中国媒介生物学及控制杂志  2022, Vol. 33 Issue (5): 684-688

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牛艳芬, 张懿晖, 康东梅, 陈永明, 刘广, 刘合智, 史献明, 杜国义
NIU Yan-fen, ZHANG Yi-hui, KANG Dong-mei, CHEN Yong-ming, LIU Guang, LIU He-zhi, SHI Xian-ming, DU Guo-yi
河北省长爪沙鼠及其巢蚤密度与气象因素关系
Relationship between population densities of Meriones unguiculatus and its nest fleas and meteorological factors in M. unguiculatus plague foci of Hebei province, China
中国媒介生物学及控制杂志, 2022, 33(5): 684-688
Chin J Vector Biol & Control, 2022, 33(5): 684-688
10.11853/j.issn.1003.8280.2022.05.013

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收稿日期: 2022-04-28
河北省长爪沙鼠及其巢蚤密度与气象因素关系
牛艳芬 , 张懿晖 , 康东梅 , 陈永明 , 刘广 , 刘合智 , 史献明 , 杜国义     
河北省鼠疫防治所检验科/流行病科, 河北 张家口 075000
摘要: 目的 分析和探讨河北省长爪沙鼠鼠疫疫源地长爪沙鼠和巢蚤密度与气象因素的关系。方法 收集2001-2013年河北省长爪沙鼠鼠疫疫源地长爪沙鼠及其巢蚤的监测数据和同期降水量、气温和湿度等气象资料;定义长爪沙鼠鼠密度≥1.00只/hm2为高危组,0.21~0.99只/hm2时为预警组,≤0.20只/hm2时为标准组,采用Kruskal-Wallis H秩和检验比较巢蚤染蚤率和蚤指数的差异;按照四分位间距将总降水量、平均气温和平均相对湿度分为4组,比较不同组间巢蚤指标的差异;采用多重对应分析探索长爪沙鼠密度、巢蚤指数与气象因素之间的关联性。结果 不同总降水量组巢蚤染蚤率分布不同(H=10.220,P=0.017),降水量≥426.00 mm时染蚤率最高。不同总降水量、平均相对湿度和长爪沙鼠密度组巢蚤指数分布均不同(H=27.807、12.685、7.130,均P < 0.05);降水量≥426.00 mm、平均相对湿度≥58.71%和长爪沙鼠密度≥1.00只/hm2时巢蚤指数均最高,与最低组比较,差异均有统计学意义(t=4.722、2.999、2.504,均P < 0.05)。多重对应分析结果显示,巢蚤指数P75~100与总降水量P50~75、平均相对湿度P25~50与高危组鼠密度有关联,巢蚤指数P50~75与总降水量P75~100和平均相对湿度P75~100有关联。结论 降水量和长爪沙鼠密度是影响河北省长爪沙鼠鼠疫疫源地鼠巢蚤指数的重要因素,应根据宿主密度和气象条件确定灭蚤地点、范围和时间,进行精准性的灭蚤,防止鼠间鼠疫的流行。
关键词: 鼠巢蚤    染蚤率    蚤指数    降水量    气温    湿度    多重对应分析    
Relationship between population densities of Meriones unguiculatus and its nest fleas and meteorological factors in M. unguiculatus plague foci of Hebei province, China
NIU Yan-fen , ZHANG Yi-hui , KANG Dong-mei , CHEN Yong-ming , LIU Guang , LIU He-zhi , SHI Xian-ming , DU Guo-yi     
Department of Laboratory/Department of Epidemiology, Anti-plague Institute of Hebei Province, Zhangjiakou, Hebei 075000, China
Abstract: Objective To investigate the relationship between the population densities of Meriones unguiculatus and its nest fleas and meteorological factors in M. unguiculatus plague foci in Hebei province, China. Methods The monitoring data of M. unguiculatus and its nest fleas in M. unguiculatus plague foci in Hebei province from 2001 to 2013, as well as meteorological data such as precipitation, temperature and humidity during the same period were collected. The Kruskal-Wallis H test was used to compare the flea infestation rate and flea index of nest fleas among groups by the density of M. unguiculatus (≥1.00 rodents/hm2 as high-risk group, 0.21-0.99 rodents/hm2 as warning group, ≤0.20 rodents/hm2 as standard group). Nest flea index were also compared among groups by total precipitation, average temperature, and average relative humidity (four groups each according to their interquartile ranges). Multiple correspondence analysis was performed to analyze the relationship between the density of M. unguiculatus, nest flea index, and meteorological factors. Results The flea infestation rate distribution was statistically different between different groups by total precipitation (H=10.220, P=0.017), and when the precipitation was ≥426.00 mm, the flea infestation rate was highest. The nest flea index distribution statistically differed between those groups by total precipitation, average relative humidity, and M. unguiculatus density (H=27.807, 12.685, 7.130, all P < 0.05). When the precipitation was ≥426.00 mm, average relative humidity was ≥58.71%, and M. unguiculatus density was ≥1.00 rodents/hm2, the nest flea index values were all highest, with statistical differences from those of the lowest groups (t=4.722, 2.999, 2.504, all P < 0.05). The multiple correspondence analysis showed strong associations of the flea index P75-100 with the total precipitation P50-75, the average relative humidity P25-50, and M. unguiculatus density in the high-risk group, and strong associations of the flea index P50-75 with the total precipitation P75-100 and average relative humidity P75-100. Conclusion Precipitation and M. unguiculatus density are important factors affecting the rodent nest flea index in M. unguiculatus plague foci in Hebei province. When determining the site, extent, and time of flea control, host density and meteorological conditions should be considered for precise flea control to prevent plague among rodents.
Key words: Rodent nest flea    Flea infestation rate    Flea index    Precipitation    Temperature    Humidity    Multiple correspondence analysis    

鼠疫自然疫源地是由鼠疫耶尔森菌(鼠疫菌)、宿主、媒介和生态环境等经过长期进化形成的鼠疫生态系统[1]。河北省鼠疫自然疫源地属于内蒙古高原长爪沙鼠(Meriones unguiculatus)鼠疫自然疫源地的一部分,该鼠疫疫源地主要宿主是长爪沙鼠。当地自1971年首次发现鼠疫菌被确定为鼠疫疫源地至今共发生5起动物间鼠疫[2],染疫宿主动物除长爪沙鼠外,还有达乌尔黄鼠(Spermophilus dauricus)、黑线毛足鼠(Phodopus sungorus)、黑线仓鼠(Cricetulus barabensis)和狭颅田鼠(Microtus gregalis),染疫媒介有秃病蚤蒙冀亚种(Nosopsyllus laeviceps kuzenkovi)、方形黄鼠蚤蒙古亚种(Citellophilus tesquorum mongolicus)和宽圆纤蚤(Rhadinopsylla rothschildi)。该鼠疫疫源地2001-2013年鼠疫监测中共分离到39株鼠疫菌,其中从宿主动物体内分离到35株,鼠体蚤分离到3株,鼠巢蚤分离到1株,可见宿主动物、鼠体蚤和巢蚤作为鼠疫菌的来源在本地鼠疫发生和流行中起着重要作用[3-4]。生态环境(植被、土壤、气象因素等)是啮齿动物和媒介蚤类种群扩增、鼠疫菌生存和传播的重要条件[3],内蒙古自治区(内蒙古)的研究发现气象因素与长爪沙鼠鼠疫疫源地存在和维持、宿主密度和体蚤指数变化都有着密切关系[5-6],但既往对该鼠疫疫源地主要宿主及其巢蚤密度与气象因素之间的关系研究较少。本文收集了2001-2013年河北省长爪沙鼠鼠疫疫源地长爪沙鼠及其巢蚤的监测数据和当地同期降水量、气温、湿度等气象资料,在数据整理、统计学处理和分析的基础上,探讨和阐述他们之间的关系。

1 材料与方法 1.1 资料来源

长爪沙鼠及其巢蚤资料来源于河北省2001-2013年国家级和省级鼠疫监测点的动物间鼠疫监测数据。降水量、气温和相对湿度资料来源于中国气象局数据共享服务网数据共享平台的中国地面气候资料月值数据集,采用距离监测点最近的气象台数据进行匹配。

1.2 调查方法

根据《全国鼠疫监测方案》[7],于每年4-7和10-11月按监测区生境面积0.2%~0.5%分层抽样确定调查地点,以1 hm2为单元采用24 h弓形夹法捕获长爪沙鼠,计算数量;同月挖掘有效窝巢3~5个,挖到窝巢将巢内全部垫物、浮土等一起装入鼠口袋,带回实验室进行检蚤和分类鉴定。

1.3 分析指标

本研究中长爪沙鼠的分析指标为该鼠的密度,鼠密度=捕鼠数(只)/样方面积(hm2)。根据国家《鼠疫控制及其考核原则与方法》要求(长爪沙鼠密度控制标准为≤0.20只/hm2)及参考文献[5],本研究定义鼠密度≥1.00只/hm2为高危组,0.21~0.99只/hm2为预警组,≤0.20只/hm2为标准组。鼠巢蚤的分析指标为染蚤率和蚤指数,鼠巢染蚤率(%)=(带蚤鼠巢数/检鼠巢总数)×100,鼠巢蚤指数=获蚤总数/检鼠巢总数。气象学的分析指标为总降水量、平均气温和平均相对湿度。本研究以年为单位将气象指标按照四分位间距分为4组。见表 1

表 1 气象学指标分组情况 Table 1 Groups of meteorological variables
1.4 统计学分析

采用Excel 2010和SPSS 19.0软件进行数据录入和统计分析。计数资料用百分率(%)表示,计量资料用中位数、极小值和极大值[MMinMax)]表示;单因素分析采用非参数Kruskal-Wallis H检验进行多组间比较,采用Nermenyi法进行两两总体比较;筛选单因素分析有统计学意义的指标进行多因素分析,采用多重对应分析鼠巢蚤、长爪沙鼠密度和气象学因素的相关性。P < 0.05表示差异有统计学意义。

2 结果 2.1 长爪沙鼠、巢蚤和气象因素基本情况

2001-2013年河北省长爪沙鼠鼠疫疫源地长爪沙鼠巢穴染蚤率在23.53%~58.00%,蚤指数为0.75~4.59,两者总体都呈现不规则锯齿状变化;长爪沙鼠密度在0.06~3.77只/hm2,整体呈下降趋势。气象因素中,总降水量年际波动范围较大,为276.80~511.30 mm,年平均气温波动幅度次之,为3.03~5.03 ℃,年平均相对湿度为52.58%~65.67%,年际变化不明显。见表 2

表 2 2001-2013年河北省长爪沙鼠鼠疫疫源地长爪沙鼠及其巢蚤的密度和气象指标统计结果 Table 2 Statistics on population densities of Meriones unguiculatus and its nest fleas and meteorological indicators in M. unguiculatus plague foci in Hebei province, 2001-2013
2.2 长爪沙鼠及其巢蚤密度和气象因素单因素分析

通过不同气象因素组的巢蚤染蚤率和蚤指数之间关系分析,结果显示:不同总降水量组染蚤率和蚤指数分布均不同,差异均有统计学意义(H=10.220,P=0.017;H=27.807,P < 0.001);P75~100组染蚤率最高,为50.00%(28.57%,66.67%),与P<25组相比差异亦有统计学意义(t=2.668,P=0.046);P75~100组蚤指数最高,为4.17(1.00,9.05),P50~75组次之,为2.71(0.00,7.23),与最低组P<25相比差异均有统计学意义(t=4.722、3.973,均P < 0.001)。但不同平均气温组染蚤率和蚤指数分布差异无统计学意义(H=5.106,P=0.164;H=4.975,P=0.174)。不同平均相对湿度组染蚤率差异亦无统计学意义(H=7.662,P=0.054);而蚤指数分布不同(H=12.685,P=0.005),其中P75~100组蚤指数最高,为4.17(0.44,9.05),P25~50组次之,为2.75(0.00,7.23),与最低组P50~75[1.08(0.43,4.97)]相比,差异均有统计学意义(t=2.999,P=0.016;t=2.944,P=0.019)。长爪沙鼠不同密度组蚤指数分布也不同(H=7.130,P=0.028),高危组蚤指数最高,为3.27(0.00,7.23),标准组最低,为1.23(0.31,9.05)(表 3),两组比较差异有统计学意义(t=2.504,P=0.037)。

表 3 2001-2013年河北省长爪沙鼠不同密度、气象因素组窝巢染蚤率和蚤指数统计[MMinMax)] Table 3 Flea infestation rate and flea index of nest fleas in various groups by Meriones unguiculatus population density and meteorological factors in M. unguiculatus plague foci in Hebei province, 2001-2013 (M[Min, Max])
2.3 巢蚤指数与长爪沙鼠密度和气象因素多重对应分析

筛选巢蚤指数单因素分析有统计学意义的变量总降水量、平均相对湿度和长爪沙鼠密度进行多重对应分析,经过降维前2个变量的累积贡献率为82.10%。结果对应分析图可见,巢蚤指数P75~100相关因素有总降水量P50~75、平均相对湿度P25~50和高危组鼠密度;巢蚤指数P50~75相关因素有总降水量P75~100和平均相对湿度P75~100;巢蚤指数P25~50与总降水量P25~50、平均相对湿度P<25和标准组鼠密度有关联;巢蚤指数P<25与总降水量P<25、平均相对湿度P50~75和预警组鼠密度有关联。具体分析结果见图 1

图 1 2001-2013年河北省长爪沙鼠巢蚤指数、鼠密度和气象因素多重对应分析 Figure 1 Multiple correspondence analysis of nest flea index, rodent population density, and meteorological factors in Meriones unguiculatus plague foci in Hebei province, 2001-2013
3 讨论

蚤类是鼠疫传播的主要媒介,尤其是鼠巢蚤,其数量能较客观地反映蚤类的数量变动规律,在鼠疫传播、鼠疫菌保存和自然疫源地延续中都起着重要作用[8-9],因此深入了解宿主、巢蚤密度和气象因素之间的关系以及气候因素对宿主、巢蚤密度的影响,对鼠疫的监测、预防和控制具有重要的意义。

多重对应分析是将列联表转换为散点图,从而将表格中的变量间关系用各散点的空间位置关系表现出来的一种多元统计方法,操作简单,结果直观易懂,已经广泛应用于社会医学、慢性病和传染病等医学领域[10-12]。本研究中首次采用多重对应分析的方法对长爪沙鼠巢蚤指数、宿主密度、总降水量和平均相对湿度之间的关系进行了分析,结果显示巢蚤指数P75~100与总降水量P50~75、巢蚤指数P50~75与总降水量P75~100、巢蚤指数P<25与总降水量P<25间有较强的关联,即总降水量少于426.00 mm时,随着降水量的增加,巢蚤指数随之升高,但当降水量超过426.00 mm时,巢蚤指数降低。徐丹丹[13]对云南省玉龙县鼠疫自然疫源地进行研究发现,水湿条件是影响蚤类生命力的主导因素,相对的高湿度利于蚤类的孳生和繁殖。张爱萍等[14]和Parmenter等[15]研究也发现巢蚤与降水量有关,但降水量较多时,蚤类易受微生物感染,也容易陷入啮齿动物的洞穴或摄取食物的地方而死亡,本研究结论与之相符。

长爪沙鼠密度也是巢蚤指数的重要影响因素之一,多重对应分析结果显示,巢蚤指数P75~100与高危组鼠密度关联密切,可能是长爪沙鼠密度较高时,蚤吸血便利,食物充足,体蚤数量较多;长爪沙鼠是群聚动物,有串洞习性,从而又增加了巢蚤数量。单因素分析结果也显示鼠密度≥1.00只/hm2时,巢蚤指数远大于低鼠密度组(P=0.028)。杨孔[9]也发现巢蚤指数与宿主数量之间存在正相关,与本研究结果基本相同;但李仲来和陈德[16]对1983-1985年内蒙古长爪沙鼠鼠疫疫源地巢蚤指数和长爪沙鼠密度的关系进行了研究,放宽标准相关分析结果显示鼠密度与巢蚤指数有一定负相关,但关系不密切(r=-0.128 9),与本文结果不同,这可能与取样的方法、时期选择、样本量、统计学方法、不同的地理景观和气候因素等有关,两者间差异的形成及其相关因素的影响等都值得进一步探讨。

土壤湿度亦是巢蚤的重要影响因素之一,本研究多重对应分析和单因素分析结果都显示巢蚤指数和相对湿度相关,但不是简单的线性关系。王鼎盛等[17]对阿拉善黄鼠(S. alaschanicue)鼠疫疫源地洞穴蚤指数与阿拉善黄鼠密度和气象因素关系进行研究发现平均相对湿度与蚤指数呈负相关,可见相对湿度对窝巢蚤指数有一定的影响。但是不同鼠疫疫源地相对湿度与蚤指数的关系可能不同,本研究由于权限原因只收集到2001-2013年的气象数据,对于长爪沙鼠鼠疫疫源地湿度与巢蚤指数的关系还需收集更多数据进行分析。

河北省长爪沙鼠鼠疫疫源地鼠巢蚤密度与长爪沙鼠密度、降水量关联密切。提示我们在以后的监测工作中不仅要开展病原体、宿主和媒介的监测,还要开展降水量等气象数据的收集,不断积累鼠疫疫源地的空间信息资料,利用现代空间分析技术对鼠疫流行进行预测预警。其中,重点关注年总降水量为367.60~426.00 mm和长爪沙鼠密度≥1.00只/hm2时的巢蚤指数变化,及时采取措施进行灭蚤,有效控制巢蚤数量,切断鼠疫传播途径,防止鼠疫的发生和扩散。

利益冲突  无

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