湖沼地區(qū)血吸蟲病高風(fēng)險區(qū)域的空間分析及重點釘螺孳生地的探測.pdf

1、近年來我國血吸蟲病的疫情有所反彈呈漫延擴散的趨勢,世界銀行貸款項目以后血防投入資金的減少、廣泛存在的釘螺孳生地、重復(fù)化療導(dǎo)致的居民依從率下降以及化療對控制血吸蟲病傳播的效果較弱等不利因素都對我國目前的血防控制策略提出了新的挑戰(zhàn)。我們不得不在已有成績的基礎(chǔ)上重新思考血防控制策略的可持續(xù)性問題,利用有限的資源繼續(xù)鞏固血防所取得的成績,為最終控制,甚至消滅我國的血吸蟲病而努力。本課題選擇安徽省池州市貴池區(qū)為研究現(xiàn)場,基于現(xiàn)代空間信息技術(shù)由淺入

2、深、逐步準確地探測到了血吸蟲病的高風(fēng)險區(qū)域,確定了高危險的釘螺孳生地,并建立了具有指導(dǎo)性的空間分析思路與方法,為血吸蟲病防治工作提供了更具有實際意義的指導(dǎo)作用,為空間流行病學(xué)提供了新的研究內(nèi)容,課題共分為六部分。
　　 第一部分 血吸蟲病的空間描述性分析
　　 目的：對貴池區(qū)的急血病例進行空間描述性分析,并建立相應(yīng)的分析指標體系。方法：通過回顧性調(diào)查方法,收集2001-2006年貴池區(qū)的急血病例資料,并進行空間定位。借鑒

3、經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)中描述集中趨勢和離散趨勢的基本思想和犯罪學(xué)中犯罪事件的描述方法,提出了空間集中趨勢和離散趨勢的分析方法。選用加權(quán)均數(shù)中心和加權(quán)標準差橢圓對急血病例進行空間描述性分析,并與流行病學(xué)的常規(guī)描述結(jié)果進行比較。結(jié)果：獲得了空間描述性分析的常用統(tǒng)計指標的計算方法、應(yīng)用條件及應(yīng)用價值。貴池區(qū)急血病例的人口學(xué)特征在6年間變化無統(tǒng)計學(xué)差異,如:性別(p=0.42)、年齡(p=0.08)和職業(yè)(p=0.08);發(fā)病時間集中在7-10月份,12-

4、3月份無病例發(fā)生?？臻g描述性分析發(fā)現(xiàn)秋浦河流域是貴池區(qū)血防控制的重點,并且發(fā)病中心有南移趨勢。結(jié)論：空間描述性分析與常規(guī)描述相結(jié)合能更加完整地評價血吸蟲病的疫情。
　　 第二部分 血吸蟲病的空間分布狀態(tài)研究
　　 目的：探討貴池區(qū)急血病例的空間分布狀態(tài),并建立相應(yīng)的量化分析技術(shù)。方法：基于病例間的空間距離提出了空間分析中疾病分布狀態(tài)的量化分析指標-G、F,和K函數(shù),并用于探討貴池區(qū)急血病例的空間分布狀態(tài)。結(jié)果：獲得了4個

5、定量統(tǒng)計指標的計算方法,并提出了邊界效應(yīng)的概念。對急血病例的分析結(jié)果顯示,G和K函數(shù)始終位于空間隨機分布的可信區(qū)間上方,F和J函數(shù)位于可信區(qū)間的下方。結(jié)論：貴池區(qū)的急血病例在不考慮風(fēng)險人群空間分布狀態(tài)的情況下為聚集性的空間分布,為進一步尋找血吸蟲病的高危險環(huán)境提供了初步證據(jù)。
　　 第三部分 血吸蟲病的空間聚集性分析
　　 目的：在校正風(fēng)險人群空間分布狀態(tài)影響的基礎(chǔ)上,從多個不同角度探討貴池區(qū)急血病例的空間聚集性。方法：

6、以貴池區(qū)各村的人口數(shù)為權(quán)重,通過按容量比例概率抽樣法獲得與急血病例相同樣本量的空間對照位置,指示風(fēng)險人群的空間分布。通過Cuzick-Edwards方法、基于點過程一階和二階屬性的方法以及空間動態(tài)窗口掃描統(tǒng)計量法對急血病例的空間聚集性進行全面分析,并相互比較驗證。結(jié)果：Cuzick-Edwards方法的分析結(jié)果表明急血病例具有顯著的空間聚集性(p＜0.01);基于點過程二階屬性的分析方法顯示在研究尺度小于13000m時急血病例具有空間聚

7、集性(p＜0.05),并且聚集性先增大后減少;基于點過程一階屬性的方法和空間動態(tài)窗口掃描統(tǒng)計量法則探測到了兩個一致的病例聚集區(qū)域,最可能聚集區(qū)的中心位置為東經(jīng)117.43°,北緯30.67°,半徑為5.63 km(LLR=9.56,p=0.001),位于秋浦河與長江的交叉口處;另一可能聚集區(qū)的中心位置為東經(jīng)117.71°,北緯30.36°,半徑為9.74 km(LLR=7.25,p=0.07),位于貴池區(qū)的東南部。結(jié)論：貴池區(qū)的急血病例

8、在考慮了風(fēng)險人群異質(zhì)性分布的情況下,依然具有空間聚集性,并且存在兩個高風(fēng)險的病例聚集區(qū)。
　　 第四部分 血吸蟲病高風(fēng)險區(qū)域的探測
　　 第一節(jié) 血吸蟲病和釘螺的影響因素研究
　　 1、氣溫的大尺度研究 目的：從宏觀尺度上分析氣溫對釘螺分布的影響,探討敏感的氣溫指標。方法：以北緯34°為界,選取相鄰有螺和無螺省的氣象站,以北編碼為溫度不適合釘螺生存的地區(qū),以南編碼為適合生存區(qū),用t檢驗和logistic回歸分析年

9、極端低氣溫和年平均氣溫的作用,確定敏感氣溫指標,進而繪制相應(yīng)的頻率分布圖,通過曲線的重疊部分確定釘螺可疑分布區(qū)的溫度范圍。結(jié)果：共獲得了37個有螺區(qū)和24個無螺區(qū)氣象站的氣溫數(shù)據(jù)。有螺區(qū)和無螺區(qū)的年極端低氣溫和年平均氣溫的,檢驗結(jié)果均顯示差異有統(tǒng)計學(xué)意義(t=-6.49,p＜0.01:t=-3.93,p＜0.01),并且無螺區(qū)的溫度均低于有螺區(qū),差值分別為6.72℃和3.02℃;logistic回歸分析顯示僅年極端低氣溫的影響有統(tǒng)計學(xué)意

10、義(x2=15.69,p＜0.01);釘螺可疑分布區(qū)的氣溫范圍為(-7.6℃,1.5℃)。結(jié)論：年極端低氣溫在大尺度下是影響釘螺生存的敏感氣溫指標,在氣溫低于-7.6℃的地區(qū)釘螺不適宜生存。
　　 2、植被的小尺度研究 目的：研究湖沼地區(qū)植被自然狀態(tài)的改變對釘螺分布的影響。方法：從貴池區(qū)秋浦河沿岸隨機選擇一塊灘地作為研究現(xiàn)場,設(shè)計矮草組、邊界組、枯草組和對照組4組不同植被狀態(tài)的研究區(qū)域,半個月后調(diào)查釘螺密度、土壤溫度和土壤濕度,

11、推斷植被自然狀態(tài)的改變引起釘螺分布的變化情況。結(jié)果枯草組釘螺密度(0.13只/0.11m2)＜矮草組(32.1只/0.11m2)＜對照組(49.07只/0.11m2)＜邊界組(53.6只/0.11m2)。邊界組與對照組的釘螺密度差異無統(tǒng)計學(xué)意義(p＞0.05),其余組間的差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(p＜0.05)?？莶萁M土壤濕度大、土壤溫度低與矮草組土壤濕度低、土壤溫度高的環(huán)境均不利于釘螺生存。結(jié)論：人為割倒植被后,釘螺由矮草組向邊界組移動,釘

12、螺分布發(fā)生相應(yīng)變化,植被是釘螺分布的重要影響因素。
　　 3、釘螺密度影響因素的小尺度研究 目的：探討小尺度下湖沼地區(qū)釘螺密度的影響因素。方法：從貴池區(qū)秋浦河沿岸隨機選擇灘地作為研究現(xiàn)場,根據(jù)植被類型分層隨機抽樣,以交叉復(fù)核隨機抽檢法調(diào)查釘螺,同時收集螺框所在的高程、土溫、氣溫、植被高度、土濕和植被類型6個變量,分別于2006年4月和9月各調(diào)查一次。應(yīng)用廣義線性模型進行模型的擬合,使用偏差量和AIC確定最佳模型結(jié)構(gòu),通過內(nèi)部有效

13、性和外部有效性來評價模型的預(yù)測效果,探討相關(guān)因素的影響。結(jié)果：建模樣本量為162(框),變量間存在著復(fù)雜的相關(guān)性,釘螺數(shù)與植被高度正相關(guān)(r=0.36),與土濕負相關(guān)(r=-0.22),氣溫與土溫正相關(guān)(r=0.59),土溫與植被高度負相關(guān)(r=-0.36),土濕與土溫和氣溫均負相關(guān)(r=-0.34和-0.12)。廣義線性模型的最佳模型結(jié)構(gòu)是以Gamma分布為誤差分布、倒數(shù)為連接函數(shù)和均數(shù)平方為方差函數(shù)。模型擬合結(jié)果顯示不同的植被對于釘

14、螺密度的影響是不同的,植被高度對于釘螺密度是正向作用(t=-2.37l,p=0.01897),土壤濕度對于釘螺密度是負向作用(t=3.124,p=0.00214),高程低的地方釘螺密度高(t=-3.202,p=0.00166),土溫呈現(xiàn)出邊界性作用(t=-1.989,p=0.04849),氣溫沒有進入模型。結(jié)論：小尺度下,土溫、植被、高程和土濕是影響釘螺生存的重要因素,廣義線性模型在建立釘螺密度的預(yù)測模型中具有良好地應(yīng)用前景。
　

15、　 第二節(jié) 廣義相加模型在血吸蟲病高風(fēng)險區(qū)域探測中的應(yīng)用
　　 目的：在考慮協(xié)變量的基礎(chǔ)上進一步準確地探測血吸蟲病的高風(fēng)險區(qū)域。方法：將從遙感圖像提取的環(huán)境變量(歸一化植被指數(shù)和地表溫度)、數(shù)字高程模型提取的地形變量(高程和坡度)、數(shù)字化地圖中計算的離水源距離以及病例對照的空間位置作為自變量,應(yīng)用廣義相加模型預(yù)測不同空間位置的血吸蟲病發(fā)病風(fēng)險。通過偏殘差圖和受試者工作特征曲線下面積(AUC)分別評價模型的擬合效果和預(yù)測能力,應(yīng)

16、用逐點P值表面法進行高風(fēng)險區(qū)域的統(tǒng)計學(xué)檢驗,并與第三部分的結(jié)果進行比較。結(jié)果：建立的模型具有很高的預(yù)測能力(AUC=0.911),小尺度下預(yù)測血吸蟲病發(fā)病風(fēng)險的重要因素依次為社會行為學(xué)因素、地理因素和環(huán)境因素。距離(x2=19.6879,p=0.0002)、空間位置坐標X(x2=11.7625,p=0.3809)、Y(x2=26.3038,p=0.0009)和高程(x2=13.4844,p=0.0037)對于小尺度下預(yù)測血吸蟲病的發(fā)病風(fēng)

17、險具有統(tǒng)計學(xué)意義,分別是分段線性函數(shù)、二次曲線、線性函數(shù)和分段線性函數(shù)的關(guān)系。當(dāng)高程＞86m時,隨著高程的升高,血吸蟲病的發(fā)病風(fēng)險開始降低;在離危險水源1500m以內(nèi)的區(qū)域具有相對穩(wěn)定的高發(fā)病風(fēng)險,離危險水源18000m以外的區(qū)域血吸蟲病的發(fā)病風(fēng)險較低。共探測到了四個有統(tǒng)計學(xué)意義的血吸蟲病高風(fēng)險區(qū)域,兩個與第三部分的結(jié)果一致,但確定的聚集區(qū)域更加精確,另外兩個是新發(fā)現(xiàn)的與高風(fēng)險區(qū)域具有相似環(huán)境的適合釘螺孳生的潛在高風(fēng)險區(qū)域。結(jié)論：貴池區(qū)

18、存在兩個血吸蟲病的高風(fēng)險區(qū)域,兩個潛在高風(fēng)險區(qū)域。
　　 第五部分 血吸蟲病高風(fēng)險區(qū)域內(nèi)重點釘螺孳生地的確定
　　 目的：確定貴池區(qū)的高風(fēng)險釘螺孳生地。方法：購買了兩幅分別代表貴池區(qū)“枯水期”和“豐水期”的遙感圖像。聯(lián)合應(yīng)用歸一化水體指數(shù)和歸一化植被指數(shù)兩個指標提取釘螺孳生地,并進行現(xiàn)場驗證,評價該方法的準確性。通過與第四部分探測到的4個血吸蟲病高風(fēng)險區(qū)域進行疊加分析,確定了貴池區(qū)的高風(fēng)險釘螺孳生地,并通過地理信息系統(tǒng)提

19、取它們的相關(guān)信息,根據(jù)經(jīng)緯度坐標通過全球定位系統(tǒng)導(dǎo)航在現(xiàn)場尋找相應(yīng)的釘螺孳生地并結(jié)合歷史資料進行調(diào)查驗證。結(jié)果：釘螺孳生地提取方法的靈敏度和特異度分別為90％和100％,貴池區(qū)存在釘螺孳生地349個,總面積約為107 km2,共確定了6個高風(fēng)險的釘螺孳生地。結(jié)論：以確定的6個高風(fēng)險釘螺孳生地為中心,周圍1500m的區(qū)域是貴池區(qū)血防控制的重點范圍。
　　 第六部分 釘螺統(tǒng)計分布規(guī)律的研究
　　 第一節(jié) 釘螺現(xiàn)場調(diào)查方法的研

20、究
　　 目的：確定一種比較好的現(xiàn)場釘螺調(diào)查方法。方法：從貴池區(qū)秋浦河沿岸的灘地中隨機選擇一個灘地作為研究現(xiàn)場,設(shè)計常規(guī)調(diào)查、個人重復(fù)調(diào)查、交叉重復(fù)調(diào)查和交叉復(fù)核隨機抽檢調(diào)查4種方法收集釘螺數(shù)據(jù),從釘螺密度和漏撿率兩個角度評價不同調(diào)查方法的優(yōu)劣。結(jié)果：個人重復(fù)調(diào)查、交叉重復(fù)調(diào)查和交叉復(fù)核隨機抽檢調(diào)查的釘螺密度差異無統(tǒng)計學(xué)差異(x2=3.873,p=0.144),而它們與常規(guī)調(diào)查的差異有統(tǒng)計學(xué)意義(U=309,p＜0.01);交叉

21、復(fù)核隨機抽檢調(diào)查的漏撿率(0.57％)＜交叉重復(fù)調(diào)查(5.24％)＜個人重復(fù)調(diào)查的漏撿率(10.26％),并且差異有統(tǒng)計學(xué)意義(x2=37.44,p＜0.01)。結(jié)論：交叉復(fù)核隨機抽檢調(diào)查法的效果最好,可用于現(xiàn)場的釘螺調(diào)查。
　　 第二節(jié) 釘螺的統(tǒng)計分布規(guī)律研究
　　 目的：研究湖北釘螺的統(tǒng)計分布規(guī)律。方法：隨機抽取貴池區(qū)秋浦河沿岸的4塊灘地作為研究現(xiàn)場,2005年10月調(diào)查4塊灘地的釘螺數(shù)據(jù),2006年4月從中隨機抽取

22、2塊灘地進行調(diào)查,比較同一季節(jié)不同灘地和不同季節(jié)同一灘地的釘螺結(jié)果,使用最大似然法分別擬合廣義負二項分布(GNBD)和負二項分布(NBD),探討釘螺的統(tǒng)計分布規(guī)律。結(jié)果：不同季節(jié)、不同灘地的釘螺密度是不同的,但其分布形狀均是相似的正偏態(tài)分布。GNBD能成功地擬合所有的釘螺數(shù)據(jù),NBD則不能,并且擬合效果比GNBD差。釘螺生存環(huán)境的微小差異通過GNBD的參數(shù)可以靈敏地反映出來。結(jié)論：GNBD比NBD能更好地反映釘螺分布的復(fù)雜性,具有良好地

23、應(yīng)用前景。
　　 第三節(jié) 生物學(xué)行為和環(huán)境因素對釘螺分布的相對影響
　　 目的：研究釘螺的生物學(xué)行為和環(huán)境因素對其分布的相對影響,正確認識釘螺的分布規(guī)律。方法：在貴池區(qū)秋浦河沿岸隨機選擇一個灘地,確定200cm*200cm的區(qū)域進行釘螺普查,并對其位置進行標記,然后測量每個釘螺的直角坐標。通過G和F函數(shù)初步描述釘螺的分布模式,然后應(yīng)用￡函數(shù)進行不同尺度分布模式的探討,分離生物學(xué)行為和環(huán)境因素對釘螺分布的相對作用,并擬合釘