肾综合征出血热（hemorrhagic fever with renal syndrome，HFRS）是一种由汉坦病毒引起的经啮齿动物传播的自然疫源性疾病，属于我国法定乙类传染病。近年来，云南省报告病例数出现较大幅度波动^[1]。2012－2020年监测结果^[2]显示，楚雄彝族自治州（楚雄州）是云南省HFRS高发地区之一，占全省病例总数的36.53%。既往关于楚雄州HFRS的研究报道以流行病学描述性分析为主^[2-4]，且研究维度为州（市）或者县（区）层面，分析所采用的空间尺度过于宽泛，结果的精确度可能会受到影响，可能存在将病例较少区域亦纳入高发区，造成假阳性，从而不能全面揭示疾病在较小地理尺度内的分布异质性。因此，本研究聚焦乡（镇）维度，分析2014－2023年楚雄州HFRS发病的时空聚集性特征和演变趋势，并建立季节性差分自回归滑动平均（seasonal autoregressive integrated moving average，SARIMA）模型，对楚雄州HFRS未来的流行趋势进行预测和分析，旨在为下一步制定精准、科学的防控策略提供数据支持。

楚雄州地处云南省中部偏北，位于北纬24°13′~26°30′、东经100°43′~102°32′，辖2市8县，共有103个乡（镇），东部、南部、西部和西北部分别与省内的昆明市、玉溪市、普洱市、大理白族自治州（大理州）和丽江市5个州（市）相邻，北部与四川省攀枝花市仁和区和凉山彝族自治州会理市相邻。

2014－2023年楚雄州HFRS个案数据通过中国疾病预防控制信息系统获取，选取发病日期从2014年1月1日至2023年12月31日，现住址为楚雄州，病例分类为临床诊断和实验室确诊的所有个案作为研究对象。人口统计数据来自楚雄州统计局。楚雄州乡（镇）级边界地图来源于广州图遥信息科技有限公司，各乡（镇）经纬度坐标信息通过高德地图地理编码（application programming interface，API）获取。

使用Excel 2016软件对楚雄州2014－2023年HFRS发病数据进行整理汇总，建立个案数据库；使用开源软件Geoda 1.22开展空间自相关分析；使用SaTScan 10.12软件对楚雄州各乡（镇）报告病例进行回顾性时空扫描，探测疫情聚集区；使用开源软件QGIS 3.34.2将各乡（镇）发病数据和空间扫描结果进行可视化展示；应用R 4.3.2软件对2014－2023年120个月的时间序列数据进行统计分析，并建立SARIMA模型和预测2024年1－12月发病趋势。

全局空间自相关分析用来分析指定属性在整个研究范围内的分布状况及是否存在空间相关性，常用全局Moran's I指数作为统计量，取值范围：[-1，1]，通过计算每年的全局Moran's I指数和P值，以值的正负和大小判断空间聚集性方向和强度^[5]。当P < 0.05，Moran's I指数 > 0表示空间呈正相关，越接近于1表示空间聚集性越强，反之亦然，Moran's I指数=0表示空间上无聚集性，呈随机分布。

局部空间自相关分析用来分析指定属性在局部地点是否存在自相关性，并明确其聚集位置，常用局部Moran's I作为统计量，通过局部Moran's I统计量来识别具有统计显著性的热点、冷点和空间异常值^[5]。主要反映相邻区域间的相关程度，分4种类型：热点区域的高-高聚集（H-H）、冷点区域的低-低聚集（L-L）、异常区域的高-低聚集和低-高聚集（H-L和L-H）。本研究主要使用Geoda 1.22软件对2014－2023年楚雄州各乡（镇）报告病例数进行全局空间自相关和局部自相关分析，以Z检验和P值进行显著性评价，随机化置换均选择999次。

回顾性时空扫描统计由Kulldorff等^[6]于1998年提出并应用到公共卫生领域，统计量为对数似然比（log-likelihood ratio，LLR），其原理是建立一个或多个圆柱形的扫描窗口，圆柱形的高为时间长度，底为空间范围，扫描窗口同时在时间和空间两个维度上移动，检验发病地点邻接的病例其发病时间是否也接近，探测病例在特定地理位置和时间段内是否有异常的聚集现象。

运用SaTScan 10.12软件分别对2014－2018年、2019－2023年2个时期楚雄州各乡（镇）报告发病数进行回顾性时空扫描分析，得出LLR和相对危险度（relative risk，RR）值，以P < 0.05为差异有统计学意义，代表时空范围存在聚集性，LLR值越大，表明聚集区域内病例聚集的可能性越大。根据LLR值大小逐级排出聚集区，分为一级聚集区、二级聚集区等。结合既往的研究报道^[7]，本研究的参数设置为：基于Poisson分布模型，以乡（镇）为空间单位、月为时间单位，时间间隔为1个月，以30%风险人口数作为最大扫描窗口，MonteCarlo模拟检验选择999次。

SARIMA是经典、成熟的时间序列预测方法，广泛应用于我国疾病监测预测中^[8-9]，其结构为ARIMA（p，d，q）×（P，D，Q）s，其中，p、q为自回归、偏自回归函数的阶，P、Q为季节差性自回归、偏自回归函数的阶，d、D为非季节差分次数和季节差分次数，s为季节性周期^[9]。

本研究使用R 4.3.2软件forecast package中的auto.arima函数完成SARIMA建模，该函数可根据赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC）、赤池信息准则校正（Akaike information criterion with a correction for small sample sizes，AICc）或贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion，BIC）的值自动选择性能最优参数；采用自相关函数（auto correlation function，ACF）、偏自相关函数（partial ACF，PACF）和Ljung-Box Q检验对模型残差进行检验，判断其是否为随机序列；模型通过拟合优度检验时，可进行预测并对预测效果进行评价。

使用R 4.3.2软件进行统计分析。采用trend包的Mann-Kendall U检验评估发病趋势的单调性，使用forecast包的stl函数分解时间序列成分（趋势项、季节项和随机项）。检验水准α=0.05。

2014－2023年楚雄州共报告1 106例HFRS病例，死亡2例，年平均发病率为4.19/10万。报告发病呈现波动式上升，报告病例数由2014年的44例上升至2023年的194例，报告发病率由2014年1.60/10万上升至2023年8.18/10万。Mann-Kendall U趋势检验显示，2014－2023年的HFRS报告发病数有明显上升趋势（Z=2.683，τ=0.689，P=0.007）。见图 1。

图 1 2014－2023年云南省楚雄彝族自治州肾综合征出血热报告发病变化趋势 Figure 1 Trends of reported case number and incidence rate of hemorrhagic fever with renal syndrome in Chuxiong Yi Autonomous Prefecture, Yunnan Province, 2014-2023

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报告男性病例772例，女性334例，性别比为2.31∶1。从年龄构成看，0~ < 16岁年龄组报告20例，占1.81%，16~ < 60岁年龄组报告778例，占70.34%、≥60岁年龄组报告308例，占27.85%；16~ < 60岁年龄组报告发病数构成比有逐年下降趋势（Z=-3.220，τ=-0.822，P < 0.001），≥60岁年龄组报告发病数构成比呈逐年上升（Z=3.041，τ=0.778，P < 0.002）；从职业构成看，以农民（819例，74.05%）、家务及待业115例（115例，10.40%）为主。

2014－2023年楚雄州共有94个乡（镇）报告HFRS病例，占比91.26%（94/103），累计报告病例数和构成比位居前5位的乡（镇）分别为楚雄市鹿城镇（204例，18.44%）、姚安县栋川镇（167例，15.10%）、姚安县前场镇（65例，5.88%）、姚安县弥兴镇（61例，5.52%）和楚雄市东华镇（59例，5.33%），5个乡（镇）累计报告556例，占比50.27%。报告发病率居前5位的乡（镇）分别为姚安县前场镇（456.69/10万）、姚安县弥兴镇（411.94/10万）、姚安县大河口乡（351.52/10万）、姚安县太平镇（301.40/10万）、姚安县栋川镇（212.44/10万）。历年发病率的高发乡（镇）主要分布在楚雄州西部。见图 2。

注：A1鹿城镇；A2栋川镇；A3前场镇；A4弥兴镇；A5东华镇；B1前场镇；B2弥兴镇；B3大河口乡；B4太平镇；B5栋川镇。 图 2 2014－2023年云南省楚雄彝族自治州各乡（镇）肾综合征出血热报告发病地区分布 Figure 2 Geographic distribution of reported cases of hemorrhagic fever with renal syndrome in townships of Chuxiong Yi Autonomous Prefecture, Yunnan Province, 2014-2023

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全局Moran's I指数均 > 0，2023年的Moran's I指数最大（0.239）。除2017年（P=0.062）和2020年（P=0.406）外，各年份均P < 0.05，楚雄州乡（镇）维度上HFRS报告发病呈空间正相关，有聚集性分布，存在高值或低值聚集区。见表 1。

表 1 2014－2023年云南省楚雄彝族自治州乡（镇）维度肾综合征出血热报告发病全局空间自相关分析 Table 1 Global spatial autocorrelation analysis of reported cases of hemorrhagic fever with renal syndrome at township level in Chuxiong Yi Autonomous Prefecture, Yunnan Province, 2014-2023

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在全局空间自相关分析的基础上，从乡（镇）维度进一步分析局部空间自相关性，计算局部Moran's I指数。分析发现，2014－2016年楚雄州的热点区域（高-高聚集）保持相对固定，中部地区的楚雄市鹿城镇和东瓜镇持续为高-高聚集区；2017年之后出现动态变化，2018年热点区域缩小，2019年热点区域扩大，2020年起热点区域有逐步向西北部地区移动的特点，且数目有增多的趋势。2022年和2023年，姚安县栋川镇、大河口乡等7个乡（镇）成为新的高-高聚集区，热点区域的地理分布有显著变化。见图 3。

图 3 2014－2023年云南省楚雄彝族自治州肾综合征出血热热点区域示意图 Figure 3 Schematic diagram of hotspot areas of hemorrhagic fever with renal syndrome in Chuxiong Yi Autonomous Prefecture, Yunnan Province, 2014-2023

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应用SaTScan 10.12软件对2014－2023年楚雄州HFRS病例进行时空扫描分析，在2014－2018年探测到3个聚集区：一类聚集区位于楚雄州南部和西南部地区21个乡（镇）（LLR=49.796，P < 0.001，RR=4.68），二类聚集区位于姚安县前场镇（LLR=16.933，P < 0.001，RR=10.22），三类聚集区位于楚雄州中部地区9个乡（镇）（LLR=14.609，P=0.003，RR=3.70）。2019－2023年探测到2个聚集区：一类聚集区位于以姚安县栋川镇为中心的8个乡（镇）（LLR=476.245，P < 0.001，RR=19.51），二类聚集区位于以楚雄市子午镇为中心的5个乡（镇）（LLR=19.739，P < 0.001，RR=3.25）。各聚集区的具体时间范围、扫描半径和发病情况见表 2、图 4。

表 2 2014－2023年云南省楚雄彝族自治州肾综合征出血热病时空聚集乡（镇）分析 Table 2 Analysis of spatiotemporal clusters of hemorrhagic fever with renal syndrome cases in townships in Chuxiong Yi Autonomous Prefecture, Yunnan Province, 2014-2023

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图 4 2014－2023年云南省楚雄彝族自治州肾综合征出血热病例时空聚集区分布 Figure 4 Distribution of spatiotemporal clusters of hemorrhagic fever with renal syndrome cases in Chuxiong Yi Autonomous Prefecture, Yunnan Province, 2014-2023

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对2014－2023年分月发病数据进行季节和趋势分析，原始数据存在节奏性振动，见图 5。2018－2023年的波动幅度较2014－2017年大。从原始数据中分离出季节项和趋势项成分，同时剔除部分随机噪声成分（χ²=1.536，P=0.215）。从时间序列分解图可看出，报告发病数存在季节性分布特征，夏季高发，高峰出现在4月，次峰出现在6月，2月在同年中相对较低，并呈现周期性变化特征。疫情总体呈上升趋势，2016－2017年和2019－2020年出现过短暂平台期。

图 5 2014－2023年云南省楚雄彝族自治州肾综合征出血热月度报告发病数的时间序列分解图 Figure 5 Time series decomposition of monthly reported cases of hemorrhagic fever with renal syndrome in Chuxiong Yi Autonomous Prefecture, Yunnan Province, 2014-2023

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SARIMA建模和预测：R软件给出的最优拟合模型为SARIMA（1，0，0）（0，1，2）₁₂（AIC=638.66，AICc=639.25，BIC=652.07），Ljung-Box检验显示，残差符合随机分布（χ²=19.338，P=0.564），残差的ACF图、PACF图显示绝大部分滞后系数均落入95%置信区间（confidence interval，CI）内，见图 6。使用该模型进一步预测2024年1－12月发病数并绘制趋势图，见图 7。

图 6 SARIMA模型残差的自相关和偏自相关函数图 Figure 6 Autocorrelation and partial autocorrelation function plots of SARIMA model residuals

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注：模型参数为SARIMA（1，0，0）（0，1，2）12；UCL置信上限；LCL置信下限。 图 7 2014－2023年云南省楚雄彝族自治州肾综合征出血热实际发病数、SARIMA模型拟合发病数及预测结果 Figure 7 Actual cases, SARIMA model-fitted cases, and forecasted cases of hemorrhagic fever with renal syndrome in Chuxiong Yi Autonomous Prefecture, Yunnan Province, 2014-2023

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楚雄州是云南省HFRS的高发地区^[2]，本研究发现楚雄州2014－2023年HFRS年报告发病呈现明显上升趋势，且2020－2022年的报告发病并未受新型冠状病毒感染疫情影响。

从人群分布看，楚雄州HFRS发病仍以男性（69.80%）和农民（74.05%）为主，这与全国^[1]和云南省^[2]的流行特征相似。从时间分布看，以单峰流行为主，高峰出现在4－6月，与全国^[1]的双峰流行不同。值得注意的是，≥60岁年龄组的占比逐年攀升，这一趋势在其他地区也有报道^[10]，提示老年人群已成为HFRS防控的重点人群。

通过对楚雄州乡（镇）维度HFRS报告发病全局空间自相关分析，显示2014－2023年存在空间聚集性且呈正相关；局部空间自相关分析显示，2014－2023年高-高聚集区呈现动态变化，由以楚雄市鹿城镇和东瓜镇为代表的中部地区乡（镇）转移至姚安县境内的大河口乡、弥兴镇等多个乡（镇）；时空扫描结果显示，一类聚集区由楚雄市、南华县和双柏县境内的21个乡（镇）转变为姚安县境内的8个乡（镇），楚雄市境内的东瓜、东华、苍岭、鹿城和子午镇转变为二类聚集区。热点区域总体呈现聚集区范围缩小、聚集程度加深的特点。

楚雄州HFRS热点区域呈现显著变化：2021年以来，姚安县多个乡（镇）成为新的热点区域，而楚雄市鹿城镇则于2019年转变为非热点区域。姚安县的疫情上升可能与其毗邻的大理州祥云县HFRS流行存在关联。既往研究^{[2, 11]}显示，祥云县是云南省HFRS高发地区，该县于2003年首次出现HFRS病例报告，2003－2012年、2012－2020年报告病例数分别占全省的45.83%（22/48）和44.17%（810/1 834），2012年曾发生HFRS暴发疫情。高丽芬等^[4]报道姚安县于2012年首次报告HFRS病例，本研究发现该县近几年疫情波动明显。李文娟等^[11]报道祥云县境内野外鼠种丰富，HFRS的宿主动物中华姬鼠（Apodemus draco）、高山姬鼠（A. chevrieri）和大绒鼠（Eothenomys miletur）为常见鼠种，且存在HFRS野鼠型疫源地，中华姬鼠是主要宿主动物，汉坦病毒感染率为13.25%。下一步考虑通过宿主动物调查和汉坦病毒基因型别分析，以进一步证实姚安县是否受到大理州祥云县宿主动物迁移影响。

相比之下，楚雄市的疫情形势有所改善，这可能与城市环境整治措施有关。胡挺松等^[12]研究发现楚雄市居民区存在以褐家鼠（Rattus norvegicus）为优势鼠种的汉城病毒型疫源地。自2017年8月起，作为楚雄市人民政府所在地的鹿城镇深入实施“全国文明城市”和“全国卫生城市”创建工作，通过城市环境综合整治降低鼠密度，一定程度上降低了居民区汉坦病毒暴露感染的风险。

HFRS是经啮齿类动物传播的自然疫源性疾病，其流行具有长期性和周期性，受自然、地理和社会等多重因素影响。本研究应用SARIMA（1，0，0）（0，1，2）₁₂模型进行预测，结果表明2024年楚雄州HFRS疫情仍将处于相对高位。周济华等^[13]的研究揭示，楚雄州广泛存在着以褐家鼠为主要传染源的HFRS家鼠型疫源地及汉城病毒型病毒的流行，这表明楚雄州HFRS疫情防控将面临长期且复杂的挑战。

与既往以州、县（市）为单位的研究相比^{[2, 4]}，本研究在乡（镇）维度，运用空间自相关分析和时空扫描统计等方法，识别了楚雄州HFRS的时空聚集特征及演变规律。然而，本研究存在一定局限性。首先，由于缺乏分年龄人口数据，未能对病例进行年龄标化分析。其次，本研究个案数据来源于“中国疾病预防控制信息系统”，属于被动监测数据，可能存在漏报和错报的情况。此外，已有研究表明，汉坦病毒的传播受到温度、湿度和降水等气象条件，地理环境，以及经济社会发展等因素影响^[14]，各因素之间存在复杂的交互作用。但本研究受限于多源数据的获取，未能对这些潜在影响因素进行综合分析。上述局限性为后续研究提供了新的方向。未来研究可整合气象、地理信息系统和社会经济发展指标等多源数据，识别聚集区内HFRS疫情发生和流行的风险因素，为制定防控策略提供科学依据。

综上所述，楚雄州HFRS疫情发生具有一定的时空地域差异和明显的空间聚集特点，已成为楚雄州当前需要高度关注的公共卫生问题，应采取积极措施，重点地区亟需统筹推进16~60岁人群免疫接种、疫情监测预警、媒介生物和宿主动物监测、防鼠灭鼠、健康宣教和爱国卫生运动相结合的综合防控措施。

利益冲突  无