1.我国肾综合征出血热流行特点

肾综合征出血热(HFRS)是由布尼亚病毒科汉坦病毒属不同血清型的汉坦病毒(HV)引起的一种急性传染病。我国已发现67种脊椎动物自然感染HV，主要宿主动物为野生黑线田鼠、家养棕家鼠和家鼠。根据HV血清型和宿主动物类型，我国HFRS疫区主要分为两类：一类是由汉坦病毒(HTNV)引起，以黑线田鼠等野鼠优势种为主；另一类是由汉城病毒(SEOV)引起，鼠类优势种为家鼠[-]。多年疾病监测资料显示，HFRS野鼠疫区主要分布在东北的黑龙江省、吉林省、辽宁省和西北的陕西省； 家鼠疫区主要分布在河北省、河南省、山西省、云南省等地区[,-]。近年来，大多数HFRS疫区逐渐由野鼠或家鼠单一型疫区演变为野鼠与家鼠共存的混合型疫区[]。我国HFRS发病呈现明显的地域差异性，北方地区发病率明显高于南方地区。HFRS的流行特点是群体差异明显、季节波动大、地域异质性强。

1.时间分布特点：HFRS病例分布具有明显的季节性，呈春、秋、冬“双峰”流行[]。不同优势鼠疫疫源地的发病高峰季节不同，野外鼠疫疫源地的发病高峰季节为秋季和冬季，而家养鼠疫源地的发病高峰季节为春季[]。赵文娜[]研究发现，1996—2011年河北省HFRS疫情总体呈现以春季为主的双峰分布，3—6月发病数占总发病数的61%，11月至次年1月发病数占15%，呈现以家养鼠疫源地为主的时间分布特点。李杰[]也发现山东省HFRS疫情存在类似的季节分布模式。 刘晓东[]对辽宁省HFRS分布的研究发现，1997年以前，沈阳市HFRS病例集中在10—12月，呈现典型的姬鼠型疫区特征。1998年以后的大多数年份，HFRS病例出现3—5月和10—12月两个高峰，疫区类型逐渐转变为以野鼠为主的混合疫区。田等[]研究发现，HFRS的季节分布与春秋季节的农业活动周期高度一致，认为环境的季节性能够影响当地啮齿动物的活动和繁殖周期。此外，有学者认为，HFRS呈现季节性分布，大多数地区春夏季发病率低于秋冬季。除了与病原类型不同有关外，春夏季节的高温不利于病毒的存活，也可能是重要原因[]。 同时，气温升高会减少啮齿类动物之间、啮齿类动物与人之间密切接触的频率[]。HFRS高发年份也表现出时间周期性，黄利勇[]研究发现，我国HFRS流行高峰有一个10至16年的长周期，其中山东省HFRS长周期为10年，河北省长周期为16年，吉林、陕西两省既有1年的短周期，也有10至16年的长周期。

2.地区分布特点：HFRS病例分布于我国各省、市、自治区，但HFRS发病有明显的地区差异，呈高度散发性和相对集中性。HFRS自然疫源分布特点：主要分布在海拔500m以下的平原、丘陵地区、东部季风区温带、亚热带水资源丰富地区及喜湿性动物地理区[]。HFRS主要发生在农村，城市地区病例数低于农村。北部明显高于南部，东部高于西部。病例主要集中在东北、华北及陕西省关中地区。 黑龙江、山东、辽宁、陕西、河北、吉林、湖南、江西、广东、福建等省报告病例较多，约占全国病例总数的82.54%[。2014年报告病例数居前5位的省份为黑龙江、山东、辽宁、陕西、河北[。近年来，全国大部分地区HFRS发病率有所下降，但陕西省关中地区HFRS持续高发，成为全国HFRS发病率最高的地区[。

3.人群分布特点：HFRS普遍为所有人群易感，但由于不同疫区野鼠与家鼠暴露机会不同，导致HFRS人群在年龄、性别、职业等方面存在明显差异，不同年龄段HFRS病例发病率有明显差异。 通常以20～50岁青壮年发病数最多（占2/3以上[，]。但近年来，无论全国还是重点省份，HFRS人群中16～60岁人群的比例逐年下降，而60～69岁人群的比例明显上升[，]。自2010年以来，≥60岁老年人群发病率跃居首位；其原因可能与目前我国16～60岁人口的疫苗接种覆盖率较低，以及大量农村青壮年外出务工，留守老人成为农村农业生产活动的主要劳动力，增加了老年人的暴露风险有关[，]。我国大部分地区，男性HFRS发病率高于女性，男女性别比约为3∶1[，]。研究还表明，在野鼠有区，雄性潜伏感染数高于雌性，而在家鼠有区，雌性潜伏感染数高于雄性[。HFRS通常最常见于农民，约占总数的60%～80%，其次是从事野外工作的人群[。在野鼠有区，农民占80%的病例；而在有家鼠的地区，由于暴露机会相似，职业差异较小，HFRS发病率相对较低[。

2. 影响HFRS传播的因素

作为一种啮齿类动物传播的自然疫病，HFRS发生的条件可以简单概括为病原HV在自然界中通过宿主动物长期循环，HV与所处生态环境中的动物形成稳定的生物群落，群落成员在进化过程中建立起相对平衡的共生关系。人类在意外进入疫源地接触到感染的HV后可能发病。因此，自然疫源地的生态环境、气候条件和人类活动都是影响HFRS发生、传播和蔓延的重要因素。

1.生态环境对HFRS传播的影响：生态环境是指生物个体、种群或群落生活区域的环境。HFRS源的生态环境主要通过影响宿主社区、人口密度和啮齿动物带毒率来影响人的HIV感染率。生态环境中的土地覆被类型，包括自然形成的土地覆被类型和受人为影响形成的土地利用类型，可影响HFRS的传播。闫等[]在分析我国HFRS的环境危险因素时发现，农田、林地和果园是影响HFRS分布的主要因素，且HFRS的流行与海拔呈负相关，病例主要分布在海拔500 m以下地区，海拔2000 m以上地区很少见。肖等[]通过logistic回归分析发现，啮齿动物高病毒感染数随海拔的升高而减少。何等[]通过logistic回归分析发现，啮齿动物高病毒感染数随海拔的升高而降低。 []指出地理坐标和距海岸线的远近是气候与HFRS相关地理变化的重要影响因素。一般纬度越低、地理位置越靠近海岸或河岸，HFRS疫情越容易受到气候的影响。肖等[]研究发现，湖南省郴州市HFRS时空流行强度与当地降雨量、地表植被长势指数具有较高的相关性。金铁志[]在西安市调查鼠类密度时发现，距离渭河300 m以内，野鼠密度明显增加，且带毒鼠主要分布在农田和撂荒地，提示河流与HFRS传播密切相关，越靠近河流的地区鼠类密度和带鼠率较高。同时，有学者发现，我国各地HFRS发病与微量元素硒的分布具有高度的耦合性。 严重缺硒地区HFRS发病率是其他地区的6倍，可能与硒对人和鼠的免疫功能具有重要意义有关[-]。另外，该地区生物多样性丰富，可降低HFRS传播风险。胡等[]对九华山林区监测时发现，褐家鼠、黑线田鼠等5种宿主动物HV携带率高达6.03%，但物种分布的多样性使得该地区宿主动物密度仅为2.20%，人类群体感染HV的风险较低。田怀宇、童诗璐[]在生态传染病模型与环境影响因素研究中指出，生态级联效应对疾病的影响机制复杂，不仅体现在环境影响病原体外存活和传播能力，还体现在对宿主动物种群消长的影响，进而影响宿主动物病原感染率和人类接触暴露风险。 此外，环境对大多数自然疫源性疾病的影响通常具有特定的阈值效应，环境因素的综合作用影响着自然疫源性疾病流行的盛衰。生态环境因素通常是影响一个地区鼠类种群分布的主要原因，但生态环境、鼠密度、鼠病毒传播率与人类流行病之间的复杂关系仍需进一步研究。

2.气候气象条件对HFRS传播的影响：HFRS自然疫源地的地理环境通常比较稳定，而气候气象因素与该地区HFRS的季节分布密切相关[]。气候气象因素对HFRS传播的影响主要体现在对宿主动物种群密度和HV感染活动性的影响。闫等[]研究发现HFRS高发区多发生在温带地区，陈和邱[]也发现啮齿类宿主更喜欢在温带地区生存，其原因可能是温带气候适宜啮齿类动物生存，其繁殖和捕食行为更为活跃。随着啮齿类动物活动性的增加，啮齿类动物之间的接触机会增多，与人类接触的机会也相应增多。 另有资料显示，气温在13 ℃~25 ℃[]时，啮齿类动物的产仔率和胎儿成活率较高，这会迅速增加啮齿类动物的种群密度，从而增加人感染的概率。田等[]的研究表明，夏季高温对HFRS的发病具有保护作用，高温可能限制啮齿类动物的活动或减少啮齿类动物之间、啮齿类动物与人之间的接触频率。此外，夏季高温降低了HV的存活率，最终降低人类HFRS的发病率[-]。余良等[]发现，在广东省，如果上一季雨水较多，下一季HFRS病例数就会增加。田等[]还发现，西安市黑线田鼠的密度会随着土壤湿度的增加而呈现快速上升的趋势，而土壤湿度通常与降雨量呈正相关，因此随着降水量的增加，啮齿类动物的密度也会增加[]。 张等[]研究发现，降雨、地表温度、湿度及南方涛动指数是我国东北地区局部HFRS流行的危险因素，且存在3～5个月的滞后效应。梁等[]研究发现，温带高湿度、降水适中地区HFRS发病率高于其他地方。许多研究表明，气温和降水是影响鼠类密度及HFRS人体流行的重要气象因素。此外，风速、日照、蒸发量等也会直接或间接影响HFRS的传播。

3.人类活动对HFRS传播的影响：人类活动与HFRS传播的联系主要体现在接触鼠类的风险和人类活动引起的HFRS疫源地栖息地的改变。平时从事农业生产和野外作业的人群与野鼠接触的机会增加，因此这些职业人群(如农民、林业人员、军人、建筑工人等)感染HFRS的风险更高。同时，人类活动引起的生态环境的剧烈变化也对HFRS的传播产生巨大的影响[]。方等[]研究发现，人类活动引起的土地利用类型的变化可能导致HFRS疫区类型的变化，而城镇化引起的土地覆盖变化往往导致鼠类种群结构的变化，影响局部区域HFRS传播的风险。 林小玲[]在湖南省HFRS传播影响因素研究中发现，湘江中下游及长沙市城镇建设用地、耕地是HFRS传播的主要区域，且随着人类足迹指数的增大，HFRS传播风险增大。

值得注意的是，在不同地区或不同生态环境系统的研究中，同一生态指标对HFRS传播的影响存在差异，如南方涛动指数在内蒙古自治区和长沙市是HFRS传播的危险因子[, ]，但在黑龙江省却是HFRS传播的保护因子[]。洪涝灾害多发生在夏秋季节，由于鲁西北平原地区地势平坦，土地类型多为农田，洪涝灾害使农作物减产，同时破坏了野鼠的栖息地，从而减少了野鼠的数量，降低了当地秋冬季HFRS的发病率。而鲁中南山区，森林覆盖面积大，地势高，农作物受洪涝灾害影响较小，野鼠也会向地势较高处逃窜，增加与人的接触，从而引起HFRS暴发[]。 人均收入水平是森林环境中HFRS的危险因素，因为林业作业增加人均收入，间接增加人与鼠的接触频率。在其他环境中，较高的人均收入水平通常体现出良好的住宿和卫生条件，从而降低了HFRS传播的风险，成为保护因素[]。由于人感染HFV的各个环节都受多种因素的影响，区域生态的异质性可能导致不同区域影响HFRS流行的主导因素存在差异，有时甚至是完全相反的作用。因此，积极开展各地HFRS传播的生态学研究，对于当地HFRS的针对性防控具有重要意义。

3. HFRS时空分布常用研究方法及分析模型

HFRS是我国乙类法定报告传染病，一旦确诊须在24小时内通过传染病监测信息网络直报。基于疾病监测系统的HFRS病例通常具有完整的时空属性信息。因此，在研究HFRS时空分布属性时，各类时间序列模型、横断面数据模型、时空面板模型可以从不同角度分析HFRS时空异质性的影响因素，对准确掌握该病流行特征及宏观预测预警具有重要作用。

1.HFRS时间变化的研究方法与分析模型：时间序列分析是研究HFRS时间变化最常用的方法，如自回归滑动平均模型(ARIMA)、人工神经网络模型(ANNs)、灰色预测模型(GM)、小波分析模型、分布滞后非线性模型(DLNM)等，该类方法在解释和预测HFRS发病率的动态变化方面有很好的应用效果。郭海强等。 []利用ARIMA对2004—2009年全国HFRS月疫情数据进行拟合，并预测了2010年HFRS的发病率和死亡率。戴祥宇[]利用ARIMAX(autoregressiveintegratedmovingaveragemodel-X，ARIMAX)对郴州市环境因素与HFRS疫情的关系进行时滞相关性分析，发现植被指数、鼠类密度、月平均气温、降水量4个因子对HFRS有显著影响，且存在0—6个月的时滞期。

何志强等[]利用SARIMAX模型（seasonal autoregressive integration moving average with external variable，SARIMAX）对HFRS季节序列的周期性进行分析，定量评估HFRS发病率与气温、相对湿度、降雨量、归一化植被指数等环境因子的动态关系。小波分析模型作为分析多时间跨度、非平稳时间序列的重要谱分析方法，可以定位HFRS疫情周期性较高的年份。黄利勇[]对1980—2010年我国HFRS月发病率进行连续小波变换分析，确定了我国各类HFRS疫源地的流行周期特征，发现野鼠型疫源地HFRS流行周期通常较短，而家鼠型疫源地流行周期较长。 DLNM可以灵活地描述时间序列数据间潜在非线性与滞后效应的定量关联，被广泛应用于研究气象变量与人体健康的关系[]。许勤勤等[]研究发现，青岛市HFRS发病率与气温存在明显的非线性与滞后关系，且低温对发病风险的影响最大。此外，山东省HFRS发病率随昼夜气温变化幅度的增大而升高[]。GM将不规则的原始数据按时间顺序累积生成均值，通过分析数据的变化规律来预测未来的疫情形势[]。翁守清等[]利用该模型对建德市1970—1997年HFRS长期序列数据进行了研究，并准确预测了1998—2002年该市HFRS发病率。

王诗文等[]利用傅里叶变换构建的灰色摆动模型对沈阳市HFRS发病率进行预测，结果表明该模型能较好地拟合实际发病率数据的周期性波动趋势。此外，人工神经网络模型(ANNs模型)具有灵活的非线性函数映射能力，在HFRS时间分布的研究中得到了很好的应用[]。杨嘉琪等[]将神经网络应用于HFRS发病率预测过程中，发现预测准确率可达77.14%。

2.HFRS空间分布差异性研究方法与分析模型：疾病的空间分布特征是流行病学研究的重要内容，精准的数据分析可以有效识别疾病发生流行的热点区域和影响因素，为制定干预措施提供精准的依据支撑[1]。空间聚类、空间自相关、空间差异和空间叠加是研究空间分布特征常用的分析方法[2]。

空间聚类分析可用来判断疾病在某一地理位置上是否具有聚集性。常用的空间自相关分析有全局空间自相关分析和局部空间自相关分析[]，用于揭示数据的空间关联类型和高危聚集区域，以及空间模式随时间演变的情况[]。时空聚类扫描分析（Scan statistics）采用移动窗口法检测疾病的高发聚集区域，可以直观反映疫情的热点区域和时空维度的变化模式。耿亚辉等[]研究发现，我国内地HFRS年发病率在地市级和县（区）级均具有显著的空间自相关性。蔡亚男等[]研究发现，河北省HFRS发病率表现出明显的空间相关性。 应用空间扫描统计方法对HFRS发病率及时空聚集性进行分析后发现，河北省HFRS疫情有由中部向东北地区蔓延扩大的动态趋势[]。方利群等[]利用地理信息系统对我国HFRS分布进行空间反距离加权插值分析，利用监测点数据建立预测模型，直观展现HFRS分布情况。指出黑龙江流域、黄河中下游、长江中下游、京杭大运河—淮河流域是我国HFRS四大高发区。

当需要同时处理疫情数据的横截面和时间序列信息时，面板数据分析是一种有效的评价方法[]。从计量经济学领域引入的面板数据是横截面数据和时间序列数据的结合，通过沿空间方向延伸时间序列，或者沿时间变化方向延伸横截面数据，形成二维数据集。基于这种二维时空数据构建的面板数据模型，可以控制不同时空因子值的异质性，减少自变量的多重共线性对结果的干扰，更好地识别和衡量常规时间序列分析和横截面数据分析无法发现的影响因素，不仅可以分析各分析单元在一定时期内的分布规律，还可以反映各单元随时间变化的动态趋势[]。方等。 []采用面板数据多因素模型分析了山东省气象因素对HFRS发病的驱动作用，发现降水量和湿度对各区(县)HFRS发病的滞后作用为1个月，而气温对HFRS发病的滞后作用为2个月。刘晓东[]对辽宁省进行单因素面板数据分析发现，月平均气温、累计降水量、相对湿度及其各自滞后1个月和2个月的作用均为HFRS发病的保护因素；但多因素面板数据分析显示，除月平均气温滞后2个月、当月累计降水量和滞后1个月的累计降水量外，其余气象因素均对HFRS发病有显著影响。

我国是HFRS疫情最严重的国家，各级政府和卫生部门高度重视HFRS对人民健康的威胁，早在1994年就推出了对HFRS重点地区16～60岁人群免费免疫接种的政策。目前，我国大部分地区HFRS发病数已明显下降，但部分地区发病率仍居高不下，甚至出现反弹，疫源范围正逐步向南扩展。HFRS疫情受疫源地生态环境、人类生产活动等多种因素影响，而影响HFRS发生、传播和流行的重要因素并非只是单一因素，通常是多种因素的综合作用。因此，在分析研究HFRS流行特点和影响因素时，不能只考虑个别因素，应结合现场流行病学调查，综合考虑HFRS的潜在影响因素，并考虑到疾病传播链会随时间而发生变化。 应从多方面筛选出敏感性高、特异性好的模型，为制定HRFS宏观防控策略提供科学依据。

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