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登革热严重威胁全球健康，研究人员开展 “Integrating meteorological data and hybrid intelligent models for dengue fever prediction” 研究。通过分析气象因素与登革热发病率关系并建模，发现气象因素的影响及滞后效应，混合模型预测效果佳，为防控提供依据。
登革热，这个由蚊子传播的 “健康杀手”，正肆虐全球。它是由四种血清型病毒（DENV 1 - 4）引起的急性蚊媒病毒性疾病，主要通过埃及伊蚊和白纹伊蚊叮咬传播。全球超 40% 的人口（约 30 亿人）生活在登革热风险区，每年影响超 100 个国家。在热带和亚热带地区，登革热感染负担尤为沉重，约占全球的四分之三。目前，既没有有效的疫苗，也缺乏针对性的抗病毒治疗手段，控制登革热主要依赖对症治疗。控制蚊媒滋生地虽然是遏制疾病传播的有效方法，但在很多地区，其复杂性和资源需求带来了巨大的经济负担。因此，提前精准预测登革热疫情的严重程度和高峰时间，成为合理分配资源、有效防控疫情的关键。
在此背景下，中北大学和太原工业学院的研究人员积极开展研究。他们的研究成果发表在《BMC Public Health》上，为登革热防控带来了新的希望。
研究人员为了深入探究气象因素与登革热之间的关系，构建出高效的预测模型，运用了多种关键技术方法。首先，他们收集了 2005 - 2024 年中国广东和浙江两省的登革热病例数据以及气象数据（包括温度、湿度、日照时长等），这些数据为后续研究提供了坚实基础。接着，利用分布式滞后非线性模型（DLNM）分析气象因素与登革热发病率之间的暴露 - 反应关系。同时，采用模糊聚类算法（CV - WPFCM）将原始病例数据分类为不同的登革热预警级别。最后，将改进的角蜥优化算法（IHLOA）分别与支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和 k - 近邻（KNN）算法相结合，用于登革热的预测。
研究结果主要包括以下几个方面：
- 相关性分析：通过研究发现，登革热发病率与温度、相对湿度、日照时长和植被指数呈正相关，与能见度、风速和海平面气压呈负相关。高温、高湿、低能见度、低风速、低海平面气压、植被茂密和日照时间长的环境，为登革热传播创造了有利条件。比如，温暖潮湿的季节，登革热疫情更为常见，因为高温高湿加速了蚊子繁殖，低风速使蚊子活动范围受限，更容易叮咬人类，而茂密的植被则为蚊子提供了理想的藏身和繁殖场所。
- 累积和滞后效应分析：气象因素对登革热发病风险存在滞后效应，不同气象因素的滞后时间和影响程度各不相同。在 0 - 4 个月的滞后期间，高温环境会显著增加登革热风险；露点温度（DEWP）在 0 - 6 个月内与登革热风险显著相关，滞后 3 个月时相对风险达到峰值；较低的海平面气压（SLP）对登革热风险影响较大，SLP 升高时风险降低；风速（WDSP）对登革热发病率的影响贯穿整个滞后周期，高风速虽会扩散蚊子，但这种扩散效应需时间显现。
- 聚类结果分析：运用 CV - WPFCM 聚类算法对登革热病例数据进行分类，得到了不同的疫情风险等级。在广东地区，病例数小于 727 时为低风险水平，728 - 2037 之间为中等风险水平，超过 2038 则为高风险水平；浙江地区的分类标准有所不同，病例数小于等于 60 为低风险，61 - 381 为中等风险，超过 382 为高风险。
- 预测结果分析：为验证模型有效性，采用平均准确率（Avgacc）、平均适应度值（Avgfit）、平均特征减少率（Avgfeature）、标准差（STD）和F1_scoremicro等指标进行评估。与其他模型相比，研究人员提出的混合预测模型（IHLOA - SVM、IHLOA - KNN、IHLOA - RF）表现出色，准确率更高，特征选择更优，稳定性更好。
在研究结论和讨论部分，该研究不仅揭示了气象因素与登革热发病率之间的相关性和滞后效应，还证明了气象因素在登革热预测中的重要价值。混合预测模型能够准确预测登革热疫情，为监测和预警系统的构建奠定了理论基础，有助于政府部门及时发现和识别疫情，合理安排医疗资源，如调配床位、医护人员、药品和医疗设备等，提高防控效率，减少疫情传播。不过，研究也存在一些局限性，如未考虑季节因素对模型的影响、数据可能存在漏报、低发病率月份数据稀疏等问题。未来研究可通过小波分析分解序列、纳入更多数据来源、运用生成对抗网络（GAN）填充稀疏数据等方法加以改进，同时还应拓展对其他国家相关数据的探索，评估研究结果的普适性。总体而言，这项研究为登革热防控开辟了新的道路，对全球公共卫生事业具有重要意义。
