影响蚊虫生长繁殖的因素很多，其中蚊的发育、行为、生存以及疾病的传播等均能受到气象因素的影响^[1]。本文通过研究浙江省部分地区蚊虫密度与气象因素的关系，探讨影响蚊虫密度的气象因素，为蚊虫密度的预测以及蚊媒疾病的防制提供理论依据。 1 材料与方法 1.1 资料收集 1.1.1 气象资料

来自于中国气象科学数据共享服务网。收集浙江省杭州、衢州、温州市3个代表性站点的气象资料，时间跨度为2007年1月至2013年12月。主要包括极端最低本站气压、极端最低气温、降雨量、平均本站气压、平均风速、平均气温、平均水汽压、平均相对湿度、日照时数等23个气象指标，均为月度数据。 1.1.2 蚊虫密度资料

来源于浙江省疾病预防控制中心蚊虫密度监测数据，监测方法为诱蚊灯法，监测频率为每月1次。 1.2 资料分析

用非参数检验中的1-Sample K-S Test来检验数据的正态性。经检验，蚊虫密度监测数据以及气象数据满足正态性，故采用Pearson相关分析及逐步多元线性回归模型，运用SPSS 16.0软件对数据进行分析。P＜0.05为差异有统计学意义。 2 结 果 2.1 杭州地区 2.1.1 相关分析

近7年中，杭州蚊虫密度与极端最低本站气压、极端最高本站气压、平均本站气压呈负相关（P＜0.05）；与极端最低气温、极端最高气温、降雨量、平均气温、平均水汽压、平均最低气温、平均最高气温、日降雨量≥0.1 mm日数、最小相对湿度呈正相关关系（P＜0.05）。与其他气象因素无相关关系。 2.1.2 逐步多元线性回归分析

将蚊虫密度作为因变量，有相关关系的气象因素为自变量，进行逐步多元线性回归分析，筛选影响蚊虫密度的主要气象因素。结果发现，仅平均水汽压进入回归方程（表 1）。模型的复相关系数（R）为0.681，决定系数（R2）为0.464。对模型检验，模型差异有统计学意义（F=46.757，P＜0.05）。

表 1 杭州地区回归系数检验^a Table 1 Stepwise multiple linear regression analysis between mosquito density and climatic factors of Hangzhou

表选项

近7年的蚊虫密度与极端最低本站气压、极端最高本站气压、平均本站气压呈负相关（P＜0.05）；与极端最低气温、极端最高气温、降雨量、平均气温、平均水汽压、平均最低气温、平均最高气温、最大日降雨量、最小相对湿度等呈正相关关系（P＜0.05）。 2.2.2 逐步多元线性回归分析

平均最低气温、最大日降雨量、极端最低本站气压进入回归方程（表 2）。模型的R为0.731，R2为0.535。对模型检验，差异有统计学意义（F=19.940，P＜0.05）。

表 2 衢州地区回归系数检验^a Table 2 Stepwise multiple linear regression analysis between mosquito density and climatic factors of Quzhou

表选项

近7年的蚊虫密度与极端最高本站气压及平均本站气压呈负相关，与极端最高气温呈正相关关系（P＜0.05）。 2.3.2 逐步多元线性回归分析

仅平均本站气压进入回归方程（表 3）。模型的R为0.332，R2为0.110。对模型检验，差异有统计学意义（F=6.704，P＜0.05）。

表 3 温州地区回归系数检验^a Table 3 Stepwise multiple linear regression analysis between mosquito density and climatic factors of Wenzhou

表选项

气象因素对蚊虫密度的影响可能存在长期以及滞后效应。以下个月的蚊虫密度为因变量，以当月相关的气象因素为自变量，进行逐步多元线性回归分析，分析气象因素的滞后效应。

杭州地区的滞后性分析发现，平均本站气压以及平均气温可能对下个月的蚊虫密度产生影响（表 4）。模型的R为0.687，R2为0.472。对模型检验，差异有统计学意义（F=23.217，P＜0.05）。

表 4 杭州地区滞后性回归系数检验^a Table 4 Stepwise multiple linear regression analysis for the lagging effect between climatic factors

表选项

衢州地区的滞后性分析表明，平均本站气压、日照百分率以及平均水汽压可能对下个月的蚊虫密度产生影响（表 5）。模型的R为0.737，R2为0.543。对模型检验，差异有统计学意义（F=20.165，P＜0.05）。

表 5 杭州地区滞后性回归系数检验^a Table 5 Stepwise multiple linear regression analysis for the lagging effect between climatic factors and mosquito density of Hangzhou

表选项

对于温州地区，气象因素对滞后1个月的蚊虫密度差异无统计学意义（P＞0.05）。 3 讨 论

本研究选取的3个站点中，杭州市为病媒生物的国家级监测点，衢州市为内陆城市，温州市为沿海城市，在气象因素以及蚊媒密度方面，都具有一定的代表性。

相关结果发现，杭州与衢州地区蚊媒密度的影响因素相似，蚊虫密度与当月站点所有气压测量指标均呈负相关，与当月站点所有气温测量指标均呈正相关。除此之外，蚊虫密度还与当月降雨量、平均水汽压、最小相对湿度呈正相关关系。结果的重复性以及相似性说明，上述气象因素可能对蚊虫密度有一定影响。

多元线性回归分析结果显示，在杭州市，平均水汽压与蚊虫密度显著相关；在衢州市，平均最低气温、最大日降雨量、极端最低本站气压与蚊虫密度显著相关；在温州市，平均本站气压与蚊虫密度显著相关。而对气象因素的滞后性分析发现，在杭州地区，平均本站气压以及平均气温可能对下个月的蚊虫密度产生影响；在衢州地区，平均本站气压、日照百分率以及平均水汽压可能对蚊虫密度的影响有一定的滞后性；而温州地区，滞后性分析结果差异无统计学意义。3个城市分析结果不同可能是由于沿海城市与内陆城市的主导气象因素不同造成的。另外，人类活动比如使用杀虫剂和治理环境等也可能对蚊密度产生影响^[2]。

温度是影响蚊虫密度的气象因素，并且其影响可能有一定的滞后效应。蚊虫的生长繁殖发育均需要一定的温度范围。温度过低易导致幼虫新陈代谢降低，发育减慢^[3]，温度过高，容易使蚊体内新陈代谢加速，导致成虫过小，降低其存活率^[1]。在疾病传播方面，温度的升高可能扩大蚊媒在空间和时间的分布范围^{[4, 5]}，并且使病毒在蚊虫体内的潜伏期缩短，病毒的传播速率加快，从而进一步加快疾病的传播^{[6, 7]}。易彬樘等^[8]认为，如果一个地区的月平均温度在28 ℃左右，影响蚊幼虫发育、繁殖的则是月平均最低温度，与本研究结论相似。

最大日降雨量与蚊虫密度呈显著性正相关。一般认为，降雨可以增加蚊虫的孳生地数量，使幼虫大量繁殖，种群数量剧增^[8]。但也有研究认为，降雨可能使原有的蚊类孳生地被雨水冲刷而破坏，使蚊虫密度降低^[9]。不同的降雨模式对蚊媒密度的影响不同^[10]，并且可能有一定的滞后性^[11]。

一般认为，湿度是影响蚊虫生长繁殖发育的影响因素，但是本研究未得出显著性结果。有研究认为，高的相对湿度能降低成蚊的死亡率，在70%～80%的相对湿度下，蚊虫吸血、产卵最活跃^[8]。

气压对蚊虫密度有重要影响，并且具有一定的滞后效应。一般认为，气压是影响蚊密度的重要气象因素^[12]，呈显著性负相关关系^[1]，与本研究的结论一致。蚊虫大多喜欢在黑色、潮湿的环境下产卵，而本研究发现，日照百分率对蚊虫密度的影响有一定的滞后效应，可能与蚊虫的这一习性有关。目前很少有研究涉及平均水汽压对蚊密度的影响，而本研究发现，平均水汽压会对蚊密度产生影响，并且有一定的滞后效应。

综上所述，平均水汽压、平均本站气压、平均最低气温、最大日降雨量、极端最低本站气压等可能是影响蚊密度的主要气象因素。平均本站气压、平均气温、日照百分率、平均水汽压等可能对蚊虫密度的影响有一定的滞后效应。本研究的局限性在于，采用的气象及蚊虫密度数据均为月度数据，受监测方法的限制，数据的敏感性可能受到限制。