地球信息科学学报 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (12): 2371-2382.doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190511
宋海慧1,2(), 余卓渊1,2,*(
), 丁晓彤1,2, 谢云鹏1,2, 吕可晶1,2
收稿日期:
2019-09-10
修回日期:
2019-12-20
出版日期:
2020-12-25
发布日期:
2021-02-25
通讯作者:
余卓渊
E-mail:songhh.17s@igsnrr.ac.cn;yuzy@igsnrr.ac.cn
作者简介:
宋海慧(1994— ),女,甘肃武威人,硕士生,主要从事地理信息系统技术应用研究。E-mail: 基金资助:
SONG Haihui1,2(), YU Zhuoyuan1,2,*(
), DING Xiaotong1,2, XIE Yunpeng1,2, LV Kejing1,2
Received:
2019-09-10
Revised:
2019-12-20
Online:
2020-12-25
Published:
2021-02-25
Contact:
YU Zhuoyuan
E-mail:songhh.17s@igsnrr.ac.cn;yuzy@igsnrr.ac.cn
Supported by:
摘要:
森林脑炎作为一种蜱传自然疫源性疾病,其空间分布与环境关系密切,探索其时空分布模式与环境因子对其影响机制对于掌握和预测森林脑炎的发病风险区域具有重要意义。本文以我国东北疫源区(黑龙江省、吉林省和内蒙古自治区)为研究区,通过统计分析和空间自相关分析探究了2005—2015年森林脑炎时空分布特征,进而运用地理探测器模型探讨森林脑炎空间分布影响因素及其指示作用。结果表明:① 研究区内森林脑炎发病率在2005—2015年有明显的增长趋势和季节性发病特征,且其发病率具有较强的空间集聚模式,主要有2个大的热点集聚区;② 从整个研究区来看,植被类型、土地利用、年均气温、土壤类型、5—8月均气温、坡度、高程和年均降雨量是森林脑炎发病率空间流行的主要环境影响因素;③ 对于所筛选的环境指示因子而言,各指示因子对森林脑炎发病风险的影响程度存在差异,即各因子的各类型(范围)内,森林脑炎发病率不同;各指示因子两两之间的相互作用对森林脑炎的发病风险具有显著增强效应。研究结果可为研究区及全国森林脑炎疫情的有效控制提供科学依据和决策支持。
宋海慧, 余卓渊, 丁晓彤, 谢云鹏, 吕可晶. 森林脑炎时空分布特征和环境影响因素分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(12): 2371-2382.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190511
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表1
东北疫源区环境因子因子原始数据描述表"
数据名称 | 数据来源 | 年份 | 数据介绍及计算方法 |
---|---|---|---|
高程 | 中国科学院资源环境 科学数据中心( | 2009 | 其由美国SRTM数据经重采样生成,其分辨率为250 m,其数据为全国范围数据,本研究对其裁切获取研究区范围数据 |
坡度 | 2009 | 在上述DEM基础之上,利用ArcGIS 10.2中的SLOPE工具计算 | |
坡向 | 2009 | 在上述DEM基础之上,利用ArcGIS 10.2中的ASPECT工具计算 | |
年均气温 | 中国气象数据网 ( | 2015 | 对全国所有站点的气温、降雨量、相对湿度、日照时数数据进行月均、年均统计计算,然后进行空间插值、裁切 |
5—8月均气温 | 2015 | ||
降雨量 | 2015 | ||
5—8月均降雨量 | 2015 | ||
相对湿度 | 2015 | ||
日照时数 | 2015 | ||
植被分布类型 | 中国科学院资源环境 科学数据中心( | 2001 | 该数据集来源于《1:1 000 000 中国植被图集》[ |
土地利用 | 2015 | 地利用数据是以各期Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源,通过人工目视解译生成,其数据为全国数据,本研究对其裁切获取研究区范围数据 | |
土壤类型 | 2017 | 中国土壤类型空间分布数据由《1:100万中华人民共和国土壤图》[ | |
年均NDVI | 中国科学院资源环境 科学数据中心( | 2015 | 中国年/月度植被指数(NDVI)空间分布数据集[ |
4—6月均NDVI | 2015 | ||
7—9月均NDVI | 2015 | ||
人口密度 | 中国科学院资源环境 科学数据中心( | 2015 | 区县人口数据与其面积的比值 |
农业人口比 | 2015 | 区县农业人口与总人口的比值 | |
人均GDP | 2015 | 区县总GDP与总人口数的比值 | |
GDP | 中国科学院资源环境 科学数据中心( | 2015 | 中国GDP空间分布公里网格数据集[ |
表2
2005—2015年森林脑炎发病率Moran's I统计表"
年份 | Moran' I | Z值 | P值 | 空间分布 |
---|---|---|---|---|
2005 | 0.035 | 2.19 | <0.01 | 聚集 |
2006 | 0.063 | 4.24 | <0.01 | 聚集 |
2007 | 0.049 | 4.15 | <0.01 | 聚集 |
2008 | 0.025 | 2.71 | <0.01 | 聚集 |
2009 | 0.115 | 6.14 | <0.01 | 聚集 |
2010 | 0.123 | 6.54 | <0.01 | 聚集 |
2011 | 0.152 | 8.96 | <0.01 | 聚集 |
2012 | 0.082 | 4.53 | <0.01 | 聚集 |
2013 | 0.084 | 4.82 | <0.01 | 聚集 |
2014 | 0.086 | 4.56 | <0.01 | 聚集 |
2015 | 0.054 | 3.12 | <0.01 | 聚集 |
表3
森林脑炎不同影响因子交互作用探测结果"
交互因子 | 植被类型 | 土地利用 | 年均气温 | 土壤类型 | 5—8月均气温 | 坡度 | 高程 | 年均降雨量 | 7—9月NDVI | 年均NDVI | 5—8月均降雨量 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
土地利用 | 0.371 | ||||||||||
年均气温 | 0.356 | 0.255 | |||||||||
土壤类型 | 0.341 | 0.273 | 0.254 | ||||||||
5—8月均气温 | 0.396 | 0.174 | 0.185 | 0.167 | |||||||
坡度 | 0.291 | 0.137 | 0.288 | 0.122 | 0.189 | ||||||
高程 | 0.684 | 0.536 | 0.588 | 0.527 | 0.185 | 0.332 | |||||
年均降雨量 | 0.342 | 0.141 | 0.179 | 0.121 | 0.161 | 0.181 | 0.160 | ||||
7—9月NDVI | 0.322 | 0.219 | 0.633 | 0.095 | 0.162 | 0.231 | 0.543 | 0.156 | |||
年均NDVI | 0.214 | 0.112 | 0.214 | 0.082 | 0.146 | 0.124 | 0.538 | 0.081 | 0.065 | ||
5—8月均降雨量 | 0.273 | 0.183 | 0.270 | 0.175 | 0.185 | 0.191 | 0.111 | 0.171 | 0.096 | 0.102 | |
相对湿度 | 0.253 | 0.143 | 0.321 | 0.083 | 0.153 | 0.219 | 0.160 | 0.069 | 0.078 | 0.075 | 0.093 |
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