一种基于数学模型的钉螺分布影响因素识别与预测方法

摘要

本发明公开了一种基于数学模型的钉螺分布影响因素识别与预测方法，包括如下步骤：建立钉螺分布与属性数据的时空数据库；使用椭圆形坐标系平衡时间和空间的度量单位，参照三维空间欧氏距离计算公式定义时空距离；将距离代入二次核函数构造每个钉螺分布点的时空权重矩阵，通过赤池信息准则选取“最优”带宽值；构建时空地理加权回归(GTWR)模型，获得相关参数，并对参数进行时间和空间变化的可视化处理，分析内在规律，得到钉螺分布的预测值。本发明最大的优势在于将螺情的时间非平稳性特征，融入传统的钉螺密度预测和分析模型中，不仅提高了拟合精度，有助于定量分析研究区域钉螺分布的影响因素，并且可以显著提升预测的精确度。