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1、8 2 3 6 9 5分黉号& 蛙一 u D t j 坚鹭L密教一 蝙号墅6 Q L学位论文牟剿睦鳓啦础瞄型睦兰 蝤毪擅盘监星堕渔篁疃班窟史鲍应肌盛扭一韭昱圭照i 舅盛丞E 襄基审请学位级别，珂一专业；巍盘箍皇卫些菝吐生论文挺交时间：地韭巨5 上j 话文答辫时哑，j 艘曼重点昆：、r i 二 学位授予单位瓤甘期t虫冒燕盘团罐越星坠，、答擗曩虽会主席t 翅挂堑班宜鼠t、评鼹 ：躬鼬l ! L 丑睦t 且二塞洼邑煎援 一 2 s 年6 胃中文摘要血吸虫病是一种严蘑危害人民群众身体健康和生命安全，阻碍疫区经济发展和社会进步的人畜共患寄生虫病。血吸虫病是与地理及气候因素密切相关的疾病，因此血吸虫病的流
2、行与当地自然上不境密切关联，找出血吸虫病流行与自然环境因素的内在联系是控制血吸虫病流行的关键；钉螺是血吸虫唯一的中| _ 自J宿主，钉螺的分布从定意义上决定着血吸虫病的分布。钉螺的分布同样也受自然环境因素的影响，因此摸清钉螺的分布对血吸虫痛的防治同样具有重要意义。近几年来，遥感( R e m o t eS e n s i n g ) 技术和地理信息系统( G e o g r a p h i cI n f o r m a t i o nS y s t e m ) 的应用为探讨血吸虫病及钉螺的分布和自然环境因素之间的关系提供了一种新的有效方法，可以更方便更迅速的揭示出血吸虫病和钉螺的分布情况，对血
3、吸虫病的防治有重要的意义。本研究通过地理信息系统和遥感技术在当涂县钉螺孳生地监测、人群血吸虫感染危险因素分析及人群血吸虫感染率预测中的应用，为当涂县制定切实可行的血吸虫病防治策略提供参考。首先，本研究从中问宿主钉螺孳生地着手，利用S P O T 5 卫星图像非监督分类结合判别分析对钉螺孳生地进行监测，建立判别函数为：Y 0 3 0 5 4 6 5 + 5 1 8 0 5 7 p 6 + 2 1 7 2 0 p l oY l = 一27 5 6 2 + 47 5 7 4 p 6 + 93 1 4 1 p 1 0 ( F = 2 54 8 ，P Y 】时归于0 类( 无螺) ，Y I Y o 则归
4、于l 类( 有螺) 。对建立的模型进行统计学意义检验，F = 2 5 4 8 ，P Y ，的可能性较大，即无螺的可能性较大：第1 0 类滩地( 芦苇滩) 比例大时，Y I Y o的可能性较大，即有螺的可能性较大。经对全部样本进行交叉验证后，总吻合率为8 4 6 ，敏感度和特异度分别为7 6 $ n9 2 6 ，效果较好。因此，只要有合适的遥感数掘，就可以判别未知区域是否可能有钉螺孳生。鉴于本研究的敏感度不高，在实际应用当中，为了减少漏判率，建议将Y o 与Y j 相差较小的区域均归为有螺区同时借助实地考察对这些滩地进一步验证钉螺孳生与否。对钉螺孳生地进行有效的监测一直是血防工作者关注的焦点，传
5、统的方法靠人力现场查螺，费时费力，效率较低。最近国内外许多学者利用对各类遥感图像的非监督分类对中间宿主螺类孳生地进行监测，如张治英等用L a n d s a tE T M + 图像的T M 2 、T M 3 、T M 4 伪彩色合成进行非监督分类，分析钉螺孳生地地表特征，发现江宁县江滩钉螺孳生地中，主要为5 , 6 ，7 ，9 四类地表景观。A b d e l R a h m a n 等将L a n d s a tT M 图像分类应用于研究曼氏血吸虫病的分咖，结果发现有4 种分类结果可用于预测。但这些方法并没有建立能有效对钉螺孳生地进行监测和预测的模型。杨国静瞵 等利用N O A A A V
6、H R R 遥感数据，结合地理信息系统和数学模型，用地表湿度( L S T ) 和归一化植被指数( N D V I ) 建立了江苏省同本血吸虫感染危险因素的贝叶斯时空模型，为血吸虫病的防治提供理论依据。而本研究首次利用S P O T 5 遥感卫星图像的非监督分类结合判别分析，建立了数学模型，通过交叉验证也证明了此模型在钉螺孽生地监测方面的科学性，可以利用此模型对有无钉螺孳生进行识别或预测，从而可直接为制定钉螺控制措施服务，同时也为进一步利用遥感技术结合数学模型进行钉螺孳生地的监测及预测提供理论依据。但出于数据采集样本量不足，无法确定模型用于预测的外延性，因此，对此模型用于钉螺孳生地的预测有待于
7、进步研究。第二部分血吸虫病人群感染危险因素空间关系分析血吸虫病是一种严重危害人民群众身体健康和生命安全，阻碍疫区经济发展和社会进步的人畜共患寄生虫病。近几年来，由于各种原因，血吸虫病在局部地区有扩大趋势 26 1 ，特别是由于频发的洪水造成钉螺扩散，某些靠近通江河道、原己达到传播阻断标准的血吸虫病流行地区，又发现了新的血吸虫病人 2 7 , 2 8 。既往研究发现居民区或学校距水系的距离与曼氏血吸虫、埃及血吸虫感染率密切相关【2 9 3 9 ，但是有关同本血吸虫感染与水系分布的空| 白J 关系等方面的研究较少。本研究应用地理信息系统探讨影响同本血吸虫人群感染率的自然因素，特别是水系分布与人群感
8、染的关系，为制定血吸虫病的防治策略提供依据。材料方法1 试区概括安徽省当涂县位于长江下游干流沿岸，是安徽省1 0 个血吸虫病流行县之一。全县1 3 个乡( 镇) 1 1 5 个村流行血吸虫病，流行区总人口2 2 万余人，2 0 0 3年全县血吸虫病人群平均感染率为1 ，1 7 ，耕牛平均感染率为1 2 6 ，钉螺面积1 4 9 8 3h m 2 ，其中易感地带4 17 3 2h m 2 ，主要分布在江滩、河滩、湖滩三类地区。当涂县的主要河道为长江、姑溪河、青山河、运粮河，其中后三者均与长江相通，贯穿于整个当涂县境内，形成了一个开放的水网型地区。2 资料收集2 1 疫情数据库收集2 0 0 1
9、2 0 0 4 年当涂县1 1 4 个历史血吸虫病流行村的钉螺、人群及家畜调查资料，以3 年中各流行村的人群感染率、钉螺感染率和耕牛感染率最高值等字段在F o x p r o6 0 的中建立血吸虫病疫情数据库。2 2 遥感资料从中国科学院中国遥感卫星地面站购置覆盖当涂县全县的S P O T 5 遥感卫星资料，中心同期为0 4 0 2 0 90 2 ：5 7 ：5 5 ，共有5 个波段( m u l t i 一4和p a n ) 。当时天气晴朗，平均云量为O ，卫星图片质量较高。所购置的S P O T数据是S P O T 5 1 A 级产品，已经系统初步的辐射纠F 。2 1 3 空间数据库用全球
10、定位系统( G P S ) 记录各历史流行村中心位置的地理坐标值( 经纬度) ，并在A r c G I S9 0 软件的支持下建立当涂县历史流行村的地理信息数据库，同时以此为基础，同血吸虫病疫情数据库进行连接，建立当涂县血吸虫病空间数据库。3 资料分析3 1 遥感资料分析3 1 1 几何精校正以同一区域带有地理编码的T M 图像( 像元大小插值成1 01 1 1 ，投影方式是T r a n s v e r s eM e r c a t o r ( G a u s s K r u e g e r ) ，椭球体是K r a s s o v s k y1 9 4 0 ) 为基准图像，在P C IG
11、e o m a t i c aV 8 2 软件G C P W o r k s 模块支持下，首先对研究区的S P O T 5 的全色图像进行几何精校F 。所采用的几何纠正模型是多项式纠正模型，重采样的方法为三次卷积的方法，像元的输出大小为2 5m 。几何纠丁F 精度在一个像元左右。然后，利用已纠F 好的S P O T 5 全色图像为基准图像，对S P O T 5 多光谱图像进行几何精纠正，纠正精度在0 2 像元以内。3 1 2 非监督分类在E N V I4 0 软件C l a s s i f i c a t i o n 模块支持下，运用非监督分类法进行土地利用分类，从中提取当涂县的水系分布图，并
12、转化为可在A r c G I S9 0 运行的矢量图格式，建立当涂县水系分布空削数据库。3 2 空间分析3 2 1 缓冲区分析在A r c G I S9 0 软件S p a t i a lA n a l y s t 模块的支持下，用S t r a i g h tL i n e 方法以5 0 0m 作为间距对当涂县水系分布图作缓冲区分析，并以最小直线距离法记录各历史流行村距水系分布的最近距离，建立水系分布缓冲区空问数据库。3 2 2 趋势面分析在A r c G I S9 0 软件G e o s t a t i s t i c a lA n a l y s t 模块支持下，对各历史流行村人群感染率
13、作趋势面空间分析，获得人群感染率空间分布特征。3 3 统计分析3 3 1 单变量分析使用S A S8 0 软件对现有流行村( 人群感染率 O ) 距水系的距离进行单变量分析，并用S p e a r m a n 法分析与人群感染率之间的相关关系。3 3 2 多变量分析应用S A S8 0 软件，以村人群感染率为自变量，以村庄距水系的最近距离、耕牛感染率和钉螺感染率为应变量，对每个变量进行编秩，运用逐步秩回归模型进行回归统计分析。结果1 水系和人群感染情况空间数据库1 1 水系分布空间数据库在S P O T 5 卫星图像非监督分类基础上，提取出当涂县主要水系分布图( 见图4 ) 。当涂县的主要河道
14、为长江、姑溪河、青山河、运粮河，其中后三者均与长江相通，贯穿于整个当涂县境内。利用当涂县主要水系分布图作缓冲区分析( 图5 ) 建立水系分布空间数据库。1 2 人群感染情况空间数据库把人群感染情况空问数据库和当涂县主要水系缓冲区系图叠加，图中实点代表人群感染率 O 的流行村，虚点代表人群感染率为0 的流行村。可见当涂县的现有流行村主要沿水系分布( 图6 ) 。图4 当涂县主要水系分布幽F i g u r e4D i s t r i b u t i o no fm a j o rw a t e rs o u r c e si nD a n g t uC o u n t y图5 当涂县主要水系缓冲
15、区系图F i g u r e5B u f f e rz o n ea n a l y s i so fm a j o rw a t e rs o u r c e si nD a n g t uC o u n t y2 人群感染率空间分布特征图6 当涂县流行村感染情况空间分布图F i g u r e6S p a t i a ld i s t r i b u t i o no fi n f e c t i o ns i t u a t i o ni ne p i d e m i cv i l l a g e so fD a n g t uC o u n t y从人群感染率趋势面分析结果可以看出，当
16、涂县人群感染率从南往北逐渐上升，而从东至西人群感染率则是先下降后上升，呈现出两头高中间低的特征( 图7 ) 。X幽7 当涂县历史流行村人群感染率趋势面分析结果F i g m e7T r e n d sa n a l y s i sr e s u l to fp o p u l a t i o ni n f e c t i o nr a t ei ne n d e m i cv i l l a g e so fD a n g t uC o u n t y3 水系分布和人群感染率的关系现有流行村距水系的距离单变量分析结果见图8 ，可见9 0 、7 5 、5 0 、2 5 和1 0 的现有流行村分布于距水系14 0 4m ，l0 3 4m ，4 4 7 5n l ，2 3 7m 和1 2 65m 范围内。S p e a r m a n 相关分析显示历史流行村距水系的距离和人群感染
