蚊密度与气温及降雨量关系的聚类分析
中华卫生杀虫药械2015年4月第21卷第2期ChinJHygInsect&EquipApr2015Vol.21No.2
·171·
【论著】
·生态研究·
蚊密度与气温及降雨量关系的聚类分析
11211
蒋峥,何建邯,周莉蓉,邓良利,马林
(1.成都市疾病预防控制中心,四川四川成都610041;2.成都市气象局,
成都610031)
摘要:目的对2009-2013年成都市蚊密度监测资料和同期降雨量和平均气温进行聚类分析,以期发现气
温、降水量的地域分布差异对蚊密度监测值的影响。方法使用Q聚类,对各监测区域的蚊密度和5个气候因素及其3个导出量做初步分类,然后对蚊密度峰值前后的降雨量和平均气温等做因子分析。结果各监测点蚊密度和气温、降水可分为3类,其中旬平均最高温度和温雨系数对分类起决定作用。结论气温分布差异是造成蚊密度峰值地域间差异的主要原因。
关键词:蚊密度;平均气温;降雨量;聚类分析;因子分析
2781(2015)02-0171-03中图分类号:R384.1文献标识码:A文章编号:1671-
Clusteranalysisontemperature,precipitationandmosquitodensity
JIANGZheng1,HEJian-han1,ZHOULi-rong2,DENGLiang-li1,MALin1
(1.ChengduCenterforDiseaseControlandPrevention,Chengdu610041,China;
2.ChengduMeteorologicalAdministration,Chengdu610031,China)
Abstract:ObjectiveTocarryouttheclusteranalysisofmosquitodensitymonitoringdataofChengduduring2009
-2013betweenmeantemperatureandprecipitationwiththepurposeofregionaldifferences.MethodsMosquitodensitymonitoringdataandfiveclimateelementsaswellasthreederivedconceptswereclassifiedbytypeQcluste-ringafterthatfactoranalysishadusedfortemperatureandrainfallarounddensitypeakvalue.ResultsMosquitodensityandtemperaturewithprecipitationmightfallintothreeclasses,andtemperatureplayedacrucialroleintheclassification.ConclusionThedifferenceofmosquitodensitypeakvalueiscausedbymean10days’maximumtemperatureandprecipitation-temperatureratio.
Keywords:densityofmosquito;meantemperature;precipitation;clusteranalysis;factoranalysis
有机体的非生物环境主要是气候因素。昆虫在其生命活动的过程中需要一定的热能,温度是热的度量。水是昆虫生长的重要条件,降雨因提高了空气和土壤的湿度而影响昆虫的生长、发育和生存、繁[1]
殖。本文通过分析2009-2013年成都市蚊密度的监测数据,和同期相关气候因素,初步揭示了气温和累积降水量在蚊密度地域分布差异上的影响。1
数据与处理方法
1.1数据获取蚊密度监测数据来源于从2008年
[2]
起成都市举行的全市性病媒生物监测工作。监
每月前10d、后10d分别测时间为每年4-11月,
[3]
此监监测1次,期间间隔15d。方法为诱蚊灯法,
测工作分别由所属的9个县级疾病预防控制中心定
点开展。该监测结果为有量纲值,单位为只/(灯·h)。同期当地气象观测结果,来自成都市气象局。本文分析中共引入旬平均气温(单位:℃)、旬降水累积数(单位:mm)、旬平均最高气温、旬平均最低气温、旬平均温差5个测量值,以及从中导出的降雨
平均气温变异系数(CVt)和温量变异系数(CVr),
雨系数(Q)。变异系数计算公式为:
S
(1)CV=-
χ
式中S分别为5年旬降水累积数或平均气温的标准差,χ则分别是5年旬降水累积数或平均气温的均数。温雨系数(Q)是旬降雨量(P)与旬平均气温(T)的比值,反映降雨量和气温对昆虫的综合作[3]
计算公式为:用,
-
作者简介:蒋峥(1969-),男,四川成都市人,主管技师,主要从事病媒生物防治研究工作。
J].中华卫生杀虫药械,2015,21(2):171引用格式:蒋峥,周莉蓉,等.蚊密度与气温及降雨量关系的聚类分析[何建邯,
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Q=
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P
(2)
T
1.2数据处理将2009-2013年分月蚊密度按旬累加,分别取均数为当月上、下旬蚊密度。气候观测数据中,旬平均气温为前日15:00至当日14:00整点观测值的均数,按旬累加至5年,取均值;平均最高温和平均最低温,为前日15:00至当日14:00高温极值与低温极值,按旬累加,求5年均值;平均温差,为平均高温与平均低温之差得出;旬降水累积,由5年每旬降雨量累加取均值得到;然后分别用公式(1)计算旬平均气温变异系数和旬降水量变异系数;由公式(2)计算旬温雨系数。
本文首先使用分层聚类方法,对9个监测点蚊密度监测值及气候因素观测结果分别进行系统聚类,由SPSS17.0软件运行HierarchicalCluster过程实现,聚类方法为类间连接法。然后对各监测点蚊密度峰值前后的气候因素进行因子分析,由SPSS17.0软件之Factor过程实现,公因子提取方法为主成分分析法,因子旋转方法为具有Kaiser标准化的正交旋转法,回归法估计因子得分。
表1
监测点温江区郫县彭州市蒲江县都江堰市崇州市新津县大邑县双流县
蚊密度111112223
平均气温(℃)112212333
最高气温(℃)111231222
2结果
5年各监测点蚊密度具有明显季节分布特征,
旬平均蚊密度中,峰值分别出现在7月上旬至8月
5年旬平均气温中,上旬。气候因素则显示,峰值分
别出现在7月下旬和8月上旬;5年旬平均降雨量均值中,峰值分别出现在7月上旬和7月下旬。各监测点蚊密度及气候因素可分为3类,其分类结果(表1),各监测点平均最高气温分层聚类柱状冰柱图(图1)
。
图1各监测点平均最高气温分层聚类冰柱
各监测点蚊密度和气候因素分类结果最低气温(℃)112212333
温差(℃)111231111
降雨量(mm)111231131
均温变异
111121331
降水变异
121111322
温雨系数
111221131
将6月上旬至8月下旬各监测点气候因素做因子分析,可提取到2个公共因子。第1公共因子代表旬平均气温及其相关因素分布差异,第2公共因子代表旬降雨量及其相关因素分布差异。由于本案例的KMO检验和Bartlett球形检验的统计量均符合要求(表2),本因子模型可较好地解释了观察到的
[5]
气候因素间的共变关系。分析所得到的因子得分公式如下:
F1=0.98×平均最高温+0.883×平均温差+0.847×平均温度+0.836×平均最低温+0.337×平均降水量+0.280×温雨系数-0.305×降水变异系数-0.624×均温变异系数;F2=0.864×温雨系数+0.851×平均降水量+0.598×降水变异+0.419×平均最低温+0.381×平均温度+0.116×平均最高温-0.235×平均温差-0.569×均温变异系数。
其中,蒲江县的第1因子得分最高,提示7月下旬该监测点出现蚊密度峰值,温度及相关气候因素贡献最大。都江堰市第1因子得分最低,提示8月下旬该监测点蚊密度低值,气温及相关因素贡献最大;大邑县第2因子得分最高,提示7月下旬该监测点蚊密度出现低值,与降水量增高有关。双流县第2因子得分最低,提示该监测点8月下旬出现蚊密度小幅下降,与降水量不足有关。
表2
项目
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量Bartlett的球形度检验
近似卡方
dfSig
KMO和Bartlett检验结果
值
结果0.757503.23528.0000.000
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端节细尾器背板后缘侧突细长,抱肢基节粗壮,
长略弯曲;阳茎中叶菱形,阳基侧突端部呈钩状稍向内侧弯曲,是我国蠓科昆虫未见的新种
。
副模雌虫1只;模式标本:正模雌雄虫各1只,
2014年7月2日11:00网捕于新疆阜康九运街黄土梁子。模式标本收藏于医学昆虫标本馆。2
讨论
图1阜康细蠓Leptoconops(Leptoconops)
fukangensis
本新种海峡细蠓Leeptoconops(L.)与明背细蠓Leptoconops(L.)lucidus的受精囊形态近似[2],但本
而且雄虫阳茎中叶端部形新种受精囊端部无微毛,
态皆明显不同;雌虫头部形态也与Leptoconops(L.)golanensis有所近似[3],但其受精囊不同,而且尚未见雄虫报道。本新种以模式标本产地地名命名。
参考文献
[1]虞以新.中国蠓科昆虫[M].第1卷.北京:军事医学出版社,
2005:43-114.
[2]ClasstrierJ.NoiesurdeuxLeptoconops(s.str.)duprocheorent:l
autrenouveaulascience(Diptera:Ceratopogonidae)[J].RevueFrancaiseDEntomologie,1981,3:31-33.
[3]GutsevichAV.BloodsuckingHeleidaeofthegenusLeptoconops
(Diptera:Heleidae)intheAlma-Ataregion〔inRussian〕[J].TrudyInstitutaZoologiAkademiyaNaukKazakhakoiSSR(AlmaAta),1964,22:192-196.
(收稿日期:2014-12-25)
图2阜康细蠓形态特征
櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰櫰(上接172页)3
讨论
参考文献
.北京:中国农业出版社,[1]张孝羲.昆虫生态及预测预报[M]
2002:16-32.
[2]蒋峥,郭磊,李观翠,等.笼诱法蝇密度监测的诱饵间差异初探
[J].医学动物防制,2012,28(8):851-852.
.[3]中华人民共和国卫生部.全国病媒生物监测方案(试行)[S]
2005.北京:中国疾病预防控制中心,
[4]沈佐锐.昆虫生态学和害虫防治的生态学原理[M].北京:中
2007:223-224.国农业大学出版社,
[5]金在温,查尔斯·W,米勒.因子分析:统计方法与应用问题
[M].上海:格致出版社,2012:73-75.[6]MHurtado-Diaz,HRiojas-Rodriguez,SJRothenberg,etal.
Shortcommunications:impactofclimatevariabilityontheinci-denceofdengueinMexico[J].TropMedInthealth,2007,12(11):1327-1337.
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J].医学动物防制,2011,27(9):817-819.蚊密度监测[
蚊密度与多种疾病流行有关,例如登革热是主
要由伊蚊传播的传染病,墨西哥研究证明,登革热病例数的增加,受每周最低气温和降雨量影响很[6]
大。乙脑主要由三带喙库蚊传播,有研究表明,1960-1970年,济南市乙脑发病与每月最高和最低
[7]
温度及每月总降水量呈正相关。
本文研究表明,在成都市2009-2013年监测的数据中,蚊密度时空分布差异,气温及其相关气候因素的贡献,高于降雨量及其相关因素。但旬平均气温和旬温雨系数的贡献率基本相等,有可能在一定程度下,降雨对蚊密度监测值的波动有双向作用。与成都市主城区2006-2010年蚊密度监测结果和
[8]
同期气温、降水变化相符。
(收稿日期:2014-11-24)