利用概率分布和气候因素对巴西东北部钩端螺旋体病发病率进行建模：为公共卫生提供见解

《Geosystems and Geoenvironment》：Modeling leptospirosis incidence in the northeast of Brazil using probability distributions and climatic factors: Insights for public health

气候变量与巴西东北部钩端螺旋体病发病率的关系研究表明，正态分布（平均KS统计量0.284）较其他分布更贴合数据，降水是主要驱动因素，温度影响较弱。建议未来整合零膨胀模型及社会经济变量以提升预测精度。

　　### 一、研究背景与意义

在当今全球气候变化和极端天气事件日益频繁的背景下，了解和预测某些传染病的传播模式显得尤为重要。 leptospirosis作为一种由**Leptospira**属细菌引起的传染病，其传播与环境因素密切相关，特别是在热带和亚热带地区。这些地区的地理和社会经济条件为疾病传播提供了有利的环境，例如卫生条件差、城市化发展不均衡以及排水系统不完善，都可能增加洪水的发生频率和影响范围，从而提高人类接触被污染水源的风险。在巴西东北部地区（NEB），由于其独特的地理特征和气候条件，该地区不仅面临频繁的水灾，还承受着leptospirosis的持续威胁。这一区域的气候具有显著的季节性变化，沿海地区呈现热带气候，而内陆地区则以半干旱气候为主，这种多样性使得leptospirosis的传播模式更加复杂。因此，研究leptospirosis的季节性和环境因素之间的关系，对于制定有效的公共卫生干预措施至关重要。

### 二、研究目的与方法

本研究旨在通过应用不同的概率分布函数（PDF）来建模leptospirosis的发病率，并探讨其与气候变量——降水（Pcp，单位：毫米）和温度（T，单位：摄氏度）之间的关系。研究对象是巴西东北部的九个城市，时间跨度为2001年至2022年。为了评估这些分布函数与实际数据的匹配程度，研究采用了Kolmogorov–Smirnov（KS）检验和卡方（χ2）检验。这些统计方法能够帮助识别最合适的模型，从而为公共卫生政策提供数据支持。

研究过程中，首先收集了leptospirosis的病例数据和人口统计数据，以计算每月的发病率。数据来源于巴西国家疾病报告系统（SINAN），并且经过了详细的整理和标准化处理。随后，研究团队获取了降水和温度数据，这些数据来自TerraClimate数据库，为分析气候对疾病传播的影响提供了依据。此外，研究还考虑了自然灾害的数据，特别是洪水、暴雨和洪涝事件的发生情况，以进一步探讨这些极端天气如何影响leptospirosis的传播。

### 三、研究发现与分析

研究结果表明，所有评估的分布函数——正态分布、对数正态分布、伽马分布和威布尔分布——都能有效拟合观测数据。然而，正态分布在大多数城市中提供了最佳的拟合效果，这通过KS检验的平均统计量（正态分布为0.284；对数正态分布为0.444；伽马分布为0.442；威布尔分布为0.432）以及p值大于0.05的显著性水平得以证实。这说明正态分布能够更准确地描述leptospirosis病例数的分布特征，尤其是在数据呈现对称性的情况下。

在进一步分析中，研究发现leptospirosis的发病率与降水存在明显的季节性关联。例如，研究显示，在降雨量较高的月份，如1月、2月、3月，以及部分下半年的月份（如9月、10月），leptospirosis的病例数往往呈现出高峰。这种现象与该地区常见的洪水和暴雨事件密切相关，因为这些事件能够增加细菌在环境中的扩散，并提高人类接触被污染水源的可能性。相比之下，温度对leptospirosis的影响较为间接，尽管温度变化与病例数之间存在一定的相关性，但这种关联并不总是显著，尤其是在某些非典型月份，如2009年的7月，尽管温度较低，但病例数仍出现高峰。

此外，研究还发现，leptospirosis的发病率在不同城市之间存在显著差异。例如，Recife的平均发病率最高，达到7.483例/10万人口，而Teresina的发病率最低，仅为0.078例/10万人口。这种差异可能与各城市的基础设施、卫生条件和社会经济状况有关。例如，一些城市由于缺乏有效的排水系统和污水处理设施，更容易在降雨期间出现水灾，从而增加leptospirosis的传播风险。另一方面，一些城市可能通过加强公共卫生措施，如改善卫生条件和加强鼠类控制，有效降低了疾病的传播。

### 四、统计分析与模型选择

为了进一步验证这些分布函数的适用性，研究团队采用了多种统计分析方法。其中，KS检验被用于评估经验累积分布函数与理论累积分布函数之间的差异，而卡方检验则用于比较实际观测频率与预期频率之间的差异。这两种检验方法的结合使得研究能够全面评估不同分布函数对leptospirosis数据的拟合效果。

在分析中，研究发现正态分布在大多数城市中表现最佳，这可能与其对称性特征有关。leptospirosis的发病率数据通常呈现出一定的对称性，尤其是在没有极端波动的情况下，正态分布能够较好地反映这种对称性。而对数正态分布、伽马分布和威布尔分布则更适合处理具有偏态分布特征的数据，例如在某些城市中，leptospirosis的病例数可能呈现较大的变异性和极端值，这些分布函数能够更好地捕捉这种特性。

然而，研究也指出了一些局限性。例如，某些城市的数据中存在大量的零值，这使得传统的分布函数在拟合过程中遇到了挑战。在这种情况下，使用泊松分布或负二项分布等模型可能会受到影响，因为这些模型通常假设数据中没有过多的零值。因此，研究建议采用零膨胀模型，如零膨胀泊松（ZIP）或零膨胀负二项（ZINB），这些模型能够分别处理零值和正数的分布，从而提高模型的准确性和适用性。

### 五、讨论与启示

本研究的发现不仅为leptospirosis的传播机制提供了新的视角，也为公共卫生政策的制定提供了科学依据。通过分析leptospirosis与气候变量之间的关系，研究揭示了降水在疾病传播中的关键作用，而温度的影响则相对间接。这表明，在leptospirosis的高发季节，即降雨量较高的月份，采取针对性的预防措施尤为重要。例如，加强排水系统建设、提高居民对洪水风险的认知以及改善公共卫生设施，都有助于降低疾病传播的可能性。

此外，研究还强调了零膨胀模型在处理leptospirosis数据中的重要性。由于leptospirosis的病例数在某些月份可能为零，传统的分布函数可能无法准确反映这种数据特征。因此，采用零膨胀模型可以更有效地捕捉数据的复杂性，并提高模型的预测能力。这种模型的应用不仅有助于理解leptospirosis的传播模式，也为制定更精准的公共卫生干预措施提供了支持。

在实际应用中，研究建议结合更多的环境和社会变量，以进一步提高模型的预测能力。例如，研究可以考虑城市人口密度、卫生条件、经济发展水平以及居民的行为模式等因素。这些变量可能在某些情况下对leptospirosis的传播产生重要影响，特别是在洪水频发的地区。通过整合这些因素，研究可以更全面地分析疾病传播的驱动因素，并为公共卫生策略提供更科学的依据。

### 六、结论与未来研究方向

综上所述，本研究通过应用不同的概率分布函数，揭示了leptospirosis的发病率与气候变量之间的关系，并指出正态分布在大多数城市中提供了最佳的拟合效果。然而，研究也指出了一些局限性，特别是在处理零值数据和提高模型的预测能力方面。因此，未来的研究可以考虑采用零膨胀模型，以更好地应对leptospirosis数据的特殊性。

此外，研究建议在未来的工作中纳入更多的环境和社会变量，以增强模型的解释力和预测能力。例如，可以分析城市基础设施的改善情况、公共卫生政策的实施效果以及居民的健康意识水平等因素。这些变量的引入不仅有助于更全面地理解leptospirosis的传播机制，也为制定更有效的公共卫生干预措施提供了支持。

总之，本研究为leptospirosis的建模和预测提供了一种新的方法，强调了统计模型在公共卫生领域的应用价值。通过结合气候变量和零膨胀模型，研究为降低leptospirosis的传播风险和改善公共卫生条件提供了科学依据。未来的研究应继续探索这些方法的优化和扩展，以应对气候变化带来的挑战，并为全球范围内的公共卫生政策提供参考。