目的 探讨并建立湖沼地区钉螺数量的预测模型,为钉螺的定量化研究提供方法学依据.方法 在安徽省贵池区秋浦河沿岸随机数字表法随机选择滩地作为研究现场,根据植被类型分层随机抽样,以交叉复核随机抽检法(随机数字表法)调查钉螺,分别用差分GPS仪、T&D Recorder for Windows、卷尺及烘干称重法收集高程、土壤温度(简称土温)和气温、植被高度、土壤湿度(简称土湿)和植被类型6个环境变量信息.对数据进行预处理,通过偏差量和Akaike信息准则比较不同误差分布和连接函数组合的广义线性模型,确定最佳模型结构,建立并验证预测模型效果.结果 建模样本量为162框,变量之间存在着复杂的相关性,钉螺数与植被高度呈正相关(r=0.36),与土湿呈负相关(r=-0.22),气温与土温呈正相关(r=0.59),土温与植被高度呈负相关(r=-0.36),土湿与土温和气温均呈负相关(r=-0.34和-0.12).广义线性模型的最佳结构是以gamma分布为误差分布、倒数为连接函数和均数平方为方差函数的模型结构.模型拟合结果显示高程、土湿、土温、植被类型和植被高度对于预测钉螺的数量有统计学意义,t值分别为-3.202,3.124,-1.989,2.668和-2.371,P值分别为0.00166,0.00214,0.04849,0.00846和0.01897,而气温的作用被土温取代没有进入模型.结论 广义线性模型可用于建
作者：张志杰；彭文祥；周艺彪；庄建林；陈更新；倪映；姜庆五
来源：中华预防医学杂志 2007 年 41卷 5期
