鄧振民，柳平增*，馬彬彬，趙 麗，成子強

(1.山東農(nóng)業(yè)大學信息科學與工程學院，山東 泰安 271018;2.山東農(nóng)業(yè)大學動物科技學院，山東 泰安 1 271018)

1 引言

隨著全球一體化進程和世界貿(mào)易的不斷發(fā)展，國際間人員與貨物的流通日益頻繁，動物疫病跨國界傳播呈逐年上升趨勢。2004年以來，我國乃至世界范圍內(nèi)相繼發(fā)生了高致病性禽流感、豬鏈球菌病、高致病性豬藍耳病、小反芻獸疫、豬瘟等動物疫情［1］，給人們的正常生產(chǎn)生活帶來了嚴重影響(如圖1)。如何快速、及時地監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的疫情信息，并采取有效措施阻斷疫病蔓延，防止疫病大規(guī)模爆發(fā)，已成為國際社會關(guān)注的熱點問題。目前許多國家和地區(qū)還缺乏完善的衛(wèi)生防疫制度和疾病防治措施，無法在疫病大規(guī)模爆發(fā)時采取有效措施進行控制［2，3］。因此，風險評估及預警在動物醫(yī)學領(lǐng)域(比如口蹄疫、藍舌病、牛海綿狀腦病等流行病的監(jiān)測)越來越引起研究人員的關(guān)注［4］，各國家、地區(qū)和組織正在加緊制定動物衛(wèi)生檢驗檢疫法規(guī)，研究疫病早期預警技術(shù)，控制動物傳染病的蔓延與跨國界傳播。

傳染源、傳播途徑和易感動物是動物傳染病流行傳播的三個基本環(huán)節(jié)，社會因素和自然因素是影響動物傳染病流行過程兩個基本因素［5］，動物疫病預警技術(shù)的原理是通過獲取疫病及疫情信息，結(jié)合基本因素進行數(shù)據(jù)分析，得出疫病的風險等級，然后進行信息發(fā)布。傳統(tǒng)動物疫病預警技術(shù)多采用人工方式進行，數(shù)據(jù)信息的時效性、準確性、完整性及直觀性等無法得到有效保證［6－8］。隨著空間信息技術(shù)的發(fā)展，基于空間分析的研究思想對動物疫病預警產(chǎn)生了重大影響，空間分析正在改變著研究人員的思維方式［9］?？臻g信息技術(shù)可以通過網(wǎng)絡提供實時、準確、完整、可視的多源信息，基于此優(yōu)點，研究人員正在嘗試利用該技術(shù)來完善動物疫病的監(jiān)測、預警及風險評估［10－12］，以此提升對于動物疫病的綜合防治能力。

本文通過對相關(guān)文獻的梳理和分析，總結(jié)了動物疫病預警的主要內(nèi)容與技術(shù)體系，探討了空間信息技術(shù)在動物疫病預警中發(fā)揮的作用，展望了技術(shù)的發(fā)展趨勢，以期能夠梳理空間信息技術(shù)與動物疫病預警的協(xié)同發(fā)展脈絡，為技術(shù)的實際應用及未來發(fā)展提供借鑒。

圖1 動物疫病對于人類的影響Fig.1 Impacts of animal diseases on human well－being

2 動物疫病預警研究內(nèi)容與技術(shù)體系

2.1 動物疫病預警研究內(nèi)容

Joseph E.Quansah(2010)對預警系統(tǒng)的定義:是利用實時傳感技術(shù)對數(shù)據(jù)進行采集、傳輸、評價、分析，及時發(fā)布警情信息并做出反應的一套體系［13］。動物疫病預警是根據(jù)歷史資料及疫病發(fā)生、發(fā)展規(guī)律和其它影響因素，用直觀判斷、數(shù)理統(tǒng)計、理論模型等方法對其發(fā)生、發(fā)展趨勢進行預測［14］，預警不僅需要掌握疾病的發(fā)生發(fā)展趨勢，更要及時識別早期異常情況并發(fā)出警報，啟動應急反應［15］，并對可能造成的損失進行評估［16］。

動物疫病預警研究內(nèi)容主要包括基礎(chǔ)理論與技術(shù)研究兩個部分?；A(chǔ)理論研究包括:疫病流行病學、疫病發(fā)生發(fā)展規(guī)律、風險評估及預測模型等的研究;技術(shù)研究包括:疫病數(shù)據(jù)庫建設(shè)、疫情監(jiān)測、預警系統(tǒng)建設(shè)、預警模型建設(shè)等。除此之外，法規(guī)制度、實驗室檢測、國際合作、機構(gòu)建設(shè)等內(nèi)容都是動物疫病預警體系不可缺少的有機組成部分。動物疫病預警理論研究以動物醫(yī)學研究為基礎(chǔ)，分別從宏觀(流行病學)與微觀角度(分子生物學)對疫病規(guī)律進行研究［37］，本文側(cè)重對預警技術(shù)的歸納總結(jié)，從空間信息技術(shù)的角度研究動物疫病的預警。

2.2 動物疫病預警技術(shù)體系

空間信息技術(shù)在動物疫病預警中的應用開始于20世紀，前蘇聯(lián)科研人員利用疫病專題圖對動物疫病進行空間分析，通過疊加的方法獲取多因素綜合圖層，尋找疫病空間規(guī)律［11，17］?，F(xiàn)代動物疫病監(jiān)測預警技術(shù)已發(fā)展成為一種以計算機、網(wǎng)絡、智能決策及空間信息等技術(shù)為支撐，以疾病預警與風險評估技術(shù)為核心的綜合性技術(shù)體系(如圖2)，空間信息技術(shù)以其強大的空間分析能力彌補了傳統(tǒng)技術(shù)分析能力不足的缺陷，已經(jīng)成為該體系的支撐技術(shù)之一。

空間信息技術(shù)內(nèi)涵廣泛，動物疫病預警中所涉及的空間信息技術(shù)主要指3S 技術(shù)，即GIS(地理信息系統(tǒng))、GPS(全球定位系統(tǒng))和RS(遙感)技術(shù)。作為空間信息技術(shù)核心的GIS 技術(shù)主要用來進行空間分析，GPS技術(shù)用來獲取空間點位數(shù)據(jù)，RS 技術(shù)用來獲取宏觀數(shù)據(jù)。僅這三項技術(shù)并不能完成動物疫病的監(jiān)測預警，傳感器、A－GPS、Web、無線通信、人工智能等技術(shù)也是進行疫病預警的必要組成部分?？臻g信息技術(shù)與上述技術(shù)協(xié)同作用，形成一套完整體系(主要包括“信息采集”、“語境分析”、“信息發(fā)布”、“應急反應”等部分［18］)，共同實現(xiàn)動物疫病的預警。

圖2 動物疫病預警技術(shù)體系Fig.2 Animal epidemic disease early warning technology system

3 動物疫病預警中空間信息技術(shù)的應用

3.1 動物疫病空間數(shù)據(jù)獲取

動物疫病監(jiān)測預警需要獲取兩種類型的數(shù)據(jù)。一是微觀數(shù)據(jù)，包括病原體理化數(shù)據(jù)及特征數(shù)據(jù)等，主要用以檢測、確認疫病;二是宏觀數(shù)據(jù)，包括病原宿主的空間分布數(shù)據(jù)及空間變化數(shù)據(jù)等，主要用以研究疫病的宏觀發(fā)生與傳播規(guī)律，建立流行病學模型。動物疫病的空間數(shù)據(jù)泛指宏觀數(shù)據(jù)中與空間位置有關(guān)的數(shù)據(jù)，是研究疫病的空間流行規(guī)律及建立疫病空間擴散模型的基礎(chǔ)，同時也是檢驗疫病空間流行規(guī)律與模型的依據(jù)之一。

動物疫病空間數(shù)據(jù)獲取方法主要包括標記重捕法、放射標記法等，但目前應用最廣泛且最精確的方法是無線電追蹤定位法［19］。LBS(Location－Based Service)，即基于位置的服務，也稱為空間定位服務、移動位置服務等，指的是在移動計算環(huán)境、異構(gòu)環(huán)境下，利用GIS 技術(shù)、空間定位技術(shù)和網(wǎng)絡通信技術(shù)，為移動(物理移動和邏輯移動)對象提供基于空間位置的信息服務［20］。LBS 是無線電追蹤定位領(lǐng)域的先進技術(shù)，可以獲取動物個體及疫情發(fā)生地的實時空間數(shù)據(jù)，并動態(tài)添加至GIS 系統(tǒng)中顯示出來，用以確定研究目標的地理位置、疫病空間發(fā)病及蔓延規(guī)律、評估疫病風險等級等。

空間數(shù)據(jù)獲取是實現(xiàn)動物疫病監(jiān)測預警的關(guān)鍵［21］。動物疫病的LBS 空間數(shù)據(jù)以實際的空間坐標作為參考，按照數(shù)據(jù)的時效性長短可以分為兩類:靜態(tài)(時間間隔長)空間數(shù)據(jù)獲取，定期對目標空間坐標進行更新;動態(tài)(時間間隔短)空間數(shù)據(jù)獲取，實時更新目標空間坐標。

3.1.1 靜態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取 靜態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取是采集固定地物要素的位置信息，以用來確定動物棲息地或飼養(yǎng)地的地理位置。靜態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取以地球表面固定地物要素為目標(如宗地、道路、植物、水系以及人工建筑構(gòu)筑物等)，獲取的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后用作動物疫病預警研究的背景數(shù)據(jù)，對疫情進行空間分析。靜態(tài)位置獲取的范圍以行政區(qū)劃作為參考，如某個省、市、縣或鄉(xiāng)［18，21］。以行政區(qū)劃為參照的數(shù)據(jù)是以面或區(qū)域的形式顯示，這種數(shù)據(jù)一般用于研究不同區(qū)域之間的疫情的相關(guān)性以及疫情的擴散規(guī)律與趨勢［21］。傳統(tǒng)靜態(tài)空間數(shù)據(jù)的獲取多以數(shù)字化專題圖等方法完成。隨著新技術(shù)的發(fā)展，遙感、遙測、衛(wèi)星定位、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)已成為空間數(shù)據(jù)獲取的更有效的手段。

空間位置數(shù)據(jù)是GIS 數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)與核心，是動物疫病預警空間分析的前提，流行病學研究、預警模型建立等工作都以空間數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。近年來，在動物疫情研究方面利用靜態(tài)空間數(shù)據(jù)進行分析的案例逐漸增多，湖南省血吸蟲病防治所的夏蒙等人利用Google Earth 技術(shù)進行了湖南省血吸蟲病GIS 監(jiān)測平臺的研究，利用Google Earth 的API 函數(shù)與數(shù)據(jù)庫連接開發(fā)監(jiān)測平臺，進行血吸蟲病疫情空間監(jiān)測，提高信息的時效性［22，23］。

3.1.2 動態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取 Peter Rabinowitz 認為:“為了監(jiān)測與控制風險較大的疫病發(fā)生人口而對人群進行定位跟蹤是一項公認的、受歡迎的技術(shù)，這項技術(shù)用來跟蹤人群的流感和新發(fā)傳染病等。同樣，動物衛(wèi)生工作人員也可以用它來定期跟蹤外來入侵動物與本地動物的疫情信息”［24］。目前，最可靠的動態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取是通過無線定位技術(shù)(如GPS、A－GPS 等)綁定目標實現(xiàn)的。

動態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取的本質(zhì)是追蹤動物個體的空間位置信息，包括動物當前所在位置及動物遷徙路徑等，通過對獲取的位置數(shù)據(jù)進行分析，確定疫病的空間分布及蔓延趨勢，對病原宿主棲息地其它動物染病風險進行預報。美國堪薩斯州動物防疫局早在2004年為防止來自牛的疾病，在運輸?shù)倪^程中流行啟動了一個試驗項目，運用無線網(wǎng)絡移動技術(shù)、射頻定位和GPS、GIS 等手段對于牛群進行實時追蹤，對每頭牛自出生時起48 h 之內(nèi)建立追蹤定位檔案資料。Spire和Blasi 兩位博士與Sandia 實驗室展開后續(xù)合作研發(fā)牲畜綜合病癥快速識別技術(shù)項目，該技術(shù)可向具有地理空間系統(tǒng)支持的數(shù)據(jù)庫提供實時的數(shù)據(jù)，運用移動電話技術(shù)擴大了研究范圍［25］。

3.2 動物疫病空間分布模式研究

由于動物生存地點的地理差異，疫病發(fā)生的空間分布模式十分復雜。但GIS 具有強大的空間分析、可視化顯示功能，能夠以專題圖、統(tǒng)計圖表等方式把動物疫情發(fā)生的時空特征表現(xiàn)出來(如圖3)，方便直觀的展示分析結(jié)果，輔助專業(yè)人員進行疫病空間分布規(guī)律的研究。

圖3 “Health Map”專題圖Fig.3 Thematic map of the‘Health Map’

疫病的區(qū)域分布圖一般以市(縣)為基本單位，將不同市(縣)范圍內(nèi)的顏色差異或點狀符號顯示疫病分布數(shù)量或危害性，直觀展示疫病空間分布規(guī)律。在疫病專題圖的顯示方面，特殊的圖層顏色代表疫病暴發(fā)的等級，可以清楚的顯示疫病信息的空間分布特征［26－28］。Cringoli G 等在對意大利亞平寧山區(qū)牛和羊的肝片吸蟲流行情況調(diào)查研究中，利用GIS 來選擇條件比較均一的研究地區(qū)，并且對病例的分布和統(tǒng)計結(jié)果進行專題地圖的制作［29－31］。通過疫病專題地圖，阿根廷研究人員對屠宰場記錄的TB 樣損傷的牛的所在地信息進行統(tǒng)計，利用最近鄰算法分析得出的結(jié)果顯示阿根廷肉牛的TB 在分布上呈現(xiàn)簇狀，而且呈簇狀分布的地區(qū)同時也是奶牛飼養(yǎng)地區(qū)［32］。

3.3 動物疫病相關(guān)環(huán)境因素分析

內(nèi)陸國家地理景觀復雜多樣，動物疫病的感染過程復雜，傳染來源多，疫情的發(fā)生往往受地理與生態(tài)環(huán)境、氣候、候鳥遷移、河流、交通等因素的影響，使疫情的發(fā)生呈現(xiàn)明顯的地域性和季節(jié)性［33，26］。利用GIS 對疫病發(fā)生時空分布模式的環(huán)境因素進行相關(guān)性分析，并進行流行病學判別，可以有效揭示動物疫病發(fā)生、傳播與周圍環(huán)境因素及媒介的關(guān)系。目前，環(huán)境因素分析主要采用定性研究方法，利用疫病專題圖輔助專業(yè)人員進行分析與判斷。定量分析疫病源與環(huán)境因素間的關(guān)系尚處于起步階段。在缺乏明確的流行病學規(guī)律的狀況下，空間回歸分析方法可以在虛擬地理環(huán)境中模擬疫病的發(fā)生與傳播，幫助研究人員發(fā)現(xiàn)地理環(huán)境與疫病流行之間的關(guān)系。

美國馬里蘭省的科學家將GIS和流行病學方法結(jié)合起來來揭示環(huán)境危險因素和萊姆病之間的關(guān)系，建立了一個將GIS和邏輯衰減分析結(jié)合起來的危險預測模型，用來確定最有可能發(fā)生萊姆病的地區(qū)［34］。東非研究人員利用天氣預報信息和FAO 提供的數(shù)據(jù)庫來建立基于GIS 的肝片吸蟲危險性評估模型進而根據(jù)氣候和環(huán)境因素的變化對肝片吸蟲的危險性進行預警和預報［35］。中國動物衛(wèi)生與流行病學中心的張志誠等人進行了基于GIS 的禽流感發(fā)生格局研究，研究基于GIS 空間數(shù)據(jù)處理技術(shù)，綜合風險評估的理論和方法探詢我國禽流感發(fā)生的風險格局，分析了環(huán)境因素對于疫病發(fā)生的影響［36］。

3.4 疫病擴散模擬

疫情擴散模擬是對疫情擴散規(guī)律進行建模，通過已經(jīng)掌握的疫情流行病學規(guī)律和獲取的疫情實時信息，利用GIS 直觀顯示疫情的空間擴散情況，結(jié)合相關(guān)屬性數(shù)據(jù)快速發(fā)現(xiàn)疫情的空間擴散規(guī)律，為風險評估與預警提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。根據(jù)影響疾病發(fā)生與傳播的環(huán)境因素和疾病的空間分布特征建立空間模型，可以用于預測疾病的流行強度、媒介孽生地的范圍以及疾病的空間分布狀況，為疾病的監(jiān)測和預防提供有效的依據(jù)。

目前，動物疫情預報預警模擬方法主要分為三類:直接預測法、統(tǒng)計模型法與系統(tǒng)模型模擬法［37－40］。疫病研究中的數(shù)學模型主要利用統(tǒng)計學對大量符合歷史規(guī)律的疫病數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析，微分方程為主要研究對象，比較典型的有:多元回歸、時間序列、自適應過濾、灰色系統(tǒng)、趨勢面分析等統(tǒng)計預測模型和以元胞自動機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和無標度網(wǎng)絡等網(wǎng)絡動力學模型研究。這一領(lǐng)域取得的研究成果促進了數(shù)學模型在疫情防治領(lǐng)域中理論體系的建立和發(fā)展。BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡是應用最廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡，可以較好的處理病害在發(fā)生、流行過程中所受的影響因素較為復雜的問題［15］。

在荷蘭、比利時、瑞士等國家，此項研究開展的比較早，取得了一些重大研究成果，如Ronald Meester等人用二型分支方法建立豬瘟流行模型，用指導預測豬瘟的發(fā)生與發(fā)展。Karsten 用蒙特卡羅模擬法來模擬農(nóng)場內(nèi)部豬瘟病毒的傳播過程。Graeme Garner 博士利用DAFF 口蹄疫模型來預防澳大利亞的口蹄疫的發(fā)生等。J.Gloster 等利用空氣傳播數(shù)學模型，綜合氣象因素及流行病學資料，成功預測了歐洲兩次口蹄疫疫情。A.I.Donaldson 等亦利用數(shù)學模型成功預測英國兩次口蹄疫和一次以色列口蹄疫疫情，并被以后學者用分子生物學方法證實了預測的準確性。［41－45］

3.5 疾病防疫資源配置

動物疫病防疫資源的合理和有效配置是進行疫病防治的重要保證。疫病的預防和控制是指在認清疾病發(fā)生的時空規(guī)律或者確定引發(fā)疾病的危險因素以后，通過疫苗接種、患者隔離、醫(yī)療資源有效配給等手段進行疾病的防御［46］。其中，疾病發(fā)生的時空趨勢分析是疾病預防和控制的前提，而醫(yī)療資源的有效配置則是疾病預防和控制的保障［47］。

GIS 可進行空間地理數(shù)據(jù)管理，利用GIS 專題地圖組織和顯示各種空間和屬性數(shù)據(jù)，可以合理分配現(xiàn)有的防疫資源［48］。研究人員可以利用空間分析技術(shù)對已有的防疫資源的配置進行了分析評價，通過對某一區(qū)域內(nèi)的所有相關(guān)設(shè)施和機構(gòu)的宏觀管理，使疫病地區(qū)的資源得到最合理的利用［23，46］。

3.6 信息發(fā)布及應急反應

在動物疫病防治過程中，信息發(fā)布和應急反應是有效控制疫病蔓延的關(guān)鍵。信息發(fā)布的過程是分析已經(jīng)收集到的疫情情報，提出可能發(fā)生疫情突發(fā)事件的地區(qū)，然后對該地區(qū)突出預警，啟動突發(fā)事件處理的緊急預案，同時對可能受到威脅的其他地區(qū)、工作人員提出警告，防止疫情進行擴散和傳播［48］。GIS 技術(shù)被廣泛運用到預警領(lǐng)域，利用GIS 進行危險因素分析和定位，針對危險因素的分布對相關(guān)地區(qū)進行預警，在相鄰范圍內(nèi)采取相應的預防和控制措施，并及時把信息通過網(wǎng)絡發(fā)布給周邊地區(qū)，使防疫機構(gòu)和養(yǎng)殖戶能更快、更準確地了解疫情相關(guān)信息，以便及時做好預防和控制措施［31，48］。

4 結(jié)論與展望

數(shù)字地球戰(zhàn)略的實施和空間信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，使我們能夠快速獲取和掌握大量的關(guān)于自然、生態(tài)、環(huán)境及社會經(jīng)濟等方面的數(shù)據(jù)信息，從而客觀上促進了空間分析技術(shù)的發(fā)展及其在各個領(lǐng)域中的應用。由于人類80%的活動均與空間位置相關(guān)，由空間位置而衍生的服務內(nèi)容舉不勝舉［49］，在過去的15年中，空間信息技術(shù)已成為的疫病監(jiān)測不可分割的一部分，這為動物疫病的監(jiān)測預警提供了一種低成本的、高透明度的、及時有效的技術(shù)手段。但是，目前基于空間信息服務的動物疫病預警技術(shù)還處于不斷的發(fā)展與完善之中，風險評估預警理論、預警模型及空間信息服務數(shù)據(jù)獲取與融合等技術(shù)尚未成熟［50，17，51］。

將空間信息服務技術(shù)應用于動物疫病預警研究，可以促進研究人員確定疾病發(fā)生的時空模式、揭示影響疾病發(fā)生和傳播的危險因素、預測疾病流行趨勢及對醫(yī)療資源進行有效配置等工作。然而從整體上看，空間信息技術(shù)在動物疫病預警研究中的應用還處于初級階段。這是因為一些空間分析的模型、方法和技術(shù)本身尚存在許多不完善之處，并且長期以來積累的流行病學數(shù)據(jù)缺乏空間屬性，這些都限制了空間信息技術(shù)和方法在疫病預警研究中的應用。但是，以地理信息系統(tǒng)為中心的空間信息技術(shù)可以處理海量數(shù)據(jù)和進行空間分析結(jié)合［52］，決定了其在分析疾病地理分布模式和社會、自然環(huán)境條件的關(guān)系中的核心作用，作為疾病的預防和干預決策支持系統(tǒng)的核心，其潛力是不可替代的［39］。因此，隨著信息技術(shù)的發(fā)展、空間信息服務技術(shù)的進一步廣泛應用和空間數(shù)據(jù)分析理論、技術(shù)和方法體系的完善，空間信息服務技術(shù)將在動物疫病預警領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。

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