随着全球生态环境变化、交通网络通达性的完善,传染病的爆发范围由局部地区扩展到全世界,逐渐成为国际社会共同面对的严峻挑战。各国政府都成立了联防联控工作部门,强化传染病疫情监测和溯源工作。但是,由于在具体运行过程面临着一些不可抗拒的因素,传染病漏报现象当前依然存在,这对及时研判疫情趋势、疫情风险评估、防控工作统一部署和指导都有无法估计的负面影响。针对传染病漏报问题,本文以对该地区发病率的插值估计为总体目标,对卫生行政部门的督导检查工作提出建议。在实际应用中,每一个空间数据都会有其独特性,这种空间异质性几乎影响到任何类型的空间分析。对空间异质性的充分认识,可以提高空间抽样效率。本文以手足口病为实例,将空间非均质表面插值模型引入到漏报区域的发病率统计插值中,并在建模的过程中使用地理探测器对发病率的风险因子进行了探索研究。具体说来,本文主要包括以下工作：1)空间数据探索性分析往往是空间数据分析的先导,用来发现数据中的空间关系与特征。Pearson相关系数被引入来判断数据是否相互存在着强相关。利用地理探测器对潜在危险因子分析,通过区域的差异性大小来探索与手足口疾病发病率存在空间一致性的危险因素,最终选定医院病床数、人口密度、人均GDP三个因子为重要风险因子。2)空间数据的分布往往具有异质性,因此采用聚类算法作为分类和特征描述的预处理步骤。文章采用了经典的K-means算法对研究区域的行政单元完成了聚类分析,并在确定最佳聚类数时参照地理探测器中提出的参数值来衡量聚类数目的合理性。3)由于整个研究区域实际特征属性分布表面存在着非均质性,会使的样本均值与真实总体均值之间存在较大的偏差。本文创新性的将整体报告单元划分成若干个内部呈现均质性的小分区,使用空间分层非均质表面估计模型(MSN)针对不同子区域建立不同的变异函数,并分析全局采样点之间的空间变异性,无偏最优地对行政报告单元内手足口病发病率进行插值估计。针对插值结果,对卫生行政工作组重点调查和指导报告单元区域提出建议。论文的最后,本文根据对研究内容的总结,提出了一些今后需要深入研究的问题,为后续研究提供参考。图13幅,表11个,参考文献71篇。