环境因素与布鲁氏菌病的时空交互作用：基于新疆地区的滞后累积效应与岭回归分析

《BMC Public Health》：Interactions between brucellosis and environmental factors: spatiotemporal epidemiology from Xinjiang, China

本研究针对布鲁氏菌病（Brucellosis）在新疆地区的高发问题，通过整合卫星遥感环境数据（温度、VPD、NDVI、降水等）与放牧强度指标，采用时空流行病学方法系统分析了环境因子对疾病传播的滞后效应与累积效应。研究发现北疆（伊犁、昌吉、塔城）和南疆（喀什、阿克苏）为主要疫区（占病例57.61%），发病呈现明显季节性高峰（5-8月），并通过岭回归模型揭示极端气候条件（昼夜温差、强降水、沙尘风险）通过加剧牲畜生理应激提升传播风险。该研究为布鲁氏菌病的精准防控提供了环境干预新视角。

　　

在广袤的新疆地区，布鲁氏菌病作为一种严重的人畜共患病，不仅给牧民健康带来威胁，更对当地畜牧业发展造成持续冲击。这种由布鲁氏菌（Brucella）引起的传染病，在全球每年报告约50万病例，而新疆作为中国重要的畜牧业基地，更是疫情高发区。值得注意的是，布鲁氏菌具有极强的环境适应能力，能够耐受环境压力、适应多种宿主，并通过动物-环境相互作用传播，这使得传统防控措施面临巨大挑战。

长期以来，研究人员发现布鲁氏菌病的传播与生态环境因素存在密切关联。新疆地区昼夜温差大、植被覆盖稀疏、沙尘暴频繁，这些特殊的环境条件为生物气溶胶的形成提供了便利，可能加剧疾病传播。然而，以往研究多从单一时间或空间维度分析，缺乏对环境因素时空交互作用的系统探索。正是为了突破这一局限，魏成静等研究人员在《BMC Public Health》上发表了题为"Interactions between brucellosis and environmental factors: spatiotemporal epidemiology from Xinjiang, China"的研究论文，开创性地将遥感技术与流行病学方法相结合，深入揭示了环境因素对布鲁氏菌病传播的复杂影响机制。

为开展这项研究，团队整合了多源数据与方法：首先收集了2015-2023年新疆维吾尔自治区疾病预防控制中心提供的布鲁氏菌病月报病例数据；其次获取了来自国家青藏高原科学数据中心的1公里分辨率气象数据集（温度、降水）、VPD（Vapor Pressure Deficit，蒸汽压亏缺）数据、MOD13A3月度NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化植被指数）数据以及高分辨率放牧强度数据集（LHGI）；技术上采用反距离权重（IDW）空间插值分析时空分布特征，运用滞后累积效应模型评估环境因素的时序影响，并通过岭回归（Ridge Regression）解决多重共线性问题，量化各因素对发病率的贡献度。

研究结果

概述布鲁氏菌病发病率

研究期间（2015-2023年）新疆共报告54,325例人间布鲁氏菌病病例。发病呈现明显地域集中性，北疆的伊犁、昌吉、塔城和南疆的喀什、阿克苏五个地区占总病例数的57.61%，构成主要疫区。时空分析显示发病率存在显著空间异质性（P<0.05）和季节规律，每年5-8月（第二、三季度）为发病高峰，冬季（1月、12月）发病率最低。

时间趋势分析表明，全疆布鲁氏菌病发病率在2015-2020年间总体下降，2020年达到最低点（1.13/10万），此后开始回升，至2023年第四季度达3.1/10万。分区比较发现，北疆地区上升趋势显著（R²=0.39，P=0.000945），而南疆地区相对稳定。

潜在因素的时空分布

环境因子分析显示，北疆降水明显多于南疆，植被覆盖度（NDVI）呈现相似格局；而东部新疆（哈密、吐鲁番）作为最干热区域，VPD值最高（约35 hPa）。放牧强度分析表明，北疆雨热条件优越，农牧结合紧密，形成了集约化放牧体系。

布鲁氏菌病与环境因素的累积滞后效应

研究首次量化了环境因子对布鲁氏菌病的滞后与累积效应：降水（滞后0.42±0.91月，累积1.95±1.02月）、NDVI（滞后1.04±1.35月，累积1.15±0.59月）、温度（滞后2.47±0.95月，累积1.51±0.92月）、VPD（滞后0.52±0.96月，累积1.52±0.86月）。空间分布上，不同环境因子表现出独特的滞后累积模式，如温度以TLA3-0（滞后3月无累积）为主（70.26%），而VPD以TLA0-1（无滞后累积1月）为主（57.56%）。

岭回归下布鲁氏菌病潜在贡献源分布

岭回归模型结果显示，环境因素对布鲁氏菌病的贡献呈现空间分异：北疆的伊犁和阿尔泰地区贡献度最高，且趋势显著（P<0.05）。极端温度变化和干旱气候（高VPD）与发病率呈正相关，表明极端气候条件可能通过影响牲畜和牧民的免疫应激反应而加剧疾病传播。

岭回归下布鲁氏菌病与特定放牧物种的关联

物种特异性分析表明，北疆主要饲养新疆褐牛、中国荷斯坦牛等大牲畜，以及绵羊和山羊。牛羊放牧强度对发病率的贡献显著，其中贡献度超过60%的区域比例分别为：牛3.46%、绵羊4.26%、山羊4.12%。伊犁哈萨克自治州和阿尔泰地区的大牲畜放牧强度（Big LHGI）趋势尤为显著（P<0.05）。

研究结论与讨论

本研究通过先进的时空分析方法，系统揭示了环境因素与布鲁氏菌病传播的复杂关系。研究发现环境因子具有短期滞后效应、累积效应和周期性特征：春秋季温和气候周期有助于增强免疫力，而夏秋季极端气候周期则会增加生理应激，从而提升疾病传播风险。这一发现为理解布鲁氏菌病的传播机制提供了新视角。

研究的创新之处在于突破了传统单维分析的局限，通过整合遥感技术与流行病学方法，实现了对环境因素时空交互作用的精准量化。研究不仅证实了温度（滞后2.47±0.95月）作为关键环境因子的作用，还首次揭示了NDVI（滞后1.04±1.35月）和降水（滞后0.42±0.91月）对布鲁氏菌病传播的显著影响。

在实践意义上，研究结果为布鲁氏菌病的精准防控提供了科学依据。针对新疆地区的特殊环境条件，建议在夏秋季极端天气期间适当控制放牧强度，减少牲畜应激，同时提供充足的饮水和遮荫条件，优化牲畜管理。牧民应密切关注环境变化，特别是在气候波动显著的季节，采取积极的预防措施，调整放牧和牲畜管理策略，以降低布鲁氏菌病传播风险。

该研究的局限性包括疾病数据使用反距离权重（IDW）插值可能导致稀疏数据区估计偏差，以及缺乏对动态人类行为、社会经济因素和动物迁徙的考量。未来若能获得更精确的日度数据，将进一步提升模型预测精度。尽管如此，这项研究为布鲁氏菌病的环境驱动机制研究提供了重要方法论创新和实践指导价值。