蝇类主要通过机械性携带传播各种病原体^[1]，各类灾害过后，多伴随着蝇密度的大幅度增加^[2]；由于灾区卫生条件差、人群聚居、群体免疫力下降的原因，灾区蝇类高密度极易引起肠道传染病的流行^[3]。所以，在各类灾害现场，蝇类都是首要控制目标，对其进行监测与防制也是灾区防疫工作的重要内容之一^[4]。现有研究表明，灾害现场的蝇类密度呈现出地理位置或空间的差异性^[4-5]，而且在不同尺度上，病媒生物的孳生密度及传播疾病的风险在不同的地理尺度上受到不同环境因素的影响^[6]。但是目前对于灾后现场蝇类孳生危害的区域分布空间特征及相关环境因素缺少相关研究，可能会出现灾区防控资源配置与蝇类危害的区域分布及其密度水平不匹配的现象，从而影响防控效果。

3S技术〔地理信息系统（GIS）、遥感技术（RS）、全球定位系统（GPS）〕及空间统计分析技术可以有效分析病媒生物孳生地的空间分布特征及与孳生密切相关的环境因素，从而实现对病媒生物空间分布及种群密度动态的有效预警，并合理指导调配灾区防控资源。本研究应用空间分析与3S技术对北京市房山区洪水灾后现场村庄尺度上蝇类密度进行预测分析，可以有效指挥防控资源的配置，从而极大地提高防控效果。

2012年房山地区的洪水主要波及房山区东南部的诸多乡镇，本研究选取该区域内的长阳、长沟、韩村河、琉璃河、青龙湖、河北、良乡、石楼、周口店镇及城关街道办事处作为乡镇研究点。

研究中村庄样点的选择主要从以上样点乡镇中随机选取，这些村庄多以燕山山麓的山边村为主，包括半壁店、良乡东关、东街、南街、南上岗、南韩继、瓦井、大韩继、二街、刘李店、洄城、支楼、坨头、哑巴河、磁家务、三福、双磨、北良各庄、东良各庄、北车营、沙窝、石梯、五侯等村委会。

蝇类密度监测按国家标准《病媒生物密度监测方法 蝇类》^[7]中目测法的要求进行，具体如下：观察成蝇孳生场所蝇类，每天1次，记录孳生场所面积及目测蝇类数量；用蝇类数量除以孳生场所面积得到洪水灾后现场蝇类密度（只/m²）。按国家标准《病媒生物应急监测与控制 震灾》^[8]设定蝇目测法密度1只/m²为防治阈值。

计算每个村庄水平上的蝇类孳生数据，并在GIS中建立各个村庄与乡镇的蝇密度空间数据库，运用GEODA系统对调查村庄中蝇密度空间分布的自相关性进行Moran指数的统计分析。下载当年全年灯光指数，并通过栅格分析得到各个村庄灯光指数的平均值，并输入相应的空间数据库。获取北京地区的DEM（Digital Elevation Model）数据库，通过区域统计获取各个村庄的平均坡度值，并将其输入相应的空间数据库。

经空间自回归分析表明，在村庄与乡镇两级尺度上蝇类密度的空间聚集差异有统计学意义，也即在这些村庄与乡镇两级尺度上蝇密度不是一种随机过程的结果。应用空间误差回归分析研究蝇密度与环境因素的相关性。

由图 1可见，在本研究调查的房山区受到洪水灾害影响的23个村庄中，蝇密度水平超过指南要求防治阈值的村庄有17个，占调查总数的73.91%，另6个村庄的蝇密度水平未达到指南要求防治的阈值，占26.09%；调查的村庄中未出现蝇密度为0的现象。

图 1 房山区村庄行政区域内蝇密度及达到防治阈值比例情况 Figure 1 Density and proportion of fly density criteria achieved on the village scale

图选项

从这些村庄蝇密度水平的地理分布看，6个蝇密度水平未达到防治阈值的村庄主要分布在西北与东南地区；而蝇密度水平达到防治阈值的村庄主要分布在中部沿线地区，这两个不同蝇密度水平的村庄在空间分布上呈现出明显的空间聚集性，见图 2。

图 2 房山区村庄水平上蝇密度等级空间分布 Figure 2 Spatial distribution of fly density criteria on the village scale

图选项

在调查的10个乡镇中，蝇密度水平超过指南要求防治阈值的乡镇有8个，占调查总数的80.00%；另2个乡镇的蝇密度水平未达到指南要求防治的阈值，占20.00%；调查乡镇中未出现蝇密度为0的现象，见图 3。

图 3 房山区乡镇行政区域内蝇密度及达到防治阈值比例情况 Figure 3 Density and proportion of fly density criteria achieved on the town scale

图选项

从蝇密度水平的地理分布看，仅有2个蝇密度水平未达到防治阈值的乡镇，其空间位置主要分布在房山区的西北地区；而蝇密度水平达到防治阈值的乡镇主要分布在房山区的中部沿线地区；这两种不同蝇密度的乡镇在空间分布上呈现出显著的空间聚集性。

由图 2可见，村庄水平上蝇密度在研究区域的分布有空间聚集分布的特点。为进一步检测其在空间是否具有空间自回归特点，本研究对其空间分布的Moran指数进行计算，并对其聚集Moran指数的显著性进行置换检测。检测表明，Moran指数为0.387（Moran's I＝0.387）。高频置换检测（999次），其P＝0.016，说明这种空间正向的聚集程度在统计学上有显著意义。对其进一步用空间误差模型进行空间回归统计分析表明，与村庄水平上蝇密度水平相关的地理环境因素主要有村庄区域内平均坡度值与平均灯光指数（R²＝0.720，AIC＝121.607）；而且村庄内蝇密度水平与村庄区域内平均坡度值呈负相关（相关系数为-2.398），而与村庄区域内灯光指数呈正相关关系（相关系数为0.514）。

从图 4中可以看到，乡镇水平上蝇密度在研究区域的分布也有显著的空间聚集分布特点。为进一步检测其在空间是否具有空间自回归特点，本研究对其空间分布的MORAN指数进行了计算，并对其聚集Moran指数的显著性进行了置换检测。结果表明，其Moran指数为0.381（Moran's I＝0.381）。而且经高频置换检测（999次），其P＝0.039，说明这种空间正向的聚集程度在统计学上有显著意义。对其进一步用空间误差模型进行空间回归统计分析表明，与乡镇水平上蝇密度水平相关的地理环境因素只有乡镇区域内平均灯光指数（R²＝0.557，AIC＝64.348）；而且乡镇内蝇密度水平与乡镇区域内灯光指数呈正相关关系（相关系数为1.472）。

图 4 房山区乡镇水平上蝇密度等级空间分布 Figure 4 Spatial distribution of fly density criteria on the town scale

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方勇等^[2]的研究表明洪灾后现场的蝇类密度要高于正常未受灾的现场，在地震后的灾害现场，蝇类是首要控制目标^[4]。本研究中，洪水灾后的房山地区不仅在村庄水平上，而且在乡镇水平上蝇密度均处于一种高密度水平状态，接近80%的村庄或乡镇蝇类孳生密度超过规定的防治阈值。本研究说明房山区洪水灾后蝇类是需高度关注的目标之一，为防止由于灾后现场环境卫生极度恶化^[9]，有可能由其引起肠道传染病的流行^[3]，需要做好洪水灾后现场蝇类控制工作。

研究还发现，灾后房山地区村庄与乡镇尺度上蝇密度分布呈现一定的空间聚集特征，也即同样是经历水灾，不同位置的村庄或乡镇区域内蝇密度却不同。各类灾害过后，灾害现场的蝇密度呈现出地理位置或空间的差异性在既往的研究也有发现^[4-5]；同样在5·12地震灾区，灾后现场由于空间位置不同，其蝇密度呈现出各不相同的情况。高源等^[5]发现灾后蝇密度低于控制阈值，而林立丰等^[4]却发现灾后现场蝇密度超高（40只/m²）。与前述研究比较，本研究以地图的方式和空间聚集统计分析的方法展示了村庄与乡镇水平上蝇密度的分布差异，证明灾后村庄与乡镇区域尺度上蝇密度的空间聚集差异有统计学意义，即洪水灾后，房山区村庄与乡镇区域内蝇密度在空间上聚集并不是随机自然过程的结果，而是受到一定自然环境因素的影响。阐述这种灾后蝇密度空间分布特征将有助于指导灾后蝇类的监测、预警及防控工作的开展。

目前关于灾后现场一定区域内坡度值与蝇类孳生密度的关系，国内还没有相关的研究。现有的研究主要是一些关于坡度值与地面泾流，或坡度与蝇类孳生物-垃圾的移动之间关系的研究。如许翼等^[10]的研究发现，城市绿化带内地面坡度值与降雨后地面泾流值相关；而白福和陈秀清^[11]发现居民在坡度较大的地区居住，垃圾的无序堆放和污水乱倒都容易在强降雨时期形成滑坡现象；这些研究也说明坡度与蝇类孳生存在一定的生态联系。本研究中选择的乡镇、村庄多位于山区，加之农村地区平时生活习惯导致蝇类孳生的垃圾堆放并无严格管理；区域内坡度值大的地区一般是山体滑坡发生概率高的地区，洪水过境时地面洪水流速快，泾流量大，垃圾容易被冲走，反而造成区域内孳生密度降低，相反则密度上升。这可能是本研究中灾后现场的蝇类孳生密度与区域内坡度值之间呈现负相关关系的原因。

本研究还发现蝇密度在不同村庄与乡镇尺度上其相关环境因素也不同，灯光指数与村庄及乡镇两个尺度上的蝇密度呈正相关，而坡度值只在乡镇尺度上与蝇密度相关。这种病媒生物的孳生密度或传播疾病风险在不同的地理尺度相关于不同环境因素的现象在其他研究中也能见到，Kigozi等^[6]的研究表明，在城市大尺度上只有城市化水平与疟疾的降低有一定相关性，而在城市小尺度上其他一些环境因素也能显著影响城市中疟疾的媒介密度及病例发生。这些研究均表明不同的环境因素对病媒生物密度及其传播疾病的影响均受地理尺度的影响，可能是环境因素本身只在一定的地理尺度上才能对病媒生物孳生及其传播起到作用。在本研究中灯光指数可在村庄与乡镇两个尺度上起作用，而坡度值只在乡镇尺度上影响蝇类孳生密度，其生态学原因值得进一步探讨。目前，国内关于影响蝇类的孳生密度在不同地理尺度上的环境因素尚未见报道，尽管其生态学原因不明，但是依据本研究结果也可以及时预测出洪水灾后蝇密度在房山区域内的分布情况，这将有利于制定有针对性的灾区蝇类控制措施。