2004-2018年葫蘆島市氣象因素對(duì)細(xì)菌性痢疾發(fā)生的影響研究*

蔣 濤 施海龍 翟 星 許東東 張明志 沈鐵峰 黃德生,5△ 關(guān) 鵬△

【提 要】 目的 細(xì)菌性痢疾仍然是很多地區(qū)重要的公共衛(wèi)生問題之一,本研究旨在探討氣象因素對(duì)細(xì)菌性痢疾發(fā)生的影響。方法 收集遼寧省葫蘆島市2004-2018年細(xì)菌性痢疾月別發(fā)病數(shù)據(jù),從國家氣象信息中心收集該地區(qū)月別氣壓、氣溫、蒸發(fā)量、降水量、降水天數(shù)、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、日照百分比和相對(duì)濕度等數(shù)據(jù)?；趶V義相加模型探討氣象因素和細(xì)菌性痢疾發(fā)病數(shù)之間的關(guān)系。結(jié)果 多數(shù)模型的決定系數(shù)(R2)均超過0.5。氣溫、降水和濕度與細(xì)菌性痢疾的發(fā)生呈正相關(guān),氣壓和日照與細(xì)菌性痢疾的發(fā)生呈負(fù)相關(guān)。結(jié)論 葫蘆島市細(xì)菌性痢疾的發(fā)生與氣象因素密切相關(guān),應(yīng)根據(jù)細(xì)菌性痢疾的流行特征和氣象因素的變化制定相應(yīng)的防控措施,降低疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。

細(xì)菌性痢疾是一種最常見的痢疾類型,雖然其發(fā)病率呈下降趨勢(shì),但在某些地區(qū)仍然是重要的公共衛(wèi)生問題之一[1-3]。細(xì)菌性痢疾的發(fā)生存在著明顯的季節(jié)性,在夏秋季節(jié)發(fā)病率升高[4-5]。氣象因素對(duì)于細(xì)菌性痢疾的影響日益受到國內(nèi)外研究者的重點(diǎn)關(guān)注,氣象因素既影響病原體的生長繁殖速度,也影響易感人群的生活方式[6-7]。探究或明確細(xì)菌性痢疾的發(fā)生與氣象因素間的關(guān)系有助于精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)細(xì)菌性痢疾疫情的發(fā)展態(tài)勢(shì),進(jìn)而基于所發(fā)現(xiàn)的相應(yīng)規(guī)律對(duì)細(xì)菌性痢疾進(jìn)行精準(zhǔn)的預(yù)防和控制。本研究利用遼寧省葫蘆島市2004-2018年的氣象因素和細(xì)菌性痢疾的發(fā)病數(shù)據(jù),基于廣義相加模型(generalized additive model,GAM)來探索氣象因素對(duì)于細(xì)菌性痢疾發(fā)病的影響。

資料與方法

1.數(shù)據(jù)來源

通過遼寧省葫蘆島市疾病預(yù)防控制中心收集葫蘆島市2004年1月-2018年12月的細(xì)菌性痢疾月別報(bào)告發(fā)病人數(shù)?？紤]到月度氣象因素的滯后效應(yīng),本研究中所收集的氣象因素起始時(shí)間早于傳染病數(shù)據(jù)6個(gè)月;通過國家氣象信息中心(http://data.cma.cn)收集葫蘆島市2003年7月-2018年12月葫蘆島市的月別氣象數(shù)據(jù)。月別氣象數(shù)據(jù)主要包括平均氣壓(hPa)、最低氣壓(hPa)、最高氣壓(hPa)、水汽壓(hPa)、平均氣溫(℃)、最高氣溫(℃)和最低氣溫(℃)、降水量(mm)、降水天數(shù)(天)、平均風(fēng)速(m/s)、日照時(shí)數(shù)(h)、日照百分比(%)和平均相對(duì)濕度(%)。

2.方法與原理

(1)廣義相加模型(generalized additive model,GAM)

GAM是傳統(tǒng)廣義線性模型的非參數(shù)拓展,該模型可以有效處理解釋變量與效應(yīng)變量間復(fù)雜的非線性關(guān)系,其中部分線性預(yù)測(cè)因子根據(jù)解釋變量的平滑函數(shù)之和確定[8]。GAM中這些函數(shù)的確切參數(shù)形式未知,每個(gè)函數(shù)的平滑度也未知。本研究基于Poisson分布進(jìn)行多重平滑參數(shù)估計(jì),以細(xì)菌性痢疾月別病例數(shù)為效應(yīng)變量,平滑氣象因素為協(xié)變量,預(yù)測(cè)病例數(shù)。逐個(gè)進(jìn)行單個(gè)協(xié)變量和多變量的GAM,以找出氣象因素與細(xì)菌性痢疾發(fā)病數(shù)之間的關(guān)系。

(2)GAM的軟件實(shí)現(xiàn)

本研究采用R軟件(www.r-project.org,version 4.2.3)中的mgcv軟件包來進(jìn)行GAM的構(gòu)建。

結(jié) 果

1.遼寧省葫蘆島市細(xì)菌性痢疾病報(bào)告病例數(shù)的時(shí)間分布

2004-2018年葫蘆島市細(xì)菌性痢疾的累計(jì)病例數(shù)為1753例,月平均發(fā)病率為0.36/10萬,月發(fā)病率范圍為0～2.22/10萬,高峰期為每年的7月或8月,詳見圖1、2。

圖1 2004-2018年葫蘆島市細(xì)菌性痢疾發(fā)病率線圖

圖2 2004-2018年遼寧省葫蘆島市細(xì)菌性痢疾發(fā)病率散點(diǎn)圖

2. 氣象因素的滯后效應(yīng)估計(jì)

Unmodified的平滑度可以通過廣義交叉驗(yàn)證、赤池信息準(zhǔn)則(Akaike information criterion,AIC)、限制最大似然等進(jìn)行選擇。在本研究中,滯后效應(yīng)由最小的AIC來確定,AIC使用模型的估計(jì)自由度來代替通常的自由度。表1顯示,氣壓、降水和日照與細(xì)菌性痢疾發(fā)病之間有一個(gè)月滯后效應(yīng),而溫度和濕度的月滯后效應(yīng)未發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表1 基于AIC的最佳滯后廣義相加模型

GAM 的擬合結(jié)果

1.氣溫與細(xì)菌性痢疾的關(guān)系

GAMs月別最低氣溫、最高氣溫、平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫的GAM的調(diào)整決定系數(shù)分別為0.714、0.568、0.632、0.743和0.784。與細(xì)菌性痢疾最相關(guān)的是平均最高氣溫,它可以解釋細(xì)菌性痢疾變化的81.3%,如圖3所示。結(jié)果表明,平均最高氣溫與細(xì)菌性痢疾的發(fā)生呈正相關(guān)。模型擬合的估計(jì)自由度為 4.998。當(dāng)溫度為0℃時(shí),相對(duì)危險(xiǎn)度(relative risk,RR)的自然對(duì)數(shù)約為-0.9;當(dāng)溫度為20℃時(shí),RR的自然對(duì)數(shù)為-0.2;隨后開始單調(diào)增加,當(dāng)溫度達(dá)到28度時(shí),RR的自然對(duì)數(shù)為1.8。

圖3 基于月平均最高氣溫的廣義相加模型擬合曲線

2.氣壓與細(xì)菌性痢疾的關(guān)系

月別最低氣壓、最高氣壓和平均氣壓的GAM調(diào)整決定系數(shù)分別為0.516、0.732和0.737。與細(xì)菌性痢疾最相關(guān)的是平均氣壓;估計(jì)自由度為7.409,可以解釋細(xì)菌性痢疾變異的79.0%。氣壓與細(xì)菌性痢疾的發(fā)生呈負(fù)相關(guān),當(dāng)氣壓為1002.5 hPa時(shí),RR的自然對(duì)數(shù)為1.5;當(dāng)氣壓為1022.5 hPa時(shí),RR的自然對(duì)數(shù)為-0.8,見圖4。

圖4 基于月平均氣壓的廣義相加模型擬合曲線

3.降水與細(xì)菌性痢疾的關(guān)系

月降水量和降水大于等于0.1mm的日數(shù)的GAM調(diào)整決定系數(shù)分別為0.471和0.573。與細(xì)菌性痢疾最相關(guān)的是降水大于0.1mm天數(shù);估計(jì)自由度為8.811,可占細(xì)菌性痢疾變異的63.7%。降水與細(xì)菌性痢疾的發(fā)生呈正相關(guān),當(dāng)月降水天數(shù)為0時(shí),RR的自然對(duì)數(shù)低于-0.6。隨著降水天數(shù)的增加,RR的自然對(duì)數(shù)迅速上升。當(dāng)月降水天數(shù)達(dá)到12天時(shí),RR的自然對(duì)數(shù)達(dá)到1.6,如圖5所示。

圖5 基于月降水≥0.1 mm天數(shù)的廣義相加模型擬合曲線

4.濕度與細(xì)菌性痢疾的關(guān)系

GAMs月平均相對(duì)濕度和平均水汽壓的調(diào)整決定系數(shù)分別為0.604和0.768。與細(xì)菌性痢疾最相關(guān)的是平均水汽壓,它可以解釋細(xì)菌性痢疾變化的80.6%。水汽壓與細(xì)菌性痢疾的發(fā)生呈正相關(guān),估計(jì)自由度為8.074。當(dāng)水汽壓為5 hPa時(shí),RR的自然對(duì)數(shù)為-0.6;隨著水汽壓的增加,RR的自然對(duì)數(shù)開始增加并迅速上升;當(dāng)水汽壓達(dá)到15.5 hPa時(shí),RR的自然對(duì)數(shù)達(dá)到0.8,如圖6所示。

圖6 基于月平均水汽壓的廣義相加模型擬合曲線

5.日照與細(xì)菌性痢疾的關(guān)系

月別日照時(shí)數(shù)和日照百分比的調(diào)整決定系數(shù)分別為0.184和0.593。與細(xì)菌性痢疾最相關(guān)的是日照百分比,它可以解釋細(xì)菌性痢疾變化的65.1%,如圖7所示。日照的百分比與細(xì)菌性痢疾的發(fā)生呈負(fù)相關(guān),估計(jì)自由度是7.005。當(dāng)日照百分比為33%時(shí),RR的自然對(duì)數(shù)為1.9;隨著日照百分比的增加,RR的自然對(duì)數(shù)開始減小;當(dāng)日照百分比上升到80%時(shí),RR的自然對(duì)數(shù)下降到-0.8。

圖7 基于月日照百分比的廣義相加模型擬合曲線

6.多變量GAM模型

本研究所得的最終廣義相加模型為:細(xì)菌性痢疾發(fā)病數(shù)=年份+平均最高氣溫的平滑函數(shù)+平均氣壓的平滑函數(shù)+降水≥0.1mm天數(shù)的平滑函數(shù)+平均水汽壓的平滑函數(shù)+日照百分比的平滑函數(shù),模型的調(diào)整決定系數(shù)為0.852,模型可以解釋88%的變異,擬合效果好。變量“年”系數(shù)為-0.125,表明細(xì)菌性痢疾的發(fā)病率呈隨年份下降的趨勢(shì)。平均最高氣溫、平均氣壓、降水≥0.1 mm天數(shù)、平均水氣壓和日照百分比的估計(jì)自由度分別為3.222、5.829、1.002、6.749和7.381,詳見表2。所有變量的P值均小于0.10。

討 論

本研究發(fā)現(xiàn),氣象因素與細(xì)菌性痢疾的發(fā)生密切相關(guān),大多數(shù)模型的決定系數(shù)均超過0.5。在遼寧省葫蘆島市2004-2018年間細(xì)菌性痢疾的發(fā)病率隨著時(shí)間的推移呈下降趨勢(shì),但氣象因素與細(xì)菌性痢疾之間的強(qiáng)相關(guān)性不會(huì)改變。

在所有協(xié)變量中,最高氣溫與細(xì)菌性痢疾發(fā)生之間的關(guān)聯(lián)比最低氣溫更強(qiáng),這一現(xiàn)象與腸道傳染病監(jiān)測(cè)中志賀氏菌陽性檢出率的分布特征一致[9]。此外,氣溫可能通過對(duì)人群生活習(xí)慣的影響而影響傳播途徑和人群的易感性。本研究發(fā)現(xiàn)細(xì)菌性痢疾的發(fā)病與降水≥0.1 mm的天數(shù)有關(guān),結(jié)果與Hines等人[10]和Chen等人[11]的發(fā)現(xiàn)一致;上述兩項(xiàng)研究均提示強(qiáng)降水與菌痢的發(fā)生密切相關(guān)。此外,本研究發(fā)現(xiàn)水汽壓與細(xì)菌性痢疾的發(fā)病高度相關(guān),結(jié)果與Li等人基于中國哈爾濱和衢州兩個(gè)城市數(shù)據(jù)的研究結(jié)果相一致[12]。

盡管本研究發(fā)現(xiàn)氣象因素與細(xì)菌性痢疾發(fā)病率之間存在很強(qiáng)的關(guān)系,但本研究存在如下局限性。首先,本研究僅收集了月別的氣象數(shù)據(jù)和發(fā)病數(shù)據(jù),在本研究中氣象因素與細(xì)菌性痢疾發(fā)生關(guān)聯(lián)中所有的滯后時(shí)間都小于等于1個(gè)月,即氣壓、降水和日照存在一個(gè)月的滯后效應(yīng)。而在數(shù)據(jù)的月別尺度下,并未發(fā)現(xiàn)溫度和濕度的滯后效應(yīng),提示后續(xù)收集數(shù)據(jù)時(shí),應(yīng)該以周[13]或日[7,14]為時(shí)間單位收集發(fā)病數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),以最大限度地探索氣象因素和細(xì)菌性痢疾之間的關(guān)系。其次,本研究所在的區(qū)域?yàn)闇貛Ъ撅L(fēng)氣候,相關(guān)研究結(jié)果無法外推至其他氣候類型。溫帶季風(fēng)氣候在夏季炎熱潮濕,各氣象變量之間可能存在一定的交互作用[15]或多重共線性[16],由此可能會(huì)影響多元模型中的最終結(jié)果,后續(xù)將探究多重共線性對(duì)結(jié)果的作用途徑和作用大小。最后,本研究僅分析了氣象因素對(duì)細(xì)菌性痢疾發(fā)病的影響,在不同空氣質(zhì)量情況下,氣象因素對(duì)細(xì)菌性痢疾發(fā)病的影響有無變化尚未探究[17]。后續(xù)將繼續(xù)收集相關(guān)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),完善預(yù)測(cè)預(yù)警體系。