登革热是以登革病毒为病原体、以伊蚊为传播媒介的急性虫媒传染病。在中国, 白纹伊蚊（Aedes albopictus）为其主要传播蚊种^[1], 其在中国广泛分布^[2], 并为上海市最常见蚊种之一^[3]。上海市人口密度大, 人口流动性高, 登革热病例输入和由此引发本地病例风险较高。目前登革热的防控仍以媒介伊蚊监测和控制为主。路径指数（route index, RI）是指每千米发现的含有蚊虫孳生的阳性容器数^[4], 用调查距离代替了布雷图指数（BI）中“户”的换算。在城市环境或在登革热紧急情况下, 媒介伊蚊监测的常用方法中, 路径指数法更易于操作。

2009年发布的国家标准《病媒生物密度监测方法蚊虫》规范了路径指数法在蚊虫密度监测的应用, 后又于2020年更新^[4]。该标准明确规定了路径指数法在蚊虫监测中的适用范围、操作步骤以及路径指数的计算方法。蚊媒传染病防控中, 路径指数法起到重要的作用, 其在蚊虫栖息地研究^[5]、蚊虫的侵害调查^[6]和登革热媒介伊蚊的应急监测^[7]中均有运用。2020年在《病媒生物综合管理技术规范机场》《病媒生物综合管理技术规范学校》《病媒生物防制操作规程地铁》等^[8-10]国家标准中, 蚊虫幼虫使用路径指数法进行监测的方法均得到明确规定。路径指数法可用于评估城市蚊虫的孳生状况和控制效果, 从而为建立和巩固国家卫生城市的成果提供支持。

大量风险阈值、控制标准的分析研究表明路径指数法应用价值高, 可操作性更强^{[7, 11]}。但是, 目前缺少与路径抽样以及不同路径行走方式对监测结果影响的相关研究。由于蚊媒密度的空间分布特征以及空间抽样方法会对监测结果产生重要影响^[12], 使用空间抽样方法考虑了样本空间相关性和异质性, 可使样本更具代表性^[13], 提高了抽样的准确性与抽样效率。周毅彬等^[14]采用蒙特卡罗模拟的方法对简单随机抽样与空间分层抽样方法在诱蚊诱卵器法监测中的应用进行了比较分析, 证实了空间分层抽样可以提高诱蚊诱卵器监测效率。本研究基于Python代码模拟人工行走的蒙特卡罗路径抽样, 研究不同路径抽样方法对路径指数监测结果的影响, 为进一步优化使用路径指数法提供参考依据。

本次研究选取上海市某大型居住区, 该区域东西长约840 m, 南北长约870 m, 呈倒三角形, 总面积约为40.20万m²。该区域内房屋均为农村集中改建小别墅, 房屋构造基本相同, 住宅建筑主体结构均为3层, 每户相对独立, 共有623户, 见图 1。

图 1 上海市某研究区域地形图和建筑、路网分布情况 Figure 1 Map of the study area and the distribution of buildings and road networks, Shanghai

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使用人工检查的方法在2023年5和7月分别对研究区域内的所有小型容器积水开展调查, 记录积水和其所在的位置, 有白纹伊蚊幼蚊或者蚊蛹孳生的记为阳性, 并将结果导入电子地图。

使用Python 3.80软件编写代码, 模拟监测人员开展路径指数监测。首先在该区域电子地图中建立路网（图 1）, 在路网中随机选择1个路口为路径起点, 在该起点随机选择其1条支路开始移动并将该支路标记为“已经过”, 移动到下一路口后, 在该路口中从未经过的支路中随机选择1条并继续移动。若当前所在路口已无未经过的支路, 则在路网中搜索距离当前路口最近的仍有未经过支路的路口, 并移动至该路口。重复以上步骤。

模拟监测人员开展路径指数监测中, 缓冲区定义为路径两侧15 m范围, 缓冲区与某建筑有部分或全部相交则视为对该建筑开展可能存在的幼蚊（蛹）容器与小型积水的检查, 整条路径中所有部分或全部相交的建筑包含的居民户数即为调查户数。以缓冲区范围内建筑数达到某预设值为路径模拟终止条件。

路径总长度为所走路径长度加上相交所有建筑的周长和；每条路径的积水处数与阳性积水处数分别为15 m缓冲区所有相交建筑的积水数之和与阳性积水处数之和。

将研究区域按南北方向的中间道路分为左右两侧, 得到左右2块尽可能面积相等且在空间上均匀分布的空间分层区域, 进行左右空间分层路径抽样。每次路径模拟时, 左右分层抽样区域分别调查终止预设值50%的户数。例如预设值为50户时, 则左和右分层区域分别以25户为终止预设值进行模拟。

采用Excel 2019软件进行数据录入和整理, SPSS 26.0软件进行统计分析。对抽样结果计算路径指数绝对误差与抽样效率, 评价不同抽样样本量的精度和效率。

抽样效率值越大, 表示分层效率越高, 反之, 分层效率越低。检验水准取α=0.05。

2023年5和7月对研究区域开展孳生地调查, 5月研究区域共984处积水, 其中阳性80处, 每户积水最少0处, 最多20处, 阳性积水最少0处, 最多7处；7月研究区域共1 558处积水, 其中阳性446处, 每户最少积水0处, 最多16处, 阳性积水最少0处, 最多8处。积水和阳性积水处数见图2、3。

图 2 上海市研究区域2023年5月蚊虫孳生地调查结果 Figure 2 Survey results of mosquito breeding sites in the study area of Shanghai in May 2023

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图 3 上海市某研究区域2023年7月蚊虫孳生地调查结果 Figure 3 Survey results of mosquito breeding sites in the study area in July 2023, Shanghai

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以缓冲区范围内有50、100、150、200、250和300户为终止预设值分别模拟1 000次不同路径行走方式, 总计模拟6 000次, 每种终止预设值下的1种路径行走方式见图 4。

图 4 不同终止预设值模拟路径例举 Figure 4 Examples of simulated routes with preset different termination values

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以5月监测数据为总体, 分别以50、100、150、200、250、300户为终止预设值模拟1 000次, 随着户数的增加, 绝对误差均值、方差值均逐渐减小。使用7月监测数据为总体, 同样分别以50、100、150、200、250、300户为终止预设值模拟1 000次, 随着户数的增加, 绝对误差均值、方差值也逐渐减小。见表 1。

表 1 2023年5和7月上海市某研究区域蚊虫监测数据随机路径抽样蒙特卡罗模拟结果 Table 1 Monte Carlo simulation results by random route sampling with mosquito monitoring data in the study area of Shanghai in May and July, 2023

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蒙特卡罗模拟1 000次后, 每户建筑被抽样次数并不相同。以50户（图 5A）、100户（图 5B）和150户（图 5C）为终止预设值进行1 000次模拟, 研究区域下方建筑被抽样次数较多；以200户（图 5D）、250户（图 5E）和300户（图 5F）为终止预设值模拟1 000次, 研究区域中部建筑被抽样次数较多。

图 5 蒙特卡罗模拟1 000次每户建筑被抽样次数 Figure 5 The number of times each building was sampled in 1 000 Monte Carlo simulations

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以缓冲区范围内有50、100、150、200、250、300户为终止预设值, 分别左右空间分层抽样模拟1 000次路径行走方式（图 6）, 不同路径终止预设值的空间分层路径抽样结果见表 2。5、7月监测数据的空间分层路径抽样结果显示, 与随机路径抽样结果相比, 路径指数均值存在一定的差别, 5、7月差值分别在0~0.12和0.06~0.58处/km, 绝对误差均值、方差均随着终止预设值的增加而逐步减小, 并且均小于相应的随机路径抽样。见表 2。

图 6 不同终止预设值空间分层路径抽样路径行走方式例举 Figure 6 Examples of simulated routes by spatial stratified sampling with different preset termination values

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表 2 2023年5和7月上海市某研究区域蚊虫监测数据空间分层路径抽样蒙特卡罗模拟结果 Table 2 Monte Carlo simulation results by spatially stratified sampling with mosquito monitoring data in the study area of Shanghai in May and July, 2023

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使用不同终止预设值进行蒙特卡罗模拟1 000次, 空间分层路径抽样效率均 > 1.25。5月的监测数据当终止预设值为50户时, 平均抽样效率达到最高的1.69；7月的监测数据对比结果中, 当终止预设值为200时, 平均抽样效率最高, 为1.98, 见表 3。

表 3 不同终止预设值空间分层路径抽样效率比较 Table 3 Comparison of efficiency of spatially stratified sampling with different preset termination values

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路径指数法是蚊虫监测中重要的方法之一。目前, 病媒生物密度监测方法中对路径指数法给出了其适用范围、操作步骤和计算方式^[7]。本研究采用蒙特卡罗模拟随机路径行走方式, 建立研究路径指数的新方法, 并分析不同路径行走方式对监测结果的影响。蒙特卡罗模拟1 000次后发现, 路径指数均值随着样本量的增加而不断减小更接近总体均值, 提示蒙特卡罗模拟时每户建筑被抽样次数并不相同。这是由路网可达性造成的^[15], 在同一路网中, 不同位置的通达程度存在差异。抽样时需遵循随机的原则^[16], 每户建筑被抽到的概率相同, 因此实施随机路径抽样时路径指数的结果存在偏倚。其次, 蚊虫密度作为地理空间对象存在空间自相关性, 距离接近的样本点蚊密度会有一定程度的相关性（协方差不为0）, 很难吻合经典抽样方法独立性假设的前提条件^[13]。这些均是影响路径抽样结果的主要原因。

此次研究使用蒙特卡罗模拟尝试左右空间分层路径抽样, 初步研究不同路径行走方式以应对建筑被抽样概率不同以及蚊密度存在空间自相关性问题。空间分层抽样是在经典抽样的基础上, 将研究区域按其空间属性特征进行分层, 分层均是基于空间连续的分层。空间分层抽样方法的目的是得到更高抽样效率的方式^[14]。结果显示, 在样本量相同时, 空间分层路径抽样相比随机路径抽样估计精度更高, 空间分层后行走路径的空间分布更分散, 使样本点信息重叠的可能性降低。

在实际监测中验证抽样方式的效率, 需要大量的人力和时间, 而采用基于蒙特卡罗模拟随机路径抽样和空间分层路径抽样方法, 可以有效解决这一问题。下一步将用该模型模拟研究路径指数与BI间关联。

本文仅针对建筑区域开展研究, 未涉及非建筑区域或建筑区域非建筑物的公共区域。下一版模型, 将会针对非建筑区域或建筑区域非建筑物的公共区域等其他不同类型的蚊媒孳生地进行评估, 以发现可操作性更强、适用范围更广的基于空间抽样设计的路径指数法行走方式, 提高路径指数监测抽样效率。

综上, 本研究基于Python代码模拟人工行走, 建立了采用蒙特卡罗模拟路径抽样的方法, 发现基于空间抽样的路径指数法可获得更可靠的白纹伊蚊密度监测结果, 路径指数法需要进一步优化路径的行走方式, 以提高监测质量。

利益冲突  无