應用空間相關分析和圓分布研究中國肺結核時空分布特征

蘭小琴，申 林

結核病是由結核分枝桿菌感染引起的主要經呼吸道傳播的慢性傳染病。2018年全球新發結核病約1000萬例[1]。我國是結核病高負擔國家之一[2]，肺結核是法定報告的乙類傳染病，2017年全國新發肺結核835 193例，報告發病率為60.53/10萬[3]。因此，了解我國肺結核發病的時空分布特征，有針對性的開展防控措施，具有重要意義。

1 資料與方法

1.1 資料來源 2013年1月—2017年12月肺結核發病數據來源于國家衛生健康委員會疾病預防控制局網站[3]，用以研究我國肺結核發生的季節性集中趨勢；2016年我國各省市的肺結核報告發病率來自《2017中國衛生和計劃生育統計年鑒》[4]，用以研究我國2016年各省市肺結核發生的空間相關性。

1.2 方法

1.2.1 圓分布[5-7]采用圓分布研究我國肺結核發病的季節變化特征。一組圓分布資料，如果有集中于某個時間段發生的傾向，這一傾向性可用平均角表示。平均角的計算方法是：

（1）計算 sinαi和 cosαi的均值，分別用 Y 和X表示，f表示頻數，n表示肺結核患者的總數；

X=(∑ficosαi)/n,Y=(∑fisinαi)/n

（2）計算角度離散程度指標r值；

（4）計算角離散程度S；

（5）檢驗方法采用雷氏Z值檢驗。Z=nr2，Z＞Z0.05表示有統計學意義。

1.2.2 空間分析方法

1.2.2.1 Moran’s I全局空間相關性分析[8-9]空間分布的對象一般不是孤立存在的，且相距較近的影響力大于較遠的。Moran’s I全局空間相關性分析通常用來描述某一現象在空間上的積聚狀態和相關程度。

Moran’s I統計表述如下公式：

（1）式中：n為空間對象數目，xi，xj為觀測值，wij為研究對象i，j間的權重。I ＞0表示研究對象之間存在空間上的正向自相關關系；I＜0，表示研究對象之間存在空間上的負向自相關關系；I＝0時，表示空間上是獨立的、非相關的和隨機的。

1.2.2.2 局域空間相關性分析 局域空間相關性分析可以得出每個區域的取值，從而判斷出空間上的聚集或擴散狀態。Local Moran統計模型，其具體形式表述如下公式：

（2）式δ表示xi的標準差，其余各字母含義同 Moran’s I法。

當|Z|＞1.96時，可以認定為小概率，拒絕H0假設（P＜0.05），存在空間相關性。

1.3 統計學處理 統計分析采用SPSS 22.0和ArcView 3.2軟件。

2 結 果

2.1 我國2013—2017年肺結核發病數變化趨勢2013—2017年我國肺結核報告發病數總體呈下降趨勢（圖1），各年度3—5月的肺結核報告發病數最多（圖2）。

圖1 2013—2017年肺結核報告發病數趨勢Figure 1 Trend of reporting number of pulmonary tuberculosis cases from 2013 to 2017

圖2 2013—2017年各月份肺結核報告發病數Figure 2 Reporting number of pulmonary tuberculosis cases each month from 2013 to 2017

2.2 我國2013—2017年肺結核發病數的圓分布模型分析 平均角的假設檢驗：Z=nr2=13004.94＞1.96，根據sinα＞0和cosα＜0，推斷平均角在第二象限，α=133.64度，相當于5月16日，即平均發病高峰在5月16日（表1）。

表1 2013年1月—2017年12月中國肺結核報告發病數圓分布分析Table1 Circular distribution analysis on reporting number of pulmonary tuberculosis cases in China from January 2013 to December 2017

2.3 我國2016年肺結核報告發病率的空間分布特征

2.3.1 我國2016年肺結核報告發病率的空間分布 我國2016年各省（自治區、直轄市）肺結核報告發病率顯示，肺結核報告發病率較高的為新疆、西藏、貴州、青海等；報告發病率較低的為天津、上海、北京等（表2）。

表2 2016年中國各省（自治區、直轄市）肺結核報告發病率Table 2 Reporting incidence of pulmonary tuberculosis in provinces,autonomous regions and municipalities in China during 2016

2.3.2 Moran’s I全局空間相關性分析 通過Moran’s I 統計對2016年我國肺結核報告發病率進行分析，I＝0.487，Z=4.278，P＜0.05，肺結核發病率在空間上存在正相關，反映了我國肺結核報告發病率存在空間聚集性。

2.3.3 LISA局域空間相關性分析 在α=0.05的水平下可以認為肺結核發病率在中國形成“正熱點區域”：新疆（Local Moran’s I=4.060，Z=7.736，P ＜ 0.05）， 青 海（Local Moran’s I =2.210，Z=4.914，P ＜ 0.05）， 西 藏（Local Moran’s I=2.679，Z=5.944，P＜0.05），表明肺結核發病率在新疆、青海、西藏及其周圍存在空間上的聚集，其他區域未顯示出明顯的空間聚集性（Z＜1.96）。

3 討 論

疾病的流行特征通過疾病在人群、時間、空間的三間分布得以實現，是流行過程的可見形式。掌握肺結核的時空分布是結核病研究中一個非常重要的部分，有助于擬定防治策略，以便有效控制疾病。疾病的空間分析方法和圓分布分析已被應用于疾病的流行狀況分析。

2013—2017年我國肺結核報告發病數呈現持續下降趨勢。但我國人口基數大，人員流動性大，且肺結核經呼吸道傳播，該病仍是危害人民健康的主要傳染病。結核病控制效果不佳原因很多，AIDS、糖尿病和自身免疫性疾病等影響機體免疫功能的疾病發病率上升，以及耐多藥結核尤其是廣泛耐藥結核發病率上升是重要因素[10]；圍繞結核病的防治工作，我國各地市及基層都已建立了結核病網絡防控體系，積極開展結核病疫情監測和防治工作[11]。充分利用大數據平臺技術，整合信息資源，了解肺結核發病的時空特點，對肺結核的防控工作有重要意義。

本研究顯示我國2013—2017年各年度3—5月的肺結核報告發病數最多，這與國內外對肺結核的季節性特征分析基本一致。Parrinello等[12]對紐約市肺結核發病季節性研究中發現4月為肺結核發病高峰期，10月為低谷期。Cherif等[13]通過對突尼斯肺結核季節性特征分析，結果提示發病高峰期為春季（3—5月），秋季為低谷期。薛浩等[14]采用改良圓形分布法對鹽城市肺結核季節特征進行分析發現3—5月、8—9月為該地肺結核高發季。肺結核發病季節性特征可能與氣候因素、人體免疫力、人群的季節性活動等有關。準確掌握肺結核發病的季節性特征和周期性規律有助于相關部門科學、有效進行肺結核防控。

經全局空間相關性分析發現2016年肺結核報告發病率在中國具有顯著的空間聚集性。有研究表明肺結核發病率與經濟發展水平存在負相關[15-16]，高發病率反映了該區域肺結核存在較高的流行強度。局域空間自相關分析發現明肺結核發病率在新疆、青海、西藏及其周圍存在空間上的積聚，對于這些“熱點”區域應該不斷加強疫情監測和防控。