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地理信息系统（GIS）在研究江苏省地方性氟中毒流行中的应用

作　者: 汪旸
导　师: 陈晓东；林大榕
学　校: 东南大学
专　业: 劳动卫生与环境卫生学
关键词: 地理信息系统地方性氟中毒水氟浓度氟斑牙患病率空间自相关性区域型空间自相关性空间自回归模型反距离加权插值法
分类号: R181.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
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内容摘要

地方性氟中毒是一种常见的危害严重的地方病,在江苏省一定范围内存在不同程度的流行。本研究在80年代全省调查的基础上,利用地理信息系统(GIS)进一步探讨江苏省地方性氟中毒的流行情况,为地氟病的防治提供更为科学的依据。研究目的:(1)探讨江苏省地方性氟中毒在分布上有无空间聚集性以及其聚集情况;(2)分析氟斑牙患病率的可能的影响因素;(3)预测地方性氟中毒在空间上的分布。研究内容与方法:(1)利用空间自相关系数Moran’s I和Geary’s C估计江苏省地方性氟中毒的空间自相关性;(2)利用区域型空间自相关系数Moran’s LISA估计地方性氟中毒的局部空间自相关情况;(3)建立空间自回归模型分析氟斑牙患病率的影响因素;(4)根据江苏省地方性氟中毒的资料,以村为单位,利用反距离加权插值法对地方性氟中毒在江苏省的空间分布进行预测,并与实际调查结果进行比较,评价预测效果。研究结果:(1)江苏省地方性氟中毒资料中的水氟浓度和氟斑牙患病率水平的空间自相关性研究结果,反映了江苏省地方性氟中毒具有较强的空间聚集性。利用Moran’s I 及Geary’s C 统计量判断江苏省地方性氟中毒空间聚集性的大小,把空间聚集性的问题从定性提高到定量。水氟浓度和氟斑牙患病率的空间聚集性程度的不同,提示我们氟斑牙患病率除了受到水氟浓度的影响外,还要考虑有可能受其他因素的影响。(2)从江苏省各县水氟浓度和氟斑牙患病率的Moran’s LISA的专题属性地图可见,二者的局部空间聚集情况存在差异,并不完全吻合,提示可能还有其它因素影响着氟斑牙患病率水平。另外,Moran LISA的专题地图中的“热点”表明这个地区与其周边地区的氟中毒情况很接近;“冷点”则表明这个地区与其周边地区的氟中毒情况不接近,可用于探索疾病病因或危险因素。(3)空间自回归模型表明氟斑牙患病率水平主要受到水氟浓度的影响,与海拔、年平均气温、年平均降水量减蒸发量的差值等因素无关。水氟浓度的变异除了由水氟浓度所解释外,还有一部分的变异由其它的影响因素所引起,这些因素具有比较微弱的空间聚集性;(4)利用反距离加权插值法对全 WP=5省地方性氟中毒的空间预测表明,氟病区主要分布在丰县、沛县、铜山、新沂、东海、赣榆、雎宁、宿迁、沭阳、灌云、灌南、泗洪、泗阳、淮阴、洪泽、金湖、射阳县境内。评估结果表明,在本次研究中利用反距离加权插值法进行预测得到的结果与80年代的调查结果大体上是吻合的。研究结论:(1)江苏省地方性氟中毒具有明显的空间聚集性,氟病区主要集中苏北丰县、沛县、铜山、新沂、东海、赣榆、雎宁、宿迁、沭阳、灌云、灌南、泗洪、泗阳、淮阴、洪泽、金湖、射阳县境内。其它大部分地区水氟浓度低于1μg/ml,氟斑牙患病率小于30%, (2)空间回归模型表明,江苏省的氟斑牙患病率主要受水氟浓度的影响,可能还有其它不明因素的影响,但影响微弱。本研究的特色与创新:在国内首次将GIS引入地方性氟中毒的研究中。与传统流行病学的空间分布相比较,利用GIS进行分析,不仅能够反映疾病的空间聚集性,还有助于探寻疾病病因或危险因素;能够对具有空间自相关性的数据进行建模与分析,用于筛选危险因素,并提示可能的影响因素,从而有利于地方性氟中毒防治工作的深入;能够通过抽样调查的结果推断总体,预测空间分布,大大减少工作量。

全文目录

中文摘要  4-6
英文摘要   6-9
前言  9-14
第一章地方性氟中毒的空间自相关性  14-19
  1.1 材料与方法  15-17
  1.2 结果与分析  17-18
  1.3 讨论  18-19
第二章地方性氟中毒的区域型空间自相关  19-25
  2.1 材料与方法  19-21
  2.2 结果与分析  21-22
  2.3 讨论  22-25
第三章地方性氟中毒的空间自回归模型的建立  25-30
  3.1 材料与方法  25-26
  3.2 结果与分析  26-27
  3.3 讨论  27-30
第四章地方性氟中毒分布态势的空间预测  30-36
  4.1 材料与方法  30-32
  4.2 结果与分析  32-35
  4.3 讨论  35-36
结语  36-37
参考文献  37-42
致谢  42-43
发表文章  43

地理信息系统（GIS）在研究江苏省地方性氟中毒流行中的应用

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