使用优化地理加权回归模型,空间预测子盆地内的水资源中肝感染的概率

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 流行病学 流行病学
• 空间分析 空间分析

背景情况:

• 由于寄生虫在流域息地生存,肝 (Opisthorchis viverrini) 感染仍然存在.
• 在小盆地规模的空间监测对于了解感染驱动因素至关重要.
• 可视化感染百分比的热图提供连续的依赖变量数据.

研究的目的:

• 在子盆地范围内进行肝感染的空间监测.
• 为了确定影响Opisthorchis viverrini感染的空间因素.
• 开发和优化感染风险的预测模型.

主要方法:

• 利用了9个独立变量 (向量和形数据),与感染个体的位置相关联.
• 采用聚类和叠加方法来优化地理加权建模的空间单位.
• 开发了一个包含独立变量的通用数学模型,并测试了替代模型.

主要成果:

• 模型-3显示了感染率和流 (X5) 和ndmi (X7) 变量之间的强烈相关性.
• 开发的通用数学模型将GWR模型的准确性提高了5.75% (R2从0.754到0.800).
• 空间自相关证实了模拟和实际感染值之间的差异.

结论:

• 地理权重回归 (GWR) 有效地在子盆地层面创建空间模型.
• 确定了与肝感染风险相关的关键变量.
• 空间建模有助于理解和潜在地减轻Opisthorchis viverrini的传播.