血吸虫病是一种严重的水传寄生虫病,目前流行于我国长江流域及其以南的12个省(市、自治区)中的413个市、县[1],严重影响中国农村经济发展和人民身体健康。国内外均有因修建大型水利工程而导致血吸虫病流行区扩大或流行程度加重的报道[2-3]。我国南水北调东线工程现已开通运行,势必为物种的传播提供新途径。东线工程山东段流经南四湖流域、东平湖流域、省辖海河流域、沂沭河流域和小清河流域,且东线工程南端取水口江都市及输水干渠途经的高邮、宝应等县均有钉螺(血吸虫的唯一中间宿主)孳生,处于血吸虫病流行区或历史流行区[4]。因此,随着南水北调东线工程的实施,钉螺随水流向北迁移扩散的可能性难以排除,更重要的是钉螺能否在扩散地生存繁衍,进而导致血吸虫病疫区北移,是关系到输水区和受水区生态系统安全和亿万群众身体健康的大事。
目前钉螺在我国自然分布区的最北点为江苏省的宝应县(33°15′N)[5]。钉螺能否在33°15′N以北地区生存繁殖并形成新的有螺区,从而导致血吸虫病流行区向北扩展,已有相关研究。梁幼生等[6]的研究显示钉螺在江苏省洪泽湖地区(33°18′N)、江苏淮阴(33°26′N)和徐州岱山(34°21′N),其生存和繁殖力呈下降趋势直至完全消亡,不过存活期间仍保持对血吸虫的易感性;缪峰等[7]的研究显示在山东济宁微山湖地区(35°23′N)钉螺存活期不超过18个月,在德州(37°26′N)成螺不能越冬;万一等[8]根据现场试验和多年来江苏省江水北调的实践结果进行研究,表明南四湖、东平湖由于水环境长期低温,钉螺在越冬期绝大部分死亡,因此血吸虫北移形成新的孳生地基本上是不可能的。研究结果一致认为钉螺难以在33°15′N以北地区生长繁殖,低温是制约钉螺生存繁殖的关键因素。
然而,全球气候变暖打破了很多生态系统的平衡,也改变了许多物种的分布。早在1990年IPCC就预测到全球气候变化可能影响媒传寄生虫病和病毒性疾病的传播[9]。根据全国气温资料对1950—2000年的钉螺分布进行分析,研究发现过去30年内钉螺北部敏感孳生带已北移近40 km,从1990年代起钉螺分布区域出现了明显北移,与全国平均气温在1980年代后期已出现升高趋势一致[10]。表明气温升高可能导致全国钉螺分布面积的增加。IPCC第五次评估报告指出,到2050年我国年平均气温可能增加2.3℃~3.3 ℃,年降水量可能增加5%~7%[11]。全球气候变暖所引起的温度和降雨量的变化,势必会打破血吸虫病的现有分布格局,在特定空间和时间内具有种群暴发的风险以及向我国长江以北地区继续迁移扩散的风险。尤其是气候变暖和南水北调工程等因素同时存在的条件下,血吸虫病扩散风险将明显增加。
随着气候变暖和南水北调东线工程的运行,研究钉螺入侵及其所导致的血吸虫病扩散风险,可为政府建立预警机制和采取防范对策提供政策依据和技术支持,对促进生态山东建设中的生态环境保护与社会稳定具有重要意义,而且其示范作用将推广至整个华北地区。
1 研究范围与预测时间研究范围为山东省17个地市,预测时间为2035年。
2 研究方法 2.1 气象数据来源与加工收集山东省19个国家基本站的累年(1981—2000年)平均各月降水量、累年平均各月降雨天数、累年平均各月气温、累年平均各月最高气温、累年平均各月最低气温、累年平均各月日照时间,数据来源于中国气象科学数据共享服务网[12]和山东省统计年鉴。根据前人基于RegCM3单向嵌套气候模式在A1B温室气体排放情景(假定人口趋于稳定,高新技术广泛应用,经济快速发展,各种能源平衡发展)下对气候变化模拟的研究结果[13],采用背景值(即累年均值)与预测增加值相叠加的方法预测2035年山东省平均各月气温以及降水量R;采用Thornthwaite公式[14]预测2035年山东省平均各月潜在蒸发量PET。Thornthwaite模型如下:
| $ PET{\rm{ = }}k{\left( {10T/I} \right)^\alpha } \times uN/360 $ | (1) |
| $ I = \sum\limits_1^{12} {{i_j}} $ | (2) |
| $ {i_j} = 0.09 \times {T^{1.5}} $ | (3) |
| $ \alpha = 0.016 \times I + 0.5 $ | (4) |
式中:PET—潜在蒸发量,mm;
k—经验系数,取16;
T—月平均气温,℃;
u—每月的天数,d;
N—月平均日照时间,h/d。
2.2 再改良Malone血吸虫传播指数模型“再改良Malone血吸虫传播指数”的计算,是在基于钉螺与血吸虫生态位不变的基础上,从血吸虫生长发育的地理因子考虑,在很大程度上可以反映血吸虫病流行传播强度的空间差异。目前用于大范围血吸虫流行传播指数计算的模型还只能精确到气象气候因子上(即气象要素模型),其他地理因子(如土壤、植被和人文因子等)由于空间变异大,加上有些地理因子对血吸虫流行传播影响的机理具有一定的复杂性和不确定性,目前还无法加入到计算模型之中。再改良Malone血吸虫传播指数
| $ RAMI = \left( {1-{Y_w}} \right) \times \left( {1-{Y_S}} \right) \times \left( {GDD1 + GDD2} \right) $ | (5) |
| $ GDD1 = GDD \times {\rm{各月天数, }}\left( {R > 0.8 \times PET} \right) $ | (6) |
| $ \begin{array}{l} GDD2 = GDD \times {\rm{各月雨天数}} \times \left( {R-PET} \right)/25, \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\left( {R > PET} \right) \end{array} $ | (7) |
式中:RAMI—再改良Malone血吸虫传播指数;
GDD1—在适宜地理环境条件(环境温度大于血吸虫发育基础温度)下,血吸虫在钉螺体内生长发育的温度与天数的乘积;
GDD2—当降雨量超过了蒸发量及地表25 mm土层吸水能力时,土壤表面出现积水,虫体则可逸出螺体向外扩散传播;
GDD—月平均温度与血吸虫发育基础温度18℃的差值;
YN—钉螺越冬致死率,%;
Ys—钉螺越夏致死率,%;
(1-YW)×(1-YS)—钉螺经历极端气温筛选而存活的概率,%;
R—降雨量,mm。
依据洪青标等[15-16]对钉螺分别在干燥(R < PET)和湿润(R≥PET)环境下致死率与温度之间的关系研究,即拟合的logistic曲线方程为:
| $ {Y_{W, {\rm{干}}}} = 101/1 + + {e^{1.335{\rm{ }}499T + 3.338{\rm{ }}748}} $ | (8) |
| $ {Y_{W, {\rm{湿}}}} = 101/1 + {e^{0.921{\rm{ }}034T + 2.763{\rm{ }}102}}\;\left( {{\rm{温度降至0℃以下时}}} \right) $ | (9) |
| $ {Y_{S, {\rm{干}}}} = 101/1 + {e^{61.402{\rm{ }}269-1.535{\rm{ }}058T}} $ | (10) |
| $ {Y_{S, {\rm{湿}}}} = 101/1 + {e^{76.445{\rm{ }}825-1.842{\rm{ }}068T}}\;\left( {{\rm{温度升至36℃以上时}}} \right) $ | (11) |
式中:YW, 干—干燥环境下的越冬致死率,%;
YW, 湿—湿润环境下的越冬致死率,%;
YS, 干—干燥环境下的越夏致死率,%;
YS, 湿—湿润环境下的越夏致死率,%。
结合预测的平均各月最高气温和平均各月最低气温,计算2035年钉螺在山东省的的越冬致死率和越夏致死率。
3 研究结果 3.1 GDD1的结果GDD1的计算结果见表 1。这部分传播指数用全年每月数据计算不合理,一般研究积温多采用高于一定温度的累加。因此这部分传播指数表示环境温度大于18℃时,血吸虫在钉螺体内生长发育的温度与天数的乘积。
| 地市 | 滨州 | 聊城 | 德州 | 泰安 | 青岛 | 济南 | 威海 | 烟台 | 东营 | 日照 | 潍坊 | 莱芜 | 淄博 | 菏泽 | 济宁 | 临沂 | 枣庄 |
| GDD1值 | 610.7 | 620.0 | 632.4 | 718.1 | 854.9 | 858.9 | 866.9 | 878.6 | 896.9 | 940.7 | 964.3 | 1 008.2 | 1 046.2 | 1 055.4 | 1 092.7 | 1 103.2 | 1 170.5 |
3.2 GDD2的结果
GDD2的计算结果见表 2。这部分传播指数表明当降雨量超过了蒸发量和地表 25 mm土层吸水能力土壤表面出现积水时,虫体可以逸出螺体向外扩散传播。因此,这部分是GDD1的补充,表示血吸虫不仅可以完成在钉螺体内的发育成熟变成尾蚴,而且还可以逸出螺体向外扩散,对牲畜和人进行感染,为血吸虫繁衍后代提供虫卵,从而使血吸虫得以一直循环生存下来。
| 地市 | 聊城 | 德州 | 青岛 | 东营 | 潍坊 | 烟台 | 菏泽 | 威海 | 淄博 | 滨州 | 济宁 | 莱芜 | 泰安 | 日照 | 济南 | 枣庄 | 临沂 |
| GDD2值 | 178.3 | 453.4 | 504.0 | 512.8 | 527.5 | 545.8 | 570.8 | 613.4 | 663.6 | 685.2 | 758.6 | 807.0 | 935.5 | 993.8 | 1 069.5 | 1 188.3 | 1 482.4 |
3.3 极端气温下钉螺存活率结果
通过对2035年山东省平均各月最高气温和平均各月最低气温的预测,发现本研究区域内平均各月最高气温均没有达到36℃(越夏致死的最低气温)。因此可以忽略平均各月最高气温对钉螺的致死影响,只考虑极端最低气温的影响。月平均最低气温下钉螺存活率的计算结果见表 3。
| 地市 | 滨州 | 潍坊 | 德州 | 泰安 | 莱芜 | 淄博 | 聊城 | 东营 | 济宁 | 菏泽 | 临沂 | 烟台 | 济南 | 威海 | 日照 | 枣庄 | 青岛 |
| 存活率/% | 1.11 | 2.24 | 3.14 | 3.14 | 3.14 | 3.14 | 9.42 | 11.80 | 19.68 | 36.76 | 36.77 | 61.40 | 71.24 | 73.72 | 76.57 | 81.17 | 82.54 |
3.4 RAMI计算结果与传播强度等级划分
采用公式(5) 计算再改良Malone血吸虫传播指数,并对传播指数进行空间分级[17],每个传播强度等级对应不同的血吸虫传播指数范围。传播强度等级见表 4,RAMI计算结果与分级见表 5。
| 传播强度等级 | 非常高 | 高 | 中等 | 低 | 很低 | 没有血吸虫 |
| 传播指数范围 | >4 500 | 2 000~4 500 | 900~2 000 | 500~900 | 10~500 | <10 |
| 地市 | 滨州 | 潍坊 | 德州 | 泰安 | 淄博 | 莱芜 | 聊城 | 东营 | 济宁 | 菏泽 | 烟台 | 临沂 | 威海 | 青岛 | 济南 | 日照 | 枣庄 |
| RAMI值 | 14.38 | 33.42 | 34.09 | 51.92 | 53.69 | 57.00 | 75.20 | 166.35 | 364.34 | 597.79 | 874.59 | 950.74 | 1 091.32 | 1 121.73 | 1 373.81 | 1 481.28 | 1 914.59 |
| 传播强度 | 很低 | 很低 | 很低 | 很低 | 很低 | 很低 | 很低 | 很低 | 很低 | 低 | 低 | 中等 | 中等 | 中等 | 中等 | 中等 | 中等 |
4 结论与讨论
经“再改良Malone血吸虫传播指数模型”的预测,到2035年,山东省17个地市被分成了3个不同的等级。位于山东省南部的枣庄市和临沂市、中部的济南市以及东部沿海城市威海市、青岛市和日照市,传播强度中等,烟台市的传播强度虽然为低,但传播指数为874.59,传播强度趋近中等。这些城市的共同特征为冬季气温普遍偏高,以致越冬存活率很高。居于内陆的枣庄市、临沂市和济南市,全年平均气温均高于其他地市,更适于血吸虫在钉螺体内生长发育,故GDD1值较高;血吸虫病流行季节(即温度较高季节,一般为4~9月份)降雨量充沛,虫体逸出螺体向外扩散传播的条件好,故GGD2值较高。沿海城市虽然夏季月均温度较低,但钉螺越冬存活率很高。
位于山东省中部的济宁市、菏泽市、泰安市、莱芜市、淄博市、东营市、滨州市和潍坊市,传播强度低或很低。这些城市的GDD1与GDD2的总和与沿海城市相当,但由于受冬季低温的影响,钉螺越冬存活率很低,以致最终传播指数较小。
位于山东省西部的聊城市和德州市,传播强度很低。两市全年平均气温较其他城市低,故GDD1值较低;且血吸虫病流行季节部分月份降雨量低于蒸发量,虫体逸出螺体向外扩散传播的条件差,故GGD2较低,尤其是聊城;两市冬季温度偏低,钉螺越冬存活率几乎是0,故传播指数很小。
由此可以看出,GDD1部分可以直接控制大范围内血吸虫空间传播的地理空间分异,基本上可以将流行程度区分开来;GDD2部分把研究区域的传播指数整体上增大了;加上极端最低气温对钉螺存活率的影响,最后将血吸虫传播强度的空间差异拉大了。
赵安等[17]应用此模型对中国血吸虫病疫区传播指数的计算结果表明,很多传播指数高值区血吸虫病疫情并不严重,这说明模型本身存在着一些缺陷:① 还有很多与血吸虫流行传播有关的因子没有被考虑进来,比如水陆交替区域的面积大小、独特的地貌条件、特殊的植物种群、卫生设施条件、预防意识和控制措施等等。② 目前研究区域的月平均最高气温还构不成对钉螺生存的威胁,如果用日气温数据,就一定会对钉螺的数量构成影响。山东地区在夏季气温达到36℃以上的时间并不少见,并会持续一段时间,加上白天极端最高地温一般要比极端最高气温要稍高一些,所以考虑极端高温对钉螺生存的影响,无疑将使预测模型更为完善准确。③ 模型GDD2部分表示当降雨量超过了蒸发量及25 mm土表吸水能力,土壤表面出现积水时,血吸虫虫体可以逸出钉螺向外扩散传播。这是一个过于简化的设定,现实中不同土壤类型其25 mm的土表吸水能力相差很大,因此修改模型并辅以土壤类型和土壤质地数据,预测准确性可以得到进一步提高。
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