城市登革热与空间依赖性：纳入巴西累西腓贫民窟数据的 SAR 模型

在本研究中，我们使用了一个包含 2015 年至 2024 年间巴西东北部首府累西腓报告的约 96,000 例登革热病例的数据集，所有病例均按社区进行了地理编码。该数据集补充了来自全国人口普查的社会人口统计数据（人口密度、每户平均居民数）、每个社区的贫民窟面积比例、高收入社区的虚拟变量（高于 7.5 倍最低工资）、季节性信息（雨季/旱季），以及由 NDWI 和 MNDWI 指数得出的水体指标。我们首先使用 Moran's I 检验了每平方公里登革热病例的空间依赖性，结果证实了显著的空间自相关，从而为使用空间计量经济学模型提供了依据。随后，我们应用了包含上述变量的 SAR（空间自回归）模型，并测试了四种空间权重结构（Queen、Rook、KNN、距离带）。表现最佳的模型是采用 Rook 邻接的 SAR 模型，其伪 R 方为 0.6864，空间伪 R 方为 0.6934。有五个变量的 p 值低于 0.05。对残差应用 Moran's I 显示无显著的空间自相关，表明该模型有效捕捉了空间结构。我们还测试了 SAC 模型（同样采用 Rook 邻接），但 SAR 模型仍略胜一筹。除了生成专题风险图外，SAR 模型还按预测的脆弱性对社区进行了排名。预测排名与观测排名之间的 Spearman 相关系数为 0.901。这些发现支持将 SAR 作为理解城市登革热模式并为基于图的 SIR 模型提供信息的稳健工具。