地理科学研究  >> Vol. 4 No. 3 (August 2015)

广州市登革热疫情时空扩散趋势探究
Study on the Spatiotemporal Diffusion Trend of Dengue Fever in Guangzhou

DOI: 10.12677/GSER.2015.43009, PDF, HTML, XML,  被引量 下载: 2,158  浏览: 7,713 

作者: 李卫红, 陈业滨, 闻 磊:华南师范大学地理科学学院,广东 广州

关键词: 登革热时空扩散趋势拟合方法影响因素Dengue Fever Spatiotemporal Diffusion Trend Trend Fitting Method Influence Factors

摘要: [目的]分析广州市登革热疫情时空扩散趋势,为防治提供依据。[方法]选择广州市7大核心区县为研究对象。以天为单位,对2014年上报的登革热病例进行整理。采用多项式拟合方法,对每个区县的登革热发展趋势进行趋势拟合,再利用1阶求导与2阶求导,分别获取该区县发展趋势中的转折点、突变点。最后采用Spearman相关性分析方法,分析登革热发展趋势中的影响因素及各关键趋势节点之间的相互关系。[创新]时间上以天为单位,对2014年的广州市每天的登革热病例数据进行整理;空间上精确定位每一例登革热病例,分析结果更准确;结合数学上的趋势拟合与导数分析方法,对登革热扩散趋势进行分析,能够探究登革热疫情的生命周期以及扩散规律。[结果]登革热的发展共经历偶然出现、初期发展、疫情爆发以及疫情消亡等四个阶段;登革热初期发展阶段的开始时刻、开始时刻数量、突变时刻、突变时刻数量、转折时刻、转折时刻数量彼此间存在显著相关性;人口密度对登革热总量有显著影响,二者间的相关性高达0.893。[结论]广州市登革热的扩散具有明显的季节性;登革热的传播具有区域性;登革热初期发展阶段开始时刻越早,爆发的破坏力越强;登革热与人口密度具备明显的相关关系。
Abstract: [Objective] To analyze the spatiotemporal diffusion trend of Dengue Fever (DF) in Guangzhou, and guide scientific prevention and control measures. [Methods] Totally 7 districts of Guangzhou city were chosen and investigated. Daily reported cases of DF in 2014 were collected. Using polynomial fitting method, 1 order derivative and 2 derivative methods to fit the development trend of DF in each district, we obtain the turning-point, mutational-point of the curve trend of DF respectively. Finally, using Spearman correlation analysis method, we analyze the relationship between the population and DF diffusion trends. [Innovation] In order to obtain more accurate results, we not only collected daily DF cases data of Guangzhou city in 2014, but also accurately located each case of DF in space; combining with the trend fitting and derivative analysis methods, we analyze the diffusion trend, life cycle and diffusion rule of DF. [Results] DF’s development process has expe-rienced four stages: the occasional stage, the development stage, the epidemic stage and the dis-appearance stage; there is a correlation between the various stages of DF development; In Guang-zhou, the population density has a significant impact on DF, correlation coefficient has reached 0.893. [Conclusion] The diffusion trend of DF in Guangzhou city has obvious seasonal and regional; the development stage started earlier, the destructive force is much stronger; DF and population density have obvious correlation.

文章引用: 李卫红, 陈业滨, 闻磊. 广州市登革热疫情时空扩散趋势探究[J]. 地理科学研究, 2015, 4(3): 69-80. http://dx.doi.org/10.12677/GSER.2015.43009

参考文献

[1] 张海林, 张云智, 冯云, 等 (2006) 云南省2005年登革热监测分析. 中国热带医学, 7, 1162-1163.
[2] 毛祥华, 张再兴 (2007) 中国登革热的流行现状. 中国病原生物学杂志, 5, 385-388.
[3] Morin, C.W., Comrie, A.C. and Ernst, K. (2013) Climate and dengue transmission: Evidence and implications. Environmental Health Perspectives, 121, 1264-1272.
[4] 张海林, 自登云, 龚正达 (1999) 云南省登革热流行病学调查分析. 地方病通报, 3, 50-54.
[5] 王怡东 (2014) 两类登革热传染病模型的全局稳定性. 哈尔滨工业大学, 哈尔滨.
[6] 封静, 潘安定 (2011) 广州气温变化特征及其与城市化进程的关系. 广州大学学报(自然科学版), 6, 89-94.
[7] 刘正君 (2012) MATLAB科学计算宝典. 电子工业出版社, 北京, 133-141.
[8] 同济大学数学系 (2006) 高等数学(第六版上册). 高等教育出版社, 77-84.
[9] 同济大学数学系 (2006) 高等数学(第六版上册). 高等教育出版社, 99-100.
[10] 王开军, 黄添强 (2010) 基于趋势秩的Spearman相关方法. 福建师范大学学报(自然科学版), 1, 38-41.
[11] 徐潇源, 严正, 冯冬涵, 等 (2014) 基于输入变量秩相关系数的概率潮流计算方法. 电力系统自动化, 12, 54-61.
[12] 陈新光, 潘蔚娟, 张江勇, 等 (2007) 气候显著变暖使广州极端气候事件增多. 广东气象, 2, 24-25.
[13] 易彬樘, 张治英 (2002) 中国登革热流行及控制概况. 中国公共卫生, 9, 1128-1130.
[14] 马秀芝, 周红宁 (2011) 越南登革热流行特征概述. 中国病原生物学杂志, 11, 865-867.
[15] 林岩, 张山鹰, 许龙善, 等 (2009) 福建省登革热流行影响因素的logistic回归分析. 海峡预防医学杂志, 5, 4-5.