以蚊虫为例浅析不同气温参数的多重共线性对建模的影响

doi:10.11853/j.issn.1003.4692.2015.04.011

中国媒介生物学及控制杂志 ›› 2015, Vol. 26 ›› Issue (4): 372-375.DOI: 10.11853/j.issn.1003.4692.2015.04.011

以蚊虫为例浅析不同气温参数的多重共线性对建模的影响

兰策介, 沈元, 游颖琦

无锡市疾病预防控制中心消毒与媒介生物防制科, 江苏无锡214023

收稿日期:2015-02-11 出版日期:2015-08-20 发布日期:2015-08-20
作者简介:兰策介,男,硕士,助理研究员,主要从事病媒生物研究工作,Email: lancejie@126.com
基金资助:
无锡市卫生系统科研项目(Q201302)

Effects of multicollinearity among common temperature parameters on model in the case of mosquitoes

LAN Ce-jie, SHEN Yuan, YOU Ying-qi

Wuxi Center for Disease Control and Prevention, Wuxi 214023, Jiangsu Province, China

Received:2015-02-11 Online:2015-08-20 Published:2015-08-20
Supported by:
Supported by the Health Systems Research Projects of Wuxi(No. Q201302)

摘要/Abstract

摘要：

目的了解常用气温参数的多重共线性,为应用相关参数建立虫量的温度驱动消长模型提供参考。方法应用SPSS 13.0软件分析无锡市2010年3月至2011年11月每天的平均气温(X₁)、最高气温(X₂)、最低气温(X₃)、18:00时气温(X₄)、5日均温(X₅)5个参数之间的相关性,并以本地蚊虫为例经向后法诊断了气温参数在蚊密度消长模型中的多重共线性。结果各参数之间呈直线相关,相关性均有统计学意义(P < 0.01)。其中X₁与X₂的相关性最高,校正决定系数(R_c²)=0.959;X₄ 与X₅相关性最低,R_c²=0.811。在以气温参数为自变量建立蚊密度消长模型时,随着自变量个数的增加,多重共线性程度也增强,模型的复相关系数(R)升高,R_c²降低。结论气温参数之间存在显著的自相关,在建模时存在较强的多重共线性,多重共线性实际上降低了回归方程的拟合度,在引入气温因子建立相关模型时应避免同时应用多个气温参数。

关键词: 气温, 共线性, 模型, 蚊虫

Abstract:

Objective Multicollinearity among common temperature parameters was analyzed to get suggestions for establishing the temperature driving model of insect population. Methods SPSS 13.0 was used to analyze pairwise correlation of daily average temperature (X₁),maximum temperature (X₂), lowest temperature (X₃), 18:00 temperature (X₄) and five days' average temperature (X₅), which was collected from 2010 March to 2011 November. Meanwhile multicollinearity of temperature parameters was diagnosed based on mosquito population model droved by temperature. Results There was an extremely significant (P < 0.01) linear correlation between the various parameters. The coefficient of determination between X1 and X2 is the highest (R_c²=0.959); and it was the lowest between X4 and X5 (R_c²=0.811). Conclusion There were extremely significant correlation between any two temperature parameters discussed in this paper. These five temperature parameters had strong multicollinearity in mosquito temperature driving model. Multicollinearity weakened the model regression goodness. Simultaneous application of multiple temperature parameters should be avoided when introducing the temperature factor to establish temperature driving model.

Key words: Air temperature, Collinearity, Model, Mosquito

中图分类号:

R384.1

兰策介, 沈元, 游颖琦. 以蚊虫为例浅析不同气温参数的多重共线性对建模的影响[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2015, 26(4): 372-375.

LAN Ce-jie, SHEN Yuan, YOU Ying-qi. Effects of multicollinearity among common temperature parameters on model in the case of mosquitoes[J]. Chines Journal of Vector Biology and Control, 2015, 26(4): 372-375.

参考文献

[1] 秦正积,罗超,孟言浦,等. 气温、湿度、降雨量对蚊密度的影响统计分析[J]. 中国媒介生物学及控制杂志,2003,14(6):421-422.
[2] 吕芬,周平,黄新动,等. 白背飞虱灯下虫量与气象要素关系的相关分析[J]. 昆虫知识,2007,44(1):48-53.
[3] 杨维芳,孙俊,徐燕,等. 三带喙库蚊发生量与气象因子相关性初步分析[J]. 中国媒介生物学及控制杂志,2010,21(1):49-50.
[4] 兰策介,沈元,陆宏枫,等. 无锡市2006－2010年蚊虫群落监测分析[J]. 现代预防医学,2013,40(2):338-341.
[5] 周毅彬,冷培恩,顾君忠,等. 上海市白纹伊蚊密度与气象因素关系的研究[J]. 中国媒介生物学及控制杂志,2014,25(5):405-407.
[6] 卢衍凤,戴桂珍,卢正勇,等. 平和县1976年第一、二代三化螟蛾高峰日及灯下蛾量统计预报方法的探讨[J]. 福建师范大学学报:自然科学版,1976,11(2):87-102.
[7] Morin CW,Comrie AC. Modeled response of the West Nile virus vector Culex quinquefasciatus to changing climate using the dynamic mosquito simulation model[J]. Int J Biometeorol,2010,54(5):517-529.
[8] Walsh AS,Glass GE,Lesser CR,et al. Predicting seasonal abundance of mosquitoes based on off - season meteorological conditions[J]. Environ Ecol Stat,2008,15(3):279-291.
[9] 同济大学数学教研室. 高等数学(上册)[M]. 4版. 北京:高等教育出版社,1996:24-25.
[10] 沈元,孙俊,兰策介,等. 不同土地利用方式对蚊虫群落的影响[J]. 生态学杂志,2012,31(7):1751-1755.
[11] 孙振球,徐勇勇. 医学统计学[M]. 2版. 北京:人民卫生出版社,2007:321-329.
[12] 刘晶淼,丁裕国,黄永德,等. 太阳紫外辐射强度与气象要素的相关分析[J]. 高原气象,2003,22(1):45-50.
[13] 王丽娟,陈正洪,李芬. 武汉地区太阳总辐射与气象要素的关系研究[J]. 太阳能,2011,32(17):15-18.

[1]	王朝阳, 陈小芳, 程功. 媒介蚊虫唾液蛋白调控蚊媒病毒传播的研究进展[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(6): 653-659.
[2]	曹阳, 韦凌娅, 邵汉文, 王慧敏, 孔庆鑫. 2019年杭州市蚊虫监测及生态学特征[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(6): 691-695.
[3]	刘凯, 姚晓燕, 寸得娇, 张仪, 李兰花. 气候环境因子对我国森林革蜱适生区的影响研究[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(6): 732-735.
[4]	孙钦同, 韩英男, 刘言, 赖世宏, 王学军, 康殿民. 应用自回归移动平均（ARIMA）模型预测山东省鼠密度趋势[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(6): 744-748.
[5]	岳锡宏, 史深, 袁江玲, 安冉, 徐佳丽, 赵国玉, 艾山·艾比布勒, 艾山江·哈得尔, 杨洪彩, 夏连续, 张渝疆. 基于不同媒介效能模型的簇鬃客蚤鼠疫媒介效能评价研究[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(5): 564-569.
[6]	石彦丽, 赵建国, 韩谦. 海南省不同模式猪场蚊虫密度及活动规律调查[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(5): 576-581.
[7]	邓惠, 刘礼平, 许齐爱, 廉战民, 段金花, 陈宗晶, 芦瑞鹏, 沈秀婷, 阴伟雄, 吴军, 林立丰. 3种蚊虫引诱剂与不同流量CO₂对白纹伊蚊诱集效果的研究[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(5): 637-641.
[8]	闫冬明, 王文周, 王雪霜, 刘强, 吴兴彬, 赵宁, 梁文琴, 周敬祝, 王丹, 王君, 刘起勇. 贵州省部分地区2019年蚊虫及蚊媒病毒调查研究[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(4): 422-427.
[9]	杨迎宇, 王莹莹, 陈芸, 付朝伟. 上海市宝山区登革热媒介伊蚊密度指数与气象因素滞后效应分析[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(3): 286-290.
[10]	李文, 马德龙, 赵嘉欣, 母群征, 李贵昌, 刘小波, 王君, 张钦凤, 刘起勇, 鲁亮. 广东省恙虫病流行特征及发病风险预测[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(3): 334-338.
[11]	薛志静, 赵宁, 王君, 宋秀平, 孟凤霞, 梁文琴, 周敬祝, 王丹, 张忠, 刘起勇. 蚊媒甲病毒属病毒半巢式PCR方法的建立及应用[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(2): 132-138.
[12]	孟凤霞, 孙养信, 吴照, 吴海霞, 赵春春, 贾玉新, 李治平, 毛文秀, 伦辛畅, 张鹏举, 阎峻, 吕文, 丘柳玉, 刘起勇. 2019年甘肃省静宁县流行性乙型脑炎流行区媒介蚊虫综合防控模式及效果评价研究[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(2): 144-149.
[13]	丁俊, 王纯玉, 白玉银, 张稷博. 辽宁省2014－2018年蚊虫密度与季节消长监测分析[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(2): 169-172.
[14]	刘永华, 尹小雄, 张海林, 杨召兰, 董朝良, 陈思玉, 郭兆盛, 李萍. 云南省德宏州2013－2019年登革热流行特征及媒介伊蚊监测分析[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(2): 173-180.
[15]	王小军, 蔡玉成, 任贵清, 童波波, 贾续珍. 甘肃省陇南市武都区2017－2019年蚊类监测及其感染病毒调查[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(2): 188-192.

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