典型文献
地理空间大数据与人工智能在城市登革热驱动因素识别与风险预测中的应用
文献摘要：
登革热是蚊媒病毒性传染病,广泛分布于全球热带、亚热带、甚至暖温带的城市化和半城市化区域,对全球100多个国家造成人群健康威胁.全球气候变化、城镇化和人口增长为登革病毒的扩散创造了有利条件.目前,由于缺乏可广泛接种的疫苗,媒介伊蚊控制是预防控制登革热的主要措施,而准确、及时的登革热风险预测可为登革热精准防控和决策制定提供重要依据.近年来,地理空间大数据的发展促进不同时空尺度下登革热驱动因素的识别.人工智能算法的进步,尤其是多种深度学习网络的出现,为登革热的风险预测提供了新技术.该文综合考虑登革热多种类型的驱动因素及其作用机制、地理空间大数据与人工智能技术,阐述如何应用地理空间大数据识别登革热的城市土地利用、气候环境和人口流动3方面的驱动因素,阐述人工智能算法在登革热传播风险预测中的应用现状.并基于现状提出未来研究应该加强在不同时空尺度上构建时空一体的风险预测模型,提议从预测值与真实值的差异、疫情时空聚集格局和防疫实际需求等方面评估模型性能.
文献关键词：
登革热;驱动因素;风险预测;地理空间大数据;人工智能
中图分类号：
作者姓名：
李之超;董金玮;刘起勇
作者机构：
中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院陆地表层格局与模拟院重点实验室,北京100101;中国疾病预防控制中心传染病预防控制所,传染病预防控制国家重点实验室,北京102206
文献出处：
引用格式：
[1]李之超;董金玮;刘起勇-.地理空间大数据与人工智能在城市登革热驱动因素识别与风险预测中的应用)[J].中国媒介生物学及控制杂志,2022(03):321-325
A类：
B类：
地理空间大数据,大数据与人工智能,登革热,热驱动,驱动因素,因素识别,蚊媒病毒,病毒性传染病,亚热带,暖温带,半城市化,人群健康,健康威胁,全球气候变化,人口增长,登革病毒,有利条件,媒介伊蚊,预防控制,主要措施,热风,精准防控,决策制定,时空尺度,人工智能算法,深度学习网络,多种类型,数据识别,城市土地利用,气候环境,人口流动,传播风险,时空一体,风险预测模型,提议,真实值,时空聚集,模型性能
AB值：
0.321285
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