气象因素影响下中国手足口病时空演化特征研究

近年来,手足口病在我国感染者的数量仍然呈现逐渐增加的趋势,对公共健康造成很大的威胁,也对疾病防控提出严峻的挑战。为探讨气象因素（气温、降水）对我国手足口病（Hand Foot and Mouth Disease, HFMD）发病的时空影响特征及规律,本文以我国手足口病疫情平发年2017年为例,利用分地区、分月份疫情数据,采用地理探测器、空间自相关等分析方法分析各地气象（气温、降水）因素对手足口病发病影响及其时空分异。结果表明：① 在时间上,2017年我国各地中心城市手足口病发病有明显的季节差异,年内有单峰发病模式和双峰（高低峰、双高峰）发病模式,且2017年2、4、12月各地中心城市手足口病发病率有显著的空间相关;② 在空间上,2017年我国各省、市手足口病发病在空间上表现为东南各省市发病率高,西北各省市发病率低的特点,并随降水量由东南向西北呈现递减趋势;③ 2017年省、自治区、直辖市和地级市手足口病爆发热点时段（4—8月）时空演化分析,先由东南各省向西北各省蔓延,后又表现为由西向东退缩;④ 2017年我国各地中心城市手足口病月发病率分别与年均降水量、年均温,呈二次函数关系（R²=0.6623）和指数函数关系（R²=0.6469）;⑤ 气温和降水对手足口病交互作用结果表现为双因子非线性增强,气温和降水的交互作用对手足口病传播的影响更为显著。气象因素对我国手足口病发病存在影响,我国手足口病发病在时间和空间上均存在显著差异,分析结果在宏观尺度上可为我国手足口病防控提供参考。     

珠江三角洲地区登革热流行风险空间模拟与预测

近年来日益严重的登革热疫情已在中国南部地区形成疫情高发区,并对中国的公共卫生安全形成了一定的威胁。登革热主要受到区域内复杂的自然环境条件以及社会经济因素的影响,而利用地理空间分析方法和模型探究登革热疫情的影响因素,并对其未来流行风险的空间分布进行模拟,是有效开展登革热预防控制工作的重要基础。本文收集了珠江三角洲地区2010-2014年的登革热病例资料和土地利用、人口密度两种社会经济要素数据,构建土地利用回归（LUR）模型以分析登革热疫情与不同空间范围内的土地利用和人口密度之间的关系,并结合SLEUTH模型获取的2030年土地利用数据以及基于人口密度预测模型获取的2030年人口密度数据,预测珠江三角洲地区2030年登革热疫情风险的空间分布。结果表明,社会经济要素对登革热疫情空间分布的影响在不同范围内存在差异,半径分别为10、7、10、2和1 km的缓冲区内的人口密度、草地、城镇用地、林地和耕地进入LUR模型并对疫情有显著的影响（相关系数分别为0.779、-0.473、0.818、-0.642和-0.403）,所构建的LUR模型效果较好（调整R²为0.796,F=390.409,P<0.01）,留一交叉检验结果显示模型的相对均方根误差为0.7046,预测值与实测值的拟合精度达到0.7101。2030年城市空间扩展的区域主要分布在深圳、东莞以及广佛的交界地区,而登革热风险预测模型表明2030年登革热疫情风险较大的区域与珠江三角洲城镇用地占比、人口分布较高的地区有高度的一致性,尤其是广佛地区。因此,LUR模型可以较好地预测登革热疫情的空间分布,从而为当地卫生部门防控登革热提供方法支持。     

森林脑炎时空分布特征和环境影响因素分析

森林脑炎作为一种蜱传自然疫源性疾病,其空间分布与环境关系密切,探索其时空分布模式与环境因子对其影响机制对于掌握和预测森林脑炎的发病风险区域具有重要意义。本文以我国东北疫源区（黑龙江省、吉林省和内蒙古自治区）为研究区,通过统计分析和空间自相关分析探究了2005—2015年森林脑炎时空分布特征,进而运用地理探测器模型探讨森林脑炎空间分布影响因素及其指示作用。结果表明：① 研究区内森林脑炎发病率在2005—2015年有明显的增长趋势和季节性发病特征,且其发病率具有较强的空间集聚模式,主要有2个大的热点集聚区;② 从整个研究区来看,植被类型、土地利用、年均气温、土壤类型、5—8月均气温、坡度、高程和年均降雨量是森林脑炎发病率空间流行的主要环境影响因素;③ 对于所筛选的环境指示因子而言,各指示因子对森林脑炎发病风险的影响程度存在差异,即各因子的各类型（范围）内,森林脑炎发病率不同;各指示因子两两之间的相互作用对森林脑炎的发病风险具有显著增强效应。研究结果可为研究区及全国森林脑炎疫情的有效控制提供科学依据和决策支持。     

中国艾滋病空间格局和时空演化分析

探索艾滋病疫情的空间格局和时空演化特征,发现其分布和流行规律,对促进艾滋病防控工作具有重要意义。本文基于1997—2016年中国艾滋病省级发病率资料,利用空间自相关技术探测艾滋病疫情的空间格局,并使用重心轨迹迁移算法进行时空演化分析。结果表明：中国艾滋病疫情在省级尺度上具有较强的空间依赖性。1997—2016年,中国艾滋病疫情的全局空间关联程度从弱变强,而且存在进一步强化的趋势;疫情总体呈现“南重北轻,中部过渡”的空间格局,可将中国艾滋病发病率在局部发生空间自相关的区域划分为以内蒙为代表的北方疫情冷点片区和以广西为代表的南方疫情热点片区;中国艾滋病疫情的总体流行程度不断加深,且具有明显的地域差异性,在空间上表现为非均衡增长。因此,今后的艾滋防控工作必须在传统预防手段的基础上注重疫情扩散的时空规律,重点加强对疫情热点区域和高风险传播方向的管控,以达到区域协同、精准防控的目的。     

面向疾病的空间聚集性与影响因素分析方法

疾病的发生与自然环境、社会环境和人群特点密切相关,其发生与流行通常具有一定的空间分布特征。针对目前在疾病空间聚集特征与影响因素的已有研究中,缺少两者关联关系的探讨,以及空间尺度多集中于省、市和县域,因此,本研究提出一种面向疾病空间聚集性与影响因素分析的方法。以武汉市的历史肺结核数据为例,进行基于乡镇尺度的肺结核发病率数据及影响因素数据的处理与整合,基于空间自相关方法分析2011年、2013年和2015年肺结核空间聚集情况;并运用地理探测器探测肺结核发病率空间分布的影响因素及交互作用,探究肺结核空间聚集的成因。结果表明：肺结核热点聚集乡镇主要分布在新洲区、江夏区和蔡甸区,冷点聚集乡镇主要分布在洪山区;植被指数、人口密度、人均GDP及五类兴趣点密度（医疗保健类、生活服务类、餐饮类、住宅类和农林牧渔类）为肺结核发病率空间分布的主要影响因素,其交互作用对肺结核发病率影响显著增强。研究成果可为武汉市肺结核防治提供科学参考。     

2008—2018年中国手足口病时空分异特征

手足口病是一种在婴幼儿中多发的常见传染病,对儿童的身体健康具有重要影响。为揭示我国手足口病的时空分异特征,为手足口病的防控提供科学依据,本文选取自2008年手足口病被列为丙类传染病以来至2018年中国手足口病发病率为研究数据,运用全局莫兰指数、Getis-Ord G_i ^*、新兴时空热点分析和标准差椭圆等空间统计方法对中国手足口病的整体和局部时空分布模式、特征和趋势进行了分析。结果显示：① 2008—2018年我国手足口病发病率呈现显著的空间聚集性,且聚集的强度显著增高;② 我国手足口病发病的热点区域主要集中在东南沿海地区,且较明显向内陆以及北部沿海地区扩张,而冷点区域主要集中在西北内陆以及东北地区;③ 我国手足口病的新兴时空热点模式以振荡的热点为主,新增热点主要出现在云南、重庆和四川,而冷点分布区域相对稳定,且冷点大部分以加强的、持续的模式出现;④ 手足口病高发病率区域在2008—2018年期间主要向西南方向移动,但在2008—2009年、2013—2014年以及2017—2018年存在向北部移动的趋势,同时2018年手足口病在东—西方向上的分布范围显著增大。总体来说,我国手足口病在南方地区高发。     

下辽河平原景观格局演变与预测分析

以下辽河平原为研究对象,选取1980年、2010年和2018年Landsat TM/ETM+OLI卫星图像进行解译,得到3期土地利用数据,定量分析下辽河平原近40年土地利用时空变化特征.结合地形、交通通达度及限制转化因子采用FLUS(Future Land Use Simulation)模型对流域未来土地利用变化情景及景观格局进行了预测.结果表明:1980-2018年水田、林地、草地、沼泽面积均减少,其中水田面积减少量最大,占比减少了8.59％,旱地、水域和城镇的面积均有所上升,旱地的增长面积最大,占比增加了6.19％;水田、林地、水域转入为旱地面积最大,旱地转出为建设用地面积最大;1980-2018年景观格局发生了较大变化,景观的破碎化程度降低,斑块之间的连通度、聚集程度升高,土地利用的集约化程度增大;2018-2040年,下辽河平原建设用地和水田的变化面积最大,城市化过程更加显著,景观的多样性及空间异质性降低,人类对环境的干扰能力变大.     

COVID-19疫情时空分析与建模研究进展

COVID-19疫情是进入21世纪以来最为严重的全球公共卫生事件,并成为不同学科共同关注的热点。根据文献计量学分析结果,从疫情开始直至近期,关于COVID-19疫情的文章已经超过13 000篇,相关研究除从医学及生物学角度探讨病毒致病机理、特效药物和疫苗研制之外,更多的是探索疫情的非药物防控方法。本文针对后者,从传播关系识别、疫情时空模式分析、疫情预测模型、疫情传播模拟、疫情风险评估和疫情影响评价6个方面梳理近期研究进展。传播关系识别的研究主要包括：聚集性疫情和传播关系的识别,其中,个体轨迹大数据已成为此类研究的关键。针对疫情的时空模式分析发现,疫情分布具有显著的时空异质性,而时空传播则呈现出典型的网络特征。针对疫情的预测仍主要依赖于动力学模型,而从宏观到微观的预测模型,人群流动的影响不容忽视,并成为模型预测精度的关键要素之一。针对疫情的情景模拟主要侧重于通过模拟手段评估交通限制、社区防控和医疗资源调配等措施的效果。在非药物的干预中,交通阻断和社区防控措施被证明是目前最有效的手段;医疗资源的保障和优化调配则是防控的基础;而复工复产的情景模拟显示,在防控措施到位的情况下,复工进程必须有序有节。针对疫情风险评估的研究,目前主要关注生物因素、自然因素和社会因素。具体地,疫情感染风险与个体是否具有基础性疾病关系密切,而感染病毒后的死亡率存在性别差异;在自然因素中,如温度、降水、气候等会影响疫情的传播,但影响有限;而社会因素中,除了人群流动和人口密度的影响外,社会不公平性所导致的就医条件差异也会对感染率产生显著影响。针对疫情对未来的影响,本文主要关注公众心理、自然环境和经济发展3个方面,即疫情对公众心理和经济的影响主要以负面为主,而对自然环境的影响则起正向作用。通过对现有研究的系统梳理,可以看出,大数据尤其是个体轨迹和群体大数据在非药物干预的各个方面均发挥了重要的作用;重大疫情的防控已经不是单一学科和手段所能解决的问题,需要多学科的交叉以及不同领域人员的协作;疫情期间各种防控措施的效果、影响因素等均已被明确的揭示,但疫情的空间溯源、精准预测以及对未来的影响仍然是未解的难题。     

京津唐地区HFMD时空变异分析与影响因子探测

手足口病（HFMD）是一种多发于儿童的常见传染病。近年来,中国HFMD发病人数逐年上升,疾病疫情也日益受到社会广泛关注。虽已有不少相关研究,但对于探测其时空异质性及量化潜在影响因子解释力的研究仍然较少。本文采用地理探测器及贝叶斯时空层次模型,对2009-2013年京津唐地区HFMD发病率的时空异质性进行分析,并量化各影响因子及其两两交互作用对HFMD发病率的解释力。结果表明：① HFMD的相对风险存在时间异质性,其发病风险在春夏季（5-7月）达到峰值,而冬季（12-次年2月）发病风险最低;② HFMD的相对风险存在空间异质性,在经济发达的地区HFMD发病率较高;③ 影响HFMD发病率时间异质性的主要气象因子为平均温度、累积降水、相对湿度,解释力分别为0.38,0.27,0.13,且交互作用都大于独自影响的作用,如平均温度和相对湿度、平均温度和降水,平均温度和风速两两交互的解释力分别为0.43, 0.40, 0.42。通过研究京津唐地区HFMD发病率的时空异质性以及影响因子的量化状况,为本地区HFMD的预防和控制提供理论依据。     

30年来蒙古国和内蒙古的LUCC区域分异

本文以欧空局300m土地覆盖数据集为基础,参考20世纪70年代至2005年2期蒙古高原遥感影像,建立20世纪70年代、2005年2期土地利用及动态数据库,结合土地利用变化数量模型,分析了蒙古国与内蒙古的土地利用类型转换情况。对比分析蒙古国和内蒙古近30年来的土地利用变化强度及各地类间的转移变化,揭示2个区域的LUCC分异规律,并对土地变化的驱动力进行分析。结果显示:在自然条件及人类扰动共同作用下,蒙古国及内蒙古均表现出草地面积逐年减少,草地退化趋势明显;裸地面积不断增加,沙漠化现象严重;农田及城镇建设用地面积持续增长;水域面积呈现衰减;未利用地是其他各种土地利用类型增加的主要来源;由于人类扰动差异,蒙古国林地面积略有减少,内蒙古林地面积大幅增加。气候干暖化、人口增长,政策及社会经济发展等是驱动蒙古高原土地利用变化的主要因素。     

甘肃省县域经济差异时空分异及影响因子研究

不同因子对区域经济差异的影响一直是国内外学者关注的重点及热点问题,探究县域经济时间过程演变和空间格局分异的主导影响因子,科学揭示各因子的作用机制,将为区域经济发展战略的制定提供重要指导依据。本文以甘肃省县域为研究单元,利用空间化表达、标准差椭圆分析县域经济空间分异现象,借助多元线性逐步回归和地理探测器对县域经济时空分异影响因素进行探讨。研究结果表明：① 甘肃省县域经济之间的总体差异明显,随时间波动较大;② 县域经济空间分布重心不稳定,变动较大;③ 财政收入、城镇化率和工业产业比重是主导的时间影响因子;④ 铁路密度、公路密度、河流密度是甘肃省县域经济空间分异的主要地理因子,且因子之间的交互作用强于单因子对经济空间分异的作用。在协调县域经济发展过程中,应根据主要影响因素精准实施发展策略,合理利用因子之间的交互作用,加快经济协调发展。     

2004-2013年间中国登革热疫情时空变化分析

通过对登革热疫情分布及时空变化的分析,发现该病的分布和流行规律,将有助于登革热防控工作的开展。本文以2004-2013年间传染病网络直报系统的全国地市级登革热逐月发病率资料为基础,就发病率、涉及地市以及与输入性病例之间的关系,进行空间统计学分析。结果表明:中国登革热发病率的对数值与国外输入性病例数呈显著相关(r=0.669,p<0.05);登革热输入性病例地市(有输入性病例的地市)数量与登革热本地病例地市(有登革热本地病例的地市)数量呈显著线性相关(r=0.939,p<0.05);疫情整体呈稳步递增的趋势,且发病率重心不稳定,从东南沿海(广东、福建)逐步向内陆和西南地区(云南边界)迁移,显示登革热可能流行范围正在扩大;中国登革热疫情呈现波动性非随机空间分布,其高聚集区主要分布在广东的珠江三角洲、韩江三角洲,以及西南边境的云南德宏傣族景颇族自治州和西双版纳傣族自治州。中国登革热疫情是由输入性病例引起的本地流行,因此,加强入境人员(特别是来自东南亚疫区)的健康教育,尤其在输入性病例输入高风险时间段(7-10月),对控制登革热疫情有重要意义。     

陕西近50年极端气温事件分析

为分析陕西极端温度事件的气候变化特征,选用陕西75站1961～2010年逐日平均气温、最高气温和最低气温资料,应用气候统计诊断分析方法,分析了陕西近50年极端气温事件的气候变化事实。结果表明:近50年陕西极端冷事件发生的频次呈显著减少趋势,其中陕北长城沿线风沙区和黄土高原沟壑区的冷夜日数、冷昼日数、结冰日数、冬季寒冷日数、冬季严寒日数减少趋势尤为显著;关中平原霜冻日数、冷夜日数、冷昼日数呈明显减少趋势,秦岭南麓浅山区和汉江河谷及巴山山区冷夜、冷昼日数也呈现减少趋势。与此同时陕西极端暖事件发生频次呈显著增多趋势,陕北长城沿线风沙区暖夜、暖昼日数线性增加率为6～7d/10a,秦岭南麓浅山区暖昼日数增加趋势显著,其线性增加率达到6.3d/10a,而关中平原炎热夜数也呈比较显著的增加趋势。     

汶川地震前后龙溪虹口自然保护区景观多样性的遥感评估

 本文以植被类型与土地利用类型为主要依据,建立四川龙溪-虹口自然保护区景观分类体系,对汶川地震前后的两期Landsat TM影像进行了解译,得到其地震前后的景观空间格局,并对研究区地震前后景观变化特征进行分析,得到:(1)震后研究区景观斑块总数增加了2.36倍,景观破碎化严重。阔叶林与针叶林组成的森林景观呈片段化,优势度下降;阔叶林、稀疏植被,以及草甸成为新的优势景观。(2)震后 Shannon多样性指数与周长-面积分维数分别上升11%和7%,说明研究区景观异质性与多样性增多,景观结构更复杂。优势度指数和聚集度指数下降30%,表示研究区内大的景观斑块减少,景观类型聚集度下降,连通性下降。(3)研究区生境破碎,生物多样性维持功能减弱;植被覆盖度降低,边缘生境增加,水源涵养功能减弱、水土流失风险加剧;景观结构受损,生态屏障功能减弱。其表明地震及其次生灾害作为自然干扰因子,改变了研究区景观的结构与格局,破坏了珍稀动植物的适宜生境,对研究区珍稀濒危物种与自然生态系统造成了严重威胁,将对区域生态环境与生物多样性造成重要影响。     

Spatiotemporal variability of precipitation during 1961–2014 across the Mongolian Plateau

Precipitation is the dominant factor that controls vegetation growth and land-use practices in the arid and semiarid Mongolian Plateau(MP), so the spatiotemporal heterogeneity of precipitation change has been an important scientific question in the region. This study investigated the spatiotemporal characteristics of annual and seasonal precipitation across the entire MP based on monthly precipitation data from 136 meteorological stations during 1961–2014 by using a modified Mann–Kendall test, Sen's slope, Morlet Wavelet Transform, and geostatistical methods. Results show the following: 1) Annual precipitation decreased slightly from 1961 to 2014.Stations with positive and negative trends were 41.9%and 58.1%, respectively. Significant positive trends were mainly in the southwestern and northeastern regions of the plateau, whereas significant negative trends were in the northern and southeastern regions.2) Precipitation decreased at rates of-5.65 and-0.41 mm/decade in summer and autumn, respectively, but increased at 1.91 and 0.51 mm/decade in spring and winter. The contribution of spring and winter precipitation to the annual amount increased significantly, but that of summer precipitation decreased significantly. 3) A large majority of stations(80.2%) showed decreasing trends in summer,whereas 89.7% and 83.1% of stations showed increasing trends in spring and winter. The spatial distribution of trend magnitude in seasonal precipitation amount was strongly heterogeneous. 4)By climatic zones, precipitation increased in humid and arid zones, but decreased in a semiarid zone. On the whole, the MP experienced a drying trend, with significant regional differentiation and seasonal variations.     

一种耦合LSTM算法和云模型的疫情传播风险预测模型

模拟传染病时空传播、定量评估疫情风险对科学防控、精准施策具有重要的现实意义。本文融合多源时空数据,构建了耦合LSTM算法和云模型的疫情传播风险预测模型。该模型首先基于GIS和LSTM算法构建疫情空间演变模拟模型,通过学习历史疫情数据中的规律,以1 km×1 km为空间尺度、天为时间尺度模拟传染病时空传播过程。其次,基于模拟传染病例数据和疫情传播时空影响因素构建风险评价指标,应用云模型和自适应策略构建疫情风险评估模型,实现多空间尺度的疫情风险评价。在实证研究阶段,应用该模型对北京2020年6月份突发COVID-19疫情空间演变过程进行模拟和风险评估,并引入常规机器学习模型作比较验证。结果表明：应用于疫情时空传播模拟,相较其它常规的机器学习模型,考虑时序关系的LSTM模型的模拟精度更高（MAE为0.00261）,拟合度更好（R-square为0.9455）;耦合模型不仅能充分考虑传染源因素、天气因素、疫情扩散因素及疫情防御因素对疫情风险传播的影响,反映风险演变趋势,还能快速量化区域风险等级,实现不同空间分辨率下的疫情风险评估。因此,基于LSTM算法和云模型的耦合模型可有效预测疫情的传播风险,同时,也为传染病时空传播建模与风险评估提供了方法参考。     

网络舆情态势及情感多维特征分析与可视化——以COVID-19疫情为例

2020年初,新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情席卷全国,疫情发展变化引发了社会各界的广泛关注。社交媒体平台作为网络舆情的重要载体,如何从中全面、准确挖掘分析网络舆情特征是疫情防控过程中的重要问题。本研究首先从舆情本体与客体时空关联的角度构建了疫情期间网络舆情多维分析模型,获取了2020年1月17日—3月17日多个媒体平台中新冠肺炎疫情相关的网络舆情数据;其次以疫情蔓延的视角,运用比较研究法、Spearman相关系数等方法探索了武汉市、湖北省及全国尺度下的网络舆情态势时空演变及语义特征;最后使用HowNet情感词典和情感词汇本体进行了舆情情感分析,并使用可交互信息图表对其进行可视化。结果表明：① 武汉市、湖北省、全国尺度下的每日舆情数据数量与每日新增病例数之间存在正相关关系;② 舆情数据数量的空间分布与疫情分布存在正相关关系,舆情数据数量多的地区多为疫情较为严重的地区; ③ 研究时段内不同媒体平台的舆情中立情感最多,新闻平台与论坛、微信、微博相比,整体情绪更为正面;④ 在疫情发展的不同阶段,微博热搜数据情感特征有较大差异,总体上呈现正面情绪多于负面。研究表明,基于本文提出的多维分析模型可以直观展现疫情期间多尺度下的舆情态势、舆情焦点和情绪变化,从而为政府及相关部门有效引导与控制网络舆情提供理论基础支撑和参考借鉴。