2013 年3 月30 日我国确诊了3 例人感染H7N9 禽流感病例，这是继H5N1、H9N2、H7N7、H7N2、 H7N3 禽流感病毒感染人类之后^[1]，全球首次发现的 人感染H7N9 禽流感病例。地理信息系统（GIS）可 适时提供多种空间和动态的地理信息^[2]。空间分析 是基于地理对象空间布局的地理数据分析技术^[3]。 2005 年Jennings 等^[4]使用GIS 方法分析巴尔的摩市 淋病的空间聚集性，确定了8 个具有统计学意义的 性病高流行核心区。为此本研究采用空间自相关分析方法，探讨我国人感染H7N9 禽流感疫情的发病 空间分布情况，分析病例的空间聚集性，描述其地 理分布特征，并预测高危区域，为制定预防措施提 供参考依据。 资料与方法

1. 资料来源：源自2013 年4 月1 日至2014 年5 月28 日WHO和中国国家、上海市、江苏省、浙江省 卫生和计划生育委员会禽流感疫情监测报告，所有 官方确认的438 例人感染H7N9 禽流感实验室确诊 病例，并以发病前一周内现住址所在省市标记为病 例地理位置。电子地图为中国行政区域地图。

2. 分析方法及定义：我国自2013 年2 月发生人 感染H7N9 禽流感疫情以来，新增病例于同年5 月开 始呈现零星报告，但到冬季卷土重来，同时综合疫情 的扩散范围，人为将研究跨度分成2 个时间段进行 分析。从2013 年2 月19 日发生首例人感染H7N9 病 例到同年5 月28 日各疫区终止人感染H7N9 禽流感 Ⅳ级应急响应，作为第1 时间段，此时疫情集中在上 海、浙江、江苏地区；第2 时间段为2013 年6 月至 2014 年5 月14 日，疫情进一步扩散，广东省开始暴 发人感染H7N9 禽流感。

运用ArcGIS 10.0 软件将整理后的疫情资料与 电子地图的行政区划匹配，建立相应的空间数据库 和属性数据库，按照病例数生成疾病地图；再采用趋 势面分析的三维成像方法分析疾病在经纬度上的空 间变化趋势；最后利用空间自相关函数（Moran’s I） 分析人感染H7N9 禽流感的分布模式[Moran’s I 值 的分布为-1～1，越接近1 说明空间自相关性越强 （聚类分布），越接近-1 说明疾病的分布越发散，接 近0 表示疾病暴发呈现随机分布^[5]]。空间自相关包 括全局自相关和局部自相关。本研究的局部自相关 分析采用Local Moran’s I 和Getis-Ord Gi 两种分析法。其中局部Moran’s I 可大致探测出聚集区域的 中心，其计算结果可得出3 种结论，即正相关（距离 越近，相似程度越高，如高值与高值相邻或低值与低 值相邻）、负相关（相邻区域观测值彼此不同，如低值 与高值相邻）和零相关（即随机分布，不表现相关 性）。Getis-Ord Gi 即热点分析，可以探测出聚集区 域，确定聚集的类型，即为高值集聚性或低值集聚 性，从而探求具有实际意义的发病“热点区域”。采 用SPSS 16.0、Excel软件分析描述性资料。 结果

1. 疫情概况：438 例确诊病例分布在12 个省、2 个直辖市，分别是浙江（139 例）、广东（117 例）、江苏 （55 例）、上海（41 例）、湖南（22 例）、福建（22 例）、安 徽（18 例）、江西（8 例）、河南（4 例）、北京（4 例）、广西 （3 例）、吉林（2 例）、山东（2 例）、河北（1 例）。其中男 性患者占69.1%（303/438），女性占30.9%（135/438）； 平均年龄（55±20）岁，中位年龄58 岁，＞50 岁占 64.9%（284/438），第1 时间段发病高峰在3 月底至4 月中旬，浙江、上海、江苏3 个省（直辖市）报告病例 较多，占总病例数的80.9%（106/131）；第2 时间段的 发病高峰在1 月初至2 月初，广东、浙江、江苏3 个省 报告病例最多，占总病例数的77.5%（238/307），见 图 1、2。

图 1 2013年2 月至2014年5 月中国大陆人感染H7N9禽流感发病时间分布

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图 2 2013－2014 年中国大陆人感染H7N9 禽流感空间疫情分布

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2. 疫情空间分布：利用ArcGIS 10.0 软件将各省 病例数绘制成疫情图，采用渐进色表示病例数，自然 间断点自动分成5 级，颜色越深说明发生的病例数 越多，反之亦然，没有颜色即无病例；不同颜色柱状 图代表各省份不同时间段发病例数，黄色代表第1 时间段，蓝色代表第2 时间段（图 2）。可见各省病例 数总体随时间呈增长趋势，其中浙江、安徽、湖南、福 建等省的病例绝对数增长相对较多，江苏省病例数 略有增长，上海市病例数较上一阶段明显减少，在第2 阶段广东省病例数最多；疫区主要在浙江、广东、 江苏、上海，而广西、河北、吉林则是新扩散区域。长 江三角洲及广东地区发生病例数较多，提示人感染 H7N9禽流感的发病存在区域集聚性的可能。

3. 趋势面分析：图 3 中XZ平面上的曲线表示人 感染H7N9 禽流感例数在东西方向上的变化，YZ平 面上的曲线表示其在南北方向上的走势。平面上各 点表示各省发病人数的投影。结果显示，在南北方 向上，2013 年2－5 月期间曲线先上升后下降的趋势 明显，说明中部地区病例数多，2013 年6 月至2014 年5 月期间曲线表现为向南方向上升后趋于平缓， 提示南部地区发病人数上升，并超过中部地区；在东 西方向上，发病人数从西向东整体呈直线上升趋势， 2013 年6 月至2014 年5 月期间直线上升斜率略微下 降，可能与上海市病例数明显减少有关。根据趋势面分析，可知疫情向南部扩散，其显示结果与空间疫 情分布相一致。

图 3 2013 年2 月至2014 年5 月中国大陆人感染H7N9 禽流感三维趋势面分析

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4. 全局自相关分析：以省级或地市级为水平，得 到2013 年2 月至2014 年5 月人感染H7N9 禽流感确 诊病例在不同时段的全局自相关系数，检验发病地 区间疫情的空间关联性。结果显示其分布特征随时 间和地级水平的变化而变化（表 1）。

表 1 中国大陆人感染H7N9 禽流感以省 和地市级为水平的全局自相关分析

注：Moran’s I＞0 为空间正相关，Moran’s I＜0 为空间负相关， P＜0.05 差异有统计学意义

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5. 局部自相关分析

（1）局部Moran’s I 分析：图 4 中黑色部分为“高 高”（HH）聚集，示发病例数的高聚集区。图 4a 显示 上海、浙江地区周围发病人数较多，而上海、浙江地 区发病人数更多；图 4b 的广东省佛山、肇庆、广州、 深圳地区和浙江省宁波、绍兴地区存在HH 聚集； 图 4c 的上海地区和浙江省杭州、湖州、绍兴、宁波地 区病例数空间存在HH聚集。

图 4 中国大陆人感染H7N9 禽流感局部自相关聚集地图

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（2）局部热点Getis-Ord Gi 分析：将疫情Z 值分 为7 个值域（Z＜-2.58、-2.58≤Z＜-1.96、-1.96≤ Z＜-1.65、-1.65≤Z＜1.65、1.65≤Z＜1.96、1.96≤ Z＜2.58 和Z≥2.58）。图 5 为疫情发生期间各省及 各地级市热点分布，其中发病的低值聚集区即“冷点 区域”（蓝色），发病的高值聚集区即“热点区域”（红 色）。显示有统计学意义（P＜0.05）的聚集区域基本 均为“热点区域”，即这些区域及其周围区域在发病 人数上均为高值，安徽省六安地区为“冷点区域”，即该地区周围区域在发病人数上均为低值。图 5c 显 示，疫情总体趋势呈现上海、浙江、江苏南部为热点 区域；在第2 时间段，广东疫情暴发，深圳及其周边 城市即成为热点区域（图 5b），提示疫情的防治工作 应集中在我国东南沿海地区。

图 5 6名观测对象脂肪量随时间变化的趋势

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本研究结果显示，2013 年2 月至2014 年5 月中 国大陆人感染H7N9 禽流感在不同时段按不同水平 的地理定位所得到的疾病空间分布不同。在省级水 平上，第1 时间段是聚集性分布（P＜0.05），病例集 中在上海、浙江、江苏地区；第2 时间段发病地区间 无空间聚集性，呈现随机分布，可能是疫情首先发生 在长江三角洲一带，未向南部扩散，导致病例空间分 布较集中。在市级水平上，第1 时间段病例呈随机 分布，第2 时间段病例在浙江省北部、广东省南部地 级市存在空间聚集性（P＜0.05），可能与实验室对该 病毒的检测水准提高有关，使疾病的报告更加准确 及时。通过局部热点分析，人感染H7N9 禽流感“冷点区域”是安徽省六安地区（Z＜-1.96），“热点地区” 分布在长江三角洲和广东省南部（Z＞2.58）。于伟 文等^[6]、卢珊等^[7]研究发现接触活禽市场是发生人感 染H7N9 禽流感的危险因素，在2013 年4 月病例数 明显减少，可能与当地采取关闭活禽市场等防控措 施及气温升高相关，表明H7N9 禽流感疫情或许具 有与其他禽流感疫情相似的季节性特征。

本研究存在不足。首先数据的来源依赖疫情 上报的准确，本文可能与实际存在差异；其次研究 中未加入对候鸟迁徙及气象因素的分析，且图 4、5 显示的聚集区域有差异，可能与研究范围较广有 关，或是聚集区域位于探究区域的边界使“热点区 域”不准确^[8]；此外本文地理信息精度不高，有可能 高估其空间聚集性。人感染H7N9 禽流感疫情历时 较短，目前只能确定其聚集范围，难以分析其流行趋 势，今后应结合与疾病相关的环境、人文、经济等因 素，实现多角度分析疫情并预测其发展趋势。