113年度GIS專題中心暑期實習生成果介紹（3）

專題題目：高雄市2023年登革熱疫情影響因子探討

實習學生：林暐勳 (國立臺灣師範大學地理學系)

指導老師：詹大千 研究員

1. 研究動機

• 2023年高雄市爆發嚴重的登革熱疫情。

• 研究旨在了解哪些因素較容易造成登革熱疫情爆發。

• 透過觀察 Rj 值、案例隱藏期 及 風險點 (例如: 國際移工宿舍) 在不同區域的數量來進行分析。

2. 研究方法

• 研究範圍： 2023年高雄市176個有登革熱確診案例的村里。

• 資料筆數： 176筆 (後續資料視覺化模型採用173筆具顯著性的資料)。

• 應變數（Y變數）： 村里確診人數

• 自變數：

◦最大Rj值 (MAX_Rj)： 使用溫在弘老師設計的 spatial R0 程式碼計算，考慮空間距離 (400公尺) 及個案潛伏期 (平均21天，變異數7天)。
◦最大隱藏期 (MAX_隱藏期)： 個案發病日期至通報日期的時間差。
◦國際移工宿舍： 考量其與疫情的關聯性。

•模型選擇：

◦線性回歸分析： 用以找出與確診案例數有顯著關係的變數。
◦地理加權回歸分析： 用以視覺化呈現不同地區的疫情影響因子之異質性。

3. 研究結果

• 線性回歸分析結果顯示，確診個案最大隱藏期、確診個案最大Rj值、以及國際移工宿舍 對於高雄市2023年176個有確診案例的村里中的173個村里有顯著性影響。

• 模型檢定係數 (𝑅𝑅2) 為 0.3117，因研究僅分析一年份資料，導致樣本數不夠多，此部分可作為後續改進方向。

• 視覺化模型採用地理加權回歸分析。

4. 結論與建議

此研究透過量化分析，揭示了高雄市2023年登革熱疫情的幾個關鍵影響因素。Rj 值 和 隱藏期 反映了疾病傳播的時空特性，而國際移工宿舍則可能代表了高風險地區。雖然研究模型解釋力 (𝑅𝑅2) 仍有提升空間，但其研究結果可為未來登革熱防治提供重要參考。