用遥感和地理信息系统研究传染病时空分布

　　184 中国科学 C辑 生命科学 2006, 36 (2): 184~192

用遥感和地理信息系统研究传染病时空分布

宫

鹏*

肾综合征出血热

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病的出现或复发, 可能有许多其他病毒也从不同地

国家“十五”攻关项目(批准号:

2004BA718B06)

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区随着贸易和旅游源源不断地传入另一地区, 但是为什么这些病毒没能在新的环境下存活传播? 究竟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

蜱等或鼠

统

遥感学者和统计学者与生物学者协同完成. 遥

感数据提供了地表覆盖

温度和雨量与蚊子数有很

大关系, 而植被和温度状况又可以通过不同时期的遥感影像来监测. 因此, 只要有了不同时期植被和温度及不同雨量与蚊子数量的统计关系就可以用多时相的遥感资料和雨量估算蚊子数的动态. Rogers和

传播途径改变等. 鉴别病毒, 探索其可能的传

播媒介和途径是一项复杂的工作, 这一步一般由生物医学学者完成.

第二步涉及测量并定量描述传染病时空分布模

Randolph[1]发现在卫星探测的地表温度和一个月后的甘比亚舌蝇死亡率之间存在很好的非线性统计关系.

空间连接性的增加和环境变化是传染病传播加剧的两个主要原因, 与其他外来入侵物种一样, 传染

式, 分析与环境因素的关系, 最适合用地理信息系

病加剧与环境变化存在正反馈关系(图1). 地理信息

人类活动

外来物种入侵　（如新引入传染病）　

生态系统特征改变　

（健康系统）　

气候变化

进一步增加生物入侵机会　（增加新传染病引入机会）　

改变土地利用方式　

（改变环境）　

改变经营方式以维持利用现状（改变自身生活方式）　

图1 生物入侵与人类活动和环境变化的关系

人类活动引起物种迁移

物种迁移到新的区域又可能进一步改变生态系统

特性. 面对生态系统的改变, 人类为了自身利益要么改变现行土地利用方式, 要么改变经营管理模式以维持现行土地利用. 任何一种行为都可能

引入新的外来物种从而使生物入侵加剧, 这是一个正反馈模式. 该模式同样适合传染病的引入和扩散

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第36卷

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.

前述传染病研究的三个步骤通常脱节或各自独立, 尤其在后两步中. 这使对传染病传播流行及其受环境因素影响的认识受到很大局限, 进而影响对疾

病控制

图2 血吸虫生命周期

虫卵(E), 随人或其他动物宿主(主要是耕牛等牲畜)的粪便排出, 在适

自然

因素的影响, 血吸虫病的流行及控制防治出现了一些新格局. 在一些流行区, 甚至传播控制地区, 血吸虫病出现反弹, 甚至急血感染; 另外, 出现新的流行区, 如四川山区一些过去有螺无病地区变为流行区; 同时, 随着自然及社会经济环境的不断变化, 血吸虫的中间宿主钉螺能否扩散到其他地区, 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.

根据血吸虫生活史(图2), 建立了模拟上述过程的概念性模型. 首先描述人畜体内成虫随时间变化:

当温度的水中孵化成毛蚴(M); 毛蚴在48 h内必须寄生到水中的中间宿主——钉螺体内, 使一些易感钉螺(X)感染成(Y); 在螺内发育30~60天后, 无性繁殖出尾蚴, 通过Z个钉螺逸出尾蚴(C); 尾蚴需要在48 h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, W示成虫数, 再交配产卵, 完成生命周期. 大写字母均代表数量. 人和牲畜接触含有尾蚴的疫水(

耕田

洗衣

种植庄稼和蔬菜

村或其他单元

的空间分配系数Sij. n代表村或组的个数. 寄生虫空间扩散的关键是确定由不同尺度的空间交互作用而定的空间分配系数, 它由各种尺度的空间连接过程确定, 需采用一种分层模型方案构建空间分配系数. 由于缺乏关于多尺度空间交互作用的数据, 本文仅对一定距离(如1.5 km)内的自然村间通过沟渠联系输送毛蚴和尾蚴的连接关系建立模型, 这需要在地理信息系统支持下完成(见第2节). 毛蚴在水中感染钉螺:

dWi

=βici?µwWi?πiWi, dt

(1)

其中, Wi是第i村(县或人(畜)分组单元)在时间t的人(畜)均血吸虫负荷量; βi是因接触带有尾蚴(密度ci)的疫水的感染率; µw是人畜体内血吸虫自然死亡率; πi是由药物治疗引起的血吸虫死亡率. 在寄生虫生命周期中虫卵在单位时间的排出量为:

ei=

1

hgniWiφ, 2

(2)

人(畜)均虫卵量(ei)是第i组(村或其他单元)感染的人(畜)数ni; 一半成虫产卵(Wiφ); h为每虫产卵量; g为每克粪便含虫卵量. 由于成虫生命周期远长于其他形式, 因此不用微分方程, 而用一个成虫数的函数模拟卵量. 孵化成毛蚴的卵由下式确定:

dZi

=ρmixi?µzZi, (4) dt

其中Zi是被感染并晰出尾蚴的钉螺密度. 它取决于易感钉螺的总密度xi, 毛蚴密度mi, 钉螺感染率ρ 和钉螺死亡率µZ. 钉螺总密度xi用遥感方法确定(见第

4

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节). 最后从感染钉螺产生尾蚴的数量由下式确定:

该地区位于四川西部山区, 地形高程从1500 m升高到2700 m. 用2002年8月获取的西昌地区ASTER立体像对(0.7~0.9 ìm波段)获得该地区15 m分辨率的数字地形模型(DEM), 与29个GPS测量点比较误差在6 m以内(图4), 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

n

bij=1

其中σ 为每个感染钉螺的每日尾蚴产出量, aj为钉螺

栖息水面面积, 其他同前. 上述模型省略了图2中的感染钉螺, 而把两者合并. 从Y到Z只需乘以一个感染钉螺的死亡率. 上述5个公式给出了血吸虫病时空

Ci=∑

σZjajSij

(5)

动态传播的概念模型, 这是在传统时间动态模型[5]给出更详细的时间动态分析模型基础上加入空间连接性, 简化时间动态模拟之后得来的.

上述模型基于如下假设: (i) 人群在血吸虫病感染过程中产生的获得性免疫力或伴随免疫力可以忽略; (ii) 血吸虫在人群感染过程中没有密度依赖效应, 这一假设在短期(5年左右)的血吸虫病传播模拟是符合情理的; (iii) 感染性钉螺的逸蚴量与感染钉螺的毛蚴数无关; (iv) 血吸虫在人群中的聚集性分布系数k是恒定的; (v) 人群数量在整个感染过程中是恒定的; (vi) 没考虑气候的逐年变化. 表1列出了上述公式中的参数取值范围.

2 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覆盖(11 km×11 km)的227个自然村为研究对象(2747′~2750′N, 10214′~10218′E)(图3).

o

o

o

o

图3 西昌邛海研究区2000年12月获取的IKONOS多光

谱影像

用绿

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Sij=(1?Sii)ωj,

ωj=βij/∑βik,

k=1

ne

(6)

ne指第i村的有效邻村数, β 是两村间的坡度, ω 是归一化系数.

将按上述方法构建的空间交互矩阵(图5), 应用到式(3)和(5)就可以实现尾蚴和毛蚴在227个村间的空间再分配. 此外, Xu等人[13]介绍了另一个模拟空间交互的方法.

图4 用ASTER数据生成的西昌邛海研究区数字

地形高程模型

红色为从图3上提取的邛海湖面

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.

构建一个村村间空间连接二维矩阵S. 在S中, 第i行第j列表示毛蚴和尾蚴从i村传输到j村, 记为Sij. 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, 虫卵随粪便做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. 钉螺被动迁移一般随当地农产品被较长距离运往外地, 因此也不需考虑. S中对角线上的元素Sii代表本村存留率, 与本村面积和坡度有关. 其计算方法是通过确立存留率上下限(0.3~0.9), 然后在对应于存留率上下限的面积或坡度间建立线性关系, 分别依据每村的面积或村的坡度求出一个存留率, 然后取平均做为该村的毛蚴或尾蚴存留率. 四川省寄生虫病研究所对该地区的水文条件下毛蚴和尾蚴生命周期观察结果是它们伴生随水移动约400 m, 而该地区自然村的平均大小大约为方圆500 m, 因此除考虑直接接壤的邻村交互作用外, 没考虑间接村邻. 很显然矩阵是非对称的, 如果Sij>0, 则Sji= 0, 原因是毛蚴和尾蚴只能从高处流向低处. Sij的估算方法是:

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的空间交互矩阵

由227行和227列组成

图5 在地理信息系统中应用数字高程模型和村界图构建

3 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对可能的钉螺栖息地制图. 本试验中, 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[14]. 对4 m分辨率的IKONOS多光谱影像和插值为4 m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6). 经过实地抽样验证, 平均精度达到89%,

主要类型如居民区

低地梯田