我国森林脑炎时空分布特征研究

发布时间：2017-04-25 18:18

  本文关键词：我国森林脑炎时空分布特征研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：背景:蜱传脑炎(Tick-borne encephalitis,TBE),在我国又称森林脑炎(Forest encephalitis,FE),是由蜱传脑炎病毒(Tick-borne encephalitis virus,TBEV)引起,以中枢神经系统病变为主要特征的一种自然疫源性疾病。TBE广泛流行于欧洲地区,在亚洲则主要分布于东北亚地区,如俄罗斯东部、日本北部、蒙古北部及中国的东北地区等。尽管已有疫苗可用于该病的预防,但全球每年仍有至少10000-12000例病例发生。近年来,中国报告的TBE病例数显著上升,报告的地域也在不断扩大,使之成为严重危害林区和进入林区旅游、经济开发人群的重要公共卫生问题。目的:(1)从TBE患者的时间、空间和人群分布三个方面阐明中国TBE的流行病学分布特征;明确中国TBE主要自然疫源地的地理区划、空间分布和生境特征;通过建立生态学模型来预测中国TBE自然疫源地的分布区域,明确决定疫源地分布范围的主导环境因素。(2)选择我国TBE的主要自然疫源地(黑龙江省、吉林省和内蒙古自治区),在乡镇尺度上明确TBE疫情的时空聚集性特征、“三间”分布特征及其相关的生境特征;定量评估气象因素、土地利用类型等因素对该病时空分布的影响。方法:收集、整合中国2006-2013年的TBE疫情数据和气象数据(月平均气温、月平均相对湿度、月累积降水量、月累积日照时数)、2010年第六次全国人口普查数据、海拔及植被类型数据、TBE自然疫源地调查数据、TBEV的媒介和宿主调查数据等。(1)采用描述性流行病学分析方法分析中国2006-2013年TBE的“三间”分布特征、动态变化及其区域差异;结合TBE发病和自然疫源地调查资料,分析中国TBE自然疫源地的地理区划和空间分布,并从传播媒介、动物宿主、地理环境、植被类型、气候条件五个方面分析自然疫源地的生境特征;在县区尺度上建立TBE自然疫源地分布的增强回归树(Boosted regression trees,BRT)模型,分析确定疫源地分布范围的环境、气象等影响因素,绘制中国TBE自然疫源地潜在分布区域的预测地图。(2)在中国TBE主要流行区东北地区,在乡镇尺度上应用Kulldorff’s时空扫描聚类分析方法确定TBE发病的热点区域;比较分析TBE在热点区域和非热点区域的“三间”分布特征、动态变化及其环境特征;采用Spearman相关分析方法检验各热点区域的气象因素与TBE发病率之间的时间关联及其滞后效应;应用负二项回归模型分析土地利用因素对TBE疫情空间分布区域差异的影响。本研究中所采用的软件主要有Microsoft office 2010,Arc GIS 10.2,STATA10.0,R Language 3.1.1,Sa TScan 10.0等。结果:(1)2006-2013年中国大陆共报告TBE病例2117例,报告病例数总体上呈现上升趋势,病例主要分布于中国东北的林区,如黑龙江省、吉林省和内蒙古自治区的东北部(2093例,约占99%);时空动态扩散地图显示近年来上述三个省份TBE的发病区域均存在向西和西南部扩散的趋势;内蒙古自治区和黑龙江省的年发病曲线与全国的相似,吉林省则表现出逐年持续增长的趋势;中国TBE的发病具有明显的季节性特征,每年的5-7月是发病高峰。男性发病多于女性,发病年龄集中在30-59岁人群(约占75%),其中40-49岁组和50-59岁组的男性在2009-2011年间发病最多且增长速度最快。发病人群中以农民、家政工作者和森林工人所占比例最大,且近年来农民及家政工作者发病的比例出现上升趋势。黑龙江省、吉林省、内蒙古自治区和所有其它发病省份的TBE流行特征略有差异,如黑龙江省约有3/4的县区报告病例,而内蒙古自治区仅有约1/3的县区有病例发生;其它省份病例的平均年龄及年龄中位数均低于东北地区三个省份的病例;黑龙江省、吉林省及其它省份TBE病人的职业分布以农民为主,但内蒙古自治区的病例多数是林业工人及家政工作者。中国TBE的主要自然疫源地分布于东北、西北的森林地区和西南部云南省的高黎贡山区,东北地区疫源地主要包括内蒙古自治区的大兴安岭、黑龙江省的小兴安岭及吉林省的长白山地区,西北地区疫源地主要包括新疆维吾尔族自治区的天山及阿尔泰山区。典型自然疫源地的植被类型以针阔叶混交林或阔叶林为主。在东北和新疆TBE自然疫源地,全沟硬蜱(Ixodes persulcatus)是主要传播媒介,在云南省自然疫源地则是卵形硬蜱(Ixodes ovatus)。鼠类是TBEV最主要的储存宿主。BRT模型显示,气象、海拔、阔叶林和针阔叶混交林的分布及全沟硬蜱的分布是确定中国TBE自然疫源地分布的主导因素,并与TBE发生的风险呈非线性关联。基于BRT模型绘制中国TBE自然疫源地分布预测地图,显示了中国TBE潜在疫源地的分布范围,叠加TBE报告病例后显示二者具有较好的吻合度,尤其是新疆的报告病例均分布于预测的高风险区域内。(2)在我国东北地区的黑龙江省、吉林省和内蒙古自治区,2006年1月-2013年12月共报告2093例TBE患者,其中2033例可以定位到乡镇,乡镇尺度上的时空聚集性分析确定了1个一级聚类区(聚集区1)和3个二级聚类区(聚集区2-4),共包括1086个乡镇。4个聚集区内病例数占东北地区总病例数的83.08%,人口数仅占东北地区总人口数的22.69%。聚集区1位于大兴安岭自然疫源地,涉及145个乡镇,高发时段为2006年6月至2013年7月,相对危险度(Relative Risk,RR)为23.02。聚集区2位于吉林省长白山自然疫源地,涉及332个乡镇,高发时段为2010年6月至2013年7月,RR为9.90,提示该区域为近年来发病上升较显著的区域。聚集区3位于小兴安岭自然疫源地,涉及180个乡镇,高发时段为2007年5月至2013年7月,RR为14.60。聚集区4位于黑龙江省、吉林省、内蒙古自治区的三省交界处的429个乡镇,高发时段为2011年5月至2011年7月,RR为4.72。逐年的空间聚集性分析结果显示:除2010年和2013年一级聚类区位于长白山自然疫源地,其余年份的一级聚类区均位于大兴安岭自然疫源地。TBE的流行病学特征在热点区域和非热点区域的差异主要表现在平均年龄或年龄中位数、职业分布的不同,如聚集区4的病例的平均年龄或年龄中位数均小于聚集区1-3和非聚集区内的病例;聚集区2和非聚集区内的TBE病例以农民为主,聚集区1内的TBE病例以林业工人为主,聚集区3内的TBE病例以家政工作者为主,而聚集区4内职业为农民和家政工作者的TBE病例所占比例相同。Spearman相关性分析结果表明,4个时空聚集区内TBE的月发病率均与当月平均气温,当月累积降雨量呈显著的正相关关系(R0.5,P0.05);聚集区1、3、4内的TBE月发病率与前一个月的累积日照时数呈正相关关系,与前2个月的平均相对湿度呈负相关关系;聚集区2内的TBE月发病率与当月日照时数呈正相关关系,与前4个月的平均相对湿度呈负相关关系。负二项回归模型显示各乡镇TBE的发病率主要与当地针阔叶混交林、阔叶林、针叶林、草地、草甸的覆盖面积百分比呈显著的正相关关系,与农作物用地的面积呈负相关关系,与灌丛的面积百分比无显著相关性。结论:本研究全面阐述了中国大陆TBE的流行病学分布特征及其自然疫源地的分布区域和生境特点,并对中国TBE自然疫源地的潜在分布区域和传播风险进行了预测;对中国TBE主要疫源地东北地区,明确TBE的时空高发聚集区,探讨气象因素、土地利用类型等因素对该病时空分布的影响。研究结果对于掌握我国TBE的流行规律,划定重点防治区域,明确其时空分布的主要影响因素,促进疾病的预防和控制等具有重要意义。
【关键词】：森林脑炎 时空分布 自然疫源地 环境危险因素 传播风险预测
【学位授予单位】：安徽医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R512.34
【目录】：

• 缩略词表5-6
• 中文摘要6-10
• 英文摘要10-16
• 前言16-21
• 参考文献18-21
• 第一部分 中国大陆森林脑炎的分布特征与传播风险预测研究21-55
• 1. 引言21-22
• 2. 材料与方法22-27
• 2.1 数据来源22-24
• 2.2 分析方法24-27
• 3. 结果27-46
• 3.1 全国森林脑炎的流行病学特征27-33
• 3.2 我国森林脑炎自然疫源地的分布和特征33-36
• 3.3 森林脑炎疫源地分布的影响因素及风险区域的分布36-46
• 4. 讨论46-48
• 5. 结论48-50
• 6. 参考文献50-55
• 第二部分 中国森林脑炎主要疫源地东北地区森林脑炎的分布与环境特征研究55-72
• 1. 引言55
• 2. 材料与方法55-57
• 2.1 数据来源55-56
• 2.2 分析方法56-57
• 3. 结果57-66
• 3.1 东北地区的森林脑炎时空高发聚集区57-62
• 3.2 气象因素对森林脑炎传播流行的影响62-65
• 3.3 土地利用类型对森林脑炎空间分布的影响作用65-66
• 4. 讨论66-68
• 5. 结论68-69
• 6. 参考文献69-72
• 附录72-74
• 1. 个人简历72-73
• 2. 在学期间的研究成果73-74
• 致谢74-76
• 综述76-84
• 参考文献82-84

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