鼠疫的传染源主要是啮齿动物，传播媒介主要是蚤类^{[1, 2]}。目前我国有12类鼠疫疫源地，生态型鼠疫菌21种，主要宿主动物14种，主要媒介蚤16种。在自然界中鼠疫首先出现在动物间后在人间流行，而在新发现的鼠疫疫源地内，先发现人间鼠疫流行，后证实动物间鼠疫流行，如天生桥水电站事件和玉龙人间鼠疫事件^{[3, 4]}，对于鼠疫防治工作提出了巨大挑战。目前我国鼠疫监测主要集中在历史鼠疫疫源地及周边地区，对于新的疫源地发现能力有限。近年来空间技术在流行病学中得到广泛应用，对鼠疫防控工作有推动作用，如快速获取大范围内地表环境和生态信息，开展鼠疫疫源地自然环境、主要宿主动物可能分布区域预测等，是常规鼠疫监测工作有力的补充。

从20世纪50年代开始，我国开始采取大规模的鼠疫控制措施，人间鼠疫呈明显下降趋势，但从90年代开始，随着世界范围内人间鼠疫发病率上升，我国人间鼠疫明显上升。1981－2014年间，仅2001年因天生桥水电站事件导致鼠疫病例达251例^[3]，其他时间鼠疫发病人数均低于100例。从人间鼠疫的疫源地类型来看，旱獭鼠疫疫源地人间鼠疫基本每年均有发生（1984年全国无鼠疫发生），1990－2003年南方家鼠鼠疫疫源地异常活跃，以家鼠型鼠疫为主；其他年份以旱獭型鼠疫为主，偶有沙鼠型鼠疫发生^[5]。

1981年以来，全国动物间鼠疫总体呈上升趋势，2005年达最高峰，后有所下降。2011年以后，动物疫情再次上升。动物间鼠疫疫情仍十分活跃，每年有30～60个县发生疫情，旧的疫源地休眠数年后复燃，新疫源地不断被发现。近几年，青藏高原喜马拉雅旱獭(Marmota himalayana)鼠疫疫源地、内蒙古长爪沙鼠(Meriones unguiculatus)鼠疫疫源地和准噶尔盆地大沙鼠(Rhombomys opimus)鼠疫疫源地异常活跃，动物间鼠疫常有发生。松辽平原达乌尔黄鼠(Spermophilus dauricus)鼠疫自然疫源地、甘宁黄土高原阿拉善黄鼠(S. alaschanicus)鼠疫自然疫源地、滇西山地闽广沿海居民区黄胸鼠(Rattus tanezumi)疫源地疫情比较稳定^[5]。

空间流行病学主要研究人群疾病与健康状态的空间分布及影响因素，包括疾病制图、生态学分析与聚集性分析^[6]。空间信息分析技术和统计方法学的发展，促进了空间环境、健康和人口数据相结合的空间流行病学研究的发展，用于评估潜在健康风险的地理分布和环境影响因素的关系^[7]。目前，空间流行病学已被广泛地应用于环境监测，如大气、水质、生态等^[8]；传染病预防控制，如血吸虫病、疟疾、结核、鼠疫、梅毒等；慢性非传染性疾病的预防控制，如肿瘤、高血压和卫生应急等领域^{[9, 10, 11]}。

鼠疫在自然界的存在以鼠疫菌、鼠疫宿主、媒介蚤传播构成的传播链和三维空间接触为基础，在进化中形成鼠疫特有生物群落圈，并在一定的地理环境条件下自然形成鼠疫生物群落地理分布特征区域即鼠疫自然疫源地^[12]。鼠疫潜伏、暴发、流行均与鼠疫疫源地的生态环境密切相关，因此依靠鼠疫疫源地的环境可预测鼠疫流行。自然疫源地的研究主要以宿主、媒介、鼠疫菌和自然环境等因素，调查环境、气候等因素与疫源地分布范围及动物疫情的流行相互关系，进而有效预测鼠疫疫情。目前，鼠疫预测预警方法分为经典数理统计和空间统计方法。

20世纪90年代，早期鼠疫防治工作者尝试用数学模型方法探索鼠疫相关风险因素，并对鼠疫的流行规律进行预测。经典的线性回归、判别分析、灰色系统和神经网络方法等均可用于人间、动物间鼠疫的模型预测。（1）人间疫情预测。国外学者利用logistic回归对乌干达人间鼠疫进行了系列研究发现，鼠疫发生风险与2、10和11月降雨量呈正相关，与6月降雨量呈负相关，且与土壤、土地利用类型呈正相关^{[13, 14, 15]}。（2）动物间疫情预测。秦长育和李仲来^[16]采用多元回归建立了预测模型，认为鼠疫流行的主要影响因子为阿拉善黄鼠密度和巢蚤指数。石杲等^[17]采用逐步回归法建立达乌尔黄鼠鼠疫流行模型，发现达乌尔黄鼠鼠疫的流行与达乌尔黄鼠鼠体蚤染蚤率和洞干蚤蚤指数有关。李仲来和张万荣^[18]根据鄂尔多斯市1967－1996年的监测数据和降雨数据，建立多元回归模型预测，发现年降雨量和6－8月降雨量均增多，预示着动物间鼠疫的流行。米景川等^[19]利用天文、气象和动物监测数据建立了多元回归和最优回归模型预测流行强度。李华宇等^[20]根据吉林省西北草原1957－2004年的监测资料，利用神经网络方法得出达乌尔黄鼠疫源地鼠疫流行的预测模型，与实际监测拟合较好。钱全^[21]利用前3年的夏季降雨、前2年的夏季降雨以及当年春秋季平均气温，有效预测当年的鄂托克前旗长爪沙鼠的鼠疫流行风险。李仲来和张耀星^[22]在布氏田鼠(Lasiopodomys brandti)鼠疫疫源地，根据1970－1996年的监测资料，利用灰色系统得出鼠疫流行与未流行年份有明显的周期过程，并预报了下一次流行时间。一些学者还探索了鼠疫流行和空间宇宙活动之间的关系。郭世昌等^[23]通过研究臭氧、太阳黑子活动与鼠疫的关系，认为臭氧总量的变化与鼠疫流行呈负相关，太阳黑子活动相对数与后续两三年鼠疫发病率呈现明显相关性。（3）宿主媒介种群密度。杨俊平^[24]利用多元线性回归模型发现在内蒙古乌拉特中旗鼠疫疫源地降雨量与长爪沙鼠种群数量呈正相关。

大量研究表明，利用经典数理统计模型对鼠疫进行预测，简单易行，并取得较好的预测效果。但是这些研究均以线性回归为基础构建模型，在数据上，动物间鼠疫发生次数较少，甚至为0，传统线性回归方法，会损失大量的数据信息，甚至出现误差。经典的数学模型经常忽视空间地理微生态环境、时空相关和交互作用的影响，同样使模型拟合结果或预测结果与实际情况存在误差。

GIS自20世纪80年代开始在我国疾病预防控制系统广泛应用并迅速发展。通过地图直观展示疾病的空间分布，可以实时、动态地显示发病变化情况，对疾病分布进行可视化，利用空间分析技术研究疾病病因和各种影响因素，并分析疾病的空间聚集性。吉林省、广西壮族自治区、青海省等鼠疫防治工作者利用GIS对鼠疫的人间疫情、动物间疫情等进行了空间展示及气象环境因素的相关性分析，利用空间插值等空间信息技术对宿主媒介种群密度进行预测^{[25, 26, 27, 28, 29, 30]}。周方孝等^[25]、徐成等^[26]将3S技术应用于达乌尔黄鼠鼠疫疫源地和青藏铁路沿线鼠疫监测，实现了鼠疫监测和疫情控制信息化管理。杨林生等^[27]利用GIS对1840年以来我国鼠疫的时空分布规律进行系统分析，发现我国鼠疫疫源地时空分布的特点。林新勤等^[28]利用GIS构建了广西鼠疫预警模型。鞠成等^[31]利用反距离加权空间插值和回归诊断研究气象因素和人间鼠疫流行的关系，发现黄胸鼠鼠疫疫情与当年的最高气温、领先1年的最低气温、领先1年的最高气温、领先2年的最小相对湿度、领先3年的平均气温呈负相关，与当年平均相对湿度呈正相关。青藏高原喜马拉雅旱獭疫源地人间鼠疫疫情与气象因素的关系不大。遥感技术是利用飞机、卫星等空间平台，应用各种传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息，进行收集、处理，并最后成像，进而识别地球表面各种资源的一种现代方法。利用遥感技术结合GIS可以预测鼠疫疫情和宿主媒介的分布。国外在人间鼠疫疫情预测上得到了有效应用^{[13, 14, 15]}，国内仅在鼠疫主要宿主动物的适生区预测方面得到初步应用^{[32, 33]}。

生态位模型是将物种的分布数据与限制该物种分布的环境变量进行统计上的关联，建立分布与环境变量的关系，进而预测物种的地理分布或者潜在栖息地^[34]。根据使用物种分布数据的不同，分为presence-absence模型和presence-only模型两类。前者模型需要已知物种存在和不存在的位置点数据，但物种的不存在点数据获取是不现实的，常需要随机抽取一些伪不存在点来替代不存在点。常用的presence-absence模型包括传统的广义线性模型(GLM)、广义可加模型(GAM)和规则集遗传算法(GARP)等。presence-only模型只需要已知物种的存在点数据。该模型包括B10CLIM、ENFA、DOMAIN、MAXENT（最大熵模型）等。生态位模型经常用于预测物种的地理分布，现已从传统的生物多样性、生物保护、生物入侵等领域扩展到自然疫源性疾病空间流行病学的研究领域。生态位模型在马尔堡病毒^[35]、埃博拉病毒^[36]、禽流感^{[37, 38]}、血吸虫^[39]、肾综合征出血热^[40]等疾病预测预警中广泛应用。在鼠疫防控方面，国内外学者也利用生态位模型做了一些研究，主要集中在利用气象环境因素对人间疫情的潜在风险区的预测和鼠疫主要宿主动物适生区的预测。Holt等^[41]利用MAXENT模型，对加利福尼亚人间鼠疫空间分析，发现温度、湿度、降雨量与当地人间疫情有关，并利用气候对人间鼠疫潜在风险进行预测。Qian等^[32]使用最大熵生态位建模方法探讨喜马拉雅旱獭鼠疫自然疫源地的遥感环境特征，确定了高程、植被指数、年均日间地表温度与年均夜间地表温度，是决定青藏高原喜马拉雅旱獭鼠疫自然疫源地空间分布的重要环境因素，并预测出喜马拉雅旱獭的适生区。王梅等^[33]利用Maxent模型构建新疆准噶尔盆地大沙鼠的适生区，认为利用Maxent模型对于鼠疫宿主动物的适生区预测较为准确。高孟绪等^[42]利用遗传算法的规则集预测(GARP)模型进行了喜马拉雅旱獭的空间分布预测。

贝叶斯方法的基本原理是通过构建分层贝叶斯模型，对未知参数提出先验分布，并进行贝叶斯估计获得贝叶斯后验分布^[43]。随着计算机技术的迅速发展和马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC)的引入，贝叶斯统计这一经典统计方法得到迅速发展，并在气象、环境、生物和医学等领域广泛应用，从贝叶斯空间模型扩展而来的贝叶斯时空模型也成为当前疾病时空数据分析和研究的热点之一。在国外的空间流行病学领域，贝叶斯统计已经成为非常重要的方法，在流行病学研究中大量应用了贝叶斯模型或其改进的模型。在国内学界中，贝叶斯方法尚属于起步阶段，相关研究不多，但已经逐渐走进研究者的视野。目前，已经在血吸虫病^[44]、癌症^[45]、手足口病^[46]、布鲁氏菌病（布病）^[47]等疾病中得到应用，国外也开始应用于鼠疫研究^[48]。郑杨等^[47]利用贝叶斯时空模型对内蒙古自治区布病疫情进行分析。它将数据蕴含的时空信息和参数的不确定性（先验分布）整合于同一模型中，借助邻近旗（县）和时点的布病发病信息对发病危险度进行估计，解决了空间结构带来的估计偏差，修正了标准化发病比在发病数较低时所暴露的弱点，使估计值更加稳定、可靠，从疾病地图上表现为发病危险度在全区范围内更加平滑。目前，国内尚无将贝叶斯理论应用于鼠疫的相关报道。

目前，国内学者应用空间流行病学方法对鼠疫疫情的预测和鼠疫疫源地空间结构研究做了一些工作，主要集中在气象环境因素与人间鼠疫疫情和宿主媒介分布。但是，研究的深度还远远不够，仅限于应用GIS进行简单的鼠疫疫情空间分布展示和利用生态位模型对疫源地主要宿主动物的适生区预测，更深入地对人间、动物间疫情定量性的预测预警研究较少。高分遥感技术、贝叶斯模型等的研究技术和方法均未应用到鼠疫防治工作中，这也是今后鼠疫预测预警研究的努力方向。利用空间流行病学方法研究动物间、人间鼠疫疫情的相关影响因素，建立时空模型，通过GIS和遥感反演达到预测动物间鼠疫高风险区域，及早采取预防控制措施，可以节省以传统方式进行监测所需的大量人力、物力、财力。对常规鼠疫监测未涉及区域动物间疫情的发现提供了很大帮助，同时，在防控新发鼠疫疫源地内人间鼠疫的发生有着非常重要的意义。