基于空間自相關和時空掃描統計量的湖南省毒蕈中毒聚類研究*

史文佩 歐陽艷昊 梁進軍 陳立章△

基于空間自相關和時空掃描統計量的湖南省毒蕈中毒聚類研究*

史文佩1歐陽艷昊1梁進軍2陳立章1△

目的 探討2013-2015年湖南省毒蘑菇中毒的時空分布和聚類特征，為科學防控毒蕈中毒提供依據。方法 以湖南省2013-2015年毒蕈中毒事件的監測數據為研究對象，利用ArcGIS10.2軟件建立病例地理信息數據庫，采用OpenGeoDa進行全局、局部空間自相關分析。SaTScan 9.1.1進行時空掃描聚類，結果通過ArcGIS10.2進行可視化展示。結果 2013-2015年湖南省共報告毒蕈中毒事件136起，發病人數565人，中毒高峰為每年5～9月。趨勢面分析顯示毒蕈中毒發病率總體分布由西向東逐漸降低，由南向北先增加再降低。局部空間自相關結果顯示冷水灘區、零陵區為高-高區域；芷江侗族自治縣、新寧縣、湘鄉市為低-高區域；新晃侗族自治縣、鶴城區、洞口縣為高-低區域。時空掃描發現所有聚類時間段集中在2015年6月～9月，一類聚集區主要位于邵陽市、懷化市、永州市。二類聚集區位于長沙市、湘潭市。結論 湖南省毒蕈中毒存在時空聚集性，各時空聚集區將為探索有針對性的防控措施提供參考。

蘑菇中毒 食源性疾病 時空分析 地理信息系統

湖南省地處亞熱帶，光、熱、水資源豐富，適合蘑菇生長，也是我國毒蕈中毒高發地區之一[1-2]。自2013年湖南省開展食源性疾病暴發監測以來，截止至2015年12月共發生毒蘑菇中毒事件136起(占全部事件的43.04%)，發病人數565人，死亡15人(占全部暴發事件死亡人數的71.43%)。嚴重影響了居民身體健康和生命安全，如何做好毒蕈中毒防控工作已成為當前急需解決的問題。蘑菇中毒事件具有明顯地域性，采用空間統計相比經典統計學更充分考慮了影響健康的地理空間背景信息，研究結果更加真實、科學、客觀，目前已成功應用于公共衛生領域中疾病聚集性分析、探討危險因素、預測疾病的時空化規律等方面[3]。本研究擬對2013-2015年湖南省毒蘑菇中毒報告進行分析，探索湖南省毒蕈中毒的時空分布特征，以便有的放矢，明確今后的防控工作重點。

資料與方法

1.資料來源 毒蕈中毒資料來源于2013-2015年湖南省各級醫療機構通過“食源性疾病暴發監測系統”報告，并現場確認發生于湖南省境內的毒蕈中毒事件。地圖數據來源于湖南省國土資源局，人口數據來源于國家統計局。

2.方法

(1)地理信息數據庫建立 利用ArcGIS 10.2軟件，將病例數據庫(包括地理編碼、病例數、發病率等)與地理信息數據庫(包括地理編碼、經度、緯度)、人口信息數據庫(包括地理編碼、各年份人口數)通過地理編碼連接，建立湖南省病例地理信息數據庫。

(2)趨勢面分析 是一種通過最小二乘法原理擬合樣本數據的多元統計分析方法，從整體出發描述疾病的地理空間分布[4]。將每一觀察值分為系統變異、局部變異和隨機誤差，以每個空間單元的發病率為因變量，以空間位置的經度和緯度為自變量，建立二元多項式回歸，對發病率進行最小二乘表面的擬合，生成趨勢面圖[5]。從而顯示出該疾病在所研究地域大范圍內的總體分布規律，并通過計算殘差值，識別出殘差值異常地區，反映出疾病的局部地區變異。

(3)空間聚集區域探測 空間自相關(spatial autocorrelation)分析包括全局自相關和局部自相關。全局自相關通過計算Moran′s I系數探測整個研究區內的空間聚集模式。Moran′s I值介于-1～+1，取值為正，表示數據呈正相關，越接近于1，正空間相關性越強，病例發生空間呈現聚集性分布;Moran′s I 取負值，數據呈負相關，越接近于-1病例發生越分散，樣本之間差異越大;Moran′s I為0，表示病例發生在空間上呈隨機性分布[6]。本研究全局空間相關空間采用queen contiguity 法創建空間權重矩陣。

局部型自相關分析( local indication of spatial autocorrelation，LISA)用于檢驗每個觀測單元周圍的局部空間聚集性概率水平。當不存在全局空間自相關時，尋找可能被掩蓋的局部空間自相關的位置；存在全局空間自相關時，探討是否存在空間異質性。根據局域型Moran′s I值可繪制Moran散點圖，四個象限分別代表H-H(高發病地區聚集)、L-H(低發病地區被高發病鄰域包圍)、L-L(低發病區域聚集)、H-L(高發病率地區被低發病鄰域包圍)四個區域[7-8]。將 Moran 散點圖與局部自相關檢驗結果相結合，可繪制局部聚類及聚集性水平圖，上述統計分析由OpenGeoDa軟件實現。

(4)時空熱點區域探測 時空掃描分析是通過在地理坐標基礎上建立一個時空二維圓柱體活動窗口，圓柱底半徑為掃描區域大小(即包含的風險人口)，柱高為掃描時間間隔，通過在地理單位中心連續不斷變化半徑大小和時間周期，使得整個圓柱形窗口隨著區域和時間處于動態變化[7]。假設毒蕈中毒病例在時間和空間上均呈離散型Poisson 分布，對每個掃描窗口計算理論發病數，通過與實際發病數構造統計量-對數似然比(log likelihood ratio，LLR)，用LLR來評價掃描窗口內發病數的異常程度，通過計算不同圓心、不同半徑下動態窗口區域內與動態窗口區域外空間單元屬性的似然比進行統計學判斷。LLR值越大且差異具有統計學意義，則表示該動態窗口下所含區域為聚集區域的概率越大[9]。

結 果

1.概況描述

2013-2015年湖南省通過食源性疾病暴發監測系統報告毒蘑菇中毒事件136起，發病人數565人，住院285人，死亡人數15人，病死率2.65%。發生中毒場所分布：家庭126起(占92.65%)，發病449人(占79.47%)；賓館飯店3起(2.21%)，發病26人(4.60%)；農村宴席1起，發病13人(2.30%)；單位食堂2起，發病17人(3.00%)；其他場所4起，發病23人(4.07%)。

2.時間分布特征

毒蘑菇中毒事件數、發病人數、死亡人數呈逐年遞增趨勢，中毒高峰為每年的5～9月，見圖1。

圖1 2013-2015年湖南省各月蘑菇中毒人數序列圖

3.毒蕈中毒空間聚集區域分析

(1)趨勢面分析 結果顯示，湖南省2013-2015年毒蕈中毒發病率總體分布由西向東逐漸降低，由南向北先增加再降低。

(2)空間自相關 3年毒蕈中毒發病分布的Moran′s I散點圖及LISA 系數可視化分析見圖2。以2013-2015年整個時間段為分析單位，全局自相關系數為0.044(P>0.05)，提示湖南省毒蘑菇中毒病例在整體上不存在空間自相關性，病例發病呈隨機分布。局部自相關分析結果顯示，冷水灘區、零陵區為高-高，即發病熱點區域；芷江侗族自治縣、新寧縣、湘鄉市為低-高；新晃侗族自治縣、鶴城區、洞口縣為高-低。

(3)時空分析結果 由時空聚類掃描圖(圖3)可見，湖南省2013-2015年毒蕈中毒病例在時空上呈明顯聚集性，高發時段集中在2015/6/1 至 2015/9/30，其中一類聚集地區為東安縣、寧遠縣、新田縣、雙牌縣、道縣、藍山縣和嘉禾縣、新寧縣、武岡市、東安縣、邵陽縣、城步苗族自治縣、洞口縣、冷水灘區、綏寧縣、零陵區。逐年時空掃描分析的結果見表1，2013年發現兩個聚集區，一級聚類區域位于2013/9/1至2013/9/30的東安縣；2014年發現6個聚集區，一級聚類區域位于2014/8/1至2014/8/31的寧遠縣、新田縣、雙牌縣、道縣、藍山縣和嘉禾縣；2015年發現3個聚集區，一級聚類區域位于2015/6/1至2015/9/30的新寧縣、武岡市、東安縣、邵陽縣、城步苗族自治縣、洞口縣、冷水灘區、綏寧縣、零陵區。

圖2 2013-2015年Moran′s I 散點圖及毒蕈中毒局部聚類示意圖

圖3 2013-2015年湖南省毒蕈中毒時空掃描聚類圖

表1 湖南省2013-2015年蘑菇中毒時空掃描聚集性分析

討 論

2013-2015年湖南省毒蘑菇中毒事件數及發病人數逐年增多，其原因可能是“食源性疾病暴發監測系統”逐年完善，2014年哨點醫院覆蓋了所有縣級行政區域，極大地提高了食物中毒監測的敏感性。但少數地區仍存在對毒蕈中毒等暴發事件的信息確認、分級和報告不夠規范的現象，造成部分地區事件漏報現象嚴重[10-11]。其次說明居民對毒蘑菇的防范意識較差，毒蕈和可食蕈類往往混生，僅依靠形態難以辨別。鑒別蕈類主要依據專家鑒定外部形態、顯微特征和DNA分子標記技術[12]，一般的醫務人員和居民很難做到，使得誤食毒蘑菇事件頻發。

毒蕈中毒事件的發生多集中在5～9月份，與時空掃描結果的高發時段一致。這與湖南省氣候條件相關，5～9月湖南多為高溫高濕天氣，野生蘑菇大量生長，人們采摘自食、銷售，誤食有毒蘑菇而造成中毒，因此預防夏秋季毒蕈中毒是防控工作的重點[2]。

此外，研究結果發現毒蕈中毒事件具有家庭聚集性特點(占蘑菇中毒事件的92.65%)，常造成群體性死亡或損傷，給家庭造成沉重的疾病負擔。應及時采取有效措施預防中毒事件的發生。通過相關調查發現毒蕈中毒患者大多為農民，經濟文化基礎較差，衛生保健意識薄弱，使得誤食毒蘑菇事件頻發[13]。

毒蕈中毒的空間分布總體呈現南高北低，西高東低的態勢。時空掃描結果發現毒蕈中毒聚集區逐年擴大，有向中部擴散趨勢。全局空間自相關顯示湖南省毒蕈中毒的發生呈隨機分布，這與云南省研究結果相同[14]。局部空間自相關和整體上時空掃描均發現湘西懷化市的新晃侗族自治縣、鶴城區和邵陽市的洞口縣以及湘南永州市的冷水灘區、零陵區為毒蕈中毒發生的熱點區域。毒蕈中毒的高發地區集中在西南部的邵陽市、懷化市、永州市，這些地區均處于亞熱帶季風濕潤氣候區，降水充沛，雨熱同期，森林資源豐富，各種野生真菌類資源豐富，不少野生菌味道鮮美，為當地居民喜食；三市的經濟發展水平較低、醫療衛生條件落后，居民衛生安全意識較差，使得中毒事件時有發生[15]。中東部高發地區以長沙為主，可能與毒蘑菇種類、水源和環境污染、氣候及飲食習慣等多種因素有關。空間自相關分析還提示芷江侗族自治縣、新寧縣、湘鄉市為低-高區域，即發病地區呈現空間負相關，也應引起重視，進一步探討鄰近區域的自然或社會因素的不同，為防治措施提供思路。此外，時空掃描單獨發現了懷化市、邵陽市、永州市的其他區縣，并將長沙市、湘潭市、株洲市列為第二聚集區，可能是由于時空掃描方法考慮了時間周期變化因素，使得一些空間自相關沒有統計學意義的區縣轉化為具有統計學意義的聚集區，這些情況可能反應出一種亞聚集狀態，提示高危因素的存在及變化，在時間預防控制中應給予重視。

全局和局部空間自相關分析兼顧了宏觀與微觀，但二者均未考慮時間的影響，結果缺乏時效性。而時空掃描聚類分析可以彌補這方面的不足，時空掃描過程中，空間尺度的選擇和轉換通過模型自動實現，避免了選擇偏倚；其次，尺度轉換中系統自動實現了時空融合的過程。聯合應用空間自相關分析和時空掃描分析可利用各自優點，提高結果準確性和實用性[16-17]。

地理信息系統和空間分析技術作為有力的技術手段，能夠結合病例的空間分布及聚集性特征分析，為選擇防控策略、預測疫情和劃定重點防控區域提供依據，目前已成功用于結核病、手足口等傳染病。湖南省2013年肺結核GIS空間流行病學分析結果顯示，新涂陽患者西高東低，由南至北呈“U”形[18]。部分西部和南部高發區縣與本研究結果重合。2013年湖南省細菌性痢疾的發病主要集中在西部和南部地區，中部以長沙為主，北部地區菌痢發病率較低[19]。與本研究毒蕈中毒聚集區極為相似。因此，在本研究基礎上，需進一步收集不同傳染病、氣候、環境污染、人口學、社會經濟學等方面的資料，采用空間回歸、地理風險探測器、關聯規則、神經網絡等空間數據挖掘方法進一步探討毒蕈中毒的影響因素及其與其他疾病的相關關系并建立預測模型，預防毒蕈中毒的發生。綜上所述，空間統計分析技術在疾病研究中的應用還具有更大的潛力。

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(責任編輯：劉 壯)

Study on Detecting Autocorrelation and Spatio-temporal Clusters of Mushroom Poisoning in Hunan Province

Shi Wenpei,Ouyang Yanhao,Liang Jinjun,et al

(DepartmentofEpidemiologyandStatistics,SchoolofPublicHealth,CentralSouthUniversity(410000),Changsha)

Objective To analyze the spatial distribution of mushroom poisoning in Hunan province from 2013 to 2015,so as to provide scientific evidence for control strategy.Methods Data of mushroom poisoning events in Hunan Province from 2013 to 2015 were collected.Based on geographical information system database,which constructed by ArcGIS 10.2,conducting retrospective time-space analysis(via SaTScan9.1.1)and autocorrelation analysis(via OpenGeoDa)to detect the spatial and spatio-temporal clusters of mushroom poisoning cases.Results There were 136 mushroom poisoning events reported from 2013 to 2015,including 565 patients.The poisoning peak occurred in 5-9th month annually.Trend-surface analysis showed that poisoning incidence gradually reduced from west to east,increased first and then decreased from the south to the north.According to the local Moran′s I,Lengshuitan,Lingling lay in high-high region;Zhijiang,Xinning,Xiangxiang lay in low-high region;xinhuang,Hecheng,Dongkou lay in high-low region.All the spatio-temporal clusters were between 2015/6-2015/9,the most likely cluster was in Shaoyang,Huaihua,Yongzhou.The secondary cluster included Changsha,Xiangtan.Conclusion There are significant spatio-temporal cluster pattern for the distribution of mushroom poisoning in Hunan,which could provide reference for the futher target prevent and control.

Mushroom poisoning;Foodborne disease;Spatio-temporal analysis;Geographical information system

中南大學研究生創新項目(2016zzts490)

1. 中南大學湘雅公共衛生學院流行病與衛生統計學系(410000)

2. 湖南省疾病預防控制中心

△通信作者：陳立章，E-mail: chenliz@csu.edu.cn