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为解决贝宁疟疾防控难题，研究人员开展 “利用气候变量构建疟疾预警系统” 的研究。通过分析 2009 - 2021 年气候和疟疾数据，运用主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）算法，成功构建预警系统，为疟疾防控提供有力支持。
在全球气候变化的大背景下，疟疾这一严重的传染病对人类健康的威胁愈发凸显。尤其是在西非地区，疟疾受气候影响显著，而贝宁作为该地区的低收入国家，正饱受疟疾的折磨。在贝宁，疟疾是导致死亡和发病的主要原因，2021 年记录的疟疾病例高达 3,163,648 例，死亡 2,956 人，且北部地区疫情尤为严重。然而，此前贝宁在评估疟疾发病率与气候变量关系方面的研究较少，这使得疟疾防控缺乏精准有效的依据，如同在黑暗中摸索，难以制定出有针对性的防控策略。
为了打破这一困境，来自 West African Science Service Centre on Climate Change and Adapted Land Use（WASCAL）等多个机构的研究人员挺身而出，开展了一项极具意义的研究。他们聚焦于贝宁北部地区，旨在构建一个先进的疟疾爆发早期检测和预警系统。经过深入研究，他们发现相对湿度和最高温度对贝宁北部地区的疟疾发病率有着显著影响，并且利用支持向量机（SVM）算法构建的模型预测准确率高达 80%。基于此，成功开发出了智能疟疾爆发预警系统，这一成果为贝宁的疟疾防控工作带来了新的曙光，相关研究成果发表在《Archives of Public Health》上。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。数据收集方面，从贝宁气象机构（METEO - Benin）获取 2009 - 2021 年的月气候数据，包括风速、温度、相对湿度和降水量等；从贝宁卫生部数据库收集同期研究区域内各地区的疟疾发病率数据。之后，采用主成分分析（PCA）确定影响疟疾发病率的关键气候变量，运用支持向量机（SVM）算法构建疟疾爆发预警模型，最后结合 Meteostat 平台和 Streamlit 框架搭建智能预警系统。
下面来详细看看研究结果。在 “气候因素与疟疾传播的关联” 方面，通过 PCA 分析发现，F1、F2 和 F3 这三个主成分的特征值大于 1，它们解释了疟疾发病率变化的大部分方差。其中，F1 包含平均和最高温度、最低和平均及最高相对湿度等变量，是影响疟疾发病率的最主要因素，解释了 58.8% 的发病率变化。进一步分析得出，最高温度和最大相对湿度是与疟疾发病率关联最密切的变量。
在 “疟疾爆发预警模型” 方面，研究人员使用 SVM 算法构建模型，经过训练、测试和校准。结果显示，校准后的模型性能最佳，平均绝对误差（MAE）为 1.58，均方误差（MSE）为 3.33，均方根误差（RMSE）为 1.82，R2值为 80%，表明该模型能很好地解释疟疾发病率的变化，预测值与观测值非常接近，能提前一个月准确预测疟疾发病率。
“智能疟疾爆发预警系统” 则是基于上述模型开发的网络应用程序。它具有自动和手动数据输入功能，用户选择城市或手动输入气象数据，就能获取疟疾爆发的预测结果及相应状态，且支持英法两种语言，免费在线使用，为贝宁的政策制定者和当地社区提供了便捷、有效的疟疾风险监测工具。
研究结论表明，气候条件显著影响贝宁北部地区的疟疾传播，所构建的基于 SVM 的疟疾早期预警模型预测准确率较高，开发的网络系统有助于提高疟疾防控水平。在讨论部分，研究人员指出，该预警系统是贝宁首个此类工具，若在全国推广，将有助于疟疾防控决策。不过，研究也存在局限性，如疟疾数据时间跨度短、气象站点数量有限等，可能影响模型准确性。但总体而言，这项研究为贝宁及其他疟疾高发地区的防控工作提供了重要参考，有助于合理分配资源，采取针对性措施应对气候变化对疟疾传播的影响，在疟疾防控领域具有重要的理论和实践意义，为后续研究和防控工作奠定了坚实基础。
