基于DMSP——OLS灯光数据的中国典型城镇乳腺癌发病时空关联分析毕业论文
2020-04-15 18:11:12
摘 要
迄今为止国内外针对乳腺癌发病的风险因素的研究开展广泛且深入,其中随着光污染的不断加剧,针对光源致乳腺癌的机理研究已得到确凿的医学病理依据。鉴于遥感数据在获取夜间灯光上具有不可比拟的时效和空间范围优势,本文提出利用美国军事气象卫星计划Defense Meteorological Satellite Program(DMSP)获取中国范围内以东、中、西、北区域划分的16个典型城市从2003年至2013年期间夜间灯光light at night(LAN)的强度,并结合大数据资料统计得到的乳腺癌发病率数据,从时空关联的角度入手探索是否在我国存在灯光数据强度和乳腺癌发病率的时空关联特征。利用灯光数据修正、癌症数据标准化、数据可视化和时空变化及关联分析等手段,分别分析了典型城镇均值,区域分块城镇和GDP接近城镇的关联性特征和差异分析,结果表明在我国长时间序列的夜光数据与乳腺癌发病率在的确存在显著的相关关系,东部、中部、西部区域的相关性依次递减,而典型城市的对比结果也可得出发病率和灯光数据的关联性强于与GDP数据关联性。
关键字:DMSP 乳腺癌发病率 LAN 时空关联性
Spatial and temporal correlation analysis of breast cancer incidence in typical Chinese cities and towns based on DMSP -- OLS
Abstract
So far, domestic and foreign researches on risk factors of breast cancer have been carried out extensively and deeply. Among them, with the continuous aggravation of light pollution, the research on the mechanism of breast cancer caused by light source has obtained a solid medical and pathological basis. n view of the incomparable aging and spatial advantages of remote sensing data in acquiring night light, this paper proposes to use the Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) of the United States military to obtain the intensity of night light at night (LAN) in 16 typical cities in the east, central, west and north regions of China from 2003 to 2013, and combine the data of breast cancer incidence rate obtained by big data statistics. The spatio-temporal correlation between the intensity of light data and the incidence of breast cancer in China was explored from the perspective of spatio-temporal correlation. Use lamplight revisions, cancer data standardization, data visualization and temporal variation and correlation analysis method, analyzes the typical urban average respectively, correlation characteristics of block and GDP is close to all the towns and variance analysis, results show that the luminous in China long time series data and breast cancer incidence in there is a significant correlation, the correlation of the eastern, central and western regions decreasing, and typical city results can also be concluded that incidence of contrast and light is stronger than the correlation of data and GDP data correlation.
Keywords:DMSP Breast cancer incadence LAN Spatio-temporal correlation
目 录
摘要 I
Abstract II
第一章 绪论 1
1.1研究背景 1
1.2国内外研究进展 2
1.3研究内容与方法 3
1.4论文组织结构安排 4
第二章 研究区概况与数据资料 5
2.1研究区概况 5
2.2 数据资料 5
2.2.1灯光数据 5
2.2.2乳腺癌发病率资料 6
第三章 基于BC的灯光数据识别提取及可视化 8
3.1 DMSP数据修正与提取 8
3.1.1 数据预处理 8
3.1.2数据修正 9
3.1.3夜光数据提取 10
3.2 BC数据标准化 11
3.3可视化分析 12
3.3.1夜光数据可视化 12
3.3.2癌症数据可视化 14
第四章 相关性分析 16
4.1 平均BC与灯光相关性分析 16
4.2城镇化表征效果 17
4.2.1地域差异性分析 18
4.2.2类似城市对比分析 20
4.3时空关联分析 22
第五章 总结与展望 26
参考文献 28
致 谢 30
第一章 绪论
1.1研究背景
如今城市化进程迅速,不仅体现在三大产业的蓬勃发展,(例如各产业对人造灯光的需求、城市亮化工程的建设、第三产业工作者夜间工作的兴起等),也带来了各类城市化疾病的爆发,其中乳腺癌Breast cancer(BC)是非常值得关注的城市化疾病。有研究发现BC发病原理和灯光有关,夜光light at night (LAN)和相应的夜间褪黑激素分泌减少可能是BC危险因素的假设在过去十年中受到越来越多的关注。这一假说认为夜间灯光干扰了褪黑激素melatonin(MLT)的产生,而MLT的减少促进了雌激素分泌增加,循环雌激素浓度升高或MLT水平降低的妇女患BC的风险增加[1]。美国医学协会发现,用于街道照明的富蓝色发光二极管blue-rich light emitting diodes (LED)的波长在夜间可以有效地抑制MLT,其包含的并来自其他夜间大量人工曝光装置的强发射性的短波长Short Wavelength(SWL 440 ~ 520 nm),高度抑制MLT的产生[2]。鉴于BC发病和灯光的医学依据,这种关联是否在大规模大尺度长时间序列中存在是值得探索的问题。
而如今,遥感技术使得获取长时间大范围的灯光数据成为可能。当夜间的天空无云之时,遥感卫星能够捕捉到人类活动所发出的各种可见光的光源。如果在地球上空观看夜晚的地球可以看到人类活动区域发出夺目的光芒,所以夜间遥感对于反应人类的集群活动有着独特的能力。美国军事气象卫星计划United States -National Defense Meteorological Satellite Program(US-DMSP)开始于20世纪70年代,它的线性扫描系统Operational Linescan System(OLS)本用于捕获夜间通过云层反射的月光,但却意外发现,夜间城镇的发光在无云的情况下非常的清晰 [3,4]。本文利用来自DMSP的夜间遥感卫星图像,得到特定范围内夜间灯光的强度,选取我国资料齐全的典型城镇为研究区域,将夜光数据与乳腺癌数据资料结合,在各大范围内随时间变化评估夜间灯光和BC发病率的地理趋势之间的变化,观察夜光亮度与乳腺癌的关联性。
1.2国内外研究进展
多年以来,国外进行了不少关于夜光与乳腺癌之间的风险研究,他们对于光源致癌的重视也越来越深。为了使夜光数据与乳腺癌之间的时空关联性更具有可信性与可观性,更多从不同角度的研究被展开,以排除各种影响因素作为出发点,让两者的时空关联关系更为准确,也使人们对此引起足够的重视性。比如Bauer等人在2011至2012年进行了一项案例研究,探讨夜间灯光与乔治亚州的乳腺癌风险。他们检查了乔治亚州夜间灯光的共分布(LAN)和乳腺癌(BC)的发病率,目的是为越来越多的证据证明暴露于LAN会增加BC的风险做出贡献。他们采用2000-2007年乔治亚州综合癌症登记处数据,对34053例乳腺癌患者和14458例肺癌患者进行病例对照研究。肺癌患者被用作对照其他可能与LAN升高有关的癌症风险因素(如空气污染)的指标,因为这种癌症类型以前与LAN或昼夜节律紊乱无关。利用DMSP-OLS夜光时间序列卫星图像(1992-2007)估算LAN级别。他们的结果表明LAN和BC发病率之间存在正相关关系,此研究排除了其他疾病的影响因素,使研究结果更为精确与可信[5,6]。
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