中国媒介生物学及控制杂志  2021, Vol. 32 Issue (2): 127-131

扩展功能

文章信息

周毅彬, 朱奕奕, 朱江, 冷培恩, 吴寰宇
ZHOU Yi-bin, ZHU Yi-yi, ZHU Jiang, LENG Pei-en, WU Huan-yu
上海市白纹伊蚊空间稳定性研究
A study of spatial stability of Aedes albopictus in Shanghai, China
中国媒介生物学及控制杂志, 2021, 32(2): 127-131
Chin J Vector Biol & Control, 2021, 32(2): 127-131
10.11853/j.issn.1003.8280.2021.02.002

文章历史

收稿日期: 2020-10-16
上海市白纹伊蚊空间稳定性研究
周毅彬 , 朱奕奕 , 朱江 , 冷培恩 , 吴寰宇     
上海市疾病预防控制中心传染病防治所, 上海 200336
摘要: 目的 研究上海市白纹伊蚊媒介丰度的空间稳定性,为登革热防控提供依据。方法 2019年5-11月,在上海市以街镇为监测单位,采用诱蚊诱卵器法对白纹伊蚊密度进行监测。计算诱蚊诱卵器阳性率全局空间自相关Moran's I指数,探测整个研究区域内白纹伊蚊的空间聚集模式,使用Spearman相关系数计算不同时间行政区或街镇的诱蚊诱卵器阳性率之间的相关性,计算肯德尔和谐系数(Kendall's W)衡量诱蚊诱卵器阳性率等级顺序之间不同时间的一致性。结果 2019年上海市各行政区年平均诱蚊诱卵器阳性率最高为8.70%,最低为1.88%,中位数为5.46%;各街镇年平均诱蚊诱卵器阳性率最高为30.21%,最低为0,中位数为5.51%。空间分析显示全市西部和北部白纹伊蚊密度较高。街镇和行政区尺度上的Spearman相关系数均表现为:与1周前的Spearman相关系数均表现为高于与3周前的,与3周前的相关系数高于与6周前的,行政区尺度的Spearman相关系数大于街镇尺度。研究期间,以行政区为样本单元的诱蚊诱卵器阳性率的肯德尔和谐系数为0.627(χ2=197.542,P < 0.001),以街镇为样本单元的诱蚊诱卵器阳性率肯德尔和谐系数为0.436(χ2=1 802.154,P < 0.001)。结论 诱蚊诱卵器阳性率在行政区尺度空间稳定性好于街镇尺度。因此,在加强白纹伊蚊高密度行政区防控的同时,应关注密度异常变化的街镇区域。
关键词: 诱蚊诱卵器    白纹伊蚊    空间稳定性    
A study of spatial stability of Aedes albopictus in Shanghai, China
ZHOU Yi-bin , ZHU Yi-yi , ZHU Jiang , LENG Pei-en , WU Huan-yu     
Division of Infectious Diseases Control and Prevention, Shanghai Center for Disease Control and Prevention, Shanghai 200336, China
Abstract: Objective To study the spatial stability of vector abundance of Aedes albopictus in Shanghai, China, and to provide a basis for prevention and control of dengue fever. Methods From May to November 2019, sub-district/township-based surveillance of Ae. albopictus density was carried out in Shanghai using mosquito ovitraps. The global spatial autocorrelation Moran's I index was calculated to determine the spatial clustering pattern in the whole study area. Spearman's correlation coefficient was used to determine the correlation between the positive rates of mosquito ovitraps in administrative areas or sub-district/townships at different times. Kendall's coefficient of concordance (Kendall's W) was calculated to measure the agreement between rank orders of positive rates of mosquito ovitraps at different times. Results In 2019, the highest, lowest, and median mean positive rates of mosquito ovitraps per year were 8.70%, 1.88%, and 5.46%, respectively, for each administrative area in Shanghai, and were 30.21%, 0, and 5.51%, respectively, for each sub-district/township. Spatial analyses showed that the density of Ae. albopictus was higher in the west and north of the city. The Spearman's correlation coefficients on sub-district/township and administrative area scales were greater for 1 week before as compared with those for 3 weeks before and were greater for 3 weeks before as compared with those for 6 weeks before; the Spearman's correlation coefficients on an administrative area scale were greater than those on a sub-district/township scale. During the study period, the Kendall's W of positive rates of mosquito ovitraps was 0.627 in a sample unit of administrative areas (χ2=197.542, P < 0.001), and was 0.436 in a sample unit of sub-districts/townships (χ2=1 802.154, P < 0.001). Conclusion The spatial stability of positive rates of mosquito ovitraps on an administrative area scale is better than that on a sub-district/township scale. Therefore, attention should be paid to sub-districts/townships with abnormal density changes while the prevention and control measures are strengthened in administrative areas with a high density of Ae. albopictus.
Key words: Mosquito ovitrap    Aedes albopictus    Spatial stability    

白纹伊蚊(Aedes albopictus)是登革热、基孔肯雅热、黄热病和寨卡病毒病等多种疾病的传播媒介,广泛分布于我国热带和温带地区[1]。其中登革热是我国白纹伊蚊主要传播的疾病[2],2014年广东省广州市发生37 354例实验室确诊病例[3]。2004、2009和2017年[4-6],紧邻上海市的浙江省分别发生登革热本地疫情,2017和2018年上海市也发现了本地传播的登革热病例[7-8]。目前仍无有效的登革热疫苗,因此监测和控制媒介伊蚊密度是预防登革热最有效的措施。

诱蚊诱卵器是使用最广泛的白纹伊蚊监测工具之一,在常规和应急监测中都有使用[9]。它是一种依据伊蚊通常在各种小容器中的产卵习性而设计的用于采集伊蚊卵粒的人工诱捕器。但是,现有的媒介监测系统通常只分析蚊虫的相对密度,而未结合监测点的位置信息。空间统计分析技术是结合样本的空间位置信息描述其空间分布特征的方法[10],可以有效分析白纹伊蚊时空分布特征从而实现对蚊虫空间分布及种群密度动态的有效预警。在过去的20年中,空间统计分析推动了疟疾和登革热等多种虫媒病在空间分布的探索[11-12]。本研究中,我们在上海市以街镇和行政区为空间尺度,采用诱蚊诱卵器法对白纹伊蚊密度进行监测数据分析,研究白纹伊蚊媒介丰度的空间稳定性,进而识别具有登革热传播的高风险区域,为登革热防控提供依据。

1 材料与方法 1.1 诱蚊诱卵器监测

本次研究选取上海市除崇明区外的15个区,每个街镇每次布放不少于50个诱蚊诱卵器。在2019年第20周、第23周、第26周至第45周(第40周因国庆节暂停1次),每周一放置诱蚊诱卵器,于周四回收。诱蚊诱卵器内有成蚊或/和蚊虫卵的判定为阳性;既无成蚊也无蚊虫卵的判定为阴性;丢失或破损的诱蚊诱卵器,判定为无效。

诱蚊诱卵器阳性率=(阳性诱蚊诱卵器总数/回收有效的诱蚊诱卵器总数)$ \times $100%

本研究使用的诱蚊诱卵器为 ø70 mm、高100 mm的圆柱形透明塑料瓶,瓶底向上突出高20 mm的椭圆,瓶盖为黑色塑料,上有3个向内突出20 mm的倒圆锥管。使用时在瓶内倒入约20 ml脱氯水,放入1张滤纸,提供伊蚊产卵环境。

1.2 空间分析

使用GoeDa 1.14.0软件进行空间分析,以面要素之间的共边或共点为邻接(Queen方法)建立空间权重矩阵。计算全局空间自相关Moran's I指数[13],探测整个研究区域内的空间聚集模式,其可以指出区域属性值的分布是否是聚集、离散或者随机分布模式。Moran's I的值域为[-1, 1],取值为-1表示完全负相关,取值为1表明完全正相关,而取值为0表示不相关。本次所使用地图的坐标系为上海市本地坐标系。

1.3 统计学分析

为了测试空间稳定性,使用Spearman相关系数分别计算街镇或行政区为样本单元的诱蚊诱卵器阳性率与之前1、3和6周的诱蚊诱卵器阳性率的相关性。显著正相关系数表明诱蚊诱卵器阳性率的排序保持相关性。比较不同时间的结果确定样本之间的相关性是否随时间减弱。使用Origin 9.0软件绘制Spearman相关系数随时间的变化图,曲线拟合采用B-spine模型。

将街镇或行政区每次的诱蚊诱卵器阳性率排序,计算整个实验阶段的肯德尔和谐系数(Kendall's W)衡量等级顺序在不同时间点之间的总体一致性,肯德尔和谐系数的显著值意味着在整个研究中诱蚊诱卵器阳性率等级在不同时间的一致性。检验水准α=0.05。

2 结果 2.1 诱蚊诱卵器监测结果

2019年5-11月,在上海市198个街镇进行了21次诱蚊诱卵器监测,共放置诱蚊诱卵器238 411个,回收有效诱蚊诱卵器229 154个,阳性13 250个,实验期间平均诱蚊诱卵器阳性率为5.56%。

2.2 诱蚊诱卵器阳性率空间分布

2019年上海市各行政区年平均诱蚊诱卵器阳性率空间分布见图 1。诱蚊诱卵器阳性率年平均值最高的行政区为8.70%,最低为1.88%,中位数为5.46%。有8个行政区年平均诱蚊诱卵器阳性率 > 5.00%。

图 1 2019年上海市各行政区年平均诱蚊诱卵器阳性率分布 Figure 1 Distribution of annual mean positive rates of mosquito ovitraps in each administrative area in Shanghai, 2019

2019年上海市各街镇年平均诱蚊诱卵器阳性率空间分布见图 2。诱蚊诱卵器阳性率年平均值最高的街镇为30.21%,最低为0,中位数为5.51%。有111个街镇年平均诱蚊诱卵器阳性率 > 5.00%,11个街镇 > 10.00%。诱蚊诱卵器阳性率空间分布表现为上海市南部白纹伊蚊密度较低,西部和北部白纹伊蚊密度较高。

图 2 2019年上海市各街镇年平均诱蚊诱卵器阳性率分布 Figure 2 Distribution of annual mean positive rates of mosquito ovitraps in each sub-district/township in Shanghai, 2019
2.3 诱蚊诱卵器阳性率的空间自相关分析

各行政区年平均诱蚊诱卵器阳性率全局空间自相关分析结果显示,Moran's I为-0.221,Z=-1.039(P=0.144)。以行政区为尺度的诱蚊诱卵器阳性率在全局空间分布模式表现为随机分布。各街镇年平均诱蚊诱卵器阳性率全局空间自相关结果显示,Moran's I为0.197,Z=5.009(P=0.001)。街镇尺度的诱蚊诱卵器阳性率在全局空间分布模式表现为空间聚集性分布。

2.4 行政区及街镇尺度诱蚊诱卵器阳性率和不同时间前的相关性

街镇和行政区为样本单元每次监测的诱蚊诱卵器阳性率与之前1、3和6周的诱蚊诱卵器阳性率的Spearman相关分析结果见图 3。这2个尺度上,与1周前的Spearman相关系数均表现为高于与3周前的,与3周前的相关系数高于与6周前的。行政区尺度的Spearman相关系数大于街镇尺度。

注:A行政区尺度;B街镇尺度;图中Spearman相关系数分析均P < 0.05。行政区尺度与3周前的Spearman相关系数:第23、44和45周Spearman相关分析P > 0.05;行政区尺度与6周前的Spearman相关系数:第26、44和45周Spearman相关分析P > 0.05。 图 3 2019年上海市行政区及街镇尺度诱蚊诱卵器阳性率与1、3和6周前Spearman相关系数变化情况 Figure 3 Changes (as compared with those 1, 3, and 6 weeks before) in the Spearman's correlation coefficients for positive rates of mosquito ovitraps on a scale of administrative areas and sub-districts/townships in Shanghai, 2019
2.5 研究时间内总体诱蚊诱卵器阳性率一致性

将街镇和行政区每次监测的诱蚊诱卵器阳性率排序,计算不同时间的肯德尔和谐系数。以行政区为样本单元的诱蚊诱卵器阳性率的肯德尔和谐系数为0.627(χ2=197.542,P < 0.001),以街镇为样本单元的诱蚊诱卵器阳性率的肯德尔和谐系数为0.436(χ2=1 802.154,P < 0.001)。各行政区内以街镇为样本单元的诱蚊诱卵器阳性率肯德尔和谐系数分布见图 4。有2个行政区的结果差异无统计学意义(P > 0.05),上海市东部区域肯德尔和谐系数最大,其余各区肯德尔和谐系数大多在0.20~0.40。

图 4 上海市各区内街镇尺度的诱蚊诱卵器阳性率肯德尔和谐系数分布 Figure 4 Distribution of the Kendall's W of positive rates of mosquito ovitraps on a scale of sub-districts/townships in Shanghai
3 讨论

影响白纹伊蚊媒介丰度的因素包括气象因素、环境因素和人为因素等[14]。环境因素以及人为因素是以与气象因素共同作用的方式影响白纹伊蚊的密度。上海市各街镇的气象因素接近,因此环境因素和人为因素是引起各区域白纹伊蚊密度差异的主要原因。

2019年上海市的街镇和行政区诱蚊诱卵器阳性率,在空间分布上表现为南部白纹伊蚊密度较低,西部和北部密度较高。以行政区为尺度的诱蚊诱卵器阳性率在全局空间分布模式表现为随机分布,街镇尺度的诱蚊诱卵器阳性率在全局空间分布模式表现为空间聚集性分布。空间自相关分析是测试空间某点的观察值是否与其相邻点的值存在相关性的一种分析[15]。街镇尺度的诱蚊诱卵器阳性率在全局空间分布模式表现为邻点的值接近。空间自相关分析时,要素少于30个,则结果不可靠[16]。这可能是行政区为尺度(15个区)的诱蚊诱卵器阳性率在全局空间分析时P > 0.05的原因。肯德尔和谐系数是计算多个等级变量相关程度的一种相关量,本次评价k个时间的N个区域范围的蚊密度排序是否一致。肯德尔和谐系数一般在0.40~0.50之间即可认为一致性较好[17]。本次以行政区为样本单元的诱蚊诱卵器阳性率的肯德尔和谐系数为0.627,以街镇为样本单元的诱蚊诱卵器阳性率的肯德尔和谐系数为0.436,各行政区内街镇为样本单元的诱蚊诱卵器阳性率肯德尔和谐系数大多在0.20~0.40。表明以行政区为尺度的诱蚊诱卵器阳性率的空间稳定性优于街镇尺度,与上述Spearman相关性的分析结果,行政区尺度的Spearman相关系数大于街镇尺度,诱蚊诱卵器阳性率在行政区尺度相关性好于街镇尺度相一致,并且此相关性随时间增加在减弱。

本次研究结果行政区为尺度的诱蚊诱卵器阳性率的空间稳定性优于街镇尺度,说明在较大范围的行政区尺度白纹伊蚊平均密度的排序变化较小,而在较小的街镇尺度上,其值排序的一致性则发生较大变化。之前的研究表明诱蚊诱卵器数据的空间自相关指数在半径50 m达最大值[18],在约200 m的区域内白纹伊蚊密度并不均匀分布,存在高聚集区和低聚集区。蚊密度的变化往往在一个较小的范围内(< 200 m)相互影响。这可能是蚊密度在街镇尺度稳定性较低的原因,而行政区尺度均值则相对较为稳定。

本研究不足之处在于仅考虑蚊密度本身的相关性和稳定性,并未结合环境因素和人为因素。在下一步工作中结合这些变量可以进一步解释白纹伊蚊密度空间的变化规律。

综上所述,上海市白纹伊蚊媒介丰度在行政区尺度的空间稳定性优于街镇尺度。白纹伊蚊密度在街镇尺度上存在较大的排序变化。在加强白纹伊蚊高密度的行政区防控的同时,应关注密度异常变化的街镇区域。

利益冲突  无

参考文献
[1]
Li CX, Wang ZM, Dong YD, et al. Evaluation of lambda-cyhalothrin barrier spray on vegetation for control of Aedes albopictus in China[J]. J Am Mosq Control Assoc, 2010, 26(3): 346-348. DOI:10.2987/10-6007.1
[2]
Wang YG, Liu X, Li CL, et al. A survey of insecticide resistance in Aedes albopictus (Diptera:Culicidae) during a 2014 dengue fever outbreak in Guangzhou, China[J]. J Econ Entomol, 2017, 110(1): 239-244. DOI:10.1093/jee/tow254
[3]
Liu Y, Chen Y, Yan HC, et al. A survey of the 2014 dengue fever epidemic in Guangzhou, China[J]. Emerg Microbes Infect, 2015, 4(9): e57. DOI:10.1038/emi.2015.57
[4]
Xu GZ, Dong HJ, Shi NF, et al. An outbreak of dengue virus serotype 1 infection in Cixi, Ningbo, People's Republic of China, 2004, associated with a traveler from Thailand and high density of Aedes albopictus[J]. Am J Trop Med Hyg, 2007, 76(6): 1182-1188. DOI:10.4269/ajtmh.2007.76.1182
[5]
凌锋, 范伟忠, 林君芬, 等. 浙江省义乌市一起登革热暴发疫情流行病学调查[J]. 疾病监测, 2010, 25(9): 757-759.
Ling F, Fan WZ, Lin JF, et al. Epidemiological survey on a dengue fever outbreak in Yiwu, Zhejiang province[J]. Dis Surveill, 2010, 25(9): 757-759. DOI:10.3784/j.issn.1003-9961.2010.09.028
[6]
Yan H, Ding ZY, Yan JY, et al. Epidemiological characterization of the 2017 dengue outbreak in Zhejiang, China and molecular characterization of the viruses[J]. Front Cell Infect Microbiol, 2018, 8: 216. DOI:10.3389/fcimb.2018.00216
[7]
《上海年鉴》编纂委员会. 成功处置上海首例本地登革热感染病例[M]. 上海: 上海年鉴社, 2018: 453.
Shanghai Yearbook Compilation Committee. Successfully handled the first local case of dengue fever infection in Shanghai[M]. Shanghai: Shanghai Yearbook, 2018: 453.
[8]
须俊明, 杨迎宇, 孙春卫, 等. 上海市宝山区2018年3例本地感染登革热病例疫点伊蚊控制及效果评价[J]. 中华卫生杀虫药械, 2019, 25(3): 204-208.
Xu JM, Yang YY, Sun CW, et al. Evaluation on control measures and effects to Aedes albopictus at the epidemic sites of three local occurred dengue fever inflection cases in Baoshan district of Shanghai in 2018[J]. Chin J Hyg Insect Equip, 2019, 25(3): 204-208. DOI:10.19821/j.1671-2781.2019.03.003
[9]
中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局, 中国国家标准化管理委员会. GB/T 23797-2009病媒生物密度监测方法蚊虫[S].北京: 中国标准出版社, 2009.
General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People's Republic of China, National Standardization Administration of China. GB/T 23797-2009 Surveillance methods for vector density-Mosquito[S]. Beijing: China Standards Press, 2009.
[10]
Darnell SJ, Meinke LJ, Young LJ, et al. Geostatistical investigation of the small-scale spatial variation of western corn rootworm (Coleoptera:Chrysomelidae) adults[J]. Environ Entomol, 1999, 28(2): 266-274. DOI:10.1093/ee/28.2.266
[11]
Zhou GF, Munga S, Minakawa N, et al. Spatial relationship between adult malaria vector abundance and environmental factors in western Kenya highlands[J]. Am J Trop Med Hyg, 2007, 77(1): 29-35.
[12]
Russell RC, Ritchie SA. Surveillance and behavioral investigations of Aedes aegypti and Ae. polynesiensis in Moorea, French Polynesia, using a sticky ovitrap[J]. J Am Mosq Control Assoc, 2004, 20(4): 370-375.
[13]
Moran PAP. Notes on continuous stochastic phenomena[J]. Biometrika, 1950, 37(1/2): 17-23. DOI:10.1093/biomet/37.1-2.17
[14]
周毅彬, 冷培恩, 顾君忠, 等. 上海市白纹伊蚊密度与气象因素关系的研究[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2014, 25(5): 405-407.
Zhou YB, Leng PE, Gu JZ, et al. Study on relationship between population density of Aedes albopictus and meteorological factors in Shanghai, China[J]. Chin J Vector Biol Control, 2014, 25(5): 405-407. DOI:10.11853/j.issn.1003.4692.2014.05.005
[15]
陈小勇, 林鹏. 我国红树植物分布的空间自相关分析[J]. 华东师范大学学报, 2000(3): 104-109.
Chen XY, Lin P. Spatial autocorrelation analysis on the distribution of mangrove in China[J]. J East China Normal Univ, 2000(3): 104-109. DOI:10.3969/j.issn.1000-5641.2000.03.018
[16]
ESRI.空间自相关(Global Moran's I)的工作原理[EB/OL]. (2018-08-22)[2020-07-30]. https://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/10.3/tools/spatial-statistics-toolbox/h-how-spatial-autocorrelation-moran-s-i-spatial-st.htm.
ESRI. How spatial autocorrelation (Global Moran's I) works[EB/OL]. (2018-08-22)[2020-07-30]. https://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/10.3/tools/spatial-statistics-toolbox/h-how-spatial-autocorrelation-moran-s-i-spatial-st.htm.
[17]
李玲玲, 江震, 宋炜路, 等. 应用德尔菲法构建男男性行为者个体HIV感染风险评估工具[J]. 中华流行病学杂志, 2017, 38(10): 1426-1430.
Li LL, Jiang Z, Song WL, et al. Development of HIV infection risk assessment tool for men who have sex with men based on Delphi method[J]. Chin J Epidemiol, 2017, 38(10): 1426-1430. DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2017.10.026
[18]
朱伟, 戈斌, 李澜, 等. 空间分析在诱蚊诱卵器监测中的应用研究[J]. 寄生虫与医学昆虫学报, 2020, 27(3): 158-163.
Zhu W, Ge B, Li L, et al. The Study of the monitoring by mosq-ovitraps with spatial analysis[J]. Acta Parasitol Med Entomol Sin, 2020, 27(3): 158-163. DOI:10.3969/j.issn.1005-0507.2020.03.004