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用遥感和地理信息系统研究传染病时空分布

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  一、引言

  近20年来,新异传染病的出现和一些已控制的传染病的死灰复燃已彻底改变了我们对这些病的传统认识,并激发起对人类生存环境和这些病原体相互关系、影响的探索。经过多年努力在我国长江流域流行的水媒传染性血吸虫病在一些地区曾一度得到有效控制。然而,近些年又出现反弹。仅在四川川北2004年就发现7个血吸虫病控制县又出现复发和流行。这个例子表明,在经济全球化的今天传染病传播的空间范围越来越大,乃至是全球性的,传播速度也在加速。其影响程度往往是全世界的人口。

  主导这些传染病快速传播的因素包括便捷的交通运输。但是,我们对与这些病毒的自然传播有关的起源、确切的传播途径和媒介等缺乏认识。其实,随着任何一种疾病的出现或复发,可能有许多其它病毒也从不同地区随着贸易和旅游活动源源不断地传入另一地区,但是为什么有些病毒没能在新的环境下存活并传播?哪种病原微生物会在全球化进程中作为外来物种被循环传播?其传染源、目的地和传播途径是什么?每种病原微生物在新环境下成活或流行的可能性有多大?

  对上述问题的解答需要建立预测传染病扩散的能力。预测传染病传播可以分为三个阶段:(1)病原微生物鉴别,其动物宿主以及在动物宿主间传播的途径;(2)测量每种传染病的时空分布模式,特别要分析它的分布与周围环境的关系;(3)深入了解传染病传播的整个动态过程,对其进行模拟,并将模拟结果与所观测到的这一过程产生的时空分布模式相互验证。通过这三个阶段的研究建立流行病学模型并以此预测病毒扩散、以及在新区域流行传播的可能。这三个步骤中, 第二步涉及测量并定量描述传染病时空分布模式,分析与环境因素的关系,最适合用地理信息系统、遥感、统计(特别是空间统计)方法。

  遥感数据为我们提供地表覆盖、地表温度、土壤湿度、植被生长等环境信息。这些信息对间接预测病毒传播媒介诸如蚊、蜱等或鼠、钉螺等中间宿主的数量至关重要。在地理信息系统支持下可以探索建立传染病数据和环境数据间的统计关系并对研究区的传染病危险性制图。对传染病危险性制图通过分析传染病流行环境适宜性来实现。所谓适宜性分析即是按照适合传染病流行的环境条件确定满足这些条件的地点。地理信息系统和遥感分别是研究空间连接性和环境变化的主要手段。本文通过血吸虫病的例子介绍遥感和地理信息系统在研究传染病的环境决定因子及其时空传播过程中的作用。

  

  二、 血吸虫生命周期及概念化数学模型

  据世界卫生组织统计,血吸虫病在世界74个国家流行,感染1亿2千万人,对6亿人口构成威胁。我国目前每年大约有80万人感染血吸虫病,6000多万人受到血吸虫病威胁。近年来,随着社会经济、自然因素的影响,血吸虫病的流行及控制防治在一些传播控制地区,出现反弹,甚至出现新流行区;同时,随着自然及社会经济环境的变化,血吸虫的中间宿主钉螺能否扩散到其它地区,进而导致血吸虫病在这些新形成的螺区传播,形成新的流行区,引起了广泛的关注和忧虑。

  我们根据血吸虫生命周期建立了概念性的血吸虫病流行传播的时空动态模型。虫卵随人或其它动物宿主(主要是耕牛等牲畜)的粪便排出,在适当温度的水中孵化成毛蚴。毛蚴必须在48小时内寄生到水中的中间宿主-钉螺体内,使一些易感钉螺感染,并在螺内发育30-60天后,无性繁殖出尾蚴从螺体逸出。尾蚴需要在48小时内在水中穿透最终宿主的皮肤进入到宿主的肝脏部位成长发育为成虫,再交配产卵,完成生命周期。人和牲畜接触含有尾蚴的疫水(耕田、放牧、种植庄稼和蔬菜、涮洗农具、洗衣、游泳、嘻水)感染血吸虫病。模型参数取值范围通过文献和野外实验决定。

  

  三、地理信息系统用于确定空间连接性和相邻自然村间的交互作用

  选择血吸虫病流行区,围绕邛海的西昌市郊区被一景IKONOS图像覆盖(11kmX11km)的227个自然村为研究对象(27o47’-27o50’N, 102o14’-102o18’E)(图一)。该地区位于四川西部山区,地形高程从1500m升高到2700m。用2002年8月获取的西昌地区ASTER立体像对(0.7-0.9微米波段)获得该地区15m分辨率的数字地形模型(DEM),与29个GPS测量点比较误差在6m以内(图二)。精度可以满足本研究的需要。

  


  数字化227个自然村的边界,输入数据库。在地理信息系统中计算各个自然村的几何中心点的位置,计算自然村间的距离。同时计算接壤的邻村数用以表示村与村间的空间连接性。将自然村边界叠加到DEM上,计算各个自然村的平均高程。按照自然村中心点间的高程确定沟渠水流方向。按邻村间的坡度和本村的面积大小确定本村毛蚴和尾蚴的存留数量。每个村从其上游村获得毛蚴和尾蚴输入,并向下游村输出毛蚴和尾蚴。本研究未考虑钉螺和虫卵的迁移,因为钉螺主动迁移范围在数米间,虫卵随粪便作为有机肥施放在农家自家的田内。因此在村与村间的交互有限。

  四、用遥感估算钉螺密度

  以前在血吸虫病研究中,遥感主要被用于钉螺栖息地制图。我们尝试用遥感数据与野外实测的钉螺密度数据建立统计关系,从而对整个研究区钉螺密度制图。对4m分辨率的IKONOS多光谱影像和插值为4m的数字地形高程进行分类,得到16类土地利用和覆盖类型(图三)。经过实地抽样验证,平均精度达到89%。我们有意将土地覆盖划分为对季节不敏感的类型体系,这样可以与不同季节获得的钉螺密度数据建立统计关系。为了验证在30m分辨率的图像上通过子像元分解得到各类土地在一个像元中所占比例在钉螺密度估算中的作用,我们将从IKONOS得到的土地分类结果转换成7X7个像元大小,即使其接近30m分辨率。然后在合并后的像元中计算各类所占比例。再应用多元回归模型计算整个研究区的钉螺分布密度。用19个村沟渠采集到的10,000多采样点的钉螺密度数据构建预测方程。预测值与实测值间的R平方为0.87。使用得到的预测方程估算了整个研究区227个村钉螺密度。将每村的钉螺密度乘以估算的钉螺面积得到每村的钉螺数(图四)。

  


  五、模型模拟结果

  结合调研其它参数,我们就可以逐村对血吸虫病流行动态进行模拟。有了空间连接性,我们的动态模型就成为一个血吸虫病传播的时空动态模型。从2000年6月15日雨季刚来临开始逐日模拟了5年。图五为模拟的第一年和第五年的血吸虫负荷量地图。可见在不加任何控制的情况下,每村的血吸虫负荷量逐年增加。图中一些没有变化的地区主要是林场、荒山等无人居住的区域。到第五年结束时模拟的总血吸虫负荷量为789467。

  


  对上述无控制时空动态模拟稍加干预就可以预测不同干预可能带来的效果。假如每年只能给5个村的居民服药一周,这种模型可以帮助回答给哪5个村服药控制效果更好。例如,可以选择给血吸虫负荷量最大的5个村服药控制血吸虫病传播。还可以选另外5个村,既考虑血吸虫负荷量大(但不是最大)又对邻村影响大的村,即这5个村是尾蚴和毛蚴存留率低,有效邻村数多的村。图六比较这两种服药方案五年后的效果。结果显示给5个血吸虫负荷量最大的村服药导致血吸虫减少13211条。而综合考虑空间关联和血吸虫负荷量的方案可减少17505条血吸虫。而且,从图中可见显然第二种方案可以帮助更多的村减少血吸虫感染。可见,有必要比较不同空间控制决策方案。可以尝试选择许多种方案,寻找对血吸虫病控制最有利的村,优先控制。还可以比较每年在血吸虫病流行最严重时给居民服药还是选择其它时间段等等。本文所建的模型均可对不同控制给出答案,辅助空间决策。

  


  六、小结与讨论

  上述结果证明:

  1、我们提出的血吸虫病时空动态概念模型可以实现。

  2、遥感和地理信息系统是该模型空间动态模拟不可缺少的组成部分。

  3、可以用这类模型辅助空间决策,使血吸虫病控制更有效。

  但是,要达到实用模型阶段还需要做更多验证。血吸虫病流行传播仅仅代表了各种各样的传染病通过各种媒介、中间宿主,与各类环境因素相互作用而传播的一种。它们有原来的传统流行区,空间传播途径和速度主要取决于自然力,如气候变动、植被演替、大气和海洋循环等过程。人类活动加剧了它们向非流行区的传播,促成物种迁移、生物入侵。我们必须提高对这一过程的理解,建立传染病传输的时空预测能力及防止和控制能力。本文建立的模型对其它传染病时空动态有借鉴作用。当传染源-媒介-最终宿主的生物学定性关系比较清楚时,可以考虑运用这类模型模拟传染病时空动态。例如鼠疫、肾综合征出血热、莱姆病(lyme disease)等。遥感和地理信息系统技术可以在这些传染病传播模拟和控制决策中发挥重要作用。(中国科学院遥感应用研究所 北京师范大学 宫鹏 徐冰 梁松)

  


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