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1广东省登革热流行与气候因素变化的相关性显示文摘目的 :探索登革热发病与伊蚊种群动态变化和气候因素的关系 ,为登革热的防治和监测提供科学依据 .方法 :收集广东省 1990 / 2 0 0 1年的登革热发病资料 ,收集了潮州市的1995 / 2 0 0 1年伊蚊媒介监测资料及同期的平均气温、最低气温、最高气温、日照时间、降雨量、相对湿度等气象资料 ,用相关分析和多元逐步回归分析的方法进行分析 .结果 :与媒介伊蚊密度有关的气象参数是 :降雨量、日照时间、降雨天数、平均气温、最低平均气温、相对湿度 ;经逐步回归分析得到回归方程 :Y^BI=2 4 80 0 +0 82 6X1+0 0 2 0X2 - 0 4 18X3 其中X1代表最低平均气温、X2 代表降雨量、X3 代表相对湿度。登革热发病的Logistic回归方程 :p (I) =1/ [1+e( -7 850 + 0 3 9IB) ].结论 :气侯因素对伊蚊媒介密度的影响是复杂的 ,主要影响因素是最低平均气温、降雨量、相对湿度 ;影响登革热发病的主要因素是伊蚊密度 (BI) .易彬樘 张治英 徐德忠 席云珍 付建国 罗军 袁明辉 刘少群 邝铿 2003第四军医大学学报2003,24,2:46
2气候因素对登革热媒介伊蚊密度影响的研究显示文摘目的 探索伊蚊种群动态变化与气候因素的关系 ,为登革热的防治和监测提供科学依据。方法 收集潮州市 1995~ 2 0 0 1年连续 7年的登革热发病资料、伊蚊媒介监测资料及同期的平均气温、最低气温、最高气温、日照时间、降雨量、相对湿度等气象资料 ,用相关分析和多元逐步回归分析的方法进行分析。结果 与媒介伊蚊密度有关的气候参数是 :降雨量、日照时间、降雨天数、平均气温、最低平均气温、相对湿度 ;经逐步回归分析得到回归方程 :^YBI=2 4 80 0 +0 82 6X1+0 0 2 0X2 - 0 418X3,其中X1代表最低平均气温 ,X2 代表降雨量 ,X3代表相对湿度。结论 气候因素对伊蚊媒介密度的影响是复杂的 ,但其主要影响因素是最低平均气温、降雨量、相对湿度。伊蚊密度的变化还与当地居民生活水平。易彬樘 张治英 徐德忠 席云珍 付建国 罗军 袁明辉 刘少群 邝铿 2003中国公共卫生2003,19,2:41
3基于GSM短信传输技术的气象灾害应急预警系统建设显示文摘介绍利用中国移动GSM的SMS技术的气象灾害应急预警系统的构成、信息传输技术、两种接收终端的工作模式和设备的主要技术指标、系统功能特点,分析该系统通过TTS等技术实现文字显示和语音广播的两种功能。唐仰华 邝铿 陈往溪 2007广东气象2007,29,4:37
4广东省登革热流行与伊蚊种群随气候因素变化的相互关系显示文摘为探索登革热发病与伊蚊种群动态变化和气候因素的关系 ,为登革热的防治和监测提供科学依据 ,收集广东省 1990~ 2 0 0 1年的登革热发病资料 ,及潮州市 1995~ 2 0 0 1年伊蚊媒介监测资料及同期的平均气温、最低气温、最高气温、日照时间、降雨量、相对湿度等气象资料 ,用相关分析和多元逐步回归分析的方法进行分析。结果显示 ,登革热发病的Logistic回归方程 :p(1) =1 [1+e- (- 7 750 +0 391BI) ]。与布雷图指数 (breteauindex,BI)有关的气象因素是 :降雨量 (X2 )、日照时间、降雨天数、平均气温 (X1 )、最低平均气温、相对湿度(X3) ;回归分析得到回归方程 :^YBI=2 4 80 0 +0 82 6X1 +0 0 2 0X2 - 0 418X3。结论 :气候因素对伊蚊媒介密度的影响是复杂的 ,但其主要影响因素是最低平均气温、降雨量、相对湿度 ;影响登革热发病的主要因素是布雷图指数 (BI)。易彬樘 张治英 徐德忠 席云珍 付建国 罗军 袁明辉 刘少群 邝铿 2003卫生研究2003,32,2:22
5广东省登革热及媒介种群的空间分布显示文摘目的 :探索登革热 (DF)流行和媒介种群的空间分布特征 ,为DF的防治和监测提供宏观的决策依据 .方法 :收集广东省 1995 / 2 0 0 1各市县的DF发病资料、同期的伊蚊媒介监测资料及广东省县界数字化地图 .在ArcGIS8.1空间分析软件支持下进行空间局部插值分析 ,借助于分布图的四个交叉核验指标以及分布图选取的两个原则选择最佳的DF发病和登革热媒介种群的分布图 .结果 :广东省 7个年度的DF流行及种群媒介的两种空间分布呈现地域一致性 ,呈现相对稳定的高、低、近无的三类区域分布状况 ,并且存在较明显的稳定的分界线 .7个年度的交叉核验平均值分别为 :DF发病的平均预测误差 (ME)、估计的方差 (RMSE)、平均标准误 (ASE)、预测误差的变异程度 (RMSSE)依次为 0 .0 12 2 ,0 .36 2 5 ,0 .4 133和 0 .9192 ;种群媒介的ME ,RMSE ,ASE ,RMSSE依次为 0 .0 14 3,0 .4 15 5 ,0 .16 5 3和 0 .9398.结论 :Kriging方法描述DF空间分布特征 ,可为DF的宏观的监测、预测。易彬樘 张治英 徐德忠 席云珍 付建国 罗军 袁明辉 刘少群 邝铿 2003第四军医大学学报2003,24,17:12
6广东省登革热流行与气候因素变化的相互关系研究显示文摘目的 探索登革热发病与伊蚊种群动态变化和气候因素的关系。方法 收集广东省 1990~ 2 0 0 1年的登革热发病资料 ,收集了潮州市的 1995~ 2 0 0 1年伊蚊媒介监测资料及同期的平均气温、最低气温、最高气温、日照时间、降雨量、相对湿度等气象资料 ,用相关分析和多元逐步回归分析的方法进行分析。结果 与媒介伊蚊密度有关的气象参数是 :降雨量、日照时间、降雨天数、平均气温、最低平均气温、相对湿度 ;经逐步回归分析得到回归方程 :YBI=2 4 .80 0 +0 .82 6 X1 +0 .0 2 0X2 - 0 .4 18X3其中 X1 代表最低平均气温、X2 代表降雨量、X3代表相对湿度。登革热发病的 L ogis-tic回归方程 :P(1) =1/[1+e- ( - 7.850 + 0 .391 BI) ]。讨论 气候因素对伊蚊媒介密度的影响是复杂的 ,但其主要影响因素是最低平均气温、降雨量、相对湿度 ;影响登革热发病的主要因素是伊蚊密度(BI)。当然伊蚊密度的变化和登革热的发病还与当地居民生活水平。易彬樘 张治英 徐德忠 席云珍 付建国 罗军 袁明辉 刘少群 邝铿 2002疾病控制杂志2002,6,z1:7
7联合使用SRS、GIS与PCA研究登革热及媒介分布显示文摘目的 通过 SRS、GIS、PCA三者在实际中的应用 ,找出登革热 (DF)及媒介空间分布的主要影响因素。方法 利用 ERDAS8.5软件从 AVHRR卫星图像中提取各监测点 NDVI、利用 Krig-ing在 Arc GIS8.1上作 DF发病和媒介的空间分布图和利用主成分分析法找出影响其分布的主要成分。结果 从 NOAA- AVHRR卫星图片提取全省 1995年度平均 NDVI为 135 ,DF流行区域的珠江流域和韩江流域的 NDVI要高于广东省其它地方 ,流行季节的 NDVI要高于非流行季节 ,且差异都有统计学意义。 GIS对 DF分析表明 ,广东省的两个高发区域是珠江三角洲和韩江三角洲 ,DF发病和伊蚊密度的 MPE、RMSE、ASE、RMSSE分别为 0 .0 18、0 .377、0 .372、0 .981和 0 .0 17、0 .32 8、0 .338、1.0 2 6。主成分分析显示四个主要成分综合了原 17个指标的 91.5 2 4 %。结论 三者的联合应用可以从不同的角度上克服和弥补在易彬樘 徐德忠 张治英 张波 席云珍 傅建国 罗军 袁明辉 刘少群 邝铿 2003疾病控制杂志2003,7,6:6
8协同克立格和标化植被指数在广东省登革热分布特征研究中的应用显示文摘目的 探索用标化植被指数 (NDVI)预测登革热 (denguefever,DF)流行和媒介种群的空间分布的可行性。方法 收集广东省 1995年各市县DF发病资料、同期的伊蚊媒介监测资料及广东省县界数字化地图。用ERDAS8.5软件从卫星图像中提取各监测点NDVI。用ArcGIS8.1空间分析软件进行协同克立格 (Co Kriging)分析。 结果 DF流行、种群媒介及NDVI三者的空间分布呈现地域一致性 ;从Co Kriging可见 ,用NDVI对DF发病和BI进行局部估计作图时 ,也呈现了一致性。用NDVI对DF发病、BI同时替代进行三者协同时也取得了一致性的效果。分布图的交叉核验时 ,DF发病、媒介和NDVI的平均预测误差 (MPE)接近于 0 ,估计的方差 (RMSE)与平均标准误 (ASE)都较小 ,且极为接近 ,预测误差的变异程度 (RMSSE)接近于 1。结论 Co Kriging方法是描述DF空间分布特征的较好方法 。易彬樘 张治英 徐德忠 张波 席云珍 付建国 罗军 袁明辉 周干成 刘少群 邝铿 2003西安交通大学学报(医学版)2003,24,5:4
9区域气象观测资料自动发送系统显示文摘区域气象观测资料自动发送系统是为气象防灾减灾服务而设计的。它将区域自动气象站的所有观测资料,及时自动地发送并提供了自定义数据项定时发送、整站数据定时发送、自动触发发送、应急预警发送等多种发送形式;用户也可主动发送查询指令短信,通过系统查询实时或者历史的相关气象信息。根据用户的定制内容,以短信的形式发送资料通知用户,达到及时主动服务的目的。本系统采用企信通短信发送平台,可实现手机短信的群发、接收,和资料的定制、查询。邝铿 唐仰华 2009气象水文海洋仪器2009,26,2:1
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