SARS流行环境因素分析

气 温 距 平 图
温 距 平 图
模拟预测结果：因子权重
图1 空
0.35 0.3 0.25 区分权重 0.2 0.15 0.1 0.05 0 1 3 7 8 12 因子组合 13 16 18
因子组合的区分权重
0.286
0.107 0.107
0.08
0.08
0.08 0.064 0.054
1：气温比常年高、之 前要低，之前降雨要 多，无酸雨，人发低砷、 高锶、低钛，植被单一 3：降雨比常年少 7：人发低钴、低钒 8：人发低钾 12：土壤有效态钼低 13：土壤有效态锌低， 森林覆盖率低，日照时 数低 16：人口密度大，生活 质量差 18：人口流动性大、医 疗保障条件差
气温：
广州高发期与其它高发区高发期前1月温度比较 30 20 10 0 -10 北京 太原 赤锋 呼和 广州 月平温度 月平最高温度 月平最低温度
6.2 0 0.1 1.3 13.7 月平温度 月平最高温度 10.8 4.5 6.8 6.2 19.5 月平最低温度 1.8 10.2 -5.4 -2.6 9.6
以上分析似乎表明：SARS的流 行与气温间可能有一定关系 发病前气温偏低，并骤升骤 降，爆发时气温偏高
雨量 高发区发病前有雨量增加，高发期则雨量偏少。 广东 2002年11月下旬出现连阴雨天气，北部降暴
雨，为历年罕见，12月中旬末，出现罕见的冰雹 天气，雷雨大风、暴雨等强对流天气。（爆发前） 2003年1月1日至3月14日为止雨量比常年同期 偏少2-4成，大部地区偏少5-8成。（爆发期）
月降水量（mm)
初步结果表明： SARS的流行与雨量有一定关系 发病前雨量偏多，发病期雨量偏少
酸雨（pH值）
酸雨（H2SO4）= 强氧化剂 ——抑制SARS病毒的生长、聚集 双 氧 水 = 氧化剂 过氧乙酸 = 氧化剂 漂 白 水 = 氧化剂 消毒——抑制 SARS病毒生长、 聚集
酸雨区：SARS低发区
不够精确的预测： 下阶段可能的爆发区：天津、河北、辽宁
初步发现SARS的流行或爆发与以下因素有关： � � � � 温度、雨量、季节的关系； 降水的pH关系； 地球化学背景关系； 植被覆盖率及种植模式关系；
我们认为这些环境因素可能对SARS病毒的聚 集、活性程度以及人体免疫力产生影响，环境条件 与SARS病毒的传播分布区域有一定的相关性，可 利用GIS技术进行数据分析、环境条件与流行病流 行相关关系的确定、并进行流行病流行的时间与区 域预测。
2003年3月上旬降水距平图 北京、内蒙、 山西等高发区发 病前降水偏多。
2003年3月中旬降水距平图 北京、内蒙、河 北、天津、山西等高 发区发病前降水偏多。
2003年3月下旬降水距平图 北京、内蒙、河 北、天津、山西等高 发区发病前降水偏 多，但较之前有下降 趋势。
2003 年1 月降水量（mm)
北京、内蒙、 山西、河北、天津 等高发区发病前气 温偏低。
2003 年3月中旬气温距平图 2003年
年3月下旬气温距平图 2003 2003年
北京、内蒙、 山西、河北、天津 等高发区发病前气 温偏低程度下降。
2003年4月 湖南、江西、重 庆、湖北、安徽 等低发病区平均 温度偏低，而内 蒙、北京、山西、 河北、天津、广 东等高发区平均 温度偏高。
气温变化规律
� 高发区主发病期前气温骤升骤降 如广东2002年12月上旬平均气温达历年同 期最高或次高。 � 之后出现大幅度降温，进入高发期气温较平 常年份同期高 北京市2002.12～2003.2平均气温接近常年 或略偏高，但冷暖变化大，温度起伏明显； 2003年四月中旬气温偏高。
2003年3月广东 大部分地区平均气温 保持高于常年状态。
地球化学背景：微量元素含量 �
对人体免疫力产生影响（20世纪80年代医学 已有研究） � 对土壤、水体组分产生影响，通过食物链对 人体免疫力产生影响
高发区与低发区几种微量元素对比 高发区 人发砷含量 人发钴含量 人发钾含量 土壤有效态钼 土壤有效态锌 人发锶含量 人发钛含量 人发钒含量 低（0.4ug/g) 低（0.1ug/g) 低（20ug/g) 低（0.1mg/kg) 低（0.5-1mg/kg) 高（5ug/g） 低（4.0ug/g） 低（0.2ug/g） 低发区 高(0.8ug/g) 高(0.2ug/g) 高(30ug/g) 高（0.15-0.2mg/kg) 高（1-3mg/kg) 低（3ug/g） 高（5.0ug/g） 高（0.3ug/g）
人发锶含量可以大致区分高发区与低发区
� 广东、北京、河北、 天津等高发区人发锶 含量偏高。 � 江西、湖南、贵州 等低发区人发锶含量 偏低。
人发钒含量可以大致区分高发区与低发区
� 广东、北京、山西、 河北、天津等高发区人 发钒含量偏低。 � 江西、湖南、湖北、 重庆、贵州等低发区人 发钒含量偏高。
高发区 �植被种类单一 �覆盖率低 低发区 �植被多样性 �覆盖率高
北京植被分布图 � 森林少 � 旱地多
内蒙植被分布图 � 森林少 � 旱地多
山西植被分布图 � 森林少 � 旱地多
山西林少
广东省高发区的森林相对不发育
江 西 省 森 林 Байду номын сангаас 育
东南亚、加拿大： 植被覆盖率较高，且均有SARS发病，但 控制较好，越南最先被WHO解除了疫区限制。
模拟预测结果：预测图
不同省区年内等级趋势图
12 10 8 6 4 2 0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 北京 广东 河北 天津 湖南 江西 台湾
多元环境综合指数表明，华北地区秋未冬初、湖南、 江西、广东夏末秋初的环境有利SARS流行，应引起警惕。
利用 GIS （地理信息系统）技术建立 “流行病爆发流行的环境因素分析及预警系 统”，实现对流行病及环境因素空间及属性 数据的动态管理，把握流行病流行与敏感 环境因素的相关关系、确定环境因素对人 类免疫力影响的表达形式、探讨能抑制流 行病病毒聚集的环境特点、通过环境因素 与流行病的空间、建模分析实现流行病流 行趋势、流行区域的空间学模型表达，建 立流行病爆发预警系统。
模拟预测结果：疫情等级
模型运算行政区等级权重
(2003 年5月2日)
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0
0.92 0.946 0.802 0.674 0.634 0.49 0.447 0.589
等级权重
0.142
0.196
北京 广东 山西 内蒙 天津 河北 湖南 江西 辽宁 新疆 省、自治区、直辖市
不幸运的广东 发病期少雨，未形 成有规模的酸雨。
我国最强酸雨区在哪里?
九十年代，我国最强酸雨区长沙、南昌和杭
州一带，长江中下游地区均为酸雨区。
我国最强碱雨区在哪里?
我国年降水平均pH值最高的碱雨区都在临
近沙漠的城市，如：呼和浩特市、敦煌市、格 尔木市、石河子市等。
初步结果表明： SARS的流行与降雨的pH值有一定关系 酸雨区与SARS流行区有空间上的负相 关性
长沙 广州 呼和浩特 赤锋 太原 北京
0
20
40
60
80
100
月降水量（mm)
2003 年2月降水量（mm)
长沙 广州 呼和浩特 赤锋 太原 北京
0
20
40
月降水量（mm) 60
80
100
120
2003 年3月降水量（mm)
长沙 广州 呼和浩特 赤锋 太原 北京
0
20
40
60
80
100
120
140
空
初步结果表明： SARS的流行与人发和土壤微量元素有 一定关系 以某些微量元素为特征值可以在空间 上区分SARS流行的高发区与低发区
植被及其模式
�高发区植被种类单一，低发区种类多样性 �高发区植被覆盖率低；低发区植被覆盖率高 植被的作用 ——光合作用，增加大气中氧含量 （氧化性增强，抑制SAR病毒的聚集及其活力） —— 对水及空气的净化作用 （针、阔叶混合林净化力强于单一林）
人发砷含量可以大致区分高发区与低发区
� 广东、北京、山西、 河北、天津等高发区人 发砷含量偏低。 � 江西、湖南、重庆、 贵州、云南等低发区人 发砷含量偏高。
人发钾含量可以大致区分高发区与低发区
� 广东、北京、山西等 高发区人发钾含量偏低。 � 江西、湖南、重庆、 贵州、云南等低发区人 发钾含量偏高。
人发钴含量可以大致区分高发区与低发区
� 广东、北京、山西、 河北、天津等高发区人 发钴含量偏低。 � 江西、湖南、重庆、 贵州、云南等低发区人 发钴含量偏高。
人发钛含量可以大致区分高发区与低发区
� 广东、北京、山西、 河北、天津等高发区人 发钛含量偏低。 � 江西、湖南、重庆、 贵州、云南等低发区人 发钛含量偏高。
2003年2月温度数据 30 20 10 0 -10 -20
月平温度 月平最高温度 月平最低温度 北京 太原 赤锋 呼和 广州 长沙
0.6 -0.1 -4.7 -5.4 17.3 7.8 月平温度 月平最高温度 6 6.5 3.7 0 21.7 11 月平最低温度 -4.3 -5.1 -11 -9.9 14.2 5.1
2003年3月温度数据 30 20 10 0 -10 北京 太原 赤锋 呼和 广州 长沙 月平温度 月平最高温度 月平最低温度
6.2 0 0.1 1.3 18.5 10.7 月平温度 月平最高温度 10.8 4.5 6.8 6.2 22 14.4 月平最低温度 1.8 10.2 -5.4 -2.6 15.6 7.6
环境因素之一： 气候（温度、雨量、季节） 环境因素之二： 酸雨（pH值） 环境因素之三： 地球化学背景 环境因素之四： 植被及其模式 其它可能的环境因素： 人口密度，流动性，医疗条件、生活习性（如吃辣椒） 等人文社会环境条件以及其它自然环境等
气候（气温、雨量、季节）
季节： 广东主发病时期：2003年1-2月（广 东的春初季节）； 北京、内蒙、山西主发病期2003年4 月上旬（所在地的春初季节）
广东发病前降雨量增多
广东发病前降雨量增多
广东省2003-1-1～2003-3-14日降水量距平百分率（％）分布图 高发区偏少
2003年3月广东省大部分地区降水量低于常年
2003年4月中旬广东高发区的降雨水量低于常年
北京等高发区：降雨规律类似广东
� 2002年12月、2003年1月降水较常年同期明显偏多 � 2月份大部分测站降水比常年同期偏少7成以上 � 2003年3月降水较多 � 4月降水偏少
2003年1月温度 40 20 0 -20 北京 太原 赤锋 呼和 广州 长沙 月平温度 月平最高温度 月平最低温度
-3.2 -5.4 -10 -13 13.7 5.5 月平温度 月平最高温度 1.4 1.1 -2.4 -7.6 19.5 9.5 月平最低温度 -7.6 -10 -16 -17 9.6 2.1
土壤有效态钼含量可以部分区分高发区与低发区 空
� 广东、内蒙、山西等 高发区土壤有效态钼含 量偏低。 � 江西、湖南、贵州、 云南等低发区土壤有效 态钼含量偏高。
空
土壤有效态锌含量可以部分区分高发区与低发区 空
� 广东、内蒙、河北等 高发区土壤有效态锌含 量偏低。 � 上海、湖南、贵州、 四川等低发区土壤有效 态锌含量偏高。
中国SARS环境因素分析
采用GIS技 气 气温距平图 气温距平图 气温距平图5月1日疫区分布 3月降水距平图 4月21日疫区分布 术，用逻辑信息 3月气温距平图 法，在中国SARS 中国行政区划 与环境因素综合 调查空间数据库 的基础上，建立 气 中国SARS与环境 温 因素相关性分析 距 模型，并进行分 平 析与预测。 图 备选方法： 温 •层次分析 距 •因子分析 平 气温距平图 气温距平图 气温距平图 •模糊判别 气温距平图 图 •神经元网络 气
SARS流行环境因素分析
吴堑虹 邓吉秋 中南大学GIS研究中心 2003/05/1
W W W ？？？？
SARS
——Why ——Where
其它流行病
——When
主要依据： � 流行病发病可能性（Y）= f(病毒密度、 人体免疫力） � 环境条件与 流行病相关性： 环境条件 影响病毒的聚集及活动性 环境条件 影响人体免疫力 � 预警基础---- 相关的环境条件充足的数据 及数据的有效管理