论文摘要
近年来我国血吸虫病的疫情有所反弹呈漫延扩散的趋势,世界银行贷款项目以后血防投入资金的减少、广泛存在的钉螺孳生地、重复化疗导致的居民依从率下降以及化疗对控制血吸虫病传播的效果较弱等不利因素都对我国目前的血防控制策略提出了新的挑战。我们不得不在已有成绩的基础上重新思考血防控制策略的可持续性问题,利用有限的资源继续巩固血防所取得的成绩,为最终控制,甚至消灭我国的血吸虫病而努力。本课题选择安徽省池州市贵池区为研究现场,基于现代空间信息技术由浅入深、逐步准确地探测到了血吸虫病的高风险区域,确定了高危险的钉螺孳生地,并建立了具有指导性的空间分析思路与方法,为血吸虫病防治工作提供了更具有实际意义的指导作用,为空间流行病学提供了新的研究内容,课题共分为六部分。第一部分血吸虫病的空间描述性分析目的对贵池区的急血病例进行空间描述性分析,并建立相应的分析指标体系。方法通过回顾性调查方法,收集2001-2006年贵池区的急血病例资料,并进行空间定位。借鉴经典统计学中描述集中趋势和离散趋势的基本思想和犯罪学中犯罪事件的描述方法,提出了空间集中趋势和离散趋势的分析方法。选用加权均数中心和加权标准差椭圆对急血病例进行空间描述性分析,并与流行病学的常规描述结果进行比较。结果获得了空间描述性分析的常用统计指标的计算方法、应用条件及应用价值。贵池区急血病例的人口学特征在6年间变化无统计学差异,如:性别（p=0.42）、年龄（p=0.08）和职业（p=0.08）;发病时间集中在7-10月份,12-3月份无病例发生。空间描述性分析发现秋浦河流域是贵池区血防控制的重点,并且发病中心有南移趋势。结论空间描述性分析与常规描述相结合能更加完整地评价血吸虫病的疫情。第二部分血吸虫病的空间分布状态研究目的探讨贵池区急血病例的空间分布状态,并建立相应的量化分析技术。方法基于病例间的空间距离提出了空间分析中疾病分布状态的量化分析指标—G、F、J和K函数,并用于探讨贵池区急血病例的空间分布状态。结果获得了4个定量统计指标的计算方法,并提出了边界效应的概念。对急血病例的分析结果显示,G和K函数始终位于空间随机分布的可信区间上方,F和J函数位于可信区间的下方。结论贵池区的急血病例在不考虑风险人群空间分布状态的情况下为聚集性的空间分布,为进一步寻找血吸虫病的高危险环境提供了初步证据。第三部分血吸虫病的空间聚集性分析目的在校正风险人群空间分布状态影响的基础上,从多个不同角度探讨贵池区急血病例的空间聚集性。方法以贵池区各村的人口数为权重,通过按容量比例概率抽样法获得与急血病例相同样本量的空间对照位置,指示风险人群的空间分布。通过Cuzick-Edwards方法、基于点过程一阶和二阶属性的方法以及空间动态窗口扫描统计量法对急血病例的空间聚集性进行全面分析,并相互比较验证。结果Cuzick-Edwards方法的分析结果表明急血病例具有显著的空间聚集性（p＜0.01）;基于点过程二阶属性的分析方法显示在研究尺度小于13000m时急血病例具有空间聚集性（p＜0.05）,并且聚集性先增大后减少;基于点过程一阶属性的方法和空间动态窗口扫描统计量法则探测到了两个一致的病例聚集区域,最可能聚集区的中心位置为东经117.43°,北纬30.67°,半径为5.63 km（LLR=19.56,p=0.001）,位于秋浦河与长江的交叉口处;另一可能聚集区的中心位置为东经117.71°,北纬30.36°,半径为9.74 km（LLR=7.25,p=0.07）,位于贵池区的东南部。结论贵池区的急血病例在考虑了风险人群异质性分布的情况下,依然具有空间聚集性,并且存在两个高风险的病例聚集区。第四部分血吸虫病高风险区域的探测第一节血吸虫病和钉螺的影响因素研究1、气温的大尺度研究目的从宏观尺度上分析气温对钉螺分布的影响,探讨敏感的气温指标。方法以北纬34°为界,选取相邻有螺和无螺省的气象站,以北编码为温度不适合钉螺生存的地区,以南编码为适合生存区,用t检验和logistic回归分析年极端低气温和年平均气温的作用,确定敏感气温指标,进而绘制相应的频率分布图,通过曲线的重叠部分确定钉螺可疑分布区的温度范围。结果共获得了37个有螺区和24个无螺区气象站的气温数据。有螺区和无螺区的年极端低气温和年平均气温的t检验结果均显示差异有统计学意义（t=-6.49,p＜0.01;t=-3.93,p＜0.01）,并且无螺区的温度均低于有螺区,差值分别为6.72℃和3.02℃;logistic回归分析显示仅年极端低气温的影响有统计学意义（χ2=15.69,p＜0.01）;钉螺可疑分布区的气温范围为（-7.6℃,1.5℃）。结论年极端低气温在大尺度下是影响钉螺生存的敏感气温指标,在气温低于-7.6℃的地区钉螺不适宜生存。2、植被的小尺度研究目的研究湖沼地区植被自然状态的改变对钉螺分布的影响。方法从贵池区秋浦河沿岸随机选择一块滩地作为研究现场,设计矮草组、边界组、枯草组和对照组4组不同植被状态的研究区域,半个月后调查钉螺密度、土壤温度和土壤湿度,推断植被自然状态的改变引起钉螺分布的变化情况。结果枯草组钉螺密度（0.13只/0.11m2）＜矮草组（32.1只/0.11m2）＜对照组（49.07只/0.11m2）＜边界组（53.6只/0.11m2）。边界组与对照组的钉螺密度差异无统计学意义（p＞0.05）,其余组间的差异均有统计学意义（p＜0.05）。枯草组土壤湿度大、土壤温度低与矮草组土壤湿度低、土壤温度高的环境均不利于钉螺生存。结论人为割倒植被后,钉螺由矮草组向边界组移动,钉螺分布发生相应变化,植被是钉螺分布的重要影响因素。3、钉螺密度影响因素的小尺度研究目的探讨小尺度下湖沼地区钉螺密度的影响因素。方法从贵池区秋浦河沿岸随机选择滩地作为研究现场,根据植被类型分层随机抽样,以交叉复核随机抽检法调查钉螺,同时收集螺框所在的高程、土温、气温、植被高度、土湿和植被类型6个变量,分别于2006年4月和9月各调查一次。应用广义线性模型进行模型的拟合,使用偏差量和AIC确定最佳模型结构,通过内部有效性和外部有效性来评价模型的预测效果,探讨相关因素的影响。结果建模样本量为162（框）,变量间存在着复杂的相关性,钉螺数与植被高度正相关（r=0.36）,与土湿负相关（r=-0.22）,气温与土温正相关（r=0.59）,土温与植被高度负相关（r=-0.36）,土湿与土温和气温均负相关（r=-0.34和-0.12）。广义线性模型的最佳模型结构是以Gamma分布为误差分布、倒数为连接函数和均数平方为方差函数。模型拟合结果显示不同的植被对于钉螺密度的影响是不同的,植被高度对于钉螺密度是正向作用（t=-2.371,p=0.01897）,土壤湿度对于钉螺密度是负向作用（t=3.124,p=0.00214）,高程低的地方钉螺密度高（t=-3.202,p=0.00166）,土温呈现出边界性作用（t=-1.989,p=0.04849）,气温没有进入模型。结论小尺度下,土温、植被、高程和土湿是影响钉螺生存的重要因素,广义线性模型在建立钉螺密度的预测模型中具有良好地应用前景。第二节广义相加模型在血吸虫病高风险区域探测中的应用目的在考虑协变量的基础上进一步准确地探测血吸虫病的高风险区域。方法将从遥感图像提取的环境变量（归一化植被指数和地表温度）、数字高程模型提取的地形变量（高程和坡度）、数字化地图中计算的离水源距离以及病例对照的空间位置作为自变量,应用广义相加模型预测不同空间位置的血吸虫病发病风险。通过偏残差图和受试者工作特征曲线下面积（AUC）分别评价模型的拟合效果和预测能力,应用逐点P值表面法进行高风险区域的统计学检验,并与第三部分的结果进行比较。结果建立的模型具有很高的预测能力（AUC=0.911）,小尺度下预测血吸虫病发病风险的重要因素依次为社会行为学因素、地理因素和环境因素。距离（χ2=19.6879,p=0.0002）、空间位置坐标X（χ2=11.7625,p=0.3809）、Y（χ2=26.3038,p=0.0009）和高程（χ2=13.4844,p=0.0037）对于小尺度下预测血吸虫病的发病风险具有统计学意义,分别是分段线性函数、二次曲线、线性函数和分段线性函数的关系。当高程＞86m时,随着高程的升高,血吸虫病的发病风险开始降低:在离危险水源1500m以内的区域具有相对稳定的高发病风险,离危险水源18000m以外的区域血吸虫病的发病风险较低。共探测到了四个有统计学意义的血吸虫病高风险区域,两个与第三部分的结果一致,但确定的聚集区域更加精确,另外两个是新发现的与高风险区域具有相似环境的适合钉螺孳生的潜在高风险区域。结论贵池区存在两个血吸虫病的高风险区域,两个潜在高风险区域。第五部分血吸虫病高风险区域内重点钉螺孳生地的确定目的确定贵池区的高风险钉螺孳生地。方法购买了两幅分别代表贵池区“枯水期”和“丰水期”的遥感图像。联合应用归一化水体指数和归一化植被指数两个指标提取钉螺孳生地,并进行现场验证,评价该方法的准确性。通过与第四部分探测到的4个血吸虫病高风险区域进行叠加分析,确定了贵池区的高风险钉螺孳生地,并通过地理信息系统提取它们的相关信息,根据经纬度坐标通过全球定位系统导航在现场寻找相应的钉螺孳生地并结合历史资料进行调查验证。结果钉螺孳生地提取方法的灵敏度和特异度分别为90%和100%,贵池区存在钉螺孳生地349个,总面积约为107 km2,共确定了6个高风险的钉螺孳生地。结论以确定的6个高风险钉螺孳生地为中心,周围1500m的区域是贵池区血防控制的重点范围。第六部分钉螺统计分布规律的研究第一节钉螺现场调查方法的研究目的确定一种比较好的现场钉螺调查方法。方法从贵池区秋浦河沿岸的滩地中随机选择一个滩地作为研究现场,设计常规调查、个人重复调查、交叉重复调查和交叉复核随机抽检调查4种方法收集钉螺数据,从钉螺密度和漏捡率两个角度评价不同调查方法的优劣。结果个人重复调查、交叉重复调查和交叉复核随机抽检调查的钉螺密度差异无统计学差异（χ2=3.873,p=0.144）,而它们与常规调查的差异有统计学意义（U=309,p＜0.01）:交叉复核随机抽检调查的漏捡率（0.57%）＜交叉重复调查（5.24%）＜个人重复调查的漏捡率（10.26%）,并且差异有统计学意义（χ2=37.44,p＜0.01）。结论交叉复核随机抽检调查法的效果最好,可用于现场的钉螺调查。第二节钉螺的统计分布规律研究目的研究湖北钉螺的统计分布规律。方法随机抽取贵池区秋浦河沿岸的4块滩地作为研究现场,2005年10月调查4块滩地的钉螺数据,2006年4月从中随机抽取2块滩地进行调查,比较同一季节不同滩地和不同季节同一滩地的钉螺结果,使用最大似然法分别拟合广义负二项分布（GNBD）和负二项分布（NBD）,探讨钉螺的统计分布规律。结果不同季节、不同滩地的钉螺密度是不同的,但其分布形状均是相似的正偏态分布。GNBD能成功地拟合所有的钉螺数据,NBD则不能,并且拟合效果比GNBD差。钉螺生存环境的微小差异通过GNBD的参数可以灵敏地反映出來。结论GNBD比NBD能更好地反映钉螺分布的复杂性,具有良好地应用前景。第三节生物学行为和环境因素对钉螺分布的相对影响目的研究钉螺的生物学行为和环境因素对其分布的相对影响,正确认识钉螺的分布规律。方法在贵池区秋浦河沿岸随机选择一个滩地,确定200cm*200cm的区域进行钉螺普查,并对其位置进行标记,然后测量每个钉螺的直角坐标。通过G和F函数初步描述钉螺的分布模式,然后应用L函数进行不同尺度分布模式的探讨,分离生物学行为和环境因素对钉螺分布的相对作用,并拟合钉螺分布的点过程模型。结果共普查了122cm*172cm的范围,活螺数528只,该区域内钉螺的生物学行为是随机分布,环境因素使其表现为聚集性分布,其作用约为生物学行为的5.96倍。Poisson聚集性点过程能很好地拟合钉螺数据。结论不同尺度空间分布模式的探讨可以成功分离生物学行为和环境因素对钉螺分布的相对影响,环境因素对钉螺分布的影响更大。
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