疟疾是由疟原虫引起的、经按蚊叮咬而传播的一种寄生虫流行疾病。疟疾具有危险人群数量大、危险地区分布广的特点。2000年之后,我国疟疾疫情出现了波动回升的态势。我国的疟疾疫情存在显著的地区性分布特征,位于华北地区黄淮流域是主要的流行区域之一。本文以疟疾发病率为研究对象,选取华北地区三个省份(山东,河南,安徽),分析2004-2010年7年内的疟疾发病率时空数据,探测潜在驱动因素及其影响,预测未来疟疾发病率的空分布。具体的研究目的包括:(1)形成疟疾发病率时空分布特征的基本认识,根据样本数据总结出时空变化规律;(2)分析遥感数据作为疟疾发病率潜在驱动因素解释发病率变化方面的特点;(3)得到气候与疟疾发病率行政单元之间的转换关系,从而探测驱动因素;(4)预测未来气候变化情景下2030年、2050年、2070年华北地区疟疾发病率的空间分布。为解决以上问题,本文从四个方面展开研究,并得到如下结论。首先利用统计和空间分析方法对疟疾发病率做探索性分析,发现发病率的空间自相关性显著,Moran’s I:0.522–0.712,p<0.01。对7年平均发病率的局域空间自相关性检验,淮河流域地区空间聚集性显著。在热点区域(H-H)的23个县,平均发病率为0.597‰pa,而在其他291个县,发病率是0.013‰pa。包括遥感数据在内的疟疾发病率潜在驱动因素可从不同的角度解释发病率的变化。相关性分析结果表明,NDVI,LST和地表温差对疟疾发病率有滞后一个月的影响。疟疾发病率与海拔高程之间显著负相关,与描述水域分布比例的WDI显著正相关,与描述社会经济状况的GDP显著负相关。利用地理加权回归方法(GWR)探测潜在病因及其在不同空间位置的影响,该方法考虑了因素的空间属性,即在不同空间位置对发病率起到的作用不同,因此其回归精度(R2=0.710)较线性回归(R2=0.134)显著提高。在结果中,分别统计分析了与发病率显著正相关与负相关的县所占比例、空间分布、这些县的平均发病率,深入探讨了2004年到2010年这些表征因素影响指标的变化过程。最后,因遥感数据与疟疾发病率间存在复杂的非线性关系,使用遗传规划方法(GP)预测未来发病率,预测精度(R2=0.685)较线性回归预测精度(R2=0.336)显著提高。在预测的未来气候情景(RCP2.6,RCP4.5,RCP8.5)下2030,2050和2070年疟疾的发病率中,随着温度升高,研究区域内的平均疟疾发病率在2030年有所下降,在2050年和2070年均显著上升,而最高疟疾发病率在2030年、2050年和2070年均显著上升。