中国媒介生物学及控制杂志  2020, Vol. 31 Issue (2): 180-184

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唐烨榕, 杜龙飞, 王鑫, 万颉, 张凤军, 丁海元, 陈柯帆, 马肖肖, 李春敏, 周红宁
TANG Ye-rong, DU Long-fei, WANG Xin, WAN Jie, ZHANG Feng-jun, DING Hai-yuan, CHEN Ke-fan, MA Xiao-xiao, LI Chun-min, ZHOU Hong-ning
气象因素及伊蚊幼虫对云南省登革热的影响与滞后效应研究
Impact and lag effect of meteorological factors and Aedes larvae on dengue epidemic in Yunnan province, China, 2017
中国媒介生物学及控制杂志, 2020, 31(2): 180-184
Chin J Vector Biol & Control, 2020, 31(2): 180-184
10.11853/j.issn.1003.8280.2020.02.012

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收稿日期: 2019-10-26
网络出版时间: 2020-03-03 16:18
气象因素及伊蚊幼虫对云南省登革热的影响与滞后效应研究
唐烨榕1 , 杜龙飞1 , 王鑫2 , 万颉3 , 张凤军2 , 丁海元3 , 陈柯帆3 , 马肖肖2 , 李春敏1 , 周红宁1     
1 云南省虫媒传染病防控关键技术创新团队(培育), 云南省虫媒传染病防控研究重点实验室, 面向南亚东南亚热带病国际科技人员教育培训基地, 云南省金宁一院士工作站, 云南省虫媒病毒研究中心, 云南省寄生虫病防治所, 云南 普洱 665000;
2 中国科学院软件研究所, 北京 100190;
3 中科软科技股份有限公司, 北京 100086
摘要: 目的 分析云南省登革热发病与伊蚊幼虫密度及气象因素的关系,对其滞后效应进行初步研究,为登革热监测预测预警提供依据。方法 收集云南省2017年登革热病例、伊蚊密度监测数据及其气象因子数据,运用皮尔森检验方法分析登革热疫情与伊蚊密度和气象因素的相关性及滞后效应。结果 云南省2017年登革热发病数与伊蚊密度、相对湿度、平均温度呈正相关关系,与降水量、平均风速呈负相关关系,均有统计学意义(R1=0.190、R2=0.012、R3=0.009、R4=-0.011、R5=-0.030,均P < 0.05),但与日照时长差异无统计学意义(R=0.000,P=0.440)。伊蚊密度与相对湿度、降水量、平均温度、发病数呈正相关关系,与日照时长、平均风速呈负相关关系,且均有统计学意义(R1=0.196、R2=0.134、R3=0.214、R4=0.190、R5=-0.101、R6=-0.189,均P < 0.05)。伊蚊密度、相对湿度、平均温度和平均风速对登革热未来30 d的发病均有滞后作用,日照时长在第10天后对登革热传播存在滞后作用(均P < 0.05)。结论 气象因素通过影响伊蚊密度的变化而影响登革热疫情扩散和传播。及时掌握气象因素变化趋势,早期采取措施控制伊蚊密度是登革热防控的关键。蚊媒密度和关键气象因素对登革热发病期存在1个月以上的延迟作用。
关键词: 登革热    伊蚊密度    气象因素    相关性    滞后效应    
Impact and lag effect of meteorological factors and Aedes larvae on dengue epidemic in Yunnan province, China, 2017
TANG Ye-rong1 , DU Long-fei1 , WANG Xin2 , WAN Jie3 , ZHANG Feng-jun2 , DING Hai-yuan3 , CHEN Ke-fan3 , MA Xiao-xiao2 , LI Chun-min1 , ZHOU Hong-ning1     
1 Innovative Team of Key Techniques for Vector Borne Disease Control and Prevention(Developing), Yunnan Provincial Center of Arborvirus Research, Yunnan Provincial Key Laboratory of Vector-borne Diseases Control and Research, Training Base of International Scientific Exchange and Education in Tropical Diseases for South and Southeast Asia, Academician Workstation of Professor Jin Ningyi, Yunnan Institute of Parasitic Diseases, Pu′er 665000, Yunnan Province, China;
2 Institute of Software Chinese Academy of Sciences;
3 Sinosoft Company Limited
Abstract: Objective To analyze the relationship of dengue epidemic with the density of Aedes larvae and meteorological factors in Yunnan province, China and preliminarily study the lag effects of Aedes density and meteorological factors, and to provide a basis for the monitoring, prediction, and early warning of dengue fever. Methods We collected the data on dengue cases, Aedes density, and meteorological factors in Yunnan province, 2017. The Pearson test was used to analyze the correlation of dengue epidemic with Aedes density and meteorological factors and the lag effects of Aedes density and meteorological factors. Results In Yunnan province, 2017, the number of dengue cases showed a significant positive correlation with Aedes density, relative humidity, and mean temperature, but a significant negative correlation with precipitation and mean wind speed (R1=0.190, R2=0.012, R3=0.009, R4=-0.011, R5=-0.030, all P < 0.05). However, no significant correlation was found between the number of dengue cases and sunshine duration (R=0.000, P=0.440). The density of Aedes mosquitoes was significantly positively correlated with relative humidity, precipitation, mean temperature, and the number of dengue cases, but significantly negatively correlated with sunshine duration and mean wind speed (R1=0.196, R2=0.134, R3=0.214, R4=0.190, R5=-0.101, R6=-0.189, all P < 0.05). The density of Aedes mosquitoes, relative humidity, mean temperature, and mean wind speed all had a lag effect on the onset of dengue fever in the next 30 days, and sunshine duration had a lag effect on the transmission of dengue fever after the 10 th day (all P < 0.05). Conclusion Meteorological factors exert an effect on the spread of dengue fever through the change in the density of Aedes mosquitoes. The key to dengue control is to grasp the changing trend of meteorological factors in time and take prophylactic measures for controlling Aedes density. Mosquito density and key meteorological factors have a lag effect on the onset of dengue fever for more than one month.
Key words: Dengue fever    Aedes density    Meteorological factor    Correlation    Lag effect    

登革热是由登革病毒引起的通过埃及伊蚊(Aedes aegypti)或白纹伊蚊(Ae. albopictus)叮咬传播的急性蚊媒传染病,流行于全球热带和亚热带地区,特别是东南亚等地流行频繁[1]。据世界卫生组织(WHO)估计,全球蔓延最快的病媒传播疾病是登革热,每年世界上可能有5 000万至1亿例感染登革热,发病数在过去50年间增加了30倍,威胁着100多个国家和地区25亿人口[2]。到目前为止,登革热无有效药物治疗或疫苗预防,主要控制策略为对媒介蚊虫监测、控制,而媒介监测(包括环境气象因子、伊蚊种群密度等)尤为重要[3-4]。登革热的暴发流行与气候密不可分,随着气候变化的不断发展,登革热的发病率也显著增加,并且有扩散到高纬度地区的可能性[5]。有研究发现,登革热传播动力学中最重要的是社会经济因素,包括全球化、城市化和气候因素等[6]。近年来,云南省全年均有登革热病例报告,早期登革热病例的输入易引起本地二代病例的暴发,对登革热防控工作有重要影响。本研究采用皮尔森相关系数方法对2017年云南省登革热发病与伊蚊种群密度及相对湿度、降水量、日照时长、平均温度、平均风速等气象因素相关关系及其滞后效应进行分析,为制定当地登革热防控措施提供科学依据。

1 材料与方法 1.1 登革热病例资料

来源于中国疾病预防控制信息系统,根据属地管理原则(现住址+发病日期)收集云南省2017年登革热病例资料,分地区收集确诊病例(实验室确诊或临床诊断)。其中,按照国家登革热病例监测指南标准确定输入病例和本地病例,即输入病例指本地无流行,发病前14 d内来自或到过登革热流行的国家和地区,有蚊虫叮咬史的登革热病例;本地感染病例指发病前14 d内未离开居住地或未到过登革热流行国家和地区的登革热病例[7]

1.2 气象资料

从中国气象数据网下载,收集汇总2017年云南省各区(县)每日降水量、日照时长、相对湿度、平均气温以及平均风速5个气象因素。

1.3 伊蚊密度监测数据

按照《云南省登革热监测与防控方案(试行)》方法,在云南省18个边境县设立登革热媒介监测点,其中每个县(市、区)选择2个监测点,分别设在市区和边境口岸。每个监测点按不同地理方位选4个居民区,每个居民区检查50户。1-4和12月,每月监测1次;5-11月每月监测2次。伊蚊密度指标采用布雷图指数(BI),BI=(伊蚊幼虫或蛹阳性容器数/调查户数)×100。

1.4 统计学分析

通过Excel 2010软件建立2017年云南省登革热病例、伊蚊密度和气象因素数据库。利用ArcGIS 10.2软件生成登革热疫情时空分布图,采用R3.4.3软件获取每个因素对应日期滞后30 d的伊蚊密度、气象因素和登革热发病数。采用皮尔森相关系数分析登革热发病数与伊蚊密度、气象因素关系及滞后效应,所得到的皮尔森相关系数,采用t检验方法。P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果 2.1 流行病学特征 2.1.1 发病情况

2017年云南省报告登革热确诊病例2 575例,发病率为5.40/10万,无死亡病例。其中,实验室诊断病例2 541例,临床诊断病例34例;本地感染病例1 908例,输入病例667例。全年均有病例报告,其中8-10月为发病高峰,共报告登革热病例1 955例,占发病总数的75.92%(1 955/2 575),见图 1

图 1 云南省2017年登革热病例逐月分布 Figure 1 Monthly distribution of dengue cases in Yunnan province, 2017
2.1.2 人群分布

2 575例病例中,男、女性别比为1.02:1,以中青年为主,占73.44%(1 891/2 575)。年龄最小1月龄,最大94岁。职业分布以商业服务为主(618例),其次为农民(585例)、家务及待业者(294例)和学生(212例)。

2.1.3 感染地区分布

1 908例本地感染病例中,云南省有3个州(市)7个县(市)报告本地感染病例,分布于西双版纳傣族自治州景洪市1 090例、勐腊县197例,德宏傣族景颇族自治州瑞丽市388例、芒市16例、陇川县13例和盈江县8例,临沧市耿马傣族佤族自治县196例;667例输入病例主要来源于缅甸(618/667,92.65%)和老挝(32/667,4.80%),见图 23

图 2 2017年云南省登革热病例地区分布 Figure 2 Regional distribution of dengue cases in Yunnan province, 2017
图 3 2017年云南省登革热输入病例感染地来源 Figure 3 Source of imported dengue cases in Yunnan province, 2017
2.2 相关分析

通过多因素分析结果显示,云南省2017年登革热发病数与伊蚊密度、相对湿度、平均温度呈正相关关系,而与降水量、平均风速呈负相关关系,有统计学意义(R1=0.190、R2=0.012、R3=0.009、R4=-0.011、R5=-0.030,均P < 0.05),与日照时长无统计学意义(R=0.000,P=0.440)。伊蚊密度与相对湿度、降水量、平均温度和发病数呈正相关关系,与日照时长和平均风速呈负相关关系,均有统计学意义(R1=0.196、R2=0.134、R3=0.214、R4=0.190、R5=-0.101、R6=-0.189,均P < 0.05),见表 1

表 1 云南省2017年登革热发病数与伊蚊密度、气象因素的相关性分析结果 Table 1 Correlation of the number of dengue cases with Aedes density and meteorological factors in Yunnan province, 2017
2.3 气象因素、伊蚊密度与登革热发病滞后效应分析

日照时长与0~9 d之后的登革热发病无统计学意义(P>0.05),但与10~30 d之后的登革热发病有统计学意义(P < 0.05);降水量1~30 d之后的登革热发病未见相关性(P>0.05)(表 2)。

表 2 云南省2017年伊蚊密度、气象因素与登革热发病滞后相关关系 Table 2 Lag correlation of Aedes density and meteorological factors with the onset of dengue fever in Yunnan province, 2017
3 讨论 3.1 登革热疫情特征分析

云南省与缅甸、老挝和越南接壤,口岸吞吐量大,跨境旅游、商务往来频繁,出入境人员流动大。近几年云南省登革热流行态势越来越严峻,发病高峰在8-10月,病例主要集中在中青年(20~54岁),职业分布以商业服务者为主,与伊蚊白天叮咬吸血活动规律、商业服务者职业活动相对固定特性相符,与姜进勇等[8]结果一致。自2004年起每年均有登革热输入病例报告,缅甸和老挝输入病例较多,属云南省登革热输入病例主要来源国家,输入病例较大程度影响着云南省本地感染病例的分布。在2008年发生因输入病例引发本地感染的第二代病例后,于2013年开始在云南省中缅及中老边境的景洪、勐腊、瑞丽市(县)相继发生登革热本地病例暴发疫情[9]。本次结果也显示,2017年云南省登革热输入病例主要来源于缅甸(618例)和老挝(32例),本地病例分布于中缅及中老边境的景洪、勐腊、耿马、瑞丽、芒市、盈江和陇川7个县(市),由此提示,云南省登革热本地疫情发生早期与周边国家输入病例相关性较大,故早期发现和处置输入病例对于云南省目前的防控作用尤为重要。

3.2 气象因素与登革热的相关关系

据报道,蚊虫的生态学、发育、行为、生存以及疾病的传播动态等受气象因素的影响极大[10],可通过监测蚊媒密度来预测登革热的发病风险[11],而气象因素会影响虫媒传染病的发病,其中气温、气压是影响多数虫媒传染病传播流行的主要因素,如登革热发病与气温、湿度、降水和风速相关[12]。通过2017年云南省登革热发病情况与伊蚊密度和气象因素的相关性分析结果看,伊蚊密度与登革热的发病相关性较强,与王金娜等[5]、郭钜旋等[13]、易彬樘等[14]、甘立勤等[15]结果基本一致。云南省伊蚊的优势种主要为白纹伊蚊,埃及伊蚊主要分布在瑞丽、耿马和勐腊等9个中缅和中老边境县(市)[9, 16-19]。作为疫情防控来说,早期控制媒介密度尤为关键;相对湿度、降水量和平均温度这3个气象因素又是影响伊蚊生长的关键正相关因素,能够促进媒介的生长从而提高其密度,继而产生放大作用影响登革热疫情的发生和发展。在登革热流行区,每年7月高发期前,连续监测发现相对湿度、降水量、平均温度数值持续升高,需提前介入对媒介生物密度的控制,降低成蚊密度和减少幼蚊孳生环境,将会有效控制登革热输入疫情的影响。另外,结果中日照时长和平均风速的负相关性也提示,持续性的太阳暴晒、大风天气会对伊蚊孳生和成蚊活动带来不利影响,可降低登革热的传播风险,这将为疫情处置过程中的科学施策给予有效引导。

3.3 气象因素与登革热的滞后关系

登革热发病与伊蚊密度、气象因素间可能存在延迟效应。皮尔森相关系数是衡量2个变量相关性强弱的重要标准[20],在分析伊蚊密度与气象因素对当日登革热发病数影响的基础上,进一步分析其与登革热未来发病数之间的相关性。对于伊蚊密度、关键气象因素对登革热发病数的滞后效应现象,从各因素延迟30 d影响的相关性结果可见,伊蚊密度、相对湿度、平均温度、平均风速和日照时长对登革热发病的影响存在延迟作用。伊蚊密度和平均温度滞后第30天效果最佳,相关系数分别为0.279和0.025;相对湿度第15、19天和第21~30天延迟效果最佳,相关系数≥ 0.025;日照时长滞后第15天和第22天效果最佳,相关系数为-0.015和-0.016;平均风速第7~30天延迟效果最佳,相关系数>-0.035。登革热疫情的发生发展,尤其是伊蚊密度、相对湿度、平均温度、平均风速和日照时长这5个因素对登革热疫情的延迟效应有影响,与陈业滨等[21]研究结果基本一致。通过对各因素滞后效应的分析可以对云南省登革热疫情控制提供预测预警研究基础,也将为进一步研究各因素作用阈值提供前期基础;也为登革热疫情预测预警工作提供有价值的参数选择和正相关作用依据,尤其是伊蚊密度、相对湿度和平均气温这3个因素将是持续影响登革热发生发展的关键,是登革热防控措施制定和预案启动的关键指标;当相对湿度和平均气温持续升高时要加强干预措施的落实,有效降低伊蚊密度,且工作时间不少于30 d,直到发病数与伊蚊密度、关键气象因素均下降后才能调整防控措施。

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