立,不存在空间自相关关系,适合拟合普通最小二乘回归模型,但从评价指标可以看出空间回归模型拟合效果略微优于普通最小二乘回归模型。2.全局回归模型影响因素分析结果显示:2009年甘肃菌痢发病与人均GDP呈正相关(P<0.001)。2010年甘肃菌痢发病与降水量呈正相关(P<0.001),与人均GDP呈正相关(P<0.001),与平均温差呈正相关(P<0.05)。2011年甘肃菌痢发病与降水量呈正相关(P<0.005),与人均GDP呈正相关(P<0.005)。2012年甘肃菌痢发病与降水量呈正相关(P<0.001),与人均GDP呈正相关(P<0.005),与平均相对湿度呈负相关(P<0.05)。2013年甘肃菌痢发病与降水量呈正相关(P<0.05)。2014年甘肃菌痢发病与降水量呈正相关(P<0.005),与人均GDP呈正相关(P<0.001)。3.地理加权回归模型分析结果显示:2009年地理加权回归模型的AICc值为211.27,普通最小二乘回归模型的AICc值为217.74,表明地理加权回归模型拟合效果优于普通最小二乘回归模型,提示存在空间变异性。2010-2014年甘肃菌痢发病数据分别拟合了地理加权回归模型,根据Fortheringham的评价标准提示均不存在空间变异性。4.贝叶斯时空模型分析结果显示:贝叶斯非时空模型的DIC值为33680,贝叶斯时空独立模型的DIC值为8845,表明时空独立模型的拟合效果明显优于非时空模型。贝叶斯时空独立模型结果显示,人口密度、降水量和人均GDP等指标与甘肃省菌痢发病存在关联。结论本研究结果表明2009年甘肃菌痢发病在地区间存在相关性,适合拟合空间滞后模型,2010-2014年残差不存在空间自相关性,甘肃菌痢发病影响因素分析适合采用普通最小二乘回归模型。同时地理加权回归模型结果显示2009年甘肃菌痢发病与人均GDP的关系存在空间变异性。贝叶斯时空分析结果表明考虑时空效应可以更好地揭示甘肃菌痢发病与气象、社会经济等因素的关系。影响因素分析结果表明人均GDP是除2013年之外其他各年份甘肃菌痢发病的影响因素;降水量是除2009年以外其余各年份甘肃菌痢发病的影响因素。同时结果表明2010年甘肃菌痢发病与平均温差有关,2012年甘肃菌痢发病与平均相对湿度有关。