中国肾综合征出血热（2004-2021）时空聚类特征及气象影响因素解析

《Epidemiology & Infection》：Spatiotemporal clustering and meteorological factors influencing HFRS incidence in mainland China, 2004-2021

本研究针对肾综合征出血热（HFRS）这一重大公共卫生问题，通过分析中国2004-2021年省级数据，运用时空聚类和空间面板数据模型，揭示了HFRS发病呈双峰季节性特征（5-6月小高峰，10-12月主高峰）和北方高发的空间格局，并发现同期降水量增加10cm可使HFRS发病率降低9.66%（b=-0.001016, P<0.001），为人兽共患病防控提供了气象预警新依据。

　　

在中国乃至全球的公共卫生图景中，肾综合征出血热（Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome, HFRS）作为一种由汉坦病毒（Hantavirus）引起、主要由啮齿类动物传播的严重人兽共患病，始终是一个不容忽视的威胁。该疾病可导致发热、出血、充血、低血压性休克及肾脏损伤，在欧亚大陆的病死率可达5%至15%，即便幸存者也可能面临长期肾功能障碍等后遗症。中国是全球HFRS负担最重的国家，报告病例数占全球总数的70%至90%。尽管自1994年起，中国政府在重点地区对16-60岁人群推行免费疫苗接种，使得多数地区发病率显著下降，但部分区域近年出现疫情反弹，提示防控形势依然严峻。然而，对于HFRS在全国范围内的长期时空动态演变规律，以及气象和社会经济因素对其发病的具体影响，尚缺乏系统性的、同时兼顾空间与时间维度的深入分析。传统的统计模型往往忽略数据的空间依赖性和异质性，可能导致结论偏差。因此，精确刻画HFRS的时空分布特征，并量化关键环境驱动因素的作用，对于制定精准的防控策略至关重要。

为解答上述问题，由长治医学院蒋慧、吴丽娟、魏瑾和饶华祥（通讯作者）组成的研究团队，开展了一项覆盖中国大陆31个省级行政区、时间跨度长达18年（2004-2021）的回顾性研究。该研究综合利用了来自中国公共卫生科学数据中心的HFRS发病数据、国家统计局的月气象数据（平均温度MAT、降水量MP、相对湿度RH、日照时数MSH）和年人均GDP数据，以及欧洲疾病预防控制中心（ECDC）的HFRS数据用于国际比较。研究成果发表在流行病学领域知名期刊《Epidemiology & Infection》上。

本研究主要采用了以下几种关键技术方法：首先，运用时间序列分解分析HFRS发病的季节性特征；其次，利用地理信息系统（ArcGIS）进行地理分布可视化和三维趋势分析；第三，采用空间自相关分析（包括全局莫兰指数Global Moran's I和局部LISA分析）探测HFRS发病的空间聚集性；最后，构建了空间面板数据模型（包括空间滞后固定效应模型SAR-Panel-FE等），以准确评估气象和社会经济因素对HFRS发病率的影响，同时控制了空间个体效应、空间自相关和时间自相关。

流行病学特征描述

研究期间（2004-2021），中国大陆共报告HFRS病例217,107例，平均年发病率为0.90/10万。与国际比较发现，同期（2008-2021）芬兰的发病率最高（29.3/10万），而中国与比利时及欧盟/欧洲经济区（不含英国）的发病率水平相近。在年龄分布上，中国、芬兰及欧盟/欧洲经济区的发病高峰均集中在45-64岁年龄组，而比利时则集中在25-44岁年龄组。

时空分布

时间分布上，中国HFRS发病率总体呈下降趋势，2004-2006年较高，2007年后开始下降，2020年发病率最低。HFRS发病呈现明显的双峰季节性特征，一个较小且平稳的高峰出现在5-6月，一个更显著的高峰出现在10-12月，11月的季节指数最高（2.10）。

空间分布上，全国所有省份均有病例报告。东北三省（黑龙江、吉林、辽宁）以及陕西、山东和江西发病率较高。其中，黑龙江和陕西发病率最高。研究后期，黑龙江的高发 prominence 有所下降，而陕西持续高发。新疆、西藏和青海等地发病率较低。

三维趋势分析

三维趋势图显示，HFRS病例主要集中在中国东北部和陕西省。发病率的空间分布在南北和东西方向上均呈拱形，总体表现为北方高于南方，东部高于西部。

空间自相关分析

全局空间自相关分析显示，2004-2007年间，莫兰指数（Moran's I）显著为正（0.144-0.329），表明HFRS发病呈空间聚集性；但2008-2021年间，莫兰指数均不显著，表明发病转为空间随机分布。局部空间自相关分析（LISA图）表明，高-高聚集区（High-High clusters）主要位于东北三省，其中吉林持续15年为高-高聚集区，黑龙江13年，辽宁5年。陕西省则被识别为高-低异常区（High-Low outlier）长达14年。

高发省份分析

对东北三省、陕西、山东和江西的分析显示，东北三省发病率呈下降趋势后趋于平稳波动；陕西和山东趋势基本一致，但陕西在2021年出现显著反弹；江西在2012年底有一个小高峰，总体波动平稳。季节模式上，陕西和山东仅有一个高峰（10-12月），而东北三省和江西则呈现双峰模式，其中东北三省的第二个高峰在10-12月，江西的第二个高峰在11月至次年1月。

气象与社会经济因素的空间回归分析

通过模型比较，空间滞后固定效应面板数据模型（SAR-Panel-FE）被确定为最优模型。在控制了空间个体效应、空间自相关（空间自回归系数ρ=0.2714）和时间自相关（上月发病率的回归系数为0.3271）后，回归分析显示，HFRS发病率与同期降水量（MP）呈显著负相关（b = -0.001016, P < 0.001）。降水量每增加10厘米，HFRS发病率预计下降9.66%。其他气象因素（MAT, RH, MSH）及人均GDP对HFRS发病率的影响均无统计学意义。

研究结论与讨论

本研究系统揭示了中国大陆2004-2021年间HFRS的流行病学特征：发病率总体下降，但空间分布不均，呈现北方高、南方低，东部高、西部低的格局，并具有独特的双峰季节性。空间分析表明，早期（2004-2007）存在聚集性，后期转为随机分布，但东北地区持续为高-高聚集区，陕西则为稳定的高-低异常区，提示其发病机制可能涉及复杂的“溢出效应”（spillover effect）。最重要的是，研究通过先进的空间面板模型证实，同期降水量是影响HFRS发病的关键气象因素，降水量增加可能通过淹没鼠类洞穴、降低鼠密度，从而减少人鼠接触机会。而人均GDP未显示出显著影响，可能与未测量的中介变量（如公共卫生投入）有关。

该研究的重大意义在于：首先，提供了中国HFRS最全面的长期省级时空动态图谱，为评估防控效果和识别新发高风险区域提供了科学依据。其次，方法学上引入了空间面板数据模型，有效处理了数据的空间依赖性和异质性，提高了因素评估的准确性。最后，研究结论具有直接的政策启示：HFRS防控需持续关注，尤其在陕西省；应重点加强45-64岁人群在高发季节（10-12月）的防护和疫苗接种；并建议在降水量预报偏少的地区，提前一个月启动气象预警，指导疾控部门和医院加强防控准备。

当然，研究也存在一些局限性，如未纳入鼠密度、疫苗接种覆盖率、土地利用变化等其他潜在影响因素，也未考虑气象因子间的交互作用，且属于生态学研究，无法推断个体水平效应。未来研究可进一步整合多源数据，深入探索HFRS传播的复杂机制，为最终控制这一重要的人兽共患病提供更强大的证据支持。