基于GIS技術的中國地區隱孢子蟲流行病學數據空間分析

隱孢子蟲病是由隱孢子蟲(Cryptosporidium)引起的，隱孢子蟲在分類上屬古蟲界(Excavata)、囊泡蟲總門(Alveolata)、頂復門(Apicomplexa)、類錐體綱(Conoidasida)、球蟲亞綱(Coccidiasina)、真球蟲目(Eucoccidiorida)、隱孢子蟲科(Cryptosporidiidae)、隱孢子蟲屬(Cryptosporidium)[1-2], 同時兼具球蟲和簇蟲的特征。迄今為止，隱孢子蟲有效種已達37種，有超過70個基因型[3-4]，隱孢子蟲病在臨床上以引起宿主不同程度的腹瀉為主要特征。1907年世界著名寄生蟲學家Tyzzer[5]在實驗小鼠胃內首次發現，并對其描述命名。隨后，隱孢子蟲在哺乳類、禽類、兩棲類和魚類的消化器官中都有發現，它可以引起各種動物不同程度的腹瀉，嚴重者可導致動物死亡。在美國有過兩次隱孢子蟲病大暴發，1987年佐治亞州卡羅爾縣1.3萬人被感染[6]，1993年威斯康星州密爾奧基市40.3萬人被感染[7]。

地理信息系統(Geographic Information System，GIS)是一種專門用于輸入、存儲、檢索、分析和輸出空間信息的計算機系統[8]。GIS系統具有強大的空間數據管理及分析功能，能夠根據流行病學資料、環境因素來分析和預測疾病的發展趨勢[9]。2002年Kato等[10]在厄瓜多爾的基多和肯尼亞的梅魯國家公園附近水域對隱孢子蟲的存在進行了檢測，將其結果繪制了GIS地圖，演示了流域環境中的污染場地，為環境中卵囊的存在和生物的來源提供了視覺上的信息。Diallo等[11]通過實時熒光定量PCR方法監測運河中微小隱孢子蟲、藍氏賈第蟲、大腸桿菌的發生。運用GIS進行評估和繪制點，最終發現病原體的發生和去除率在空間和季節上都是相關的，與土地利用類型和運河段附近確定的污染源也存在相關性。

本文研究的目的是應用對隱孢子蟲流行病學和GIS交叉學科的研究，客觀展現隱孢子蟲在各宿主、各地區的感染情況，進而分析隱孢子蟲流行病學發展規律和發展趨勢。

1 材料與方法

1.1數據來源 中國地區隱孢子蟲流行病學數據來自于學者們已經發表的論文。本次搜集的文獻為中文和英文兩種。對于中文文獻，通過查詢中國知網CNKI，關鍵詞是隱孢子蟲。查找結果是截止到2017年12月29日出版文獻。對于英文文獻，采用兩種方法即利用PubMed和Web of Science進行搜索，關鍵詞是Cryptosporidium，China。查找結果是截止到2017年12月31日出版文獻。統計中國地區宿主(人、牛、豬、雞)感染隱孢子蟲的情況，主要記錄采樣地點、采樣城市經緯度、感染數、樣本數、采樣時間、發表時間、參考文獻等信息。

1.2空間定位與表達 將各采樣地點標記經緯度。經緯度通過Google高清衛星在線地圖進行查詢，對于文章中有具體采樣地點的則查詢其采樣地點經緯度；對于文章中采樣地點只介紹到省份的，則采用其省份的省會城市經緯度坐標；對于在同一篇文章中涉及到多個地點，但是每個地點因為樣本量、陽性樣本量以及感染率未記錄清楚的，則按照其中某個具有代表性的城市的經緯度進行記錄。

GIS制圖采用制圖軟件ArcGIS 10.2。運用GIS技術，將中國地區隱孢子蟲流行情況進行空間定位與表達。

1.3核密度分析方法 核密度分析用于計算每個輸出柵格像元周圍點要素的密度。在每個點的上方均覆蓋著一個概率密度平滑曲面，在曲面下方是圓形鄰域。在點所在位置處表面值最高，隨著與點的距離的增大表面值逐漸減小，在與點的距離等于搜索半徑的位置處表面值為零。曲面與下方的平面所圍成的空間的體積為1，每個輸出柵格像元的密度均為疊加在柵格像元中心所有核表面的值之和[12]。

2 結 果

2.1中國地區各宿主隱孢子蟲感染情況地圖

2.1.1中國地區隱孢子蟲感染人的地理分布情況 采用核密度分析方法，由圖1 A可以看出，江蘇、安徽、山東、河南等地呈現點的聚集分布，說明在這些省份的地級市調查的人源隱孢子蟲流行病學相對較多。在江西、海南、陜西、青海等地都只有1處地級市的關于人感染隱孢子蟲的流行病學調查。此外，在山西、西藏、寧夏、香港、澳門和臺灣等地區還沒有關于人感染隱孢子蟲的調查報告。在浙江江山，單昊[13]在2005年首次對中國農村人群的隱孢子蟲感染狀態進行血清流行病學調查，調查結果顯示感染率高達56.72% (861/1 518)，這是到目前為止以地級市為單位調查國內人群感染隱孢子蟲感染率最高的一次報道。隱孢子蟲對抵抗力較低的人群也具有感染風險，王榮軍等[14]在2007年報道的河南林州地區兒童腸道寄生蟲感染情況調查報告中，兒童患隱孢子蟲的概率為0.15% (3/1 949)，這是到目前為止，在國內地級市調查人群感染隱孢子蟲的報道中，感染率最低的一次。

2.1.2中國地區隱孢子蟲感染牛的地理分布情況 采用核密度分析方法，由圖1 B可以看出，安徽、河南、陜西、青海等地呈現點的密集分布，說明在這些省份的地級市調查的牛源隱孢子蟲流行病學相對較多，特別在青海，針對牦牛的隱孢子蟲調查高達8個地級市。但是，在浙江、福建、廣東、寧夏和新疆等地，都只在一個地級市進行了牛感染隱孢子蟲的流行病學調查。在我國的山西、遼寧、江西、海南、貴州、香港、澳門和臺灣等地還沒有進行牛感染隱孢子蟲的流行病學調查。從全國范圍看來，牛源隱孢子蟲的感染率均比較高。在安徽宿州，李培英[15]等在1996年對當地黃牛的調查報告顯示，隱孢子蟲感染率高達60.19% (124/206)，這是到目前為止，中國地區對牛源隱孢子蟲流行病學調查感染率最高的報道。與此相反，對牛源隱孢子蟲流行病學調查感染率最低的是毋亞運等[16]在2016年對西藏山南地區黃牛的調查，感染率僅為1.13% (5/442)。

2.1.3中國地區隱孢子蟲感染豬的地理分布情況 采用核密度分析方法，由圖1 C可以看出，主要在安徽、河南、四川等地呈現點的聚集分布，說明在這些省份的地級市調查的豬源隱孢子蟲流行病學相對較多，特別在河南地區，針對豬源隱孢子蟲流行病學調查涉及到14個地級市。從全國范圍看，對于豬源隱孢子蟲流行病學調查相對較少，特別在內蒙古、黑龍江、湖南、西藏、陜西、青海、寧夏等地，都只在一個地級市進行了豬感染隱孢子蟲的流行病學調查。甚至在很多省份還沒有豬源隱孢子蟲流行病學調查，比如河北、山西、遼寧、吉林、福建、江西、湖北、海南、貴州、甘肅、新疆、香港、澳門和臺灣。廖宛軍等[17]在2002年對四川成都的豬源隱孢子蟲感染情況進行了調查，調查結果顯示，四川成都豬源隱孢子蟲感染率為89.66% (52/58)，這也是到目前為止在按地級市劃分豬源隱孢子蟲感染最高記錄。與此相反，對豬源隱孢子蟲流行病學調查顯示感染率最低的是2016年毋亞運等[16]對西藏林芝地區調查的藏豬隱孢子蟲感染情況，在西藏林芝林區藏豬的隱孢子蟲感染率為0.99% (1/101)。

A：隱孢子蟲感染人；B：隱孢子蟲感染牛；C：隱孢子蟲感染豬；D：隱孢子蟲感染雞。圖1 中國地區隱孢子蟲感染人、牛、豬、雞的地理分布情況Fig.1 Statistics on human, cattle, pig, and chicken infected with Cryptosporidium in China

2.1.4中國地區隱孢子蟲感染雞的地理分布情況 在全國范圍內對雞源隱孢子蟲流行病學調查相比前面介紹的幾個宿主相對較少，采用核密度分析方法，由圖1 D中可以看出在浙江、山東、河南呈現點的聚集分布，說明在這些省份的地級市調查的雞源隱孢子蟲流行病學相對較多，特別在河南省對雞源隱孢子蟲流行病學調查的地級市為12個。在江蘇、安徽、福建、湖南、四川、寧夏等地，都只在一個地級市進行了雞感染隱孢子蟲的流行病學調查。在廣西、甘肅等我國18個省市自治區、直轄市、特別行政區還沒有關于雞源隱孢子蟲的流行病學調查。黎杰虹等[18]在1990年對廣東省某畜牧場5種動物隱孢子蟲感染的情況進行了調查，結果顯示在廣東佛山雞源隱孢子蟲感染率為80.49% (99/123)，這是到目前為止以地級市為單位進行劃分的雞源隱孢子蟲感染的最高紀錄。在我國以地級市為單位進行劃分，雞源隱孢子蟲感染最低報道是金喜新等[19]在2014年對信陽地區山雞腸道寄生蟲感染情況的調查，調查結果顯示，在河南信陽雞源隱孢子蟲感染率為0.63% (1/158)。

2.2 分級統計制圖

2.2.1中國地區隱孢子蟲感染人的地理分布情況

從圖2A來看，在山西、西藏、寧夏、香港、澳門和臺灣還沒有對人感染隱孢子蟲的流行病學調查，在海南和青海雖然有人感染隱孢子蟲的報道，但是沒有具體的感染數據。人感染隱孢子蟲較低的地區有北京、江蘇、江西、河南和廣西。其次是黑龍江、安徽等地。人感染隱孢子蟲最高的省份有浙江、廣東、云南和新疆，其中以省級行政區為基本單位統計數據得出浙江人源隱孢子蟲的感染率最高，感染率為29.30%(1 004/3 426)[13,20-22]。

2.2.2中國地區隱孢子蟲感染牛的地理分布情況

從圖2B來看，在山西、遼寧、江西、海南、貴州、香港、澳門和臺灣還沒有對牛感染隱孢子蟲的流行病學調查。牛感染隱孢子蟲較低的地區有北京、天津、福建、廣東、廣西、西藏、陜西、甘肅和新疆。其次是內蒙古、河南和寧夏等地。牛感染隱孢子蟲最高的省份有主要是浙江、重慶、四川、青海等地，其中以省級行政區為基本單位統計數據得出浙江牛源隱孢子蟲的感染率最高，感染率為30% (3/10)[23]。

2.2.3中國地區隱孢子蟲感染豬的地理分布情況

從圖2C來看，在河北、山西、遼寧、吉林、福建、江西、湖北、海南、貴州、甘肅、新疆、香港、澳門和臺灣地區還沒有對豬感染隱孢子蟲的流行病學調查。豬感染隱孢子蟲較低的地區有廣西、西藏和陜西。其次是安徽、山東和河南等地。豬感染隱孢子蟲較高的省份有北京和黑龍江地區，其中以省級行政區為基本單位統計數據得出黑龍江豬源隱孢子蟲感染率最高，感染率為55.75% (63/113)[24]。

2.2.4中國地區隱孢子蟲感染雞的地理分布情況

從圖2D來看，全國大部分省份還沒有對雞源隱孢子蟲進行流行病學調查。雞感染隱孢子蟲較低的地區有江蘇、浙江、河南和湖南。其次是上海、山東和青海等地。雞感染隱孢子蟲較高的省份有安徽和四川，兩個省份對于雞源隱孢子蟲感染率均達到40%以上。其中以省級行政區為基本單位統計數據得出四川雞源隱孢子蟲感染率為41.18% (21/51)；安徽雞源隱孢子蟲感染率為41.71% (161/386)[25-27]。

3 討 論

本研究得出人感染隱孢子蟲較低的地區有北京、江蘇、江西、河南和廣西地區，較高的省份有浙江、廣東、云南和新疆。值得注意的是，在山西、西藏、寧夏、香港、澳門和臺灣均還沒有對人感染隱孢子蟲的調查報告，與山西和寧夏相鄰的內蒙古、河南、湖北、陜西、甘肅均有隱孢子蟲感染人的報道，因此推斷這兩個省也應該有隱孢子蟲感染人的病例。在西藏發現了牛源和豬源隱孢子蟲感染，隱孢子蟲病是一種重要的人獸共患寄生蟲病，所以在西藏也應該具有潛在的人感染隱孢子蟲的風險。牛感染隱孢子蟲較低的地區有北京、天津、福建、廣東、廣西、西藏、陜西、甘肅和新疆地區，較高的省份主要是浙江、重慶、四川、青海等地；豬感染隱孢子蟲較低的地區有廣西、西藏和陜西，較高的省份有北京和黑龍江地區；雞感染隱孢子蟲較低的地區有江蘇、浙江、河南和湖南，較高的省份有安徽和四川。在這些地區應針對不同的宿主加以防范。

人獸共患隱孢子蟲因其具有特殊的宿主特異性，從而使得人和動物之間的交叉傳播更加頻繁。在中國江蘇，姜巖巖等[28]人在2014年對丹陽市門診腹瀉患者調查時發現，安氏隱孢子蟲是感染優勢種。安氏隱孢子蟲通常感染牛、綿羊等反芻家畜，這一調查在一定程度上反映了隱孢子蟲的人獸互傳特性。在國外的一些報道中，從基因水平上闡釋了人獸共患的傳播。在加拿大愛德華王子島，Buduamoako E等[29]人在2012年在人和牛中都檢測到微小隱孢子蟲IIaA15G2RI亞型。在澳大利亞新南威爾士州，Waldron LS等[30]人在2011年發現人隱孢子蟲IbA10G亞型在人和牛中都有檢測到。

GIS通過其強大的數據處理能力、空間分析以及顯示和模擬功能解決了疫病空間分布的可視化問題，也可以實現對疫病分布模式的探索和對疫病擴散/縮小的動態模擬功能。GIS的這些功能對疫病流行規律的揭示、疫病流行的預警預報、以及對疫病控制效果的評價等方面具有十分重要的作用和意義[31]。Glass等[32]研究人員利用GIS系統對美國馬里蘭州的萊姆病進行了研究。研究發現，53項環境變量中有11個變量與萊姆病有關，并且居住地距離森林越近危險性越大，不適合草本植物生長以及灌溉肥沃的土地是疾病發生的高危地區。其后的萊姆病地理分布情況也證實了該風險模型預測結果的有效性。1992年以色列以GIS為基礎建立了全國瘧疾監測系統[33]，該系統通過對當地按蚊繁殖點、按人群聚居點等與瘧疾發生相關的流行病學資料進行統計而建立，此系統能夠估計瘧疾傳播的風險，一旦有小范圍的瘧疾暴發，系統將立即分析并確定瘧疾暴發地點以及可能的病原體來源，并且可以實現對瘧疾傳播趨勢的預測。本研究利用GIS技術實現了中國地區的隱孢子蟲病的空間形態和聚集程度，從而為隱孢子蟲的檢測、飼養環境衛生資源的配置等提供強大的技術支持。本研究也存在著一定的局限性，一些真實的實驗數據由于各種原因未能以期刊形式發表，客觀條件限制了這一部分數據的搜索，但對于從宏觀角度分析隱孢子蟲整體空間格局的影響不大。此研究也對其他流行病學研究提供有效的信息化工具和科學決策支持手段，并對疾病進行有效地預測和防控提供依據。

A：隱孢子蟲感染人；B：隱孢子蟲感染牛；C：隱孢子蟲感染豬；D：隱孢子蟲感染雞。圖2 中國地區隱孢子蟲感染人、牛、豬、雞的地理分布情況(分級統計)Fig.2 Statistics on human, cattle, pig, and chicken infected with Cryptosporidium in China (hierarchical statistics)

利益沖突：無

引用本文格式：王璐，陳遠才，黃建營，等.基于GIS技術的中國地區隱孢子蟲流行病學數據空間分析[J].中國人獸共患病學報，2019，35(7)：633-638. DOI:10.3969/j.issn.1002-2694.2019.00.65