Lattice数据分析方法、模型及其应用
文献类型：学位论文
| 作者 | 武继磊 |
| 答辩日期 | 2004-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院研究生院 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 王劲峰 ; 郑晓瑛 |
| 关键词 | Lattice 数据 方法 模型 空间相关性 空间统计分析 空间回归分析 集成与耦合 公共卫生 应用案例 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | Lattice 数据分析是交叉地球科学、空间科学、信息科学和生命科学等多学科领域而发展起来的一个新兴研究方向。地理科学第一定律和生物统计等，均揭示出了空间关联性是空间存在的事物之间的固有内在联系。由此，基于样本独立为前提的经典统计分析方法和模型难以直接应用于以空间关联性为主要特征的Lattice 数据分析。分析与总结Lattice 数据分析的方法和模型，不但对Lattice 数据空间统计和分析本身的发展具有促进作用，且对这些方法和模型所应用的领域亦具有重要意义。本文围绕Lattice 数据分析方法和模型的框架结构，结合其在公共卫生领域的应用，在以下几个方面作了具体的工作： 一、分析与总结 Lattice 数据分析的特征，把用于Lattice 数据分析的方法和模型进行归纳，提出Lattice 数据分析的关键，即Lattice 数据的空间相关性和基于数据驱动的空间统计分析和模型驱动的空间回归分析，此外也论述了Lattice 数据分析面临的问题和发展趋势； 二、根据 Lattice 数据分析的需要，通过统计计算软件环境，对Lattice 数据分析的方法和模型进行编程实现。即从实际需要和软件包原型开发的角度，结合地理信息系统，实现方法和模型的功能集成与耦合，从而能够有效对空间数据进行处理和分析，得出辅助于决策支持的定量化分析结果； 三、在方法和模型的应用领域，选择出生缺陷与环境风险因子之间的关系进行空间统计分析与空间回归分析。空间统计分析的结果表明，出生缺陷风险因子存在两种尺度上的典型热点区域，这为风险因子的识别奠定了基础；而通过空间回归分析与一般回归分析结果的比较，验证了出生缺陷病因的构成的同时，也得出环境风险因子与出生缺陷率之间的定量关系，以辅助出生缺陷发生率基线调查以及采取有效的干预措施； 四、应用领域的进一步扩展，即通过SARS 疫情病例和中国人群预期寿命两个公共卫生案例着手，应用Lattice 数据分析方法和模型进行比较分析。其目的在于，一者有效分析这两个案例的空间过程以提供辅助决策信息；二者也证实了数据的空间相关性决定了Lattice 数据分析方法和模型优于一般统计回归分析方法。 通过以上的研究，论文在以下几个方面获取了创新性进展： 一、空间热点探测方法上，扩展了Getis’s G*空间统计在不同尺度下的序列分析方法，得出出生缺陷风险因子在两种典型尺度上的不同作用特征，对下一步的出生缺陷风险因子的识别与干预奠定了基础； 二、社会经济发展统计项虽非出生缺陷的风险因子，但可作为反映人群健康状况的度量，利用这些指标和出生缺陷率，通过空间回归分析，得出了考虑到空间相关性的定量化分析结果，为出生缺陷风险区域的社会经济特征描述与辅助干预措施决策提供了有效的信息； 三、扩展了刻画研究事物空间相关性的有效度量方法，即空间相关性统计分析Moran’s I 系数。论文中，应用病例的时空数据，分析北京市SARS疫情在不同时间的空间相关性变化状况，反映了疫情的空间流行过程，这是空间相关性分析新的应用； 四、运用空间回归分析在中国人群预期寿命环境影响因素上进行分析，结果表明，人群健康状况收到环境因素的扩散效应以及医疗卫生设施的辐射效应影响，而表现出弱空间相关性，这是社会的发展和公共卫生政策制定中需要考虑的一个重要方面。 论文的最后，根据作者研究过程中所遇到的问题，对整个研究作了总结并提出进一步研究的问题和可能方向。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2010-12-16 |
| 页码 | 129 |
| 源URL | [http://192.168.22.105/handle/311030/416]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 武继磊. Lattice数据分析方法、模型及其应用[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院研究生院. 2004. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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