一、气象因素对吸血蠓夜间活动的影响（论文文献综述）
叶雅芳[1]（2020）在《中山市蠓类分布特征及蚊、蠓携带病毒的现状研究》文中提出目的1.采用形态与分子鉴定方法对在中山市不同生境采集的库蠓进行鉴定。2.调查中山市不同生境蠓类的构成、分布及季节消长等情况,为防控蠓及蠓传疾病提供科学依据。3.研究中山市蠓密度与主要气象因素之间的关系,提高蠓密度的监测精度。4.了解中山市蚊类和蠓类所携带的虫媒病毒现状,为中山市虫媒病的预防和控制提供科学依据。方法1.2018年4月上旬至2019年8月上旬用紫外灯诱虫法在7种不同的生态环境中进行蠓类监测,每月的上下旬各监测1次,每个采样点挂诱虫灯3盏,于日落前1 h接通电源,连续灯诱3 h后取出集蠓袋,带回实验室进行种类鉴定。2.用不破坏蠓虫形态的方法提取蠓类基因组DNA,PCR扩增COI基因和Cytb基因的部分序列并测序分析,使用DNAMAN V6和MEGA 6.0软件构建N-J树。将蠓虫体压片,在生物显微镜下形态鉴定。3.使用SPSS20.0和Excel 2007对不同生境的蠓类构成、分布、季节消长进行分析。以2018年8月上旬至2019年8月上旬的25组7个气象因素作为自变量,以同期蠓密度为因变量,分析蠓密度与上述气象因素的相关关系及密切程度。分别采用逐步回归和岭回归方法,建立蠓密度与其相关气象因素的回归模型,并进行模型精度验证。4.2019年6～10月在中山市8个生境采集蚊类和蠓类标本。对采集的标本在冰浴条件下进行形态鉴定,按照采集环境和种类等信息（蚊虫每50只为一个样本,蠓虫400～600只为一个样本）编号记录。样本在实验室研磨、离心,离心后取样本研磨上清液接种BHK-21细胞后将120批蚊、蠓样本研磨液接种BHK-21细胞后,收集出现病变的细胞并进一步通过RT-PCR方法检测病毒基因;此外,使用3个属级病毒特异性基因和6个种级病毒特异性基因引物通过RT-PCR方法对120批样本研磨液进行检测,若电泳结果出现可疑性条带,则将扩增产物送至测序公司进行测序,使用DNAMAN V6和MAGA 6.0软件对测序结果进行序列分析。结果1.库蠓种类形态和分子鉴定的研究结果:共采集到104只库蠓,鉴定结果为原野库蠓Culicoides homotomus、苏岛库蠓C.sumatrae、异域库蠓C.peregrinus、琉球库蠓C.actoni、残肢库蠓C.imicola、连斑库蠓C.jacobsoni、抚须库蠓C.palpifer、荒川库蠓C.arakawai、环斑库蠓C.circumscriptus、尖喙库蠓C.oxystoma、霍飞库蠓C.huffi、似同库蠓C.similis 12种。在构建的COI和Cytb NJ树中,12个种均能各自聚为一支,且支持率均达99%,与形态鉴定结果一致。在构建的2个基因NJ树中,虽然不同蠓属聚在同一大支,但不同蠓的种间无交叉,且相同蠓种的不同个体均聚在同一分支下,支持率达到99%以上,说明COI和Cytb基因适于蠓种级的鉴定。2.蠓类监测结果分析:共捕获蠓类昆虫9428只,经过鉴定共隶属于6属25种,在7个生境中,城郊农庄（一鱼六味饭店有鸡舍）优势种为荒川库蠓,占41.82%,市内公园（紫马岭公园）优势种为落羽铗蠓Forcipomyia pennielongata,占35.40%,其余生境优势种均为丛林铗蠓Forcipomyia bessa,城郊农庄（一鱼六味饭店有家禽舍）吸血蠓数量最多。荒川库蠓、台湾蠛蠓Lasiohelea taiwana是中山市优势吸血蠓,其数量分别占捕获总数的8.62%、1.23%。全年各月份均有蠓活动,2018年8月至2019年8月全年共有3个密度高峰,分别出现在2018年8月上旬至10月上旬、2019年8月上旬。蠓密度和半月平均温度、半月平均气压、半月平均云量之间具有较为明显的相关性,相关系数分别达0.661、-0.593、-0.387。用逐步回归模型和岭回归模型得出预测值,将其用每月下旬实测值进行验证,该两种模型的决定系数分别为0.606、0.635,各项精度指标总结可知,相对逐步回归模型而言,岭回归模型能较好地预测蠓密度。3.中山市蚊、蠓类携带病毒的调查结果:2019年6～10月在中山市共采集到2962只5属6种吸血蚊,22586只2属7种吸血蠓。吸血蚊为白纹伊蚊Aedes albopictus、致倦库蚊Culex quinquefasciatus、三带喙库蚊Culex tritaeniorhynchus、骚扰阿蚊Armigeres subalbatus、常型曼蚊Mansonia uniformis、中华按蚊Anopheles sinensis,其中数量最多为白纹伊蚊,占总数量的75.22%。吸血蠓为荒川库蠓、琉球库蠓、尖喙库蠓、霍飞库蠓、抚须库蠓、环斑库蠓、台湾蠛蠓。其中数量最多为荒川库蠓,占总数量的98.93%。蚊、蠓虫标本总共研磨120批,将120批蚊、蠓样本研磨液接种BHK-21细胞后,收集出现病变的细胞并进一步通过RT-PCR方法检测病毒基因,检测结果均阴性;此外,使用3个属级病毒特异性基因和6个种级病毒特异性基因引物通过RT-PCR方法对120批样本研磨液进行检测,出现了2条可疑性条带但测序结果为白纹伊蚊基因组并非病毒序列。通过RT-PCR方法对120批蚊、蠓样本可能携带3个属级病毒特异性基因引物（黄病毒属、甲病毒属、布尼亚病毒属）和6个种级病毒特异性基因引物（版纳病毒、西藏环状病毒、盖塔病毒、寨卡病毒、登革病毒、日本乙型脑炎病毒）的检测结果均阴性。结论1.雄性库蠓可根据其尾器进行有效鉴定,雌性库蠓难以根据形态进行有效鉴定,分子鉴定为形态鉴定的有效补充。联合形态和分子的鉴定方法可进行蠓种级的准确鉴定。2.通过本次调查,建议中山市蠓类主要防治对象为荒川库蠓和台湾蠛蠓。在7个生境中,城郊农庄（有家禽舍）吸血蠓数最多,是重点防控的区域。半月平均温度、半月平均气压和半月平均云量是影响蠓密度的主要影响因子。依据建立的2种预测回归模型中,岭回归模型的预测值与实测值之间的误差较小,岭回归模型能够较好地反映主要气象因子对蠓密度的活动情况。3.本研究将120批蚊、蠓样本研磨液接种BHK-21细胞后,收集出现病变的细胞并进一步通过RT-PCR方法检测病毒基因,检测结果均阴性;此外,使用特异性病毒基因引物通过RT-PCR方法对120批样本研磨液进行检测,出现了可疑性条带并测序分析为白纹伊蚊基因组,进一步确认检测结果均阴性。有必要进行更加大量且广泛的采集工作以了解中山市蚊、蠓虫媒病毒的携带情况。
宋关鸿,瞿逢伊[2]（1983）在《气象因素对吸血蠓夜间活动的影响》文中认为本文应用紫外光捕虫器和电子计算机技术分析上海地区气象因素对日本库蠓和亚非库蠓夜间活动的影响,并对三种具有时间序列特性的蠓群活动数学模型和一般回归模型作了初步的比较。结果是1.风的影响最重要,其次为温度。风速小于0.5米/秒或0.4米/秒,温度16～23℃是二种蠓活动适宜的气象条件。在上述条件下,日本库蠓的活动和0.02～0.20 lx光照度呈显着的正相关。2.在上弦、下弦和望月夜,蠓的活动和月光的变化相关,月光似能促进蠓的活动。在无月夜其活动随时间序列而变化。3.在晴天,月地平高度和月光照度呈非常显着的正相关,可以取代测量比较困难的月光照度,用作分析月光对昆虫活动影响的指标。4.处理有时间序列特性的捕虫数资料,模型Ⅱyt=(yt-1+bo+sum from i=1 to N biXi+εt)较为合适。
蔡小双[3]（2020）在《温度、相对湿度和光照度对白纹伊蚊生物学参数的影响研究》文中认为目的:探讨温度、相对湿度及光照度对广州地区野外品系白纹伊蚊种群增长相关生物学参数的影响,了解各参数随各因素的变化规律,为建立气象因素驱动的种群动态模型及相关媒介传染病传播动力学模型提供数据支持。方法:采用人工气候箱模拟实验,将不同梯度温度、湿度及光照度组合成27种气象模式,基于生命表技术,在不同气象模式下观察广州株白纹伊蚊野外品系的生命活动。在白纹伊蚊卵的孵化、幼虫生长发育及成蚊生存与繁殖过程中,记录其孵化率、孵化时间、成成虫率、成虫前发育历期、成蚊生存时间及产卵量等生物学指标,比较分析温度、湿度和光照度对广州白纹伊蚊生物学特性的影响。计算种群增长动态相关的昆虫生态学参数,包括不同阶段的发育速率、死亡速率及产卵（繁殖）速率,利用GAM模型及多项式回归,了解参数与气象因素之间的关系。结果:（1）比较不同湿度、温度和光照度对白纹伊蚊卵期发育情况,结果显示中温组（22～30℃）蚊卵孵化率明显高于低温组和高温组,中光照度组（500 lux）孵化率也高于低光照度组和高光照度组。GAM回归模型结果显示控制光照因素的影响,当温度低于29℃时,孵化速率随温度升高而加快;当温度高于29℃左右,孵化速率缓慢降低。低光照组、中光照组和高光照组的发育速率与温度的表达式分别为:Y1=0.178+0.213T-0.242T2,Y2=0.257+0.346T-0.095T2,Y3=0.203+0.099T-0.341T2。（2）白纹伊蚊在幼虫期及蛹期的发育主要受温度和相对湿度的影响。22～30℃温度区间,幼虫成虫率最高,发育速率随温度升高呈先上升后下降趋势,在32℃左右达到最高发育速率。以低湿度组为参考,高湿度组平均转化速率增加0.015/d。幼虫发育速率关于温度、相对湿度的回归方程为:Y4=0.073+0.172T-1.102T2-0.048T3+0.012RH2+0.023RH3。（3）成蚊的生存受温度和相对湿度的影响,光照强度对成蚊生存时间无明显影响。成蚊生存时间随湿度升高而增加,且在低温条件下,湿度效应更显着。中湿度组比低湿度组平均存活时间长15.64天,高湿度比低湿度组存活时间长21.40天。控制湿度因素影响后,得出温度在18℃时,白纹伊蚊平均存活时间最长,当温度低于约18℃时,寿命随温度增加呈明显增加趋势;当温度高于约18℃时,寿命随温度增加呈缓慢减少趋势。成蚊死亡速率关于温度、相对湿度多项式回归方程式为:Y5=0.101+0.317T+0.280T2+0.133T3+0.107T4-0.014RH2-0.026RH3。产卵速率受温度和相对湿度的影响,回归方程为:Y6=1.231+1.718T-9.600T2-4.913T3+4.802T4+1.492RH2+1.644RH3。结论:（1）白纹伊蚊生命活动受环境温度、相对湿度及光照强度的影响。其中卵的孵化受温度和光照强度的影响,幼虫期、蛹期的生长发育、成蚊的存活及繁殖产卵主要受温度和相对湿度的影响。（2）采用多项式回归分析能较好地拟合白纹伊蚊各期发育速率、成蚊死亡速率及产卵速率与气象因素的关系表达式,为建立气象因素驱动的种群动态模型及相关媒介传染病传播动力学模型提供数据支持。
潘惠琦,宋关鸿[4]（1984）在《吸血蠓夜间诱捕数量数学分析的初步探讨》文中指出 昆虫种群活动数量的变化不仅受当时气象等环境因素的影响,而且与种群自身数量的节律变化有关。种群在一定空间与时间内表现的数量,包括空间、数量对种群作用的当时和时间序列上的过去,内含复杂的多因素函数关系。国外曾有人用多元回归和时间序列等分析气象因素对吸血蠓和蚊虫活动的影响,建立预测方程。国内也有用马尔可夫链转移概率、随机序列与周期方程、多元逐步回归和生命表等分析农业害虫种群数量的变化,建立
刘小波[5]（2012）在《河南省永城市中华按蚊生态习性及飞行距离研究》文中研究表明目的（1）在我国中部间日疟疫情不稳定地区的代表地区河南省永城市,采用现场媒介调查和实验室分子生物学技术,研究中华按蚊的孳生习性及相关影响因素,探讨孳生习性改变情况；（2）采用现场媒介调查和实验室分子生物学技术,研究中华按蚊的吸血习性和夜间活动规律；（3）研究中华按蚊的栖息习性,探讨栖息与吸血活动关系；（4）研究中华按蚊的飞行距离及相关影响因素,为我国消除疟疾中华按蚊应急控制范围提供参考数据。方法（1）选取永城市间日疟高、中、低发病率乡／镇各1个,每个乡／镇随机抽取2个自然村,采用横断面研究方法,研究中华按蚊的孳生习性及相关影响因素；（2）选择间日疟高、中、低发病率的3个自然村,利用“拉丁方设计”的现场研究和“多重PCR技术”的实验室检测相结合,研究中华按蚊的吸血习性,与同类地区文献报道进行对比,分析该蚊吸血习性的变化情况；（3）在高、中发病率乡／镇选择有代表性的3个自然村,利用“搜捕法”、“窗阱法”和“黑箱法”,“自然捕获”和“荧光标记释放”两种来源试虫,研究该蚊的栖息习性；（4）采用“标记-释放-重捕”技术,在高、中发病率乡／镇各选取1个自然村,利用“野外捕获”和“实验室饲养”子一代中华按蚊两种来源试虫,研究中华按蚊的飞行距离；利用诱蚊灯重捕后进行荧光检测。结果（1）中华按蚊幼虫孳生地主要为户外的各种大、中型水体,水深介于0.5-1.0米之间,大多数孳生水体中的化学耗氧量、氨氮和硫酸盐含量较低。（2）中华按蚊为永城市单一的传疟媒介。不同宿主诱捕中华按蚊的丰度不同（P<0.01）。中华按蚊对不同宿主嗜吸高低顺位为：猪、羊、牛、狗、人和鸡。不同村庄、不同夜晚该蚊对不同宿主嗜吸高低顺位趋于一致。中华按蚊人血指数为2.94%。该蚊夜间户外主要活动高峰为19：00-21：00,小高峰为4：00-5：00。王善庄村中华按蚊密度与同期平均相对湿度成正相关关系（P<0.05）。（3）“搜捕法”和“黑箱法”研究发现,猪圈、羊圈和牛棚为中华按蚊户内主要栖息场所；桥洞缝隙、茅厕顶部、草丛、柴草垛为户外主要栖息场所。十八里镇陈土楼村“窗阱法”研究发现,窗阱内仅捕获中华按蚊5只；侯岭乡任湖村研究发现,窗阱内共捕获中华按蚊26只,外栖比例仅11.8%；研究期内中华按蚊偏向室内栖息。（4）2010年,中华按蚊重捕获率为0.83%（95%CI,0.50%-1.16%）,最远飞行距离为400米,80%的中华按蚊重捕获自距离释放点100米半径内；2011年该蚊重捕获率为1.33%（95%CI,0.92%-1.74%）,最远飞行距离为300米,90%重捕获自距离释放点100米半径内。结论（1）在以中华按蚊为主要传疟媒介的间日疟流行区,为有效地开展中华按蚊幼虫控制,应重点针对该蚊偏好的水体类型、水体深度、化学耗氧量、氨氮和硫酸盐含量等指标采取干预措施。（2）在现场环境中,中华按蚊嗜吸猪、羊、牛等家养动物血,不嗜吸人血。该蚊夜间活动高峰为19：00-21：00。建议在以中华按蚊为传疟媒介的间日疟流行区,应在人和家养动物密切接触生境,于夜晚入睡前开展消杀工作。（3）在秋季,中华按蚊偏向户内栖息。在该时期内,通过采取针对主要栖息场所的、室内滞留喷洒为主的中华按蚊防控措施,具有较高的成本—效益。（4）本研究为国内首次应用“标记-释放-重捕”技术,在现场真实的环境中,进行中华按蚊飞行距离研究。中华按蚊重捕获率较低,最远飞行距离400米,且绝大多数在距离释放点100米半径范围内重捕获。因此,在我国消除疟疾的关键时期,当某处发现疟疾病例时,中华按蚊应急消杀的范围应以该病例所处位置为圆心,周围400米为半径；其中,病例周围100米半径内为处理核心区。
宋关鸿[6]（1983）在《气象条件对日本库蠓夜间活动的影响》文中认为 日本库蠓是我国广泛分布的吸血蠓种之一,主要嗜吸畜血,但也叮吸人血,侵扰人群。因此,了解日本库蠓的活动习性及其影响因素,对除害灭病具有重要意义。丸山和高木（1977）、陈亢川和蔡连来（1980）、瞿逢伊和宋关鸿（1980）等曾调查过日本库蠓成虫的季节消长、吸血习性和吸血活动时间。本文使用紫外光诱虫器、电子计算机技术和多元逐步回归方法探讨日本库蠓在不同月相夜诱捕数量的变化规律,以及温度、相对湿度、风速和光照度等气象条件对它的影响。
张金宇[7]（2020）在《基于气候和媒介及百度指数的多时间尺度登革热预测研究》文中研究说明目的本研究旨在了解广州市登革热分布和影响因素,并基于广州市登革热相关关键词百度搜索指数（BSI）结合气象、媒介历史数据,构建登革热预测模型为应对广州市登革热疫情提供决策依据。方法系统收集2017-2019年广州登革热疫情及气象、蚊媒密度数据,挖掘登革热相关关键词BSI,采用描述性方法描述其流行病学特征。应用广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）分析相关的影响因素及效应。对气象数据、媒介数据、关键词BSI进行相关分析和重要性筛选,采用三种机器学习算法（反向传播神经网络（BP）、随机森林回归（RF）、支持向量回归（SVR））分别对广州市登革热疫情进行回归预测,并用R2、RMSE等评估模型预测效果。使用SPSS22.0、R3.6.0、MATLAB（2017）等软件进行统计分析或训练模型。结果1.2017-2019年广州市登革热发病率依次为6.12/10万,8.16/10万,9.27/10万,呈上升趋势（χ2=85.306,P<0.001）;夏秋季高发,占比99.77%,发病高峰10月,占38.42%;病例主要分布于中心城区（占82.83%）,受影响的街道占街道总数的比例逐年上升（趋势χ2=13.157,P<0.001）;18-60岁（77.21%）占病例大多数;男性发病率（8.17/10万）高于女性（7.50/10万）,差异有统计学意义（χ2=6.367,P<0.012）;职业分布中,家务及待业、商业服务人员、工人、离退人员、学生共占72.11%。2.GLM模型显示:前2月的平均气温和24小时降水量对广州登革热疫情有显着影响。在其他因素保持不变前提下,这些因素每增加1单位,每月登革热发病风险分别提高1.18倍、1.06倍。3.GAM模型显示:前2月的布雷图指数（BI）、平均气温、平均气压和24小时降水量、前1月的平均湿度对广州登革热每月发病数有显着影响。当其他协变量保持不变的情况下,这些因素每增加1单位,每月登革热发病风险分别增加1.38倍、2.21倍、1.23倍、1.12倍、1.08倍。平均气压与日照时数之间存在交互效应（F=4.575,P=0.007）。4.气象因素如气温、日照时数与登革热发病数存在滞后正相关关系,气压与发病数成滞后负相关关系。前2月的平均气温、前2月的平均气压与发病数的Spearman相关系数分别达到0.934、-0.949（P均<0.001）。5.媒介密度指标与登革热发病数存在滞后正相关关系。其中前2月的BI、SSI、MOI,前3月的ADI与发病数之间的Spearman相关系数分别是0.934、0.931、0.936、0.622（P均<0.001）。6.关键词BSI与登革热疫情趋势存在相关关系。其中“登革热”BSI与登革热发病数相关性最高,日、周、月Spearman相关系数分别达到0.793、0.845、0.862（P均<0.001）。7.日发病数预测,筛选了5个变量（“登革热”BSI、“预防登革热”BSI、“登革热症状”BSI、63天前平均气压、63天前平均气温）,构建BP、RF、SVR模型并用三年时间序列数据集的前70%训练,后30%验证,R2分别达到0.523、0.709、0.637,RMSE分别为5.146、3.823、3.906。8.周发病数预测,筛选了5个变量（“预防登革热”BSI、9周前平均气压、9周前最大气压、“登革热”BSI、9周前最低气压）,构建BP、RF、SVR模型。用三年时间序列数据集的前70%训练,后30%验证,R2分别达到0.783、0.784、0.841,RMSE分别30.805、20.049、19.246。9.月发病数预测,筛选了4个变量（2月前平均气压、“预防登革热”BSI、2月前的BI、2月前最低温度）,构建BP、RF、SVR模型。用三年时间序列数据集的前70%训练,后30%验证,R2分别达到0.863、0.878、0.862,RMSE分别是67.943、64.138、72.164。结论1.本研究表明,近三年登革热发病率呈现逐年上升趋势,应加强防控力度;2.气象因素和媒介因素与广州市登革热发病数间存在一定的滞后相关和滞后效应关系,控制登革热应提前并持续采取媒介控制措施;3.本文基于2017-2019年广州市数据分析表明,既往气象因素以及近实时的登革热相关关键词BSI、媒介指数BI可预测广州市登革热疫情趋势,为广州市登革热监测预警提供辅助决策支持。
赵阳[8]（2019）在《气象因素对细菌性痢疾发病情况影响的研究》文中提出目的:细菌性痢疾流行因素复杂,发病率一直处于较高的水平,儿童和老年人的细菌性痢疾疾病负担较重。抗生素的大量滥用导致志贺菌对常用的抗生素产生了很高的耐药性,甚至出现多重耐药的现象。高发病率和抗生素耐药性使细菌性痢疾的治疗效果下降,有效地控制细菌性痢疾的流行已经成为亟待解决的公共卫生问题之一。通过对我国细菌性痢疾监测资料的分析,探寻细菌性痢疾的高发地区,建立科学、合理的细菌性痢疾发病预测模型,为细菌性痢疾疫情的预测分析提供科学依据;检索已发表的相关文献,利用Meta分析方法定量综合研究之间的不同结果,探究气象因素与细菌性痢疾发病关系,分析不同气象因素对细菌性痢疾发病的影响;进而基于结构方程模型（Structural equation modelling,SEM）方法对具有温带大陆性季风气候,四季分明等特征的典型东北城市辽宁省朝阳市的气象因素和细菌性痢疾的发病关系进行量化分析,通过对温度、日照、气流和湿度等气象因素与细菌性痢疾发病率的影响分析,了解气象因素对细菌性痢疾发病率的综合影响,为公共卫生部门在提高公众健康意识和细菌性痢疾预防等方面做决策时,提供相关意见和建议。研究方法:在细菌性痢疾发病趋势的预测研究中,本次研究从公共卫生科学数据中心收集我国2004-2016年细菌性痢疾发病特征的监测资料,利用层次聚类分析方法判断疾病高发地区,分别采用指数平滑法、GM（1,1）模型、ARIMA模型和加权组合模型四种方法对2004-2015年细菌性痢疾发病数据进行拟合并比较2016年细菌性痢疾发病数的预测效果,进而选择合适的预测模型。此外,本次研究还分别利用了Meta分析和结构方程模型（Structural equation modelling,SEM）方法对气象因素与细菌性痢疾发病关系进行定量分析。全面系统的检索Pub Med、Web of Science、中国知网期刊数据库（CNKI）、万方数据库（Wan Fang Data）以及中国生物医学文献数据库（CBM）中2019年9月1日以前所有细菌性痢疾发病和气象因素（平均气温、平均最高气温、平均最低气温、降雨量、平均相对湿度）有关的文献,对不同研究之间的结果进行定量综合。最后,选择典型东北城市辽宁省朝阳市,基于结构方程模型方法对朝阳市1981年至2010年气象因素与细菌性痢疾发病率的关系进行量化分析,通过朝阳市疾病预防控制中心获得每月发生细菌性痢疾的数据,从朝阳市气象局获得每月的气象资料,对细菌性痢疾发病率进行对数转换,运用Pearson相关分析探讨气象变量与细菌性痢疾月发病率的相关性,采用SEM研究气象变量对细菌性痢疾发病率的影响。在建立假设模型时,其中包括四个潜在的气象变量:温度,湿度,日照和气流。温度系数包括平均气温、最高气温、最低气温、平均地温、最高地温和最低地温;湿度系数包括月平均蒸发量、绝对湿度、相对湿度、最大冻土深度、气压、非降水天数、最大降水量、降水量、最大积雪厚度和最大积雪天数;日照因素包括月平均日照强度、平均日照率和平均日照时数;气流因素包括月平均风速和风向。本研究采用R软件factoextra包进行聚类分析,forecast包构建指数平滑模型,greyforecasting包构建GM（1,1）模型,Metrics包、tseries包和forecast包进行构建ARIMA模型,meta包进行Meta分析,此外本研究还采用SPSS 13.0软件对气象因素进行因子分析,检验结构效度,使用Lisrel 8.5构建结构方程模型。结果:研究结果表明,细菌性痢疾发病数总体呈下降趋势,2004-2016年全国累计报告细菌性痢疾病例3602639例,2004年7月报告病例最多91559例,发病率7.0820/10万,2016年2月报告病例最少5184例,发病率0.3831/10万。菌痢发病具有明显的季节性,每年的7月和8月为高发时间。层次聚类分析结果显示,2016年细菌性痢疾各省市发病率可分为3类,第一类高发病率组（北京市、天津市）,第二类中发病率组（甘肃、重庆市、宁夏、西藏）,其余各省、市及自治区为低发病率组。指数平滑模型、GM（1,1）模型、ARIMA模型和组合预测模型的拟合效果比较,RMSE,MER和R2指标均提示,ARIMA（1,1,1）（2,1,1）12模型拟合效果最好,加权组合模型次之,指数平滑模型拟合效果最低。预测效果比较,ARIMA模型相对误差最小。选择ARIMA（1,1,1）（2,1,1）12模型进行预测,我国2017—2018年细菌性痢疾的年发病数依次为106404、94530人。Meta分析研究中,筛选获得29篇文献,其中有8篇英文,21篇中文,发表时间范围为2003年至2019年,调查时间范围为1949年至2016年,研究地点全部在中国,包括温带和亚热带两种类型。根据STROBE声明,本次纳入的29个研究得分在16分到20分之间,研究质量比较均衡。平均气温与细菌性痢疾的相关系数r（95%CI）为0.644（0.567,0.710）,平均最低气温为0.557（0.416,0.672）,平均最高气温,平均降雨量和平均相对湿度的相关系数r（95%CI）分别为0.550（0.407,0.667）,0.401（0.326,0.471）,0.239（0.168,0.307）合并效应值均有统计学意义,敏感性分析显示研究结果稳定可靠。气象因素和细菌性痢疾关系的结构方程模型拟合结果显示RMSEA=0.08,GFI=0.84,CFI=0.88和SRMR=0.06。?2值为231.95（p<0.01）,自由度为15,该模型的数据拟合较好。SEM的结果表明,本研究中所有相关的气象指标分为三个潜变量,温度、湿度和日照。温度和湿度等因素与细菌性痢疾发病率呈正相关关系,因子载荷值分别为0.59和0.78。日照与细菌性痢疾发病率呈负相关,因子载荷值为-0.15。结论:细菌性痢疾发病数总体呈下降趋势,存在明显季节差异,每年的7月和8月为发病高峰期,但是菌痢发病存在明显的地域差异,北京市和天津市为高发地区。Holt-Winters指数平滑模型、GM（1,1）、ARIMA模型和加权组合模型都可以用于细菌性痢疾发病数预测,其中ARIMA（1,1,1）（1,1,2）12模型拟合及预测效果最好。气象因素如温度（平均气温、平均最高气温、平均最低气温）、日照和湿度与细菌性痢疾发病有关。更具体地说,月平均蒸发量、降水量和空气温度对细菌性痢疾的发病率有较大的影响。由于本项研究包括多个气象指标,能够比使用单一因素更好地预测痢疾流行病的高风险环境。总的来说,本研究利用细菌性痢疾监测数据选择合适的方法探索菌痢发病特征和趋势,基于Meta分析对气象因素和细菌性痢疾发病关系研究结果不一致的文献进行定量综合,并以辽宁省朝阳市为研究地点探究气象因素对细菌性痢疾发病的影响。了解气象因素与细菌性痢疾的关系,有助于当前的卫生政策评估和制定有效的细菌性痢疾控制策略。
王成岗[9]（2014）在《广东省登革流行特征及气象因素对广州市登革的影响研究》文中研究指明研究背景登革（Dengue）是由媒介伊蚊传播的一类由登革病毒（Dengue Virus, DENV）感染所引起的急性虫媒病毒传染病。登革流行的基本过程为成蚊吸食含有DENV的血液后,病毒在成蚊体内进行繁殖,再叮咬DENV的易感者,从而引起登革流行。根据人们感染DENV后的临床表现,患者可分为登革热（Dengue fever, DF）、登革出血热（Dengue haemorrhagic fever, DIHF）和登革休克综合征（Dengue shoke syndrome, DSS）。患者一般预后良好,DF一般7-10天痊愈,但DHF和DSS患者病情严重,若治疗不及时,会有死亡的危险,病死率大约为5%～20%。DENV属黄病毒科黄病毒属,是RNA病毒。DENV有四种血清型,分别为DENV-1、 DENV-2、DENV-3和DENV-4型,人和灵长类脊柱动物为其自然宿主,且人群对DENV普遍易感。在过去的五十年里登革病例急剧增多,全球其发病率大约增加了30倍。WHO目前警告说,世界上有100多个国家有登革的流行,且其流行区域在逐渐扩大,其主要流行于东南亚、拉美、非洲、东地中海和西太平洋的热带和亚热带地区。世界有25亿人口（近2/5）的健康受到登革的威胁,每年大约5000万DENV感染者,大约50万患者需要住院治疗,其中大约90%的患者为5岁以下的儿童,全球每年有2.4万人死于登革。我国登革的流行也有较长的历史,早在公元992年就有登革样病例暴发记载。文献详细记录了发生在1873年沿海港口城市厦门登革暴发,在第一次世界大战和第二次世界大战期间,我国均曾发生过登革的流行,大多发生在沿海港口城市,如广州、上海、厦门、宁波、福州、烟台等。新中国成立后的近30年间未发生过登革流行,直至1978年5月广东佛山再次发生,自此以后登革在我国南方沿海的广东、海南、广西等地不断发生流行。1990年以来,登革在福建、浙江也曾发生局部暴发。在我国包括北京、江苏、河南、江西、浙江、湖南、黑龙江、辽宁等一些相对北方的地区也曾有登革输入性病例报告。广东是我国大陆南端沿海省份,位于东经109°39’～117°19’和北纬20°13’-25°31’之间,与香港、澳门接壤。广东省现管辖21个市,有三个经济特区,分别为深圳、珠海和汕头,为我国经济大省,对外交流多,人口流动频繁。广东省属于亚热带季风气候,夏季长,降雨充沛,由于地处低纬,日照时间长。以上这些因素有利于登革传播媒介伊蚊孳生、发育和病例由境外登革流行区输入,为广东省登革的流行和传播创造了条件。广东省已成为我国登革的主要流行区。在广东湛江,登革的主要传播媒介为埃及伊蚊（Aedes aegypti）,在广东省的其它地区为白纹伊蚊（Aedes albopictus）。广州市为广东省的省会,也是登革的高发地区,在2001～2006年间,广东省共累计报告2897例登革患者,其中广州市占73.89%。登革以人-蚊-人的形式传播,其流行过程需要传染源、传播途径和易感人群三个基本环节,在这个过程中受到自然因素、社会因素的影响。媒介伊蚊是登革传播的基本条件,媒介伊蚊密度是影响登革流行的主要因素之一。温度、湿度、雨量等气象因素影响伊蚊密度及其季节分布,从而影响登革的流行过程。适宜温度和降雨量等气象条件有利于蚊虫的孳生和繁殖。在20～30～C时,随着温度的增加,伊蚊由卵发育至成蚊及登革病毒在成蚊体内繁殖至具有感染性所需时间均会缩短。现阶段,对登革患者还没有特效的治疗措施,以对症治疗、支持治疗为主。登革预防疫苗的研究还没有取得突破性进展,未用于临床。登革的防控主要是控制传染源、降低媒介伊蚊密度。但蚊媒分布地域广泛,控蚊措施工作量大、费用同。为应对登革的流行,中国疾病预防控制中心建立了登革被动监测系统。由于采取了国境检疫、伊蚊控制等登革应对措施,近些年,广东省登革的发病率有下降趋势。但由于全球气温变暖、快速的城市化建设和频繁的人员交流等因素的影响,广东省仍将面临着登革流行和暴发的风险。本研究首先系统分析了广东省登革流行规律及流行特征,并识别出登革的高危流行区,这将有助于公众和卫生行政部门更加准确、全面地认识广东省登革流行特征的全貌；有利于合理配置登革防控资源,提高登革防控措施的针对性和有效性。另外结合广州市登革的流行特征,采用零膨胀泊松回归模型识别出影响其流行的主要气象因素,为今后建立广州市登革的早期预警模型打下了坚实的基础。研究目的1.建立广东省登革流行的地理信息数据库,明确其时空分布规律性,探测登革发病的热点地区；2.通过广东省登革流行特征的分析,探讨其流行形式；3.通过建立数据模型,分析气象因素对广州市登革流行的影响,为今后建立早期预测、预警模型提供分析方法借鉴。研究方法收集整理了1978～2010年广东省登革年发病及死亡数据,建立了地级市数据库。采用广东省1：25万数字矢量地图,建立了广东省登革流行的地理信息数据库。收集整理了广州市白纹伊蚊监测数据（包括2002～2011年布雷图指数及2007～2011年诱蚊诱卵指数）。采用Google Earth软件,查询整理了2005～2010年广东省登革患者现住址的地理坐标信息。本研究还建立了2000～2012年广州市登革月报告病例及气象变量数据库。综合应用描述性分析方法、时间序列分析方法、发病热点地区探测、生态学研究、等级相关分析、零膨胀Poisson回归模型和组内相关系数分析等统计方法对资料进行分析处理。所使用的软件包括SAS9.2软件、ArcGIS10.0软件、空间点格局分析软件Crimestat Ⅲ、Stata/SE10.0forWindows软件和SPSS17.0软件。研究结果1.在1978～2010年间,广东省登革年发病率、死亡率和病死率总体呈现显着下降趋势,1978年登革发病率最高,为43.6835/10万。2001年至2010年间登革年发病率在0.0197/10万～1.5614/10万波动。广东省登革年发病率波动没有固定的周期性,间隔时间大约为3-5年；广东省登革流行有明显的季节性分布特征,8月至11月是流行高峰期。2.1978～2010年间广东省登革流行区域在逐渐扩大,位于广东省西部的湛江、中部的珠江三角洲及东部的韩江三角洲为登革流行的重点地区；3.2004至2012年广东省登革患者性别构成基本相同,男性患者占50.40%,青壮年人群发病率较其它年龄组高,10岁以下的患者仅占2.87%；登革患者的职业以工人、农民、学生及家务及待业为主。4.广东省登革发病率与各地区人口密度、人均国内生产总值（GrossDomestic Product, GDP）呈正相关,其Spearman等级相关系数分别为0.612,0.592,登革流行区主要分布在人口密度大、经济较发达的地区；各年登革发病率与伊蚊密度不呈正相关；5.广东省登革输入性病例来源较广泛,主要为南亚及东南亚国家；四种血清型DENV均曾在广东省流行。6.2000～2012广州市登革月报告病例呈现明显的季节性。8～10月间病例占全部病例的88.00%。7.2000～2011年广州市登革月报告病例的均数为14.24,方差为3547.41,方差为均数的249.12倍,远大于均数。过度离散检验O统计量为2087.01,P小于0.001,拒绝无效假设。分析显示广州市登革月报告病例数据存在过度离散。在2000～2011年间广州市有93个月无登革病例报告,即在全部观测值中零计数占64.58%,说明本研究中数据的过度离散可能与零计数过多有关。8.零膨胀Poisson （Zero-inflate Poisson, ZIP）回归模型与传统Poisson回归模型比较的Vuong检验的结果显示统计量V为2.43,P值为0.008,说明ZIP回归模型更适合本研究,过多的零计数已超过传统Poisson回归模型的预测能力。两模型拟合优度比较结果显示,ZIP回归模型的AIC和BIC得分均小于传统的Poisson回归模型两指标的得分。模型预测值与广州市登革月实际病例数据的组内相关系数（Intraclass Correlation Coefficient, ICC）分析结果表明,ICC为0.922,说明模型预测值与实际病例有较好的一致性。9.ZIP回归模型结果显示,在零计数过程中,上个月登革病例对零计数的发生概率呈负相关。在Poisson计数过程中,上个月病例和月平均最低温度与本月登革流行呈正相关,本月及上月的月平均相对湿度也与其呈正相关；本月平均风速及最低温度与登革流行呈负相关,月累计降雨量与滞后2个月登革流行呈负相关。结论1.1978～2010年间广东省登革年发病率、病死率总体呈现显着下降趋势,其年发病率波动没有固定的周期性,但具有季节性分布特征。2.1978～2010年间广东省登革的流行区域在逐渐扩大,广东省各地区登革发病率与人口密度、人均GDP呈正相关,登革流行区主要分布在人口密度大、经济较发达的地区,发病的热点地区集中在广东省西部的湛江、中部的珠江三角洲及东部的韩江三角洲。3.广东省登革患者以青壮年为主,10岁以下儿童患者较少,其发病率也较低。患病与否主要由感染机会决定,没有呈现地方性流行特点,其流行形式表现为输入性病例导致本地低水平流行。4.ZIP回归模型适于拟合气象因素对广州市登革流行的相关研究。在未来的相似研究中,应考虑人群中DENV的免疫水平、DENV的血清型和防控措施等其它因素的影响,选取广州市登革流行的主要区或街道进行更加精确的研究。5.广州市登革的流行与滞后零到一阶月平均相对湿度、滞后一阶的月平均最低温度和滞后一阶月报告病例与呈正相关,而与当月的月平均风速、平均温度及滞后两阶的月累计降雨量呈负相关。意义和创新1.系统全面地分析了1978～2010年广东省登革流行的时间分布特征,并识别了其年发病率无周期性流行的特点。明确了广东省登革的重点流行区,并采用空间聚集分析,获得了广东省登革发病的热点地区。这将有利于公众和卫生行政部门更加准确、全面地认识广东省登革流行特点和流行规律,从而合理配置登革防控资源,实施更加有效的登革预防和控制措施,提高登革疫情的应对能力。2.通过对广州市登革月发病数据特征的系统分析,采用恰当的零膨胀模型（Zero-inflate Model）分析了广州市登革月发病数据与气象因素的关系,识别出本地区登革流行的主要危险因素,为将来建立登革早期预测、预警模型打下了基础。
樊景春,刘起勇[10]（2013）在《气候变化对登革热传播媒介影响研究进展》文中进行了进一步梳理气候变化是一个最典型的全球环境问题[1]。20世纪70年代,科学家提出气候变暖是一个全球环境问题,到2007年,联合国政府间气候变化专门委员会第四次评估报告（IPCCAR4）指出,全球气候变化是人类迄今面临的规模最大、范围最广、影响最为深远的挑战,其中气候变化对人类健康的影响是关系社会公共安全和可持续发展的焦点。国内外大量研究表明,气候变化对传染性疾病如登革热、疟疾、鼠疫等有重要影响[2-4]。登革热（dengue fever,DF）是由登革病毒4个血清型引起的急性传染病,主要通过埃及伊蚊和白纹伊蚊传播,广泛流行于全球热带和亚热带地区,是分布最广,
二、气象因素对吸血蠓夜间活动的影响（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、气象因素对吸血蠓夜间活动的影响（论文提纲范文）
（1）中山市蠓类分布特征及蚊、蠓携带病毒的现状研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略语中英文对照 |
| 第一章 前言 |
| 第二章 广东省中山市库蠓形态与分子鉴定 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 标本的采集 |
| 2.1.2 主要试剂与仪器 |
| 2.1.3 基因组DNA提取 |
| 2.1.4 玻片标本制作与形态鉴定 |
| 2.1.5 目的片段的PCR扩增 |
| 2.1.6 COI和Cytb序列测定及分析 |
| 2.2 结果 |
| 2.2.1 库蠓的采集信息 |
| 2.2.2 库蠓的形态鉴定 |
| 2.2.3 库蠓的分子鉴定 |
| 2.3 讨论 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 中山市2018~2019年不同生境蠓类的调查研究 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 监测工具 |
| 3.1.2 调查生境 |
| 3.1.3 监测时间和监测方法 |
| 3.1.4 气象资料收集 |
| 3.1.5 主要试剂与仪器 |
| 3.1.6 基因组DNA提取 |
| 3.1.7 玻片标本制作与形态鉴定 |
| 3.1.8 目的片段的PCR扩增 |
| 3.1.9 序列测定及分析 |
| 3.1.10 统计学分析与回归方法 |
| 3.2 结果 |
| 3.2.1 不同生境蠓类种群构成及季节消长 |
| 3.2.2 不同月份蠓类种群构成及季节消长 |
| 3.2.3 基于气象因素的蠓密度预测模型分析 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 中山市蚊、蠓类及其携带病毒的调查研究 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 采集工具 |
| 4.1.2 实验试剂与仪器 |
| 4.1.3 标本的采集与分拣 |
| 4.1.4 实验方法及步骤 |
| 4.1.5 病毒核酸的提取与鉴定 |
| 4.2 结果 |
| 4.2.1 吸血蚊标本的种类与数量 |
| 4.2.2 吸血蠓标本的种类与数量 |
| 4.2.3 病毒基因检测结果 |
| 4.2.4 病毒分离结果 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的文章及专利 |
（3）温度、相对湿度和光照度对白纹伊蚊生物学参数的影响研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 气象因素对昆虫生命活动影响的研究现状 |
| 1.3 气象因素对白纹伊蚊生命活动的影响研究现状 |
| 1.4 现有研究不足 |
| 1.5 本研究目的及意义 |
| 2 研究内容与方法 |
| 2.1 研究技术路线 |
| 2.2 实验设计 |
| 2.3 统计分析 |
| 3 结果 |
| 3.1 温度、相对湿度和光照度对白纹伊蚊卵孵化的影响 |
| 3.2 温度、相对湿度和光照度对白纹伊蚊幼虫及蛹的生存与发育影响 |
| 3.3 不同温度、相对湿度和光照度对白纹伊蚊雌蚊生存与繁殖影响 |
| 4 讨论 |
| 4.1 温度、湿度和光照度对白纹伊蚊卵孵化的影响 |
| 4.2 温度、湿度和光照度对白纹伊蚊幼虫生长发育和存活的影响 |
| 4.3 温度、湿度和光照度对白纹伊蚊雌蚊生存及繁殖力的影响 |
| 4.4 研究不足、创新性与公共卫生学意义 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（5）河南省永城市中华按蚊生态习性及飞行距离研究（论文提纲范文）
| 目录 |
| 中英文缩略语对照 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 一、世界及我国疱疾疫情及消除拒疾目标任务 |
| 二、永城市作为研究现场的意义及代表性 |
| 三、媒介控制是减少疱疾传播进而消除的有效手段 |
| 四、中华按蚊生态习性及飞行距离研究概况 |
| 五、我国消除疙疾中华按政防控存在问题、挑战及研究重点 |
| 六、本研究的技术路线 |
| 第一部分 中华按蚊孳生习性研究 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 2 材料与方法 |
| 3 结果 |
| 4 讨论 |
| 第二部分 中华按蚊吸血习性研究 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 2 材料与方法 |
| 3 结果 |
| 4 讨论 |
| 第三部分 中华按蚊栖息习性研究 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 2 材料与方法 |
| 3 结果 |
| 4 讨论 |
| 第四部分 中华按蚊飞行距离研究 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 2 材料与方法 |
| 3 结果 |
| 4 讨论 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录A：在读期间发表论文和获奖情况 |
| 附件 |
| 致谢 |
（6）气象条件对日本库蠓夜间活动的影响（论文提纲范文）
| 观察方法 |
| 结果和讨论 |
| 一、各个气象条件对夜间活动影响的分析 |
| 二、不同月相夜活动数量的变化 |
| 三、月地平高度的应用 |
| 结论 |
（7）基于气候和媒介及百度指数的多时间尺度登革热预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 广州市近三年登革热的流行特征 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 资料收集 |
| 2.2.2 统计分析 |
| 2.3 结果 |
| 2.3.1 时间分布特征 |
| 2.3.2 空间分布特征 |
| 2.3.3 人群分布特征 |
| 2.4 讨论 |
| 2.4.1 时间分布特征 |
| 2.4.2 空间分布特征 |
| 2.4.3 人群分布特征 |
| 2.4.4 研究的优点及局限性 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 登革热影响因素分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 资料收集整理 |
| 3.2.2 分析方法 |
| 3.3 结果 |
| 3.3.1 统计描述 |
| 3.3.2 单因素分析 |
| 3.3.3 多因素分析 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 单因素分析 |
| 3.4.2 多因素分析 |
| 3.4.3 交互作用分析 |
| 3.4.4 优点与局限性 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于气候和媒介及百度指数的多时间尺度登革热预测研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 资料收集 |
| 4.2.2 数据清洗与统计描述 |
| 4.2.3 模型构建 |
| 4.2.4 预测效果评估 |
| 4.3 结果 |
| 4.3.1 日发病数预测 |
| 4.3.2 周发病数预测 |
| 4.3.3 月发病数预测 |
| 4.3.4 多时间尺度模型预测效果评估小结 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 相关分析 |
| 4.4.2 特征筛选 |
| 4.4.3 日病例数和周病例数预测 |
| 4.4.4 月病例数预测 |
| 4.4.5 展望 |
| 4.4.6 研究的优点及局限性 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 结论及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）气象因素对细菌性痢疾发病情况影响的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略语 |
| 第一部分 :细菌性痢疾发病预测模型的比较研究 |
| 1 前言 |
| 2 方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 层次聚类分析 |
| 2.3 指数平滑法 |
| 2.3.1 指数平滑法原理 |
| 2.3.2 数学模型 |
| 2.3.3 指数平滑法建模 |
| 2.3.4 指数平滑法预测 |
| 2.4 灰色预测模型GM(1,1) |
| 2.4.1 灰色预测模型GM(1,1)原理 |
| 2.4.2 灰色预测模型GM(1,1)建模步骤 |
| 2.5 ARIMA模型 |
| 2.5.1 ARIMA模型原理 |
| 2.5.2 ARIMA预测的数学模型 |
| 2.5.3 建模步骤 |
| 2.6 组合预测模型 |
| 2.7 模型的拟合及预测效果比较 |
| 3 结果 |
| 3.1 细菌性痢疾发病情况分析 |
| 3.2 聚类分析 |
| 3.3 指数平滑法 |
| 3.4 GM(1,1)预测模型 |
| 3.4.1 建模结果 |
| 3.4.2 模型精度检验与预测 |
| 3.5 ARIMA预测模型 |
| 3.5.1 序列预处理 |
| 3.5.2 模型识别、定阶 |
| 3.5.3 模型的参数估计与检测 |
| 3.5.4 模型验证与预测 |
| 3.6 组合预测模型 |
| 3.7 模型预测效果比较 |
| 4 讨论 |
| 4.1 细菌性痢疾流行特征 |
| 4.2 四种预测模型比较 |
| 4.3 本次研究的局限性 |
| 5 结论 |
| 第二部分 :气象因素对细菌性痢疾发病影响的Meta分析 |
| 1 前言 |
| 2 方法 |
| 2.1 检索策略 |
| 2.2 文献筛选及数据提取 |
| 2.2.1 文献纳入标准 |
| 2.2.2 文献排除标准 |
| 2.2.3 文献筛选及数据提取 |
| 2.3 质量评价 |
| 2.4 统计分析 |
| 2.4.1 数据转换 |
| 2.4.2 异质性检验 |
| 2.4.3 敏感性分析 |
| 2.4.4 亚组分析 |
| 2.4.5 发表偏倚 |
| 3 结果 |
| 3.1 文献检索结果 |
| 3.2 纳入文献的基本特征 |
| 3.3 质量评价 |
| 3.4 气象因素与细菌性痢疾发病的相关关系 |
| 3.4.1 平均气温对细菌性痢疾发病影响的Meta分析 |
| 3.4.2 平均最高气温对细菌性痢疾发病影响的Meta分析 |
| 3.4.3 平均最低气温对细菌性痢疾发病影响的Meta分析 |
| 3.4.4 平均相对湿度对细菌性痢疾发病影响的Meta分析 |
| 3.4.5 平均降水量对细菌性痢疾发病影响的Meta分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 Meta分析 |
| 4.2 本次研究的局限性 |
| 5 结论 |
| 第三部分 :气象因素与细菌性痢疾发病关系的结构方程模型研究 |
| 1 前言 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 研究地点 |
| 2.2 数据收集 |
| 2.3 数据分析 |
| 3 结果 |
| 4 讨论 |
| 4.1 气象因素与细菌性痢疾发病率的关系 |
| 4.2 本研究的局限性 |
| 5 结论 |
| 本研究创新性的自我评价 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（9）广东省登革流行特征及气象因素对广州市登革的影响研究（论文提纲范文）
| 目录 |
| CONTENTS |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一部分：广东省登革流行特征研究 |
| 一、前言 |
| 二、材料与方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 第二部分：广州市登革流行与气象因素的关系研究 |
| 一、前言 |
| 二、材料与方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 研究局限性 |
| 结论与建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 附 英文论文三篇 |
| 论文1 |
| 论文2 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
四、气象因素对吸血蠓夜间活动的影响（论文参考文献）
- [1]中山市蠓类分布特征及蚊、蠓携带病毒的现状研究[D]. 叶雅芳. 广东药科大学, 2020(01)
- [2]气象因素对吸血蠓夜间活动的影响[J]. 宋关鸿,瞿逢伊. 第二军医大学学报, 1983(S1)
- [3]温度、相对湿度和光照度对白纹伊蚊生物学参数的影响研究[D]. 蔡小双. 暨南大学, 2020(03)
- [4]吸血蠓夜间诱捕数量数学分析的初步探讨[J]. 潘惠琦,宋关鸿. 生态学杂志, 1984(03)
- [5]河南省永城市中华按蚊生态习性及飞行距离研究[D]. 刘小波. 中国疾病预防控制中心, 2012(04)
- [6]气象条件对日本库蠓夜间活动的影响[J]. 宋关鸿. 昆虫学报, 1983(01)
- [7]基于气候和媒介及百度指数的多时间尺度登革热预测研究[D]. 张金宇. 广东药科大学, 2020(02)
- [8]气象因素对细菌性痢疾发病情况影响的研究[D]. 赵阳. 中国医科大学, 2019(04)
- [9]广东省登革流行特征及气象因素对广州市登革的影响研究[D]. 王成岗. 山东大学, 2014(10)
- [10]气候变化对登革热传播媒介影响研究进展[J]. 樊景春,刘起勇. 中华流行病学杂志, 2013(07)