Remote Sensing and Geographical Information Systems in Epidemiology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Hay, S. I./ Randolph, S. E./ Rogers, D. J.

出品人:

页数:357

译者:

出版时间:2000-9

价格:$ 242.95

装帧:

isbn号码:9780123335609

丛书系列:

图书标签:

• Remote Sensing
• GIS
• Epidemiology
• Public Health
• Spatial Analysis
• Disease Mapping
• Environmental Health
• Geostatistics
• Health Informatics
• Spatial Epidemiology

《空间流行病学与健康地理信息学前沿研究》 第一部分：导论与理论基础 第一章：空间流行病学的兴起与核心概念 本章深入探讨了空间流行病学（Spatial Epidemiology）作为一门新兴交叉学科的理论基础和发展历程。我们首先界定了空间流行病学的核心定义，即利用地理信息和空间统计方法研究疾病在人群中分布规律、时空聚集性及其潜在的环境、社会和生物学驱动因素。本章详细阐述了疾病分布的“热点”（Hotspots）与“冷点”（Coldspots）概念，并区分了描述性、分析性和生态性空间流行病学的研究范式。重点讨论了空间异质性（Spatial Heterogeneity）和空间依赖性（Spatial Dependence）在疾病建模中的重要性，并概述了从传统流行病学向整合地理空间分析转型的关键驱动力，包括全球疾病监测需求的增加和数据采集技术的进步。本章旨在为读者构建一个坚实的理论框架，理解空间因素在理解疾病传播和决定健康结局中的不可替代的作用。 第二章：地理信息系统（GIS）在健康科学中的作用 本章专注于地理信息系统（GIS）作为空间分析工具在流行病学研究中的实际应用。我们将详细介绍GIS的基本组成要素——数据采集、存储、管理、分析和可视化。在健康研究的背景下，我们探讨了不同类型地理数据（点、线、面、栅格）如何被用于表征暴露因素、人口特征和健康事件。重点分析了空间数据处理中的关键挑战，例如数据配准（Georeferencing）、空间分辨率（Spatial Resolution）的选择及其对分析结果的敏感性。此外，本章还介绍了GIS在构建疾病风险图谱、识别潜在暴露源以及支持公共卫生干预措施设计中的具体技术流程，强调了可视化在沟通复杂空间模式方面的强大能力。 第二章补充：空间数据质量与伦理考量 本节着重讨论了在健康地理空间分析中，数据质量（如准确性、完整性和时效性）对研究有效性的影响。我们分析了“邻里效应”的测量偏差（Modifiable Areal Unit Problem, MAUP）及其对空间关联分析结果的潜在扭曲。同时，鉴于健康数据的高度敏感性，本章对涉及个人位置信息的空间数据共享、匿名化处理和隐私保护的伦理规范进行了深入探讨，确保研究的科学性和社会责任感。 第二部分：空间统计方法与建模 第三章：空间自相关性与集聚分析 本章详细介绍了用于检测和量化疾病分布空间自相关性的统计方法。我们将从全局空间自相关（如Moran's I、Geary's C）入手，解释如何判断疾病在研究区域内是随机分布、集中还是分散。随后，重点转向局部空间自相关分析（Local Indicators of Spatial Association, LISA），包括LISA散点图和局部聚类热点图的构建，以精确识别疾病聚集的“高高”（Hot-Hot）区域和异常分布模式。本章还探讨了时空集聚分析（Spatio-temporal Clustering），如基于时间窗的扫描统计（Scan Statistics），用于动态监测疾病暴发的早期预警。 第四章：空间回归模型与因果推断 在本章中，我们超越了描述性分析，转向使用先进的空间回归模型来探究疾病分布背后的驱动因素。我们首先回顾了传统线性回归的局限性，特别是在处理空间残差的自相关性问题时。随后，系统介绍了空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）和空间误差模型（Spatial Error Model, SEM），解释了它们在校正空间依赖性方面的区别和适用场景。对于更复杂的非线性和异质性问题，本章引入了空间广义线性模型（Spatial GLM）和地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）。GWR尤其被强调，因为它允许模型参数在空间上变化，从而揭示不同地理区域中暴露-结局关系（Exposure-Outcome Relationship）的局部差异性，是理解空间异质性影响的关键工具。 第五章：多尺度空间分析与尺度效应 疾病的驱动因素往往在不同的空间尺度上起作用。本章聚焦于多尺度分析方法，用以解耦宏观（如区域政策、气候模式）和微观（如社区环境质量、个体行为）尺度上的影响。我们将介绍尺度效应（Scale Effect）的概念，并阐述如何利用尺度分解技术（如小波分析）分离不同尺度上的空间变异性。重点讨论了如何将来自不同分辨率数据源（如卫星遥感数据与实地调查数据）进行有效集成，以支持多尺度风险评估框架的构建，从而更全面地理解疾病生态学。 第三部分：应用领域与前沿主题 第六章：环境暴露与慢性病的空间流行病学 本章将空间流行病学的理论和方法应用于慢性非传染性疾病（NCDs）的研究。重点关注空气污染、水质、土地利用变化（如城市化和绿地丧失）等环境暴露因素与心血管疾病、呼吸系统疾病乃至某些癌症发病率之间的空间关联。本章将展示如何结合环境监测网络数据和高分辨率人口普查数据，构建精细化的暴露评估模型，并利用空间回归分析来量化不同环境暴露对区域健康负担的相对贡献。案例研究将侧重于城市热岛效应与特定慢性病空间聚集性的关系研究。 第七章：传染病传播的空间动力学 传染病传播天然具有空间动态性。本章探讨了如何利用空间方法追踪和预测传染病的扩散模式。内容涵盖了基于接触网络的空间传播模型，以及如何将地理信息（如交通网络、人口流动数据）集成到SEIR等经典流行病学模型中，构建时空传播模型。重点分析了基于地理信息的疾病暴发溯源（Outbreak Tracing）技术，以及如何利用空间分析来优化疫苗接种和资源分配策略，以期实现对未来疫情的快速反应和有效控制。 第八章：社会决定因素与健康不平等 健康不平等是当代公共卫生的核心挑战之一。本章从空间角度审视社会决定因素（Social Determinants of Health, SDOH）如何转化为地理上的健康差距。我们将探讨社会经济地位（SES）、医疗可及性（Healthcare Accessibility）、食物沙漠（Food Deserts）等社会空间指标与特定疾病（如肥胖症、精神健康问题）的关联。本章强调了使用空间分析来识别和量化“健康不公平热点”，并为政策制定者提供基于地理证据的干预靶点，以缩小区域间的健康差异。 第九章：未来展望：集成与智能化空间健康分析 本章展望了空间流行病学和健康地理信息学领域的未来发展方向。讨论了大数据流（如移动定位数据、社交媒体数据）在实时健康监测中的潜力与挑战。重点介绍了机器学习（如随机森林、支持向量机）与空间统计的集成方法（GeoAI），以提高复杂非线性疾病风险预测的准确性。最后，本章探讨了集成多源空间数据（遥感、物联网、移动技术）的“集成地理信息框架”在构建下一代前瞻性健康风险预警系统中的关键作用。

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从排版和可读性的角度来看，这本书的设计是为深度阅读服务的。虽然它的内容密度很高，但作者使用了大量的图表、流程图和对比表格来分解复杂的概念。我注意到，很多概念图不仅是装饰性的，它们本身就是一种信息的浓缩和提炼。例如，在解释“空间溢出效应”时，书中用一个分层的示意图清晰地展示了疾病从高风险A区向低风险B区传播的机制，这种视觉化的能力大大减轻了纯文本的阅读负担。再者，作者在每个章节末尾附带的“关键概念回顾”和“进一步阅读建议”，体现了很强的教学设计理念。这使得它不仅适合作为一本独立的参考书，也完全可以被纳入研究生课程的教材体系中。总体而言，这本书成功地搭建了一座坚实的桥梁，连接了地理空间的分析能力与解决现实世界公共卫生挑战的迫切需求，它是一本将理论转化为实践洞察力的优秀工具书。

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这本书的封面设计，老实说，初看之下有些过于学术化了，那种深蓝配着一些复杂的图表线条，让我想起大学时代那些厚重的教科书。我原本是带着一种既期待又有些抗拒的心情翻开它的。我希望它能在遥感和地理信息系统（GIS）这些前沿技术与流行病学这个古老学科的交叉点上，提供一些真正有洞察力的见解，而不是一堆罗列式的技术手册。翻阅了几页后，我发现作者似乎非常注重基础概念的扎实构建，对于那些刚接触这个领域的新手来说，这无疑是个福音。他对空间自相关性、热点分析工具（比如Getis-Ord Gi*统计量）的解释，清晰得几乎可以称得上是手把手教学。这远超出了我预期的那种晦涩难懂的专业术语堆砌。特别是关于数据预处理和质量控制的部分，作者强调了在地理空间数据分析中，输入数据的“脏”程度如何直接决定了最终流行病学模型的可靠性——这一点非常关键，很多初学者往往会忽略。我个人尤其欣赏其中穿插的几个案例研究，虽然篇幅不长，但它们巧妙地展示了如何利用卫星影像数据（如植被指数NDVI）来预测蚊媒疾病的爆发风险，这种跨学科的融合应用，让我对“空间流行病学”这个概念有了更具象的理解。它不仅仅是画地图，更是利用空间信息来理解和干预公共卫生问题。

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读完这本书，我最大的感受是它在理论的深度和实践的广度之间找到了一种微妙的平衡。它没有止步于介绍ArcGIS或QGIS的基本操作，而是真正深入到了流行病学建模的核心需求。例如，在讨论疾病监测系统时，它详尽地对比了基于固定监测点的传统报告系统和基于移动设备或社交媒体数据挖掘的空间事件检测系统的优缺点。特别是对“空间插值”技术的讨论，作者并没有仅仅罗列克里金（Kriging）或反距离加权法（IDW），而是着重分析了在不同数据稀疏度和噪声水平下，每种方法的局限性及其对疾病风险估计的潜在偏差。这对于我们这些需要进行决策支持的专业人士来说，是极其宝贵的。此外，作者对数据隐私和伦理问题的关注也值得称赞。在利用高精度地理位置数据进行疾病追踪时，如何平衡公共卫生需求与个人隐私保护，书中给出了具体的、可操作的匿名化和聚合策略建议，使得整本书的专业性更具人文关怀和现实指导意义。

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这本书的叙事节奏把握得相当到位，它不像某些专业书籍那样，一开始就陷入冗长而枯燥的理论推导中。作者似乎深谙读者的求知心理，开篇便抛出了几个极具挑战性的流行病学难题，比如如何精准追踪城市化进程中新发传染病源头的空间扩散路径。紧接着，他才慢条斯理地引入必要的GIS工具箱，将理论与实际问题紧密捆绑在一起。我最欣赏的是其对“尺度的重要性”的探讨。我们都知道，在地理空间分析中，观察的尺度（如点、线、面，或是不同的空间分辨率）会极大地改变分析结果的解释。这本书用多个对比鲜明的实验设计例子说明了这一点，比如在一个宏观的区域层面，我们可能发现气候因素是主导，但当我们将尺度缩小到社区层面，社会经济地位和交通可达性可能成为更关键的决定因素。这种细致入微的探讨，迫使我重新审视自己过去分析数据时可能存在的“尺度偏见”。此外，书中对时间序列分析与空间分析的结合——即时空立方体模型的介绍——相当深入，这对于理解那些具有明显季节性或扩散动态的疾病（比如流感或登革热）的演变过程，提供了强有力的数学和可视化支撑。

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这本书的结构安排有一种渐进式的挑战性。前几章内容比较友好，着重于建立空间统计学的基础框架，确保读者能够理解“空间”在统计学意义上意味着什么，而非仅仅是地图上的位置。然而，当进入到中后段，特别是涉及高级空间回归模型（如空间误差模型和空间滞后模型）时，对读者统计学背景的要求明显提高。我必须承认，我不得不多次查阅背景资料来确保完全理解那些矩阵运算和似然函数。但这并非是坏事，因为它意味着这本书的目标读者群体并非仅仅是GIS初学者，更是那些希望将自己的流行病学研究推向更高层次的科研人员。书中对模型诊断和残差分析的详尽讲解，是我见过所有相关书籍中最细致的之一。它教会你如何批判性地看待模型的输出结果，如何判断“模型拟合优度”背后隐藏的真正空间异质性问题。对于那些已经有一定基础，但渴望突破瓶颈的读者来说，这部分内容是物超所值的。

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