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文檔簡介
登革熱流行媒介伊蚊種群空間分布特征研究
df是由蚊子引起的急性烈性病,主要是在亞熱帶和亞熱帶地區(qū)。最近10年已廣泛分布于100多個國家和地區(qū),對25億人的健康構(gòu)成威脅。中國東南沿海是伊蚊的主要分布區(qū),也是登革熱流行區(qū),現(xiàn)已被我國列為新增的重要傳染病。為探索登革熱流行和媒介種群的空間分布特征,從而為登革熱的防治和監(jiān)測提供宏觀的決策依據(jù)。我們搜集了潮州市的登革熱發(fā)病資料及同期的媒介種群監(jiān)測資料,建立潮州市的伊蚊媒介的地理信息系統(tǒng)(geographicinformationsystems,GIS),探討了其空間自相關(guān)性和空間分布特征。數(shù)據(jù)收集和分析1.資料來源:從潮州市疾病預(yù)防控制中心收集各區(qū)(縣)的伊蚊媒介種群密度布雷圖指數(shù)(Breteauindex,BI)監(jiān)測資料。選取登革熱高發(fā)和監(jiān)測資料較全的1997年和2000年各監(jiān)測點的伊蚊密度(包括所查戶數(shù)與有伊蚊幼蟲孳生的容器數(shù))。用手持型(GPS12)全球衛(wèi)星定位儀現(xiàn)場測定各伊蚊監(jiān)測點的經(jīng)緯度,由解放軍總參謀部測繪技術(shù)總站制作的潮州市1:50000數(shù)字化地圖,包括居民點、道路、水系、海拔高度等空間資料。2.方法:(1)統(tǒng)計學(xué)分析:將發(fā)病、監(jiān)測資料輸入計算機(jī),用SPSS11.0統(tǒng)計軟件建立數(shù)據(jù)庫。計算收集到的發(fā)病資料、人口數(shù)計算各區(qū)(縣)的年發(fā)病率和流行季節(jié)媒介伊蚊密度BI。在ArcGIS8.5軟件的ArcCatalog功能模塊下將發(fā)病率數(shù)據(jù)、媒介監(jiān)測數(shù)據(jù)作為屬性數(shù)據(jù)根據(jù)地理坐標(biāo)以點數(shù)據(jù)輸入電子地圖用于空間分析。(2)聚集性分析:運用空間聚集性分析專用軟件SaTScan對潮州市1997年和2000年的伊蚊分布進(jìn)行空間聚集性分析。(3)Kriging方法:Kriging最早由南非礦山工程師克立格(KrigingDG)和統(tǒng)計學(xué)家西舍爾(SichelHS)在20世紀(jì)50年代根據(jù)樣品空間位置不同和樣品間的相關(guān)程度的不同,給每個樣品賦予一定的權(quán)重,進(jìn)行滑動加權(quán)平均,來估計未知樣點上樣品平均值的一種方法。媒介伊蚊空間布局及分布特征1.地理信息系統(tǒng)的建立:以潮州市1:50000的數(shù)字化地圖,在ArcGIS8.5軟件支持下,將媒介監(jiān)測資料的屬性數(shù)據(jù),添加上監(jiān)測點的中心位置的經(jīng)緯度,建立潮州市的伊蚊媒介的地理信息系統(tǒng)。2.潮州市伊蚊分布的聚集性分析:以實地測量的潮州市各伊蚊監(jiān)測點的中心位置的經(jīng)緯度為結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫,在SaTScan支持下,對潮州市的伊蚊分布作空間聚集性分析,結(jié)果顯示:在潮州市各監(jiān)測點的伊蚊分布不是隨機(jī)分布的,而是存在一定的空間聚集性,如圖1中A點代表以東經(jīng)116.6453°、北緯23.6755°為中心,半徑4.5km的范圍內(nèi),其伊蚊密度是周圍的6.75倍(P<0.001),其余各點意同(表1,圖1,2)。3.伊蚊分布與水系距離的關(guān)系:依據(jù)潮州市的GIS,利用ArcGIS8.5的分析功能,分析統(tǒng)計各監(jiān)測點距水系的距離得到,距離水系越近,伊蚊密度越高,所包含的監(jiān)測點也越多(表2)。方差分析表明,500m與1000m范圍內(nèi)的伊蚊密度沒有區(qū)別(F=3.550,P>0.05),而1000m以內(nèi)的監(jiān)測點的伊蚊密度明顯高于>1000m范圍以外的(F=25.354,P<0.01)。4.媒介伊蚊空間分布特征:(1)媒介伊蚊空間分布圖:從圖3,4的1997年和2000年的潮州市媒介伊蚊的空間分布圖可以看到,每年的伊蚊疫情雖有變化,但基本上仍保持高、中、低三類分布區(qū)域(圖為顯示各年度的流行特征的變化,按統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來劃分流行區(qū)域)。伊蚊高密度區(qū)主要集中于韓江三角的潮州市區(qū)湘橋區(qū)、潮安縣的官塘和鐵鋪等沿江地區(qū),圖中顏色最淡區(qū)為高密度區(qū)。伊蚊密度低的區(qū)域為潮州地區(qū)的北部,如深色區(qū)。而中間區(qū)為伊蚊中密度區(qū)。(2)分布圖的評價:GeostatisticalAnalyst分析最后產(chǎn)生四個評價指標(biāo)(表3),即預(yù)期誤差(MPE)反映預(yù)期值的偏性;估計的方差(RMSE);平均標(biāo)準(zhǔn)誤(ASE)反映了預(yù)期值與實測數(shù)據(jù)的一致性;預(yù)期誤差變異度(RMSSE)則是對預(yù)期誤差的變異程度進(jìn)行評價。伊蚊的分布:水系距離分析和krige預(yù)測GIS就是能夠輸入、存儲、管理并處理分析地理空間數(shù)據(jù)的信息系統(tǒng),是最近發(fā)展起來并已被成功地運用到上百個領(lǐng)域。它區(qū)別于其他管理系統(tǒng)的最主要的特征,是其具有管理地理空間數(shù)據(jù),并能按照其在實際空間的相對位置關(guān)系對之進(jìn)行處理分析的能力。它在流行病學(xué)中的昆蟲種群時空動態(tài)研究取得了突出成就。目前,GIS和地統(tǒng)計學(xué)(geostatistics)相結(jié)合,更顯示出巨大的優(yōu)勢。本研究正是基于這點,對GIS運用到登革熱的伊蚊媒介分布作一個率先有益的探索。我們以潮州市1:50000的數(shù)字化圖為框架,以道路、海拔高度、水系、居民點和監(jiān)測點的伊蚊密度和實際監(jiān)測點現(xiàn)場測得的經(jīng)緯度等屬性數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)建立起來的GIS。用SaTScan空間聚集性專用分析軟件對潮州市的伊蚊密度分布作了分析,結(jié)果顯示,伊蚊的分布并非是隨機(jī)的,而是有空間聚集性的。這可能是于局部的地理環(huán)境、地形地貌等小環(huán)境適宜于伊蚊的孳生繁殖,從而有利于流行病學(xué)工作者尋找和確定危險因素指明的方向,有利于區(qū)別于隨機(jī)因素和某些潛在的相關(guān)因素在疾病發(fā)生、分布中的作用。用ArcGIS軟件的距離分析功能對各監(jiān)測點與水系的距離進(jìn)行分析,結(jié)果表明,與水系的距離不同,其監(jiān)測點的伊蚊密度是不同的,且與水系的距離越近,其伊蚊密度越大,1000m范圍內(nèi)的伊蚊密度要明顯高于>1000m范圍以外的(F=25.354,P<0.01)。與水系的距離越近,越能提供更多的孳生場所,植被覆蓋率就越高,這可能在潮州炎熱的夏秋季時更能提供伊蚊孳生繁育時適宜的小氣候環(huán)境,這也與伊蚊生長的生態(tài)規(guī)律是相符的,關(guān)于這一方面在國內(nèi)外尚未見報道。摸清一種疾病的空間分布特征對于該病的監(jiān)測和控制計劃的制訂和實施有很好的指導(dǎo)作用。在一個研究區(qū)域內(nèi),由于工作量的關(guān)系,研究者往往不能抽取太多的樣點,從而想從抽取部分樣點去估計未知樣點成為急需。在此我們運用了ArcGIS軟件空間分析功能對伊蚊的分布進(jìn)行了Kriging分析,并以Kriging預(yù)測圖的方式體現(xiàn)。Kriging制圖是克立格法的重要應(yīng)用,它給我們提供了更為直觀的視圖,借助于Kriging制圖可以了解疾病的空間分布的格局,這對疾病的防治是有重要意義的。圖3,4顯示的是潮州市的媒介伊蚊的空間分布圖,分布圖顯示潮州地區(qū)的高、中、低的三類不同密度、不同區(qū)域的空間分布,且與空間聚集性分析一樣,高發(fā)區(qū)集中在韓江流域沿河兩側(cè),這除了與水網(wǎng)地區(qū)有較多的伊蚊孳生地數(shù)量、適宜的氣候(如溫度、濕度)有利于蚊蟲繁殖、越冬有關(guān)外,是否還與其他因素有關(guān),如方向位影響有待進(jìn)一步研究。Kriging法已用于多種疾病防治、研究工作中,但用于登革熱的研究中還未見同類報道。媒介伊蚊的Kriging研究結(jié)果表明:分布圖評價指標(biāo)中的所有的MPE都很小,RMSE和ASE都很較小,且二者比較接近,大部分標(biāo)化的RMSSE都接近1,說明這樣的插值與實際情況較為一致。本研究中Kriging是基于潮州市各區(qū)(縣)的實測數(shù)據(jù)作出的,因而在這種范疇廣、數(shù)據(jù)點較少的條件下,但我們在制作分布圖時,盡力通過參數(shù)的選擇使RMSS接近于1,這樣我們就可以使預(yù)期誤差的變異盡可能的小,以保證得到的分布圖是我們現(xiàn)有數(shù)據(jù)資料的最佳和最有效的預(yù)期結(jié)果。從表3中四項指標(biāo)看,分布圖四個評價指標(biāo)都在理論范圍內(nèi),說明其分布圖特征與實際較為一致。本研究首次將登革熱的疫情以圖示的方式展示,給我們揭示出了
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