地球信息科学学报 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (5): 1142-1152.doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190420
朱伶俐1,2, 任红艳1,*(), 丁凤2, 鲁亮3, 吴思佳1,2, 崔成1,4
收稿日期:
2019-08-03
修回日期:
2020-03-03
出版日期:
2020-05-25
发布日期:
2020-07-25
通讯作者:
任红艳
E-mail:renhy@igsnrr.ac.cn
作者简介:
朱伶俐(1995— ),女,江苏泰州人,硕士生,主要从事遥感与GIS应用研究。E-mail:linglizhu321@sina.com
基金资助:
ZHU Lingli1,2, REN Hongyan1,*(), DING Feng2, LU Liang3, WU Sijia1,2, CUI Cheng1,4
Received:
2019-08-03
Revised:
2020-03-03
Online:
2020-05-25
Published:
2020-07-25
Contact:
REN Hongyan
E-mail:renhy@igsnrr.ac.cn
Supported by:
摘要:
肾综合征出血热(HFRS)主要是由鼠类携带传播汉坦病毒而引起的一类自然疫源性传染病,严重危害着人类健康。陕西省是我国HFRS疫情最严重的省份之一,发病率居全国前列,研究其疫情时空分异和影响要素对指导当地疫情防控具有重要意义。本研究基于2005—2017年县区尺度HFRS发病率数据,采用空间自相关、热点分析等方法分析陕西省疫情时空分异特征,并利用地理探测器探究影响疫情的主要自然环境和社会经济要素。结果表明:2005—2017年陕西省HFRS发病率明显高于全国水平,同时呈现明显的时间波动和空间聚集,平原面积占比、建设用地面积占比、人口密度等因素可以解释约20%的HFRS疫情空间分异;关中平原聚集了陕西省90%以上的高发病县区,其疫情亦呈现明显的空间分异性,主要受降水量、 NDVI、土地利用类型等因素的影响。由此可知,高发病县区聚集、且自然环境和社会经济条件明显不同的关中平原是陕西省HFRS疫情流行的关键地区。因此,建议陕西省HFRS疫情防控应当重点关注降水量、植被状况以及土地利用类型,特别是在土地城镇化水平较高、人口密度较大的关中平原进行有效的防控干预。
朱伶俐, 任红艳, 丁凤, 鲁亮, 吴思佳, 崔成. 陕西省HFRS疫情时空分异特征及影响要素研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(5): 1142-1152.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190420
ZHU Lingli, REN Hongyan, DING Feng, LU Liang, WU Sijia, CUI Cheng. Spatiotemporal Variations and Influencing Factors of Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome in Shaanxi Province[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(5): 1142-1152.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190420
表1
HFRS发病率分析相关的变量列表"
要素 | 数据 | 变量 | 时间 | 数据源 |
---|---|---|---|---|
气象要素 | 温度 | 年均温度 | 2005—2017 | 中国气象数据网 data.cma.cn |
降水量 | 年均降水量 | 2005—2017 | ||
景观要素 | NDVI | 年度NDVI | 2005—2017 | 中国科学院资源环境科学数据中心资源环境数据云平台 www.resdc.cn |
地形因子 | DEM、坡度、坡向、地形起伏度 | — | ||
地貌类型 | 平原、台地、丘陵、山地 | — | ||
土壤质地 | 砂土、粉砂土、黏土 | — | ||
社会经济要素 | 土地利用类型 | 耕地、林地、水域、建设用地 | 2005、2010、2015 | |
GDP | 公里格网GDP | 2005、2010、2015 | ||
人口密度 | 公里格网人口密度 | 2005、2010、2015 |
表2
陕西省不同环境变量的交互作用探测"
年份 | 交互作用1 | q | 交互作用2 | q | 交互作用3 | q |
---|---|---|---|---|---|---|
2005 | 平原∩坡向 | 0.727 | 平原∩粉砂土 | 0.710 | 林地∩人口密度 | 0.652 |
2006 | 林地∩人口密度 | 0.624 | 水域∩人口密度 | 0.583 | 台地∩人口密度 | 0.578 |
2007 | 林地∩人口密度 | 0.610 | 平原∩林地 | 0.602 | 平原∩坡度 | 0.598 |
2008 | 平原∩降水量 | 0.603 | 平原∩地形起伏度 | 0.570 | 平原∩林地 | 0.567 |
2009 | 平原∩地形起伏度 | 0.693 | 平原∩林地 | 0.688 | 平原∩坡度 | 0.654 |
2010 | 平原∩地形起伏度 | 0.797 | 平原∩林地 | 0.790 | 平原∩坡度 | 0.763 |
2011 | 平原∩坡度 | 0.786 | 平原∩地形起伏度 | 0.756 | 平原∩林地 | 0.738 |
2012 | 平原∩NDVI | 0.531 | NDVI∩砂土 | 0.505 | 平原∩降水量 | 0.490 |
2013 | 台地∩黏土 | 0.564 | 平原∩温度 | 0.547 | 降水量∩丘陵 | 0.544 |
2014 | 平原∩降水量 | 0.662 | 平原∩坡度 | 0.659 | 平原∩温度 | 0.620 |
2015 | 平原∩坡度 | 0.671 | NDVI∩建设用地 | 0.657 | 平原∩温度 | 0.653 |
2016 | 平原∩温度 | 0.730 | 平原∩坡度 | 0.712 | 林地∩建设用地 | 0.710 |
2017 | 耕地∩建设用地 | 0.613 | 平原∩坡度 | 0.603 | 地形起伏度∩建设用地 | 0.592 |
表3
关中平原不同环境变量的交互作用探测"
年份 | 交互作用1 | q | 交互作用2 | q | 交互作用3 | q |
---|---|---|---|---|---|---|
2005 | 降水量∩建设用地 | 0.885 | 林地∩人口密度 | 0.826 | 林地∩GDP | 0.818 |
2006 | NDVI∩温度 | 0.906 | 温度∩建设用地 | 0.855 | 黏土∩建设用地 | 0.839 |
2007 | 降水量∩建设用地 | 0.837 | 降水量∩人口密度 | 0.820 | 降水量∩黏土 | 0.793 |
2008 | 降水量∩建设用地 | 0.910 | 温度∩降水量 | 0.862 | 温度∩水域 | 0.857 |
2009 | 降水量∩建设用地 | 0.874 | 降水量∩人口密度 | 0.869 | 降水量∩耕地 | 0.835 |
2010 | 林地∩人口密度 | 0.850 | NDVI∩建设用地 | 0.829 | 降水量∩建设用地 | 0.823 |
2011 | 降水量∩耕地 | 0.877 | 水域∩粉砂土 | 0.804 | 降水量∩黏土 | 0.794 |
2012 | 降水量∩水域 | 0.911 | 降水量∩黏土 | 0.839 | 降水量∩耕地 | 0.810 |
2013 | NDVI∩水域 | 0.754 | 降水量∩水域 | 0.700 | 降水量∩未利用地 | 0.694 |
2014 | NDVI∩粉砂土 | 0.788 | NDVI∩温度 | 0.767 | 降水量∩NDVI | 0.764 |
2015 | 降水量∩黏土 | 0.872 | 降水量∩建设用地 | 0.841 | 温度∩降水量 | 0.822 |
2016 | 降水量∩砂土 | 0.841 | 降水量∩粉砂土 | 0.841 | 林地∩建设用地 | 0.828 |
2017 | 林地∩人口密度 | 0.808 | 降水量∩耕地 | 0.731 | NDVI∩砂土 | 0.731 |
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