氣候變化對傳染病爆發(fā)流行的影響研究進展

李國棟，張俊華,*，焦耿軍，趙自勝

(1. 河南大學環(huán)境與規(guī)劃學院， 開封 475004； 2.蘭州軍區(qū)蘭州總醫(yī)院安寧分院， 蘭州 730070)

氣候變化對傳染病爆發(fā)流行的影響研究進展

李國棟1，張俊華1,*，焦耿軍2，趙自勝1

(1. 河南大學環(huán)境與規(guī)劃學院， 開封 475004； 2.蘭州軍區(qū)蘭州總醫(yī)院安寧分院， 蘭州 730070)

全球氣候變化已影響到傳染病發(fā)生、傳播與變化的各個環(huán)節(jié)，從病原體及其攜帶者、傳播途徑和人體自身抵抗力等方面直接或間接影響傳染病的發(fā)病趨勢，從而對人類健康造成了巨大的威脅。所以加強對氣候變化與傳染病間關系、預測預報研究，對進一步認識、預防和控制傳染病的爆發(fā)流行具有重要意義。闡述了全球氣候變化對生物物種的地理分布和人類健康的影響，氣候變化改變了生物物種的地理分布范圍，增加了某些物種的潛在分布區(qū)域，并造成生物物侯期的改變；同時，極端氣候事件成為導致種群數(shù)量波動的一個重要驅動力。氣候變化對人類健康有直接和間接影響，它使得傳染病發(fā)病率增加、傳染病分布范圍擴大、人群對疾病易感性增強。評述了氣候變化對瘧疾、登革熱、霍亂、流行性乙型腦炎、流感、SARS、腸道傳染病、鼠疫、血吸蟲病等常見傳染病流行機制和傳播過程的影響研究進展。評述了傳染病和氣象因子關系分析中常用的定性和定量分析方法，傳統(tǒng)的研究多以定性分析為主，方法較單一；目前，利用流行病學資料與同期的氣象因子進行單因素相關分析、多元回歸分析是常用的研究方法；主成分回歸分析、逐步判別分析、灰色關聯(lián)分析法、RS和GIS等方法近年來逐漸得到應用；數(shù)學建模、實驗室生物學仿真實驗方法是今后需強化的方向。提出了該研究領域國內外研究普遍存在和亟待解決的問題，針對目前的研究現(xiàn)狀和存在的問題，提出了未來的研究重點和發(fā)展方向。

氣候變化；傳染病疫情；關系；研究進展

全球氣候變化問題已成為各國政府、社會公眾以及科學界共同關心的重大問題。它對全球生態(tài)系統(tǒng)的結構、功能和過程產生了重要影響[1]，同時對世界各國的社會、經濟、政治外交等產生了重大影響。IPCC第四次評估報告顯示[2]：20世紀全球氣溫平均上升0.6℃；北半球中、高緯度地區(qū)降水量增加5%—10%，熱帶、亞熱帶地區(qū)降水量卻減少3%；全球極端氣候事件的頻率和強度不斷增加。IPCC預測：如果不控制溫室氣體的排放，到21世紀末，全球平均氣溫在1999年的基線上將再上升1.1—6.4℃。雖然有各種爭論，但越來越多的科學事實證明近百年的氣候變暖是顯著的。氣候代用資料表明，20世紀的變暖在全球和中國都可能是近千年中最顯著的[3- 5]，其增暖趨勢和增溫程度可能高于中世紀溫暖期的水平(950—1300 AD)[6- 9]。中國近100年來年平均氣溫明顯增加，達到0.5—0.8℃，比同期全球增溫平均值略高[10- 12]。綜合各種氣候預測模式，未來100年全球氣溫將升高1.4—5.8℃，全球特別是北半球中高緯度地區(qū)的降水量將增加[13- 14]。Rezza[15]指出氣候的任何變化都會影響到自然生態(tài)系統(tǒng)、社會經濟及人體健康，氣候及環(huán)境變化又對人類健康造成了多方面的直接或間接影響，其中，氣候變化產生的健康效應中，最重要的一個方面就是對傳染病爆發(fā)和傳播的影響[16- 17]。因氣候變化而導致的氣候變暖、海平面上升、極端天氣、水災、干旱、空氣與水質、媒介生態(tài)學等一系列問題，正直接或間接地影響許多傳染病的傳播。Bryant[18]研究表明,76%的傳染媒介生物或病原體受氣候影響，有40%的傳染病在全球變暖條件下被傳播的更快。Gale等[19]預測氣候變化將增加傳染病侵入歐洲的風險；Atul等[20]預測，伴隨氣候變暖，一些蟲媒傳染病將殃及世界40%—50%人口的健康。WHO[21]呼吁人們關注傳染病，指出：正處于一場傳染病疾病全球危機的邊緣，沒有一個國家可以躲避這場危機。

1 氣候變化對生物物種的地理分布和人類健康的影響

全球氣候變化改變了生物物種的地理分布范圍[22- 23]，擴大了某些物種的潛在分布區(qū)域[24]，并造成生物物侯期的改變[25- 26]。受益于氣候變化的物種，它們的分布范圍會隨著種群的壯大而擴展[27- 28]。Parmesan[29]和Root等[30]發(fā)表在Nature雜志上的結果都表明，溫度升高、降水格局變化及其他氣候極端事件，已經對物種造成了廣泛的影響。Bridges等[31]、Post等[32]、Christoph等[33]研究都指出，氣候變化特別是降水變化會影響到物種的豐富度、存活率、產卵日期、繁殖成功率、生長速度和行為等。全球氣候變化已使物種受到很大的沖擊,全球氣候變化直接的表現(xiàn)是溫度升高，但由于不同地帶溫度升高的不均衡性，及其連帶其它氣候因子相應的改變，加上這些地帶本身環(huán)境的差異, 溫度的升高對這些不同地帶的動物生境產生不同的影響結果[34]。Pounds[35]認為全球氣候變暖引起的疾病傳播導致許多兩棲動物已經或接近滅絕。盡管有關氣候變化對種群大小影響的精確機制還沒有形成定論，但Parmesan[36]經過多年的觀察研究得出，極端氣候事件是種群數(shù)量波動的一個很重要的驅動力。隨著全球氣候變化，極端氣候事件發(fā)生的頻率和強度大大增加，干旱和洪水被證實會加重食源性、水源性傳播疾病的風險，洪澇災害可引起某些蟲媒病以及水傳播疾病, 持續(xù)的高溫熱浪天氣會導致一些蟲媒傳染病，如瘧疾、登革熱等的流行[37]。Warren等[38]指出：一些頻繁的極端氣候事件, 經常引起一些昆蟲的大暴發(fā)，從而引起相應蟲媒傳染病暴發(fā)流行。對于獨立氣候變化，如ENSO現(xiàn)象是一種周期性的氣候事件，某些蟲媒傳染病的傳播模式與ENSO現(xiàn)象有關[39]，ENSO現(xiàn)象影響了亞太地區(qū)登革熱的暴發(fā)，在南美洲、亞洲和非洲，瘧疾傳播對源于厄爾尼諾的氣候變化很敏感。

氣候變化對人類健康的影響主要表現(xiàn)在：傳染病發(fā)病率增加、傳染病分布范圍擴大、人群對疾病易感性增強。氣候變化的直接結果是極端氣溫、強降雨量和氣候相關的自然災害直接導致死亡、傷害和疾病。氣候變化的間接影響表現(xiàn)為：熱帶的邊界會擴大到亞熱帶，溫帶部分地區(qū)會變成亞熱帶[40]，Gould等[41]、Greer等[42]認為由于熱帶是細菌性傳染病、寄生蟲病、病毒性傳染病最主要的發(fā)源地，而隨著溫帶地區(qū)的變暖，造成這些疾病的擴散；適宜媒介動物生長繁殖環(huán)境時空范圍擴大，從而使細菌和病毒的生長繁殖時空范圍擴大。如由于氣候變暖導致的海水溫度升高，使得副溶血性弧菌已擴散到了阿拉斯加州[43]；氣候變化延長了釘螺、血吸蟲生長發(fā)育季節(jié)，導致我國釘螺和血吸蟲病流行區(qū)向北遷移擴散，并在2050年有明顯的擴大[44]；瘧疾只分布在冬季最低氣溫16 ℃以上的區(qū)域，而由于氣候變暖，瘧疾將向拉丁美洲、非洲、亞洲以及中東等高緯度地區(qū)擴散[45]；氣候變化導致一些傳染病媒介向高海拔擴散現(xiàn)象，登革熱以前只在海拔1000 m以下的地區(qū)發(fā)生，而現(xiàn)在哥倫比亞海拔超過2000 m的地區(qū)發(fā)現(xiàn)了登革熱和黃熱病的媒介昆蟲[27,46]。此外，氣候變化通過海平面升高引起的人口遷移導致傳染病和心理疾病的增加，通過影響空氣質量導致呼吸道傳染病增多，通過影響社會、經濟和人口導致更廣范圍的公共衛(wèi)生問題[47]。劉起勇[48]研究認為，在氣候變暖對傳染病影響中，以媒介生物傳播的相關傳染病最為敏感，一方面由于媒介生物的時空分布易受氣候因素的影響；另一方面病原體在媒介生物體內的繁殖與擴增也受到氣候因素的影響。兩方面因素的聯(lián)合作用，使得媒介生物性傳染病的時空分布與氣象因素有著密不可分的關系。所以我們應盡早及時掌握其中的發(fā)展規(guī)律，才能制定具有針對性的政策和策略，以便有效的應對和適應氣候的變化。因此，SCIENCE周刊向科學界發(fā)出呼吁：氣候變化似乎正以不同的方式影響著生態(tài)系統(tǒng)中動植物傳染病的傳播，因此必須加大這一領域內科學研究的力度。

2 氣候變化對常見傳染病暴發(fā)流行的影響

2.1 瘧疾

瘧疾是全球流行最嚴重的蟲媒傳染病。據(jù)估計全世界有1/ 20 的人口患有瘧疾，每年有3.5億新病例，約200 萬人死于該病[49]。瘧疾的致病源是瘧原蟲，它們以瘧蚊作為傳病媒介，通過雌蚊叮咬吸血來傳播病原體。瘧疾的分布和傳播與溫度、降雨量和濕度等環(huán)境因素密切相關。氣溫和降雨量對瘧原蟲終末宿主蚊蟲的繁殖及蚊體內瘧原蟲的發(fā)育產生影響，雨量和濕度則影響蚊蟲孳生地的分布[50]。瘧疾一般傳播到冬季等溫線為16℃的地區(qū)，低于此溫度，瘧原蟲就不能存活，所以瘧疾分布有地區(qū)性。間日瘧原蟲孢子增殖時間在14.5℃時為105 d，而在27.5℃只需8.5 d，氣溫升高對蟲媒傳染病傳播速度的影響突出[51]。劉體亞等[52]利用邳州瘧疾發(fā)病資料及同期氣象資料，通過相關分析和多元逐步回歸分析發(fā)現(xiàn)，月平均最低溫度和濕度成為影響瘧疾發(fā)病的主要氣候因素。瘧疾的傳播可因厄爾尼諾所致的高溫而增加[53]，特別在秋季和冬季。Gagnon等[54]有關南美洲ENSO與瘧疾流行關系的研究表明：哥倫比亞、圭亞那、秘魯和委內瑞拉的瘧疾流行與ENSO相關；玻利維亞、厄瓜多爾和秘魯?shù)寞懠擦餍信c強烈的厄爾尼諾所致的暴雨有關。

全球變暖使傳染病媒介數(shù)量增多，從而造成的傳染病威脅在熱帶和亞熱帶要更嚴重些[51]。由于氣候變暖可使蚊子生存范圍擴大和媒介效能增強[55]，按GCM模型預測，2100年全球平均溫度升高3—5℃, 則瘧疾患病人數(shù)在熱帶地區(qū)增加2倍，而溫帶超過10倍；PIM瘧疾傳播模型是迄今為止最佳的預測模型，據(jù)此模型，如全球平均溫度升高3℃, 媒介按蚊的分布區(qū)擴大，將導致世界人口受瘧疾影響的比例將可能由現(xiàn)在45%增至60%，每年新增5000—8000萬瘧疾病例。

2.2 登革熱

登革熱是一種蚊蟲傳播的病毒性疾病。登革熱主要傳播媒介是埃及伊蚊和白紋伊蚊。氣候變化對登革熱疫情的地理分布和擴散有明顯影響，據(jù)測算，全球的登革熱病例在過去的50 年增加了30倍，目前，每年全球有25—50萬登革熱病例[56]，鄭學禮等[57- 58]指出氣溫是影響登革熱傳播的重要因素，當氣溫升高時，病毒在蚊蟲體內的潛伏期縮短，蚊蟲叮咬人群的頻率加快，傳播登革熱病毒的蚊蟲分布區(qū)域也可能擴大。登革熱病毒在蚊體內繁殖復制的適宜溫度在20℃以上，低于16℃時不繁殖，登革熱流行也隨即終止。Chadee等[59]發(fā)現(xiàn)西印度群島的特立尼達島降雨量與登革熱發(fā)病率顯著相關，且在6月與11月間形成明顯的登革熱季節(jié)；Hales等[60]發(fā)現(xiàn)南太平洋地區(qū)10個島國的南方濤動指數(shù)與登革熱發(fā)病率呈正相關，其中5個島國的SOI與氣溫或降雨量有關。由ENSO引起的氣候變化導致登革熱發(fā)病率增加，在某些南太平洋島國，登革熱流行與拉尼娜所致的熱而潮濕的天氣有關。

由于持續(xù)寒冷天氣會殺死成蚊、過冬的蟲卵和幼蟲，目前，登革熱病毒只在北緯30度和南緯20度之間的熱帶地區(qū)傳播。氣候變暖，能使蟲媒和疾病的分布擴散到較高緯度或海拔較高的地區(qū)[51]，到2100年登革熱的傳播地區(qū)可能向氣溫相對較低的地區(qū)延伸1600 km。

2.3 霍亂

氣候變暖對水傳播疾病的影響，最典型的是霍亂和副霍亂。IPCC第四次評估報告認為，受氣候變暖影響, 21世紀中期, 亞洲由于旱澇災害引起的腹瀉疾病發(fā)病率將會上升, 部分地區(qū)霍亂發(fā)病率也會增加。近年，霍亂流行的生態(tài)學觀點越來越受到科學界的重視，認為生態(tài)系統(tǒng)的失衡與霍亂大流行有關[61]?；魜y弧菌在外界水體中維持存活的最適宜溫度為22℃，流行季節(jié)的水溫多在20—30℃。全球變暖，具備這樣水溫的區(qū)域必將擴大，當?shù)匾咔橐矊㈦S之蔓延傳播。非洲是受霍亂影響最嚴重的大陸，在非洲熱帶大西洋沿岸一些國家，研究發(fā)現(xiàn)霍亂的爆發(fā)與降雨量增加的2—5a的周期同步。在孟加拉海灣, 氣候變化與霍亂流行的關系日益明顯，霍亂具有明顯的夏秋季發(fā)病率升高的特點，Hashizume等[62]通過研究孟加拉國每周霍亂病例數(shù)與降雨量的關系，發(fā)現(xiàn)降雨量對霍亂發(fā)病率有影響, 平均降雨量較閾值(45mm)每增加10mm或減少10mm，均導致霍亂每周就診病例數(shù)的增加, 分別增加14%和24%, 且均有統(tǒng)計學意義。 霍亂的流行可能與厄爾尼諾有關，Rodo等[63]在ENSO日趨活躍的1980—2001年, 孟加拉海灣霍亂流行與ENSO顯示出持續(xù)而強烈的聯(lián)系；南美洲1991年曾發(fā)生致死性霍亂流行，厄爾尼諾現(xiàn)象可能是其爆發(fā)的元兇，太平洋增暖的環(huán)流刺激攜帶霍亂弧菌的浮游生物生長，為霍亂在南美洲19個國家流行創(chuàng)造了條件。

2.4 流行性乙型腦炎

流行性乙型腦炎(簡稱乙腦) 是由乙腦病毒引起、由蚊蟲傳播的一種急性傳染病。庫蚊是乙腦的主要傳播媒介，而蚊蟲的生存、發(fā)育、繁殖受氣溫、降水量的影響。乙型腦炎病毒在蚊體內發(fā)育時，氣溫低于20℃失去感染能力，26—31℃時體內病毒濃度上升，傳染力增強。冬季氣溫低時，蚊蟲停止活動，所以不可能有乙腦傳播。平均氣溫在25℃以上時，蚊蟲密度大，吸血頻繁，所以乙腦的流行季節(jié)在夏季，如對鎮(zhèn)江市常見傳染病發(fā)病資料和同期的氣象資料分析發(fā)現(xiàn)：乙腦絕大多數(shù)病例集中在夏季6—8月，占全年發(fā)病數(shù)的98%，另外還有2%發(fā)生在5月份，其它月份沒有乙腦發(fā)生[64]。劉自遠等[65]采用灰色關聯(lián)分析法對開江縣乙腦發(fā)病率與氣象因素分析發(fā)現(xiàn)，乙腦發(fā)病率與7—8 月平均氣溫和7—8 月平均日照時間呈顯著正相關，流行季節(jié)氣溫越高則相應的乙腦發(fā)病率愈高。高春廷等[66]通過對灰色關聯(lián)度模型研究表明，與乙腦發(fā)病率關系最密切的氣象要素是濕度或溫度，證實了乙腦的發(fā)生受到濕度、溫度、水汽壓、降水日數(shù)等氣候要素的影響，與運氣理論對乙腦發(fā)病的解釋為暑熱和暑濕十分吻合。在全球氣候變化背景下，乙腦傳播主要媒介( 庫蚊) 的地理分布區(qū)已發(fā)生了明顯的改變且向非流行區(qū)擴散。2009 年，研究人員在西藏采集的三帶喙庫蚊標本中，成功分離出了乙腦病毒，預示著該病毒已向曾經認為不會造成乙腦流行的高原地區(qū)擴散[48]。近年來，這種擴散趨勢在其他國家和地區(qū)也被逐漸發(fā)現(xiàn)。

2.5 流感

流感發(fā)病與氣象條件的關系十分密切，特別是季節(jié)性天氣變化轉折時期。冬季是流感發(fā)病的高峰期，夏季為低值期。國外有的學者將氣溫高低作為誘發(fā)流感的關鍵因子，譬如，Urashima等[67]通過建立季節(jié)模型模擬了東京每周天氣狀況與流感病例的關系，發(fā)現(xiàn)若每周中最高氣溫gt;10℃的天數(shù)越少，濕度lt;60%的天數(shù)越多, 則每周流感病例數(shù)越多；Lowen等[68]通過生物學實驗表明：流感傳播的最適宜濕度為20%—25%，當濕度上升至80%時，流感傳播被完全阻斷；氣溫5℃時流感傳播的可能性gt;20%，當氣溫上升至30℃時，流感傳播被完全阻斷。與上述國外主流觀點不同的是，國內一些學者[69]則認為：季節(jié)轉換時期有關氣象要素的突變才是觸發(fā)流感的關鍵，其中尤以氣溫突變?yōu)槊黠@。流感一類的呼吸道疾病，其發(fā)生、蔓延與氣象上的冷熱變化有很大關系，尤其是在季節(jié)轉換時出現(xiàn)的冷熱變化最易引發(fā)此類疾病，至于氣溫高低本身并非誘發(fā)流感的關鍵因子。流感發(fā)病高峰在冬季，這是因為冬季強烈的大氣擾動，導致北方寒流南侵和鋒面過境造成氣溫驟降，相應呼吸道疾病患者猛增。此外，流感的爆發(fā)流行與ENSO氣候事件也有關系，如Choi等[70]、Viboud等[71]的研究表明：流感死亡率時間曲線在ENSO發(fā)生年份與正常天氣年份有所不同，正常天氣年份流感的死亡率比ENSO發(fā)生年份高3倍，說明ENSO影響流感的爆發(fā)。

2.6 SARS

SARS是由一種新的冠狀病毒引起的傳染病。特定的氣象條件對SARS的發(fā)病率具有一定的影響，國內學者利用SARS流行病學資料與氣象資料從不同角度開展了各具特色的研究。北京、香港兩地SARS高發(fā)期的波動量與確診前7—10 d的最高氣溫、最低氣溫、氣溫日較差、日照時數(shù)呈顯著負相關；氣溫偏低、氣溫日較差小、日照時數(shù)少或云量多的天氣條件，有利于SARS的擴散和傳播[72]。Bi等[73]使用Pearson相關分析與危險因素負二項回歸分析對2003年北京市與香港每日新發(fā)SARS病例數(shù)與氣象資料進行分析發(fā)現(xiàn)：SARS暴發(fā)與氣溫參數(shù)呈負相關，與氣壓參數(shù)呈正相關。羅伯良等[74]利用北京、廣州、太原和長沙四地SARS病例資料和氣象資料進行了時間相關、地域對比分析發(fā)現(xiàn)：有利于SARS病毒傳播流行的氣象條件為：13℃lt;溫度lt;27℃，干燥少雨。溫度過高或過低會影響到SARS病毒、感染和擴散。當最低氣溫、平均氣溫較低和空氣干燥時，預示后期發(fā)病人數(shù)有較大增加。每次降溫過程的出現(xiàn)預示著SARS發(fā)病人數(shù)將增加。王錚等[75]對SARS疫區(qū)流行期的氣候特征作了統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)它們共同的特征是月均溫在5—22℃，降水偏少，約在90mm以下，其中疫情爆發(fā)月均溫13—17 ℃。在疫區(qū), 如果出現(xiàn)氣溫日較差較小、大氣污染指數(shù)高的天氣，大約8天后出現(xiàn)疫情峰值。提出了SARS 流行的氣候風險作為認識SARS 流行的季節(jié)性風險的基礎,結論是并非所有區(qū)域在冬季都會出現(xiàn)最大風險, 但全國在夏季是普遍安全的。

2.7 腸道傳染病

許多腸道傳染病的發(fā)病率都呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性增加。綜合目前的研究成果發(fā)現(xiàn)，溫度和濕度可以直接影響腸道傳染病病原體的繁殖及在環(huán)境中的生存時間，氣溫升高有利于細菌性病原體在外界環(huán)境中的存活與繁殖，使得適宜存活的區(qū)域擴大。此外，蒼蠅在氣溫高時繁殖多、發(fā)育快，數(shù)量增多，如春、夏季氣溫偏高，蒼蠅傳播痢疾的作用增大會造成細菌性痢疾的流行。氣溫與細菌性痢疾病例數(shù)成正相關關系，同時，不同氣候地區(qū)的結果不盡相同[48]。Checkley等[76]在秘魯?shù)囊豁椦芯勘砻鳉鉁孛可?℃可以導致患嚴重腹瀉的危險增加5%；Zhang等[77]發(fā)現(xiàn)濟南市細菌性痢疾的流行與最高氣溫、最低氣溫、降雨量、相對溫度以及氣壓相關，其中最高氣溫每上升1℃，菌痢發(fā)病數(shù)將增加超過10%；安慶玉等[78]發(fā)現(xiàn)氣象因素影響大連市腸道傳染病發(fā)病的時間分布規(guī)律，表現(xiàn)為隨著氣溫的升高、日照時數(shù)的減少和風速的下降，大連市細菌性痢疾的發(fā)病高峰日前移；湯巧玲等[79]指出最有利于痢疾發(fā)病、傳播的氣象因子是溫度、降水量，北京地區(qū)痢疾的發(fā)病集中于夏秋之季，痢疾發(fā)病與當年和前1年的氣溫、風速和相對濕度均相關。極端氣候事件如干旱、水災、持續(xù)高溫的年份，往往是痢疾的多發(fā)年，1997—1998年厄爾尼諾期間，秘魯?shù)母邷嘏c兒童腹瀉而住院的人數(shù)顯著增多相關。研究發(fā)現(xiàn)水、旱災可通過不同形式促成腸道傳染病發(fā)病率升高[80]。

2.8 鼠疫

鼠疫是由蚤傳播的甲類傳染病，鼠疫由鼠疫耶爾森菌引起，通過貯藏在大家鼠上的蚤——印鼠客蚤傳播。鼠疫在世界歷史上曾有多次大流行，在3個有記載的大流行期間導致了大約2億人死亡，最近一次鼠疫大流行就是在中國起源的。鼠疫是自然疫源性疾病，氣候變化及其引起的生態(tài)環(huán)境的改變必然對宿主(鼠)或媒介(蚤類)產生深刻影響，進而影響人間鼠疫的發(fā)病。蚤類在20—30℃間最活躍，相對濕度為90%時比低于30%時生命期長4倍。1880—1950年的氣候增溫期與鼠疫高發(fā)期一致。隨著1976年以來氣溫和濕度雙雙呈上升趨勢也使這些地區(qū)的疫源地范圍發(fā)生變化和擴大。1994年印度鼠疫的大爆發(fā)也與酷熱的夏季和不尋常的季風氣候條件密不可分。我國鼠疫流行區(qū)和疫源地明顯分布在東北到西南的北方草原富鈣生態(tài)景觀和南方東南沿海森林富鐵生態(tài)景觀里，云南省20世紀80年代到2005年常有鼠間人間疫情，2000年廣西隆林縣和貴州省興義市暴發(fā)了人間鼠疫，雷州半島是黃胸鼠鼠疫疫源地，2005年5月雷州市烏石鎮(zhèn)黃胸鼠密度升高到9.7左右，印鼠客蚤指數(shù)達到10.0左右[81]，表明疫源地的現(xiàn)狀趨于緊迫，不能放松警惕。目前，氣候變化與鼠疫流行的耦合分析成為研究的焦點之一，代表性的研究是Xu等[82]分析了氣候變化與中國的人類鼠疫嚴重性之間的關聯(lián)，通過分析中國的人類鼠疫數(shù)據(jù)，160萬證實的感染病例，以及中國120個地點的500年降水量、干燥/潮濕指數(shù)。結果表明，在氣候干旱的北方地區(qū)，降水量增加通常會增加鼠疫的嚴重程度。濕潤的環(huán)境很可能增加種子的產量和植被的生長，導致跳蚤寄生的嚙齒動物有更大的食物來源。反過來這些跳蚤可能攜帶導致鼠疫的鼠疫耶爾森氏菌。在氣候更潮濕的中國南方，降水量增加通常會減少鼠疫的嚴重程度，這可能是由于跳蚤種群增長被抑制以及由于洪水和其他原因導致嚙齒動物死亡率增加。

2.9 血吸蟲病

血吸蟲病是影響人類健康最嚴重的寄生蟲病之一，分布遍及世界76個國家，中國是全球4個受害最嚴重的國家之一。血吸蟲的中間宿主釘螺與溫度、濕度、光照、淹沒頻率、水深、水位、植被、土壤等自然因素有著密切的關系。釘螺的分布具有地域性， 其生存繁殖與氣象因子密切相關。全球氣候變化對釘螺的生長與繁殖， 及對血吸蟲病傳播產生了重要影響。國內相關研究發(fā)現(xiàn)，氣候變化延長了釘螺、血吸蟲生長發(fā)育季節(jié)，近年來，長江流域釘螺和血吸蟲生長發(fā)育季節(jié)的明顯延長；氣候變化加快了釘螺、血吸蟲生長發(fā)育速度，血吸蟲在釘螺體內生長發(fā)育期縮短，發(fā)育速度加快，從而導致血吸蟲密度增加。陜西、山東、河北的大部分地區(qū)都具備血吸蟲生長發(fā)育的有效積溫條件，氣候變化導致釘螺和血吸蟲病可能向北遷移擴散，南水北調工程可能使釘螺和血吸蟲病向北遷移擴散[83]。楊坤等[84]利用PRECIS氣候模型模擬了中國血吸蟲病的傳播范圍和強度的變化，研究表明：相對與2005年時段(1991—2005年)，2050年時段(2046—2050年)和2070 年時段(2066—2070年)在A2、B2 兩種溫室氣體排放情景下血吸蟲病分布范圍的北界線出現(xiàn)北移。2050年時段，兩種情景下的血吸蟲病潛在北界線分布相似。長江、洞庭湖及鄱陽湖周邊的血吸蟲傳播指數(shù)明顯上升，以洞庭湖與湖北省內的長江沿線區(qū)域上升更加明顯。2070年時段，A2情景下血吸蟲病潛在北界線的北移趨勢明顯大于B2情景，移入到山東省境內。模型預測顯示，到2050年，由于氣候變化將使血吸蟲病例增加500萬。

3 傳染病疫情與氣象因素關系的研究方法

古人已認識到氣候與疫疾有顯著的相關性，并出現(xiàn)了一系列對兩者關系探討的理論著作，影響較大的有《內經》、《傷寒論》和《溫疫論》?！秲冉洝返摹端貑栠z篇·刺法論》和《素問遺篇·本病論》中就認為疫病的發(fā)生多見于五運和六氣之間的陰陽剛柔關系失調的年份，并將重大疫病暴發(fā)與流行的年份、節(jié)氣、氣候、氣化等因素相聯(lián)系[85]?！秱摗穼⒐糯碚撫t(yī)學和臨床醫(yī)學結合起來，確立了臨床辨證論治的方法。《溫疫論》將瘟病從傷寒當中區(qū)別出來，并就瘟疫和傷寒的病因、侵入途徑、證候、傳變等進行比較和區(qū)別[86]?？偨Y起來，古代對瘟疫與氣候的關系研究有以下特征：研究方法比較單一；已認識到兩者間的聯(lián)系，但沒有足夠的證據(jù)證明；多以極端氣象與氣象災害分析，極少從宏觀的氣候趨勢來分析。

目前，越來越多的學者已開始利用長尺度的傳染病疫情資料和氣象數(shù)據(jù)來定量化的分析二者的關系，數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)學模型等定量化的研究方法逐漸得到應用。Chadee等[59]利用單因素相關分析方法對西印度群島的特立尼達島的降雨量與同期登革熱發(fā)病率進行了關系分析；郭文利等[87]利用多元回歸分析法建立了北京地區(qū)痢疾月發(fā)病率及猩紅熱月發(fā)病人數(shù)與氣象要素的回歸方程；安慶玉等[78]對氣象因素與細菌性痢疾發(fā)生的關系通過單因素相關分析和多元回歸分析，應用圓形分布法探討了腸道傳染病發(fā)病的時間規(guī)律。湯巧玲等[79]對氣象資料與痢疾發(fā)病人數(shù)進行單因素相關分析，將相關性較高的氣象因子納入多元逐步回歸分析，建立回歸模型，評價其對痢疾發(fā)病預測的吻合度；Bi等[73]使用Pearson相關分析與危險因素負二項回歸分析對2003年北京市與香港每日新發(fā)SARS病例數(shù)與氣象資料進行分析；廖洪秀等[88]利用主成分回歸分析方法研究了細菌性痢疾與各氣象因素的關系；郭綬衡[89]利用湖南省近20年的氣象資料及傳染病流行強度資料，進行計量資料多類逐步判別，擬合出數(shù)學模型；Urashima等[67]通過建立季節(jié)模型模擬了東京每月天氣狀況與流感病例的關系；Zhang等[77]利用細菌性痢疾病例數(shù)與氣候資料建立SAREMA模型，分析了濟南市細菌性痢疾的流行與氣溫、氣壓、降水之間的關系；楊培榮等[90]應用自回歸移動平均(ARIMA)模型建立寶雞市細菌性痢疾月發(fā)病率預測模型；Lowen等[68]通過生物學實驗的方法將感染流感的豚鼠放置一房間，以研究氣溫、濕度與流感傳播的關系，獲得了流感傳播的最適宜濕度、溫度；曲波[91]利用相關分析法和BP神經網(wǎng)絡法對朝陽市常見傳染病發(fā)病率和氣象因子進行關系分析；鄭能雄等[92]進行了福州細菌性痢疾流行與氣象關系的BP人工神經網(wǎng)絡模型研究，表明BP人工神經網(wǎng)絡在氣象要素與菌痢發(fā)病之間建模是可行的。

對比分析目前傳染病和氣象因子關系分析常用的這些定量研究方法，發(fā)現(xiàn)：利用傳染病流行病學資料與同期的氣象因子進行單因素相關分析、多元回歸分析是最常用的統(tǒng)計分析方法；主成分回歸分析、逐步判別分析、灰色關聯(lián)分析法、RS和GIS等方法逐漸得到廣泛應用。數(shù)學建模成為以后傳染病和氣象因子關系分析和預測研究的發(fā)展方向，其考慮的因子更加多樣，作用過程更加復雜，模擬效果較好，典型的如BP人工神經網(wǎng)絡模型、SAREMA模型、ARIMA模型等。此外，實驗室生物學仿真實驗方法使得傳染病和氣象因子關系分析研究更加直觀、科學，結果也更加接近實際。

4 問題與展望

4.1 國內外研究存在的問題

(1)數(shù)據(jù)的限制。傳染病監(jiān)測數(shù)據(jù)，氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)、人口學數(shù)據(jù)的來源、內容和可信度等都會對研究結果產生直接的影響。由于監(jiān)測水平的差異，各區(qū)域監(jiān)測數(shù)據(jù)序列的精度、長度都有差異，尤其是缺乏傳染性疾病發(fā)病率的準確記錄，因此很難評價氣候變化是否導致了發(fā)病率變化，這需要獲得較為全面和詳細的發(fā)病率數(shù)據(jù)來為流行病學研究提供基線資料。

(2)氣候變化直接或間接作用于傳染病流行過程。氣象要素既可直接影響傳染病病原體與媒介，又能通過改變人群的營養(yǎng)而改變人群對傳染病的易感性間接影響傳染病的流行[93]。這使得確定人類對氣候變化因素的暴露值非常復雜, 且無法找到氣候因素的非暴露人群作比較。

(3)病原體、媒介及環(huán)境之間存在很多不確定因素，要在氣候和傳染病間建模，尚需解決許多問題，包括自然因素的篩選、影響因素對媒介分布、傳病能力的影響、自然因素、社會經濟因素和人類行為因素對疾病傳播的影響程度。而目前的許多研究的模型僅建立在單一因素或少數(shù)幾個因素對傳染病的影響上，而使模型預測結果的正確性存在較大偏差[50]。此外，一些模型所基于的假設，亦有待進一步驗證。

4.2 研究展望

全球氣候變化影響傳染病爆發(fā)和流行，究其機制可總結為環(huán)境、病原體與宿主和被感染者之間的綜合關系。首先是病原體問題，它是傳染性疾病傳播的核心問題，包括：病原體的變異以及與其它病原體的基因交流；病原體的分布改變；病原體生物學習性改變；病原體寄生的中宿主和終宿主改變；已消滅病原體的復蘇和新的病原體出現(xiàn)；病原體抗藥性增強[94]。其次，人和動物自身對傳染性疾病的免疫改變。再次，生態(tài)環(huán)境的惡化為傳染病的傳播蔓延創(chuàng)造了條件，為傳染性病毒、細菌提供了溫床和流行的條件。發(fā)達國家在生態(tài)環(huán)境治理方面取得較好的效果，使得傳染病媒介得到較好的控制；但發(fā)展中國家在這些方面還有欠缺，因此，全球氣候變化對發(fā)展中國家潛在的傳染病威脅更值得重視[95- 96]。氣候變化會增加傳染病傳播風險，為了應對全球氣候變化所導致的傳染病擴散的局面，國內外學者們對此進行了積極和有意義的探索，取得了不少有價值的成果，研究目前仍存在較大發(fā)展空間，但仍有許多問題有待深入探討，今后的研究重點和發(fā)展方向應放在以下幾個方面：

(1)為獲得較為全面和詳細的發(fā)病率數(shù)據(jù)來為流行病學研究提供基線資料，應加強區(qū)域及全球傳染病的監(jiān)測，對傳染病發(fā)病、流行進行嚴密的監(jiān)控，獲得詳細、全面的監(jiān)控數(shù)據(jù)。監(jiān)測過程中可嘗試使用分子生物學技術追蹤特定病原體的分布與遷移以研究氣候與生態(tài)變化對傳染病流行的影響等。對于監(jiān)測數(shù)據(jù)，應加強數(shù)據(jù)的共享。

(2)通過氣候模型、傳染病傳播數(shù)學模型，預測未來氣候變化引起某種傳染病的流行范圍及強度，建模過程中要充分考慮各種直接和間接影響因素，提高定量分析和預測的準確性；借助RS、GIS 技術以及時空模型[97- 100]，對傳染病流行區(qū)及毗鄰地區(qū)的氣象要素、厄爾尼諾現(xiàn)象的發(fā)生概率以及對疾病傳播的概率進行推斷與估計；將傳染病動力學、生物統(tǒng)計學以及計算機仿真等方法相結合[101]，使人們對傳染病流行規(guī)律的認識更加深入全面，使所建立的理論與防治策略更加可靠和符合實際。

(3)氣候變化對病原體、媒介及宿主影響的實驗驗證與模擬。通過模擬真實氣候環(huán)境與傳播過程，對氣候變化影響下的病原體傳染力、侵入方式、侵襲力、致病力、毒力、變異性及抗原性變化與媒介、宿主相互作用進行實驗驗證。運用實驗室仿真實驗方法、生物學實驗觀察方法[102]，來探索病原體及其媒介生物的變化規(guī)律和傳染病傳播規(guī)律，使得傳染病和氣象因子關系分析研究更加直觀、科學，結果也更加接近實際。

(4)由于氣候變化及其對傳染病影響的高度不確定性，要采取積極的公眾健康應答措施，建立氣象與衛(wèi)生、環(huán)保等部門的合作機制，建設集氣象、環(huán)境和疫情系統(tǒng)為一體的綜合監(jiān)測業(yè)務系統(tǒng)，加強對主要傳染病的氣候風險評估和氣候區(qū)劃研究[103- 105]。進行環(huán)境數(shù)據(jù)和流行病學數(shù)據(jù)的整合網(wǎng)絡，進行多變量分析和預測。

(5)在研究氣候變化與傳染病關系時，應在流行病學、氣象學、生態(tài)學、地理學、環(huán)境科學、人口學和數(shù)學等學科領域進行跨學科交流，跨學科研究能夠在不同的氣候環(huán)境中預測傳染病的傳播動態(tài)，評估其潛在風險，制定針對性的防控措施。

[1] Yan H M, Zhan J Y, Zhang T. Review of ecosystem resilience research progress. Progress in Geography, 2012,31(3):303- 314.

[2] IPCC. Climate change 2007: Synthesis report. Contribution of working groups Ⅰ, Ⅱand Ⅲ to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. Geneva, Switzerland: IPCC, 2007.

[3] Fred S S, Dennis T A. Unstoppable Global Warming. Rowman amp; Littlefield Publishers, Inc., 2007.

[4] Brohan P, Kennedy J J, Harris I, Tett S F B, Jones P D. Uncertainty estimates in regional and global observed temperature changes: A new dataset from 1850. J. Geophysical Research, 2006, 111:12106.

[5] Zheng J Y, Ge Q S, Fang X Q. Seeing the 20th century warming from temperature changes of winter-half-year in eastern China for the last 2000 years. Acta Geographica Sinica, 2002,57(6):4- 11.

[6] Wang S W, Wen X Y, Luo Y. Temperature construction series for a thousand years. Chinese science bulletin,2007,52(8):958- 964.

[7] Zhao Z C, Wang S W, Xu Y. Attribution of the 20th century climate warming in China, Climatic and Environmental Research, 2005,10(4):808- 817.

[8] Ren G Y, Chu Z Y, Zhou Y Q. Recent progresses in studies of regional temperature changes in China.Climate amp; Environment Research,2005,10(4):701- 716.

[9] Fang X Q, Hou G L. Synthetically reconstructed holocene temperature change in China. Scientia Geographica Sinica,2011,31(4):385- 393.

[10] Ding Y H, Ren G Y, Shi G Y. National assessment report of climate change (Ⅰ): Climate change in China and its future trend. Advances in Climate Change Research, 2006,2(1):3- 8.

[11] Ren G Y, Guo J, Xu M Z. Climate changes of China′s mainland over the past half century. Acta Meteorologica Sinica,2005,63(6):942- 955.

[12] Fan Z M,Yue T X, Chen C F,Sun X F. Spatial Change Trends of Temperature and Precipitation in China. Journal of Geo-Information Science, 2011,13(4):526- 533.

[13] Fang J Y, Zhu J L, Wang S P, Wang S P,Yue C,Shen M H. Global warming, human-induced carbon emissions, and their uncertainties. Sci China Earth Sci,2011,41(5):1458- 1468.

[14] Thomas C D. Cameron A, Green R E. Extinction risk from climate change. Nature, 2004,427:145- 8.

[15] Rezza G. Re-emergence of Chikungunya and other scourges: the role of globalization and climate change. Ann Ist Super Sanita., 2008, 44(4):315- 318.

[16] Patz J A, EPstein P R, Burke T A. Global climate change and emerging infectious diseases. JAMA,1996,275:217- 223.

[17] WHO. Climate change, human health-risks and responses. WHO,2003.

[18] Liu D S.Climate processes and climate change. Beijing,Science Press,2004.

[19] Gale P, Brouwer A, Ramnial V. Assessing the impact of climate change on vector-borne viruses in the EU through the elicitation of expert opinion. Epidemiol Infect.,2010, 138(2):214- 225.

[20] Atul A K，Mary D N. Global warming and infectious disease. Archives of Medical Research，2005,36:689- 696.

[21] WHO. The world health report. Geneva: World Health Organization,1996.1- 62.

[22] Wuethrich B. How climate change alters rhythms of the wild. Science, 2000,287:793- 5.

[23] Hughes L. Biological consequences of global warming: is the signal already apparent.Trends in Ecology amp; Evolution, 2000,15:56- 61.

[24] Kriticos D J, Sutherst R W, Brown J R. Climate change and the potential distribution of an invasive alien plant: Acacia niloticassp. Indica in Australia. Journal of Applied Ecology, 2003,40:111- 124.

[25] Walther G E, Post E, Convey P. Ecological responses to recent climate change. Nature, 2002, 416(6879):389- 395.

[26] Wu J, Xu H G, Chen L. A review of impacts of climate change on species. Journal of Ecology and Rural Environment,2011,27(4):1- 6.

[27] Ma R J, Jiang Z G. Impact of global climate change on wildlife. Acta Ecologica Sinica, 2005,25(11):3061- 3066.

[28] IPCC. IPCC technical paper V: Climate change and biodiversity. Geneva,Switzerland,2002．

[29] Parmesan C, Yohe G. A globally coherent fingerprint of climate change impacts across natural systems. Nature,2003,421(6918):37- 42.

[30] Root T L，Price J T，Hall K R. Fingerprints of global warming on wild animals and plants. Nature,2003,421(6918):57- 60.

[31] Bridges A S, Peterson M J, Silvy N J. Differential influence of weather on regional quail abundance in Texas. J. Wild. Manage, 2001.65:10- 18.

[32] Post E, Peterson R O, Stenseth N C. Ecosystem consequences of wolf behavioral response climate. Nature, 1999, 401:905- 907.

[33] Christoph Z, Lgor L. Water girds on the edge: climate change impact on Arctic breeding water birds//Green E R, eds. Impacts of Climate Change on Wild life. RSPB.U K, 2001,20- 25.

[34] Peng S L, Li Q F, Ren H. Impact of climate change on wildlife. Acta Ecologica Sinica, 2002,22(7):1153- 1159.

[35] Pounds J A. Impacts of climate change on birds, amphibians and reptiles in a tropical montane cloud forest reserve//Green E R, eds. Impacts of Climate Change on Wild life. RSPB.U K, 2001, 30- 31.

[36] Parmesan C. Climate and species range. Nature, 1996, 382:765- 766.

[37] Qian Y J, Li S Z, Wang Q, Yang K, Yang G J.Advances on impact of climate change on human health. Advances in Climate Change Research,2010,6(4):241- 247.

[38] Warren M S, Hill J K, Thomas J A. Rapid responses of British butterflies to opposing forces of climate and habit at change. Nature, 2001, 414:65- 69.

[39] Gage K L, Burkot T R, Eisen R J. Climate and vector borne diseases. Am J Prev. Med., 2008,35(5):436- 450.

[40] Fan Z M, Yue T X, Chen C F. Downscaling of global mean annual temperature under different scenairos. Progress in Geography, 2012,31(3):267- 274.

[41] Gould E A, Higgs S. Impact of climate change and other factors on emerging arbovirus diseases. Trans R Soc Trop Med Hyg,2009,103(2):109- 121.

[42] Greer A, Ng V, Fisman D. Climate change and infectious diseases in North America: the road ahead.CMAJ,2008,178(6):715- 722.

[43] Mclaughlin J B, Depaola A, Bopp C A. Outbreak of vibrio parahaemolyticus gastroenteritis associated with alaskan oysters. N Engl J Med, 2005,353(14):1463- 1470.

[44] Zhou X N,Yang K, Hong Q B,Sun L P,Yang G J.Prediction of the impact of climate warming on transmission of schistosomiasis in China. Chin J Parasitol Parasit Dis, 2004, 22(5):262- 265.

[45] Tanser F C, Sharp B, Sueur D. Potential effect of climate change on malaria transmission in Africa. Lancet, 2003, 362 (9398):1792- 1798.

[46] Epstein P R, Diaz H F, Elias S. Biological and physical signs of climate change: focus on mosquito-borne diseases. Bull Am Meteorol Soc, 1998,79(3):409- 417.

[47] Zhang Y, Bi P. Commentary on the relationship between climate change and infectious diseases. Chinese Journal of Health Education, 2008,24(10):781- 783.

[48] Liu Q Y. The impacts of climate change on vector-borne diseases. Chin J Hyg Insect amp; Equip, 2013, 19(1):1- 12.

[49] Mcmichacl A J, Haines A, Slooff R. Climate Change and Human Health. Geneva: WHO,1996.

[50] Yang K, Wang X H, Lv S, Zhang L, Jia T W.Impact of global warming on transmission of vector-borne diseases in China.Int J Med Parasit Dis,2006,33(4):182- 187.

[51] Zeng S Q. Impact of global climate change on the prevalence of infectious diseases. Foreign Medical Medgeography,2002,23(1):36- 38.

[52] Liu T Y,Shi M,Liu L,Zhang Y,Lou P A. Analysis of the correlation between malaria and meteorological factors.Chinese Journal of General Practice,2011,9(4):604- 605.

[53] Yan Y W, Li S A. El Nino and prevalence of infectious diseases. Foreign Medical Medgeography, 2001,(1):24- 29.

[54] Gagnon A S, Tomic K E, Bush A B. The EI Nino southern oscillation and malaria epidemics in South America. Int J Bio-meteorol,2002, 46(2):81- 89.

[55] Tang J Q. Natural foci of disease. Beijing: Science Press, 2005.3- 8.

[56] Liao C M,Yan Z Q. Effect of global environment on human being health and significant of research. Journal of Guangxi Teachers College, 2002,19(1):8- 13.

[57] Zheng X L, Luo L. Research Progress on Flavivirus Susceptibility in Aedes aegypti. Acta Parasetologica amp; Medica Entomologica Sinica, 2010,17(1):47- 53.

[58] Zheng X L. Effects of global climate change on natural foci and vectors of infectious diseases. Journal of Pathogen Biology,2011,6(5):384- 387.

[59] Chadee D D, Shivnauth B, Rawlins S C. Climate, mosquito indices and the epidemiology of dengue fever in Trinidad. Ann Trop Med Parasitol, 2007,101(1):69- 77.

[60] Hales S, Dewet N, Maindonald J. Potential effect of population and climate changes on global distribution of dengue fever: an empirical mode.Lancet,2002,360:830- 834.

[61] Xiao J P, Ma W J, Liu T. Climate change and infectious diseases. South China Journal of Preventive Medicine,2012,38(3):74- 76.

[62] Hashixume M, Armstrong B, Hajat S. The effect of rainfall on the incidence of cholera in Bangladesh. Epidemiology,2008,19(1):103- 110.

[63] Rodo X, Pascual M, Fuchs G. ENSO and cholera a nonstationary link related to climate change. Proc Natl Acad Sci, 2002, 99,12901- 12906.

[64] Zhu X Y, Wu Z F, Wu Z W,Zhang R H, Liu Y H. Meteorological elements of common infectious diseases relations in the city. National Urban Meteorological Service Science Symposium. Beijing: China Meteorological Press, 2001.384- 386.

[65] Liu Z Y, Du A G.Grey correlative degree ananlysis between meteorological elements and Epidemic encephalitis incidence data. Journal of Mathematical Medicine,2008,21(1):64- 65.

[66] Gao C T, Ke Z N. Analysis on correlation between Incidence of epidemic encephalitis and meteorological factors and Yunqi theory grey correlative degree model. Lishizheng Medicine and Materia Medica Research,2012,23(8):2042- 2043.

[67] Urashima M, Shindo N, Okabe N. A seasonal model to simulate influenza oscillation in Tokyo. J Infect Dis,2003,56:43- 47.

[68] Lowen A C, Mubareka S, Steel J. Influenza virus transmission is dependent on relative humidity and temperature. Plo S Pathog, 2007, 3 (10):151.

[69] Zhao J F, Lv Z K, Zhao Y N. Relationship between influenza and weather conditions, Meteorology Journal of Hubei,1998,(2):17- 18.

[70] Choi K M, Christakos G, Wilson M L. EI Nino effects on influenza mortality risks in the state of California. Public Health,2006,120:505- 516.

[71] Viboud C, Pakdaman K, Boolle P Y. Association of influenza epidemics with global climate variability. European Journal of Epidemiology, 2004, 19:1055- 1059.

[72] Ye D X, Zhang Q, Dong W J, Chen Z H, Zhao Z Q. Analysis on the relationship between meteorological conditions and SARS occurring. Climatic and Environmental Research, 2004,(4):670- 679.

[73] Bi P, Wang J, Hiller J E. Weather driving force behind the transmission of severe acute respiratory syndrome in China. Intern Med J, 2007, 37(8):550- 554.

[74] Luo B L, Zhang C, Zhang G J. An analysis of relationships between the SARS breakout and meteorological conditions. Practical Preventive Medicine, 2004,(5):883- 887.

[75] Wang Z,Cai D, Li S, Zheng Y P, Wang Y, Wu B. On season risk of the prevalence of SARS in China. Geographical Research,2003,22(5):541- 550.

[76] Checkley W, Epstein L D, Gilman R H. Effects of El Nino and ambient temperature on hospital admissions for diarrhoeal diseases in Peruvian children. Lancet, 2000, 355:442- 450.

[77] Zhang Y, Bi P, Hiller J E. Weather and the transmiss ion of bacillary dysentery in Jinan, northern China: a time series analysis. Public Health Rep, 2008,123(1):61- 66.

[78] An Q Y, Wu J, Wang X L. Association of climate change and time distribution of intestinal infectious diseases in Dalian, China. Chinese Preventive Medicine, 2012,13(4):288- 291.

[79] Tang Q L, Liu H W, Gao S H. Correlation between incidence of dysentery and climate changes in Beijing from the perspective of six-air. Journal of Traditional Chinese Medicine and Pharmacy, 2012,27(4):938- 942.

[80] Chen S X, Chen X Q. Meteorological disasters of infectious diseases. China public health, 1998,14(10):583- 584.

[81] Yang H Y, Feng Z Y, Lu R M. Study on character of plague focuses in Guangdong Province. Journal of Tropical Medicine, 2006,6(7):794- 795.

[82] Xu L, Liu Q, Stige L C, Tamara B A, Fang X, Chan K, Wang S, Stenseth N C, Zhang Z B. Nonlinear effect of climate on plague during the third pandemic in China. PNAS，2011，108: 10214- 10219.

[83] Li Z Q,Teng W P,Yu S X, Han X J. A Change of Climate Conditions for Growth of Oncomelania and Schistosome. Advances Climate Change Research,2007,3(2):106- 110.

[84] Yang K, Pan J, Yang G J, Li S Z, Xu Y L, Zhou X N.Projection of the Transmission Scale and Intensity of Schistosomiasis in China Under A2 and B2 Climate Change Scenarios. Advances in Climate Change Research,2010,6(4):248- 253.

[85] Zhou G Q, Zou C P. Understanding of the relationship between the plague and the luck in Neijing. Journal of Traditional Chinese Medical Literature, 2008,2:16- 18.

[86] Fu W K. Wu Youke′s excellent ideas on infectious diseases. Shanghai Journal of Traditional Chinese Medicine, 2002,(11):35- 36.

[87] Guo W L, Zhao X P, Xuan C Y. The discussion of the relation between major infections and weather conditions in Beijing. Climatic and Environmental Research, 2001,6(3):368- 370.

[88] Liao H X, Zhang Q, Du C H. Application of principal component analysis and multivariate linear regression in the analysis of the relationship between incidence of bacillary dysentery and meteorological factors. Modern Preventive Medicine, 2009,36(5):813- 815.

[89] Guo S H. Stepwise discriminant analysis on epidemic intensity of bacillary dysentery and meteorological factors in Hunan Province from 1987 to 2006. Practical Preventive Medicine, 2009,16(6):1793- 1795.

[90] Yang P R, Tian H, Yan C Y. Application of autoregressive integrated moving average model in forecasting of the monthly incidence rate in Baoji. Journal of Public Health and Preventive Medicine, 2012,23(1):16- 19.

[91] Qu B, Huang D S, Guo H Q, Guan P, Zhou B S. Research of relation between the meteorological factors and arbo infectious disease. Chin J Vector Bio amp; Control,2005,16(6):450- 452.

[92] Zheng N X, Shen B, Xu X Y. Study on BP neural network model of bacillary dysentery influenced by meteorological elements in Fuzhou. Chinese Preventive Medicine, 2010,11(2):178- 180.

[93] Wu X M, Wu Y Q, Cheng J Q. Research advances of climate change and infectious diseases. Chinese Journal of Public Health, 2010,26(1):127- 128.

[94] Guo Y H, He H X. Global warming and infectious diseases. Modern Preventive Medicine, 2008,35(22):4504- 4510.

[95] Githeko A K, Lindsay S W, Confalonieri U E. Climate change and vector borne diseases: a regional analysis. Bull World Health Organ,2000,78(9):1136- 1147.

[96] Nicholas H O, Lau rie S O, Ian K B. Risk maps for range expansion of the lyme disease vector, ixodes scapularis, in Canada now and with climate change. International Journal of Health Geographics, 2008, 7(24):1- 15.

[97] Fang L Q, Cao C X, Chen G S, Lei F M.Studies on the spatial distribution and environmental factors of highly pathogenic avian influenza in Mainland China, using geographic information system technology.Chinese Journal of Epidemiology,2005,26(11):839- 842.

[98] Zhou X N, Hu X S, Yang G J, Hong Q B, Sun L P, Sun N S.Establishment of minimum medical geographic information systems database in China. Chinese Journal of Epidemiology,2003,24(3):253- 256.

[99] Cao C X, Xu M, Chang C Y, Xue Y, Zhong S B, Fang L Q. Risk analysis for the highly pathogenic avian influenza in mainland China using meta-modeling. Chinese Sci Bull,2010,55:4165- 4175.

[100] Gong P, Xu B, Liang S. Study on Temporal-Spatial distibution of infectious diseases based on RS and GIS.Science in China(Series C:Life Sciences),2006,36(2):184- 192.

[101] Ma Z N, Zhou Y C, Wang W D, Jin Z. Research on Modeling of Infectious Disease Spreading.Beijing: Science Press,2004.

[102] Hong Q B, Zhou X N, Sun L P, Yang G J, Yang K, Huang Y X. Impact of global warming on transmission of schistosomiasis in China. Ⅳ Accumulated temperature for development of generations of oncomelania hupensis in natural environment. Chin J Schisto Control, 2003,15(4):269- 271.

[103] Zhang Q Y, Ju J H, Wang W D, Zhang Y R. Impact of climate warming on human health. Meteorological Science and Technology,2007,35(2):245- 248.

[104] Semenza J C, Menne B. Climate change and infectious diseases in Europe. Lancet Infect Dis, 2009, 9(6):365- 375.

[105] Wang X Z, Sun S, Ge L M. Regional analysis on influence of climate changes to vector-borne infections and its countermeasures. Chinese Journal of Frontier Health and Quarantine, 2011,34(2):134- 138.

參考文獻：

[5] 鄭景云, 葛全勝,方修琦.從中國過去2000年溫度變化看20世紀增暖.地理學報,2002,57(6):4- 11.

[6] 王紹武,聞新宇,羅勇.近千年中國溫度序列的建立.科學通報,2007,52(8):958- 964.

[7] 趙宗慈,王紹武,徐影.近百年我國地表氣溫趨勢變化的可能原因.氣候與環(huán)境研究,2005,10(4):808- 817.

[8] 任國玉,初子瑩,周雅清.中國氣溫變化研究最新進展.氣候與環(huán)境研究,2005,10(4):701- 716.

[9] 方修琦,侯光良.中國全新世氣溫序列的集成重建.地理科學,2011,31(4):385- 393.

[10] 丁一匯,任國玉,石廣玉.氣候變化國家評估報告(Ⅰ)：中國氣候變化的歷史和未來趨勢.氣候變化研究進展,2006,2(1):3- 8.

[11] 任國玉,郭軍,徐銘志.近50年中國地面氣候變化基本特征.氣象學報,2005,63(6):942- 955.

[12] 范澤孟,岳天祥,陳傳法,孫曉芳.中國氣溫與降水的時空變化趨勢分析.地理信息科學,2011,13(4):526- 533.

[13] 方精云,朱江玲,王少鵬,岳超,沈?；?全球變暖、碳排放及不確定性.中國科學D輯:地球科學,2011,41(5):1458- 1468.

[18] 劉東生.氣候過程和氣候變化.北京:科學出版社,2004.

[26] 吳軍,徐海根,陳煉.氣候變化對物種影響研究綜述.生態(tài)與農村環(huán)境學報,2011,27(4):1- 6.

[27] 馬瑞俊,蔣志剛.全球氣候變化對野生動物的影響.生態(tài)學報,2005,25(11):3061- 3066.

[34] 彭少麟,李勤奮,任海.全球氣候變化對野生動物的影響.生態(tài)學報,2002,22(7):1153- 1159.

[37] 錢穎駿,李石柱,王強,楊坤,楊國靜.氣候變化對人體健康影響的研究進展.氣候變化研究進展,2010,6(4):241- 247.

[40] 范澤孟,岳天祥,陳傳法.全球平均氣溫未來情景的降尺度分析.地理科學進展,2012,31(3):267- 274.

[44] 周曉農,楊坤,洪青標,孫樂平,楊國靜.氣候變暖對中國血吸蟲病傳播影響的預測.中國寄生蟲學與寄生蟲病雜志,2004,22(5):262- 265.

[47] 張穎,畢鵬.氣候變化與傳染病關系述評.中國健康教育,2008,24(10):781- 783.

[48] 劉起勇.氣候變化對媒介生物性傳染病的影響.中華衛(wèi)生殺蟲藥械,2013,19(1):1- 12.

[50] 楊坤,王顯紅,呂山,張玲,賈鐵武.氣候變暖對中國幾種重要媒介傳播疾病的影響.國際醫(yī)學寄生蟲病雜志,2006,33(4):182- 187.

[51] 曾四清.全球氣候變化對傳染病流行的影響.國外醫(yī)學.醫(yī)學地理分冊,2002,23(1):36- 38.

[52] 劉體亞,石敏,劉林,張亞,婁培安.瘧疾與氣候因素關系的分析.中華全科醫(yī)學,2011,9(4):604- 605.

[53] 嚴有望,李少安.厄爾尼諾與傳染病流行.國外醫(yī)學.醫(yī)學地理分冊,2001,(1):24- 29.

[55] 唐家琪.自然疫源性疾病.北京: 科學出版社,2005: 3- 8.

[56] 廖赤眉,嚴志強.全球環(huán)境變化對人類健康的影響及對其研究意義.廣西師范學院院報(自然科學版),2002,19(1):8- 13.

[57] 鄭學禮,羅雷.埃及伊蚊對重要黃病毒易感性研究概況.寄生蟲與醫(yī)學昆蟲學報,2010,17(1):47- 53.

[58] 鄭學禮.全球氣候變化與自然疫源性、蟲媒傳染病.中國病原生物學雜志,2011,6(5):384- 387.

[61] 肖建鵬,馬文軍,劉濤,羅圓.氣候變化與傳染病.華南預防醫(yī)學,2012,38(3):74- 76.

[64] 朱筱英,吳增福,吳志偉,張瑞花，劉玉紅.氣象要素與城市常見傳染病關系分析.全國城市氣象服務科學研討會論文集.北京:中國氣象出版社,2001: 384- 386.

[65] 劉自遠,杜安桂.氣象因素與乙型腦炎發(fā)病率的相關及灰色關聯(lián)分析.數(shù)理醫(yī)藥學雜志,2008,21(1):64- 65.

[66] 高春廷,柯資能.運用灰色關聯(lián)度模型分析乙腦發(fā)病與氣象要素、運氣理論相關性.時珍國醫(yī)國藥,2012,23(8):2042- 2043.

[69] 趙杰夫,呂中科,趙燕妮.流行性感冒與氣象條件的關系初探.湖北氣象,1998,(2):17- 18.

[72] 葉殿秀,張強,董文杰,陳正洪，趙宗群.氣象條件與SARS發(fā)生的關系分析.氣候與環(huán)境研究,2004,(4):670- 679.

[74] 羅伯良,張超,張國君.SARS暴發(fā)流行與氣象條件關系的分析.實用預防醫(yī)學,2004,(5):883- 887.

[75] 王錚,蔡砥,李山,鄭一萍,王瑩,吳兵.中國SARS 流行的季節(jié)性風險探討.地理研究,2003,22(5):541- 550.

[78] 安慶玉,吳雋,王曉立,范雪松.氣象因素變化與大連市腸道傳染病發(fā)病時間分布關系的研究.中國預防醫(yī)學雜志,2012,13(4):288- 291.

[79] 湯巧玲,劉宏偉,高思華,賀娟.從六氣角度探討北京市痢疾發(fā)病與氣象變動的關聯(lián)性.中國醫(yī)藥學報,2012,27(4):938- 942.

[80] 陳深俠,陳先清. 氣象災害對傳染病疫情的影響.中國公共衛(wèi)生,1998,14(10):583- 584.

[81] 楊華源,馮志勇,盧瑞明.廣東省鼠疫疫源地性質的研究.熱帶醫(yī)學雜志,2006,6(7):794- 795.

[83] 李兆芹,滕衛(wèi)平,俞善賢,韓曉軍.適合釘螺、血吸蟲生長發(fā)育的氣候條件變化.氣候變化研究進展,2007,3(2):106- 110.

[84] 楊坤,潘婕,楊國靜,李石柱,許吟隆,周曉農.不同氣候變化情景下中國血吸蟲病傳播的范圍與強度預估.氣候變化研究進展,2010,6(4):248- 253.

[85] 周國琪,鄒純樸.《內經》對瘟疫及運氣關系的認識.中醫(yī)文獻雜志,2008,2:16- 18.

[86] 傅維康.吳又可對傳染病之卓見—《溫疫論》成書360周年.上海中醫(yī)藥雜志,2002,(11):35- 36.

[87] 郭文利,趙新平,軒春怡.北京地區(qū)主要傳染病與氣象條件關系的探討.氣候與環(huán)境研究,2001,6(3):368- 370.

[88] 廖洪秀,張強,杜長慧.主成分回歸分析在細菌性痢疾與氣象因素關系中的應用.現(xiàn)代預防醫(yī)學,2009,36(5):813- 815.

[89] 郭綬衡.湖南省1987—2006年細菌性痢疾流行強度與氣象因素的逐步判別分析.實用預防醫(yī)學,2009,16(6):1793- 1795.

[90] 楊培榮,田輝,嚴釧元.自回歸移動平均模型在寶雞市細菌性痢疾月發(fā)病率預測中的應用.公共衛(wèi)生與預防醫(yī)學,2012,23(1):16- 19.

[91] 曲波,黃德生,郭海強,關鵬,周寶森.氣象因素與兩種蟲媒傳染病關系的探討.中國媒介生物學及控制雜志,2005,16(6):450- 452.

[92] 鄭能雄,沈波,許旭艷,官陳平.福州細菌性痢疾流行與氣象關系的BP人工神經網(wǎng)絡模型研究.中國預防醫(yī)學雜志,2010,11(2):178- 180.

[93] 吳小敏,吳永勝,程錦泉.氣候變化與傳染病關系研究進展.中國公共衛(wèi)生,2010,26(1):127- 128.

[94] 郭云海,何宏軒.全球氣候變暖與傳染病.現(xiàn)代預防醫(yī)學,2008,35(22):4504- 4510.

[97] 方立群,曹春香,陳國勝,雷富民.地理信息系統(tǒng)應用于中國大陸高致病性禽流感的空間分布及環(huán)境因素分析.中華流行病學雜志,2005,26(11):839- 842.

[98] 周曉農,胡曉抒,楊國靜,洪青標,孫樂平,孫寧生.中國衛(wèi)生地理信息系統(tǒng)基礎數(shù)據(jù)庫的構建.中華流行病學雜志,2003,24(4):253- 256.

[99] 曹春香, 徐敏,常超一,薛勇,鐘少波,方立群.基于元模型的高致病性禽流感傳播風險研究.科學通報,2010,55: 4165- 4175.

[100] 宮鵬,徐冰,梁松.用遙感和地理信息系統(tǒng)研究傳染病時空分布.中國科學C輯:生命科學,2006,36(2):184- 192.

[101] 馬知恩,周義倉,王穩(wěn)地，靳禎.傳染病動力學的數(shù)學建模與研究.北京:科學出版社,2004.

[102] 洪青標,周曉農,孫樂平,楊國靜，楊坤，黃軼昕.全球氣候變暖對中國血吸蟲病傳播影響的研究 Ⅳ自然環(huán)境中釘螺世代發(fā)育積溫的研究.中國血吸蟲病防治雜志,2003,15(4):269- 271.

[103] 張慶陽,琚建華,王衛(wèi)丹,張云榮.氣候變暖對人類健康的影響.氣象科技,2007,35(2):245- 248.

[105] 王曉中,孫時,耿麗梅.氣候變化對媒介傳播傳染病影響的區(qū)域分析及應對措施.中國國境衛(wèi)生檢疫雜志,2011,34(2):134- 138.

Advancesinimpactsofclimatechangeoninfectiousdiseasesoutbreak

LI Guodong1, ZHANG Junhua1,*, JIAO Gengjun2, ZHAO Zisheng1

1CollegeofEnvironmentandPlanning,HenanUniversity,Kaifeng475004,China2AnningBranchInstitute,LanzhouGeneralHospitalofLanzhouMilitaryCommand,Lanzhou730070,China

Global climate change had a significant impact on the structure and function of natural ecosystems, socio-economic and human health. At present, climate change has affected infectious disease occur, spread and change, which directly or indirectly affect the incidence trend of infectious diseases from pathogens and their carriers, routes of transmission, and the human body′s own resistance. Therefore the climate change can further threat to human health. It is important to understand and detect the relationship between climate change and infectious diseases for preventing and controlling the prevalence of infectious diseases, and the impact of climate change on infectious diseases has been concerned in many scientific communities. The domestic and foreign scholars have made a meaningful exploration and got a lot of valuable results about the spread of infectious diseases caused by the global climate change. In this paper, content about the global climate change has important effects on the geographic distribution of organisms and human health was firstly overviewed. Global climate change altered the scope of the organisms distribution, which increasing the potential distribution area for some certain species and further causing the biological changes of these species in their phenophases. The species which are benefit from the climate change, however, their distribution range will be expanded with the growth of population. And the extreme weather events are an important driving force leading to population fluctuations. Lots of studies have proved that the climate change has a direct and indirect impact on human health, which can increase the incidence of infectious diseases, can expand the distribution range of infectious diseases, and finally can increase the human population susceptibility to diseases. The paper was mainly focused on the analyses about the prevalence mechanisms and propagation processes from some common infectious diseases including malaria, dengue fever, cholera, meningitis, influenza as SARS, intestinal infectious diseases, plague, and schistosomiasis. The qualitative and quantitative analysis methods about the relationships between climate change and infectious diseases were reviewed. Traditional researches were mostly qualitative analyses, the method was relatively simple and lack of sufficient evidence. Currently, the univariate correlation analysis and multiple regression analysis have got the most commonly used combined with the epidemiological data and the same period of meteorological factors. Moreover, the analyses of principal component regression and stepwise discriminance are applied in recent years. The mathematical modeling and laboratory biology simulation methods are acknowledged as the future methods in this kind of study. There are also some key scientific issues need to be resolved. For example, problems about the data limitations, how to determine the impact factors of human exposure values to climate change, the climate change and the simplification of infectious etiology chain. Finally, the future research and development direction were also discussed based on the current researches and existing problems.

climate change; infectious disease; relationship; review

國家自然科學基金資助項目(41101088)；河南省教育廳科學技術研究重點資助項目(12A170002); 河南大學自然科學基金資助項目(2011YBZR034)

2013- 06- 05;

2013- 10- 30

*通訊作者Corresponding author.E-mail: oklgd@163.com

10.5846/stxb201306051364

李國棟，張俊華，焦耿軍，趙自勝.氣候變化對傳染病爆發(fā)流行的影響研究進展.生態(tài)學報,2013,33(21):6762- 6773.

Li G D, Zhang J H, Jiao G J, Zhao Z S.Advances in impacts of climate change on infectious diseases outbreak.Acta Ecologica Sinica,2013,33(21):6762- 6773.