1999—2019年河北省鼠疫自然疫源地宿主动物监测分析

目的分析河北省鼠疫自然疫源地1999—2019年鼠疫宿主动物监测数据,为该地区动物鼠疫疫情预测预警提供依据。方法收集河北省鼠疫自然疫源地1999—2019年宿主动物监测数据,采用秩和检验对不同月份间的数据进行统计学分析。结果1999—2019年,共捕获主要宿主动物(长爪沙鼠和达乌尔黄鼠)6473只,年平均密度为0.9只/hm^(2),主要宿主动物密度最高值出现在4月(1.61±2.81)只/hm^(2),不同月份间的鼠密度差异具有统计学意义。捕获小型啮齿动物1273只,隶属于3科9属14种,平均捕获率为1.27%。小型鼠捕获率最高的月份是10月(1.65±2.14)只/hm^(2),不同月份间差异有统计学意义;捕获家鼠508只,平均捕获率为0.72%,家鼠捕获率最高的月份是11月(0.88±0.89)只/hm^(2),不同月份间差异具有统计学意义。结论加强鼠疫疫源地冬春季监测可有效预警动物疫情,加强冬春季合理灭鼠、灭蚤可有效控制鼠疫宿主媒介的种群数量。

利用最大熵模型预测内蒙古高原长爪沙鼠鼠疫疫源地动物间疫情发生的风险

目的研究气候环境因素与长爪沙鼠鼠疫疫源地动物间疫情的相关性,预测长爪沙鼠鼠疫疫源地动物间疫情风险分布,为动物间鼠疫防控提供科学依据。方法2005-2018年,内蒙古高原长爪沙鼠鼠疫疫源地30个疫源县的鼠疫细菌培养阳性数据,包括检菌时间、检菌数量、经纬度或详细地点、宿主种类,分别来自于中国疾病预防控制系统鼠疫防治管理信息系统以及相关鼠疫防治专业机构。采用logistic回归分析长爪沙鼠鼠疫疫源地动物间疫情与气候环境相关的危险因素,利用生态位模型的最大熵(Maxent)模型预测长爪沙鼠鼠疫疫源地动物间疫情的潜在分布,利用受试者工作特征曲线(ROC曲线)验证模型。结果经筛选,在气候环境相关因素中,有11个气候因子(年均温、昼夜温差和年温差比值、温度季节性变化、最干季平均温度、最热季平均温度、最冷季平均温度、年降水量、降水量的季节变异系数、土地覆盖物、归一化植被指数、坡向)与长爪沙鼠鼠疫动物间疫情发生相关(OR=1.302、0.455、0.957、0.930、4.864、0.179、0.986、1.126、0.992、0.981、0.721,P均<0.01),均被纳入模型中。其中年均温、最热季平均温度和降水量的季节变异系数升高会增加长爪沙鼠鼠疫疫源地动物鼠疫发生的风险;昼夜温差和年温差比值、温度季节性变化、最干季平均温度、最冷季平均温度、年降水量、土地覆盖物、归一化植被指数和坡向升高会降低长爪沙鼠鼠疫疫源地动物鼠疫发生的风险。验证预测模型显示,训练集和测试集的ROC曲线下面积(AUC)值分别为0.988和0.985,模型预测效果较好。长爪沙鼠鼠疫疫源地动物间疫情高风险区域主要集中于乌兰察布高原中北部、鄂尔多斯高原、河套平原东部。结论利用最大熵模型和气候环境数据预测长爪沙鼠鼠疫疫源地动物间疫情潜在风险空间分布,结果准确可靠。