【摘 要】
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传染病在人类的发展进程中从未消失过,一直受到全球人类的密切关注。传染病容易引起全球性的公共卫生问题,并且对人类社会影响重大。本研究主要对中国地区的人感染H7N9禽流感疫情和美国地区的COVID-19疫情的传播趋势、时空特征、风险因素和风险模拟模型展开研究。本研究的主要内容为:首先收集疫情数据以及与疫情相关的风险因素,并且建立疫情数据集。接着运用统计分析和空间分析的方法分析了疫情的传播趋势和时空特征
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传染病在人类的发展进程中从未消失过,一直受到全球人类的密切关注。传染病容易引起全球性的公共卫生问题,并且对人类社会影响重大。本研究主要对中国地区的人感染H7N9禽流感疫情和美国地区的COVID-19疫情的传播趋势、时空特征、风险因素和风险模拟模型展开研究。本研究的主要内容为:首先收集疫情数据以及与疫情相关的风险因素,并且建立疫情数据集。接着运用统计分析和空间分析的方法分析了疫情的传播趋势和时空特征。然后分析疫情与风险因素之间的线性和非线性相关性分析。最后在前面的研究的基础上,结合机器学习模型来构建和优化疫情风险模拟模型,并且结合地理信息系统进行可视化。本研究的研究结果如下:（1）在2013年至2017年期间,中国地区的人感染H7N9禽流感疫情持续出现,共累计确诊了1490例。其中2017年的疫情最为严重,约为2013年的病例数的3.57倍。疫情更容易在冬春季节暴发,其中在12月、1月、2月和3月期间出现的病例数占据了总疫情病例数的74.23%。疫情呈现着显著的时空聚集性。疫情的高风险区域主要集中在长江三角洲地区和珠江三角洲地区。（2）在2020年3月至2021年3月期间,美国地区的COVID-19疫情的累计确诊病例数约为3030万例。疫情更容易出现在冬春季节,其中在11月、12月和1月的确诊病例数占据了总病例数的55.88%。疫情主要影响着美国东部和中部地区,并且呈现着显著的时空聚集性。（3）中国地区的人感染H7N9禽流感疫情与气象因素、社会因素和环境因素等风险因素之间的非线性相关性程度更为显著。其中疫情与平均最高温度的非线性相关性程度最高,自由度为8.267。（4）美国地区的COVID-19疫情与气象因素、空气污染物和社会因素之间的非线性相关性更为显著。其中疫情与Apple移动趋势数据中的驾驶请求量之间的非线性相关性程度最高,自由度为8.863。（5）基于多层感知器模型和多风险因素构建的中国地区的人感染H7N9禽流感疫情风险模拟模型,较好的拟合了疫情与风险因素之间的非线性相关性。不同风险程度的模拟效果为:较低风险的AUC值为0.795;低风险的AUC值为0.672;中风险的AUC值为0.853;高风险的AUC值为0.825。（6）基于多风险因素与逻辑回归模型、多层感知器模型、决策树模型、随机森林模型和Light GBM模型,并且通过降维和赋权组合策略构建的美国地区的COVID-19疫情风险模拟模型,较好的拟合了疫情与风险因素之间的非线性相关性。在不同风险程度的模拟效果为:低风险的AUC值为0.932;中风险的AUC值为0.789;高风险的AUC值为0.815;超高风险的AUC值为0.906。本研究中构建的疫情风险模拟模型取得了较好的模拟效果,并且结合地理信息系统技术,将疫情风险模拟模型的模拟值与真实值进行可视化,能够直观的在地图上反映疫情的风险程度。以此来帮助公共卫生部门对疫情的防控和有效的减少疫情对人类社会的影响。
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