任何事物都有其发生的时间、地点以及特定的属性,这是地理空间数据的重要组成部分,也是地理信息系统(GIS)分析和研究的基础。近年来,随着计算机技术的快速发展,GIS技术也得到迅速发展,已应用于公共卫生、犯罪制图、交通管理等诸多领域。19世纪约翰·斯诺首次将地理信息应用于流行病研究,如今,GIS技术为研究疾病的时空分布特征和相关问题研究开辟了新的途径。京津冀地区细菌性痢疾的发病率处于全国较高水平,且人口密集、流动性大。分析京津冀地区细菌性痢疾的时空分布格局和探测影响因素的影响强度以及交互作用对该地区细菌性痢疾疫情预防、减少经济损失有重要的意义。本研究是GIS技术在流行病学领域中的应用,研究方法可为相关领域的研究提供借鉴,研究结果填补了京津冀地区细菌性痢疾研究的空白,为该地区公共卫生部门制定相关防控政策和措施以及医疗资源的合理配置提供科学依据。本研究以京津冀地区细菌性痢疾病例数据为研究对象,通过ArcGIS建立疾病地理空间数据库,运用描述性分析和ArcGIS分析了京津冀地区细菌性痢疾的时空分布特征及空间相关性;使用时空扫描统计量(SaTScan软件)研究了细菌性痢疾可能的高发聚集区。然后使用地理探测器,探索了所选气象因素和社会经济因素对细菌性痢疾时空分布的影响强度以及各因素之间的交互作用。在此基础上,运用分布滞后非线性模型,研究了气温对京津冀高发聚集区细菌性痢疾的滞后效应。主要得出以下结论:(1)细菌性痢疾的时空分布特征:在时间上,无论是整个研究区还是研究区中的各个市甚至缩小到县/区,细菌性痢疾的发生都存在明显的季节性,高发月份在5至10月;空间上,细菌性痢疾的分布存在区域差异性,发病率较高的地区分布于北京市、天津市和邯郸市,其中发病率最高的是河北省邯郸市的馆陶县((186.71/10万)。(2)细菌性痢疾的时空聚集性:京津冀地区细菌性痢疾存在明显的空间自相关性,且存在多个可能的高发聚集区。空间扫描统计量的结果表明,细菌性痢疾在空间上存在不同程度的爆发,可能的高发聚集区有5个,其中聚集性最强的聚集区位于北京市及其周边的19个县/区,其危险程度RR值为2.44,而天津市所辖的部分县/区位于次级高发聚集区,但其危险程度最大,RR值为3.59。时空扫描统计量的结果表明,在6月份至8月份,不同地区细菌性痢疾有不同程度的爆发,可能的高发聚集区有6个,其中聚集性最强的聚集区位于天津市的大部分地区,其危险程度为4.94。(3)细菌性痢疾时空分布影响因素研究:气象因素中日平均气温和日相对湿度对细菌性痢疾的季节分布的影响较强;气象因素之间的交互作用都显著强于各因素的单独作用,其中交互作用最大的是日平均气温和日相对湿度,解释力为87%。不同的区域,影响细菌性痢疾空间分布的社会经济因素不同。在北京、天津等第一研究区,人口密度和居民人均纯收入对其的影响较强;而以河北省为主的第二研究区,小学在校人数比重和人均GDP起的作用较强。另外,两个子研究区中各社会经济因素之间的交互作用也都显著强于各因素的单独作用。(4)气温对细菌性痢疾的发生有明显的滞后效应,且滞后效应为一种非线性关系;在不同地区,滞后的天数、滞后效应等不同。