| 中文摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-13页 |
| 名词解释 | 第13-14页 |
| 一、研究背景 | 第14-18页 |
| 1.为什么研究疟疾? | 第14-16页 |
| 2.为什么研究安徽疟疾? | 第16-17页 |
| ·S技术与统计分析方法相结合是疟疾等虫媒传染病新的研究方向 | 第17-18页 |
| 二、研究目的 | 第18页 |
| 三、研究内容 | 第18页 |
| 四、研究方法及技术路线 | 第18-26页 |
| (一) 时空扫描聚类分析方法 | 第18-19页 |
| 1.基本理论 | 第19页 |
| 2.软件实现 | 第19页 |
| (二) 统计分析方法 | 第19-25页 |
| 1.时间序列模型 | 第19-20页 |
| 2.主成分分析(principal component analysis) | 第20-22页 |
| 3.多元Logistic回归模型 | 第22-23页 |
| 4.Poisson回归模型 | 第23-25页 |
| (三) 抽样调查方法 | 第25-26页 |
| (四) 研究技术路线 | 第26页 |
| 五、资料来源及处理 | 第26-32页 |
| (一) 疟疾疫情监测资料 | 第26页 |
| (二) 基础地图 | 第26页 |
| (三) 环境气象数据 | 第26-30页 |
| ·～2006年省气温、降雨量 | 第27页 |
| 2.乡镇气温、降雨量 | 第27-29页 |
| 3.乡镇NDVI、湿度因子及水体 | 第29-30页 |
| 4.乡镇DEM | 第30页 |
| (四) 人口及社会经济资料 | 第30-31页 |
| 1.乡镇人口数 | 第30页 |
| 2.乡镇GDP | 第30-31页 |
| (五) 现场调查资料 | 第31-32页 |
| (六) GPS定位 | 第32页 |
| 六、研究结果 | 第32-64页 |
| (一) 1990-2006年疟疾疫情时空分布特点研究 | 第32-36页 |
| 1.疟疾疫情的时空变迁 | 第32-33页 |
| 2.疟疾疫情时空聚类 | 第33-35页 |
| 3.淮北地区疟疾疫情时空分布 | 第35-36页 |
| (二) 2000～2006年月度温度、降雨量与疟疾发病率相关关系 | 第36-44页 |
| ·月疟疾发病率序列与月平均气温、降雨量序列图分析 | 第36-42页 |
| ·月疟疾发病率序列与月平均气温、降雨量序列互相关分析 | 第42-44页 |
| (三) 乡镇水平疟疾疫情影响因素 | 第44-50页 |
| ·2004～2006年乡镇疟疾发病率分布 | 第44-45页 |
| ·乡镇水平疟疾疫情影响因素 | 第45-50页 |
| (四) 疟疾高发自然村影响因素 | 第50-54页 |
| ·单因素分析 | 第51-53页 |
| ·多因素分析 | 第53-54页 |
| (五) 安徽疟疾发病率时间序列ARIMA模型 | 第54-64页 |
| 七、讨论 | 第64-79页 |
| (一) 安徽省气象条件复杂,南北差异显著 | 第64-66页 |
| 1.概况 | 第64-65页 |
| 2.全省主要自然气候、生态环境特点 | 第65-66页 |
| (二) "2004～2006年淮北地区"是安徽省20世纪90年代以来疟疾流行新热点 | 第66-68页 |
| 1.时空聚类分析技术在自然疫源性传染病时空分布研究中的应用 | 第66-67页 |
| 2."2004～2006年淮北地区"为疟疾疫情新的时空热点 | 第67页 |
| 3.淮北地区疟疾传播季节延长 | 第67-68页 |
| (三) 温度、降雨量、NDVI和海拔等为安徽省疟疾疫情的主要影响因素 | 第68-76页 |
| 1.空间分析方法与统计分析方法的综合应用 | 第69-71页 |
| 2.时间纵向上,温度、降雨量与疟疾发病率序列互相关 | 第71-73页 |
| 3.地区横向上,疟疾发病率与温度、降雨量、NDVI和海拔有关 | 第73-76页 |
| (四) 居民不良生活生产行为使淮北地区疟疾发病风险增加 | 第76-78页 |
| (五) 疟疾疫情的早期预测预警 | 第78-79页 |
| 八、结论及防控建议 | 第79-80页 |
| 九、研究创新与局限性 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 附录1:疟原虫、蚊虫生活史 | 第85-87页 |
| 附录2:自然村庄疟疾入户调查表 | 第87-88页 |
| 附录3:疟疾病人流行病学个案调查表 | 第88-90页 |
| 附录4:现场调查30个自然村一览表 | 第90-91页 |
| 附录5:博士学位攻读期间发表文章 | 第91-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
