气象因素影响下中国手足口病时空特征及聚类分析

谢玲，王宏卫，刘素红，高一薄，伊素燕，马晨

(1.广西师范大学 环境与资源学院，桂林 541004；2.新疆大学 资源与环境科学学院，乌鲁木齐 830046； 3.北京师范大学 地理学部，北京 100875)

0 引言

手足口病是一种由肠道型病毒(EV71或者CoxA16)感染所引起的常见传染病， 5岁以下儿童多发，临床表现为患者的手足肌肤及口咽部出现疱疹，有多种并发症如脑膜炎、神经源性肺水肿、和心肌炎等，重症患者有致死风险[1]。该传染病的传播主要集中在亚太地区，包括中国大陆[2]、香港[3]、台湾[4]、日本[5]、韩国[6]、泰国[7]、越南[8]、马来西亚[9]和新加坡[10]等地。2008年中国卫生部为加强手足口病的防控，将其纳入丙类传染病管理，同时发布了相关预防控制指南[11]。手足口病在中国发病人数近年来呈波动增长趋势，疾病监测信息管理系统监测到2008年手足口病488 955例， 2017年发病人数增长至1 929 550例，引起了疫情防控部门的高度重视。

医学领域在手足口病方面的研究主要以病原学、流行病学特征、发病机理、血清研究及临床特点多见[12-13]，从个体水平研究手足口病的发病内在成因。关于手足口病的临床研究已较为成熟，但人群水平手足口病病毒存活的外在地理环境，即该类型病毒的生境研究较为缺乏。随着医学地理的快速发展，国内关于手足口病与气象因素的关系研究最早出现在2010年[14]，后续关于手足口病与自然环境，如气象因素(气温[15]、降水[16]、相对湿度[17]、气压[18]、风速[19]等)、社会经济环境，如人口密度[20]和人均GDP[17]、交通[21]、幼儿园数量[18]等因素的相关研究也越来越多。

目前，从大区域尺度上，国内手足口病与气象因素相关的定量研究并不多，以省级、市级、县级展开相关研究较为常见，但从国家级大区域尺度展开手足口病的疾病地理研究并不多见。检索相关文献发现王劲峰、丘文洋[1,11]等、张湘雪[23]等应用GIS、贝叶斯网络模型对某地区或某省手足口病的时空分布特征和影响因素进行了相关研究，通过建立模型估算研究区手足口病发病风险。别芹芹[22]以GIS为工具，可视化中国手足口病疫情的时空分布与动态变化特征，但没有进行定量分析。

2017年为中国手足口疫情平发年，因此选择2017年为研究时间段，可视化2017年中国各地级市手足口病发病率，探究各省、自治区、直辖市的中心城市手足口病发病率与月均温、月均降水量之间的函数关系。在时空尺度上，分别对各中心城市发病的季节(时间)差异特征进行分析和各中心城市所在上一级行政单位年内总发病率进行空间相关分析。最后，利用系统聚类，对各中心城市手足口病发病率进行聚类分析，以期对不同类别中心城市手足口病防控提供政策建议。本研究在宏观层面上，不仅可以直观地认识中国手足口病的分布特征，而且量化了中心城市手足口病发病与气象因素之间的关系，并基于此对中心城市手足口病发病进行了聚类，实现了个体尺度到空间尺度的研究，也为中国宏观尺度手足口病的防治提供科学依据。

1 研究区概况

中国位于亚欧大陆的东部，太平洋西侧，总面积960×104km2，地形多样，地势西高东低，跨越三级阶梯。南北跨纬度广，因接受太阳辐射热量不等，自北而南跨越多个温度带，同时因经度差异(距离海洋远近差异)、地势地形差异、使得中国各地气温降水组合多样，形成多样化的气候类型。中国手足口病近年来呈爆发趋势，以中国手足口病发病的平发年(2017年)为例(疫情异常年份并不能代表疫情在正常气象条件下手足口疫情整体趋势和一般规律)，各年发病人数及发病率数据见表1，图1展示了研究区2017年等降水量线下全国各地级市手足口病发病率的空间分布。

表1 2009—2017年中国手足口病发病人数及发病率 Table 1 The number of HFMD and the incidence of HFMD in China from 2009 to 2017

注：图中港、澳、台地区数据不详不做分析，底图来源于自然资源部标准地图审图号：GS(2020)4619号。图 1 2017年等降水量线下各全国各地级市手足口病发病率空间分布Figure 1 Spatial distribution of incidence of HFMD in prefecture-level cities nationwide in 2017

2 数据及方法

2.1 数据

数据主要包括以下2类：①手足口病数据：来源于公共卫生科学数据中心(http://www.phsciencedata.cn/)，分年、分月、分地区(省级、自治区、直辖市，省级、自治区、直辖市中心城市，地级市)手足口病发病人数及发病率数据。②气象监测数据：来源于中国气象网(http://www.weather.com.cn/)中国地面气候资料日值数据集V3.0，包括日平均气温、日均降水量等。

2.2 研究方法

2.2.1 相关分析

Pearson相关系数是定量评价变量间关系密切程度的指标，其数学表达式如式(1)：

(1)

2.2.2 聚类分析

聚类分析又称为集群分析是一种将较高相似度的数据，根据各对象间的距离划分成若干组别/类别的统计方法，其实质是寻求研究对象之间的亲疏关系。采用系统聚类法，将每个样本按照一定的法则进行聚类，每次减少一类或者几类，直到所有样本聚为一类[25]。采用类内各要素的离差平方和和R2统计量来合理确定类别数，类内各要素的离差平方和越小，则代表分类越好。总要素数为所有类别数时，离差平方和最小，类别数即所有要素的总和，显然分类是不合理的。类内各要素的离差平方和SE如式(2)所示：

(2)

(3)

式(3)中:PG表示聚类数为G时的总类内离差平方和，T为所有变量的离差平方和。

2.2.3 空间自相关

空间自相关是指在空间区域中某一位置的变量与邻近位置的同一变量的相关性，该方法已成为研究传染病疫情和区域聚集性的一种有效手段。常用的空间自相关的指标有Moran’s I和Getis-Ord ，本研究拟选Moran’I指数进行分析。Moran’s I指数范围为-1到1。当Moran’s I的值在-1附近时，总体空间分布表现为高聚类区域与低聚类区域相邻。当Moran’s I的值接近0时，则表明在研究区域内未观察到明显的空间聚类。当Moran’s I的值趋于1时，总体空间分布呈现相似性，表明相似属性值的空间单元趋于空间集聚，即高聚类区域与高聚类区域相邻，低聚类区域与低聚类区域相邻[27]，其表达式如式(4)。

3 结果分析

3.1 相关分析结果

为排除不同省、自治区、直辖市的医疗卫生条件差异，省、自治区、直辖市尺度气象站点数目的差异，以各省自治区直辖市的中心城市为对象，以探究不同地区中心城市手足口病与气象因素差异的相关性。利用Pearson相关指数表征各省、自治区、直辖市的中心城市手足口病发病率与月均降水量、月均气温之间的线性相关性(表2)。由Pearson相关性结果可知，各中心城市手足口病发病率分别与月均降水量和月均气温之间呈正线性相关，且月均降水量与手足口病发病率的相关性略高于月均温与手足口病发病率的相关性。

表2 手足口病发病率与月均降水量、月均温相关系数 Table 2 Correlation between incidence of HFMD and monthlyaverage precipitation & monthly average temperature

各省自治区直辖市中心城市手足口病发病率与气象因素(气温、降水量之间)的Pearson相关性分别为0.588和0.562，为进一步探究手足口病与上述变量之间是否存在拟合较好的非线性函数关系，将上述两变量和中心城市发病率利用SPSS做散点图，经过多函数(对数、指数、增长、Logistic、复合)曲线拟合，对比发现年均降水量与手足口病发病率呈二次函数(R2=0.662 3)如图2a，年均温与手足口病发病率呈指数函数(R2=0.646 9)如图2b。

图2 2017年各省、自治区直辖市中心城市手足口病与年降水量、年均温拟合曲线(剔除南宁市)Figure 2 The curve of HFMD was fitted with annual precipitation and average annual temperature of provincial capital cities in 2017

3.2 手足口病季节差异性

由Pearson相关性可知，月均降水量和月均温均与手足口病发病率均具有一定相关性。因此，本研究以800 mm等降水量线(且与一月份平均温度0℃分界线大致相似)作为参考，将全国中心城市手足口病发病率分为两组(800 mm降水量以下城市为一组，800 mm以上降水量城市为一组)，进一步分析了各中心城市手足口病发病的季节差异性(图3)。由图3可知，中国各中心城市2017年手足口病在时间上存在明显的季节性差异，其发病主要集中在5、6、7、8月和9、10、11月。其中南北方各省会城市存在较大的差异，可能与中国南北水热条件的时空差异显著相关。800 mm等降水量线以上各中心城市手足口病呈现年内双高峰模式，因这些城市大多位于一月份平均温度0℃等温线以南，可能是因温度和湿度环境，引起手足口病的肠道病毒在年内两季均表现出较为活跃的状态。该模式下年内首次高峰(春夏季高峰)出现在5、6、7月，第二次高峰(秋季高峰)出现在8、9、10月，春夏季高峰与秋季高峰均略有异于800 mm等降水量线以下各中心城市。800 mm等降水量线以下各中心城市手足口病呈现年内高低峰模式，第一个高峰出现在6、7、8月，年内的第2个高峰出现在9、10、11月，两个高峰均较800 mm等降水量线以上各中心城市迟1个月。本研究按照降水量将全国中心城市分为两组，800 mm降水量线为分界线，是中国湿润地区与半湿润地区的分界线，在一定程度上能够反应年内降水量的差异性，体现手足口病发病率降水分异，表明降水对手足口病发病影响较大。

图3 2017年各省会城市手足口病分月发病率Figure 3 Monthly incidence of HFMD in each provincial capital city in 2017

3.3 聚类分析

以2017年中国各省自治区直辖市中心城市手足口病发病率数据进行系统聚类分析，为科学确定系统聚类的类别数，本研究以类内离差平方和(SE)和R2(类内离差平方和与总离差平方和的比值)两统计量为参考，即SE较小和R2变化较为稳定。由表3可知，聚为8类，SE为172.81相对较小，SE为0.96变化相对稳定，聚类树如图4所示。

表3 系统聚类数类内离差平方和与R2统计量 Table 3 System cluster number class the sum of the squares of dispersion within the cluster number of the system

图4 聚类分析树状Figure 4 Cluster analysis of tree diagram

第一类：银川、太原。上述两城市2017年年均降水量分别为211 mm和521 mm差异较大，年均温15℃以下，发病率相应较低3.16/1 044～7.98/104。

第二类：哈尔滨、长春、西宁、乌鲁木齐、呼和浩特、拉萨、兰州、沈阳。上述各城市在东北地区，西北地区等地均有分布，年均降水量400 mm左右，发病率在0～2/104之间，仅拉萨城发病率为5/104。

第三类：天津、石家庄、北京、郑州、济南、西安。上述城市主要集中在华北地区，也包括西北地区的少部分城市，其2017年年均降水量近600 mm，年均温15℃以上，发病率在3.3/104～11/104之间。

第四类：合肥、武汉、贵阳、昆明、南京。此类城市分年分布于华中-西南-华东等广大地区，2017年年均降水量在1 000 mm左右，年均温16℃以上，发病率也相对较高，在7/104～14/104之间。

第五类：上海、杭州、重庆、成都、南昌、福州。以上城市2017年年均气温近19℃，年均降水量达1 400 mm，但除福州市(12.11/104)手足口病发病率仅在4.29/104～9.6/104之间，说明年均降水量和年均温与手足口病发病率呈非线性增长关系，与图2研究结果一致，且手足口病发病率与气温和降水有阈值效应。

第六类：长沙市。2017年长沙市的年均降水量为1 684 mm,其手足口病发病率为24.7/104远远高于南昌市(年均降水量1 698 mm,手足口病发病率仅为4.5/104)，造成该差异的原因可能与社会经济因素及人为干涉及手足口病防控措施等有关。

第七类：海口、广州。两城市2017年年均降水量在2 000 mm以上，年均温23℃，手足口病年发病率也较高，两城市的年均发病率为37.1/104。

第八类：南宁。该市属于中国手足口病的高发城市，年内发病率高达56.4/104，其发病率远远高于同等水平城市的年降水量和年均温。由此可以看出南宁市属于异常发病城市，因此，这也是在非线性函数曲线拟合及函数拟合时，去掉该城市R2更高的原因。

3.4 空间自相关分析

全局自相关分析要求所有单元必须相邻，因此对2017年1—12月中国各省、自治区、直辖市手足口病发病率，运用Geoda软件进行全局Moran’s I指数计算，结果如表4所示。

表4 2017年1—12月各省、自治区、直辖市全局Moran’s I及气温、降水月均值 Table 4 Moran’s I and monthly averages of temperature and precipitation of provincial capital cities from January to December in 2017

7月和8月是南北各地手足口病的高发季，但由于中国国土面积广阔，各地气温降水变化时间上不一致，导致手足口病发病率在研究区域内未观察到明显的空间聚类。3月为手足口病发病夏季高峰前期，气温降水变化不一，因此也表现出不明显的空间聚类。

2月、4月和12月均属于手足口病发病的谷值月，各地的气温降水条件均不能激发手足口病爆发，因此年内各地手足口病发病率都较低，表现出较高的空间相关，即低-低空间相关。

由各月、各地手足口病发病率的Moran’s I值及气温、降水量月均值结果表明，2017年2月、4月、12月各省、自治区、直辖市手足口病的Moran’s I在0.3以上，表明这3个月全国各省、自治区、直辖市手足口病空间分布出现相似性，3月、7月、8月各省、自治区、直辖市手足口病的Moran’s I均接近0，表明这几个月份手足口病发病基本不存在明显的空间聚类，各省、自治区、直辖市发病差异较为明显。

同时，由图1可知，2017年全国各地级市的发病率空间分布来看，表现为东南各省市发病率高，西北各省市发病率低的特点，并且大致表现出手足口病发病率随中国等降水量线由东南向西北呈现递减的趋势。

4 结论和讨论

4.1 结论

利用中国2017年省、自治区、直辖市，省、自治区、直辖市中心城市和全国地级市手足口病月发病数据和同期气象(气温、降水)数据,从时间和空间上探究不同行政尺度，上述气象要素与手足口病发病之间可能存在的非线性关系，并从全国尺度上对中国手足口病发病进行系统聚类分析，得出以下结论。

1)中国手足口病发病有明显的时间差异，在时间上主要表现为季节的差异，因地区差异，年内有单峰发病模式和双峰(高低、双高)发病模式。

2)中国手足口病月发病率分别与年均降水量、年均温显著相关，其中手足口病发病率与年降水量呈二次函数关系(R2=0.662 3)，手足口病发病率与年均气温之间是指数函数关系(R2=0.646 9)。手足口病发病与年均降水量的相关性略高于手足口病与年均温的相关性。

3)基于各省、自治区、直辖市中心城市手足口病发病率数据，将上述城市手足口病发病共聚为8类，该分类结果可从宏观尺度上对不同类别手足口病发病模式的地区开展疾病的防控有一定的指导意义。对中国手足口病气象预警系统以及宏观尺度上不同类别发病城市采取相应的控制措施具有重要意义。

4)中国手足口病发病在空间上表现为东南各省市发病率高，西北各省市发病率低的特点，并随降水量由东南向西北呈现递减趋势，且2017年2月、4月、12月各省、自治区、直辖市手足口病发病率有显著的空间相关。

4.2 讨论

气象因素虽然不是导致手足口病等肠道传染病发生的直接原因，但气象因素(包括温度、降水等) 作为主要的环境因素对传染病的发生和传播有着显著的影响。国内外已有大量研究表明气象因素可改变传染病的流行强度、流行范围和传播种类[28]。手足口病作为一种肠道病毒导致的传染病, 适宜的温度和湿度必然会导致肠道病毒在外环境中大量繁殖并提高病毒的存活能力, 这也将直接导致HFMD的发病风险增高, 而Onouzuka[5]、Munderloh等[6]的研究也表明气象因素与手足口病发病有一定关系，并且是非线性关系，本研究结果与前人研究一致。但前人的研究大多是省、市级行政单位借助相关的非线性模型研究手足口病与气象因素相关性及发病与气象因素变化之间的时间滞后性研究[8]。

综上所述,中国各地区手足口病的发生与气温、降水等气象因素有关。相关卫生部门可根据气象部门提供的气象资料, 预测手足口病的发生风险和流行强度, 及时在高温、高湿季节到来之前, 制定相应的防控措施。手足口病的流行是行为因素、生物因素、环境因素、气象因素及人群的干预等共同作用的结果,本研究只是单纯从气象因素出发,因此, 在以后的研究中应综合各因素进行深入分析[28]。