摘要
目的探讨皖北疟疾的发病率与地表温度（landsurfacetemperature,LST）、归一化植被指数（normalizeddifferencevegetationindex,NDVI）的关联性,评价用LST、NDVI对疟疾发病率自回归移动平均模型（autoregressiveintegratedmovingaveragemodel,ARIMA）预测结果进行校正的效果。方法以皖北五县为研究现场,收集各县2004-2011年的疟疾疫情数据及LST、NDVI等遥感图像资料,提取、合成遥感相关指标;运用SPSS17.0软件进行统计学处理。结果ARIMA模型对2010年各月份的预测结果较报告发病率高（平均误差=0.721/10万）。多因素分析结果显示,当地的疟疾发病率与近三个月的平均LST（lst_（_012）,β=0.295）及之前两个月的平均NDVI（ndvi_（_12）,β=0.280）有关联（P〈0.001）;将二者作为校正因子（相对贡献为2∶1时）对2010年的预测结果进行校正,平均误差缩小为0.018/10万。以2004-2010年的发病率数据再次拟合并筛选ARIMA模型,并以2011年的疟疾报告发病数据为参照,再次评价lst_（_012）与ndvi_（_12）对模型预测结果的校正效果;发现校正后的预测误差（〈0.001/10万）低于校正前的误差（0.293/10万）。结论ARIMA模型能较好地用于该地疟疾发病率的拟合与预测,环境遥感替代指标LST、NDVI可在一定程度上改善ARIMA模型的预测效果。
出版日期
2017年03月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
