辽宁省2000年以后麻疹发病率总体上波动在1/10万~2/10万之间，麻疹监测以来2012年病例数最低；2013年在全国麻疹疫情反弹的背景下麻疹发病水平也出现了上升趋势，2014年麻疹疫情出现强势反弹；经过流行高峰后2015年疫情进入平稳期。目前辽宁省麻疹疫情主要呈现高度散发和局部暴发并存的流行特征^[1]。深入探讨麻疹流行的空间分布规律，对于做好麻疹的监测和预防具有重大意义。本研究分析辽宁省2013年至2015年麻疹疫情的空间分布规律，寻找麻疹流行的热点区域，为麻疹的预防和控制工作提供依据。

1 材料与方法 1.1 资料来源

辽宁省2013年至2015年麻疹疫情数据来源于中国疾病预防控制信息系统的疾病监测信息报告管理系统。地理信息数据来源于辽宁省1：100万县（市区）界电子地图。

1.2 研究方法

应用GeoDa 1.4.6软件分析辽宁省麻疹疫情的空间自相关。空间自相关是一种空间统计方法，指同一个变量在不同空间位置上的相关性^[2]。空间自相关分为全局空间自相关和局部空间自相关。全局空间自相关常用全局Moran指数、Geary’s C系数和全局G系数等指标来描述整个研究区域上所有空间对象之间的平均关联程度^[3-5]。采用Z检验对空间自相关关系进行显著性检验，以α=0.05为检验水准。Z值为正值表示存在正相关，即观测数据之间趋于空间聚集，负值表示存在负相关，即观测数据之间趋于分散，Z=0时，观测数据呈独立随机分布。局部空间自相关常用局部Moran指数、局部G系数和Moran散点图来识别不同空间位置上可能存在的不同空间关联模式或空间集聚模式^[6]，从而指出研究指标在空间的高高、高低、低低的空间分布特征。本研究应用全局Moran指数和全局G系数来探测辽宁省县区级麻疹疫情空间数据的全局空间自相关程度，应用局部Moran指数和Moran散点图来探测麻疹疫情的局部自相关程度，应用局部G系数分析输出麻疹疫情分布的热点地图，探索热点地区。

2 结果 2.1 疫情概况

2013年至2015年辽宁省累计报告麻疹病例9 298例，全省平均发病率7.060 0/10万；2013年至2015年的报告发病例数依次为332例、8 788例、178例。2013年至2015年报告发病率依次为0.756 4/10万、20.018 2/10万、0.405 4/10万。

分别对2013年至2015年全省105个县区的麻疹疫情进行频数分布分析。结果显示，各年麻疹疫情均显示为显著的正偏态分布，见表 1。2014年全省麻疹疫情均呈现高发态势，根据箱线图法，辽阳白塔区、沈阳康平县、本溪桓仁满族自治县、铁岭昌图县4个县区麻疹发病率超过63.33/10万（上四分位数与1.5倍四分位距的和），是麻疹防治的重点县区。

2.2 空间特征分析

2.2.1 麻疹发病率的全局趋势

以地理位置的横坐标（经度）和纵坐标（纬度）分别为自变量x轴、y轴，以麻疹发病率为z轴做趋势分析，投影结果提示，2013年和2015年全省县区级麻疹疫情的分布均呈现较为平稳的趋势；2014年麻疹报告发病率在全省范围内，北部发病高于南部，且趋势比较明显，东部发病高于西部，趋势较南北方向小。说明从全局趋势来看，2014年我省麻疹疫情呈现出东、北部地区高发趋势。

2.2.2 全局空间自相关分析

全局Moran指数分析结果显示，2013年至2015年辽宁省麻疹疫情均呈现正的空间自相关，表明麻疹发病在辽宁省的县区级水平上不是随机分布的，表现出相近值之间的空间聚集。各年麻疹疫情的全局G系数均 > 期望值，差异具有统计学意义（均P < 0.05），说明麻疹疫情的空间自相关是高值聚集，呈现“高-高”聚集分布。见表 2。

2.2.3 局部空间自相关分析：

2.2.3.1 局部Moran指数

分别计算每个县区的局部Moran指数Ii与Zi值，并绘制麻疹疫情的县区级LISA聚集地图，见图 1。在全省105个县区中探测出17个高-高聚集县区（Ii > 0且Zi > 0）、并出现相邻几个县区相互融合的现象。2013年麻疹疫情高-高聚集的县区8个，主要分布在沈阳市；2014年疫情高-高聚集的县区7个，主要分布在沈阳、辽阳、铁岭；2015年疫情高-高聚集的县区7个，主要分布在沈阳、葫芦岛，疫情高-低聚集的县区1个（Ii < 0且Zi > 0），分布在丹东；其余县区各年均为聚集类型不显著。

2.2.3.2 局部G系数

分别计算每个县区的局部Gi系数与Zi统计量，进一步探测各年麻疹疫情的局部空间聚集程度，并绘制全省麻疹疫情分布的热点地图，见图 2。可以看出热点县区有相邻几个县区融合的现象；2013年全省县区级麻疹疫情呈现出1个大的核心区，集中在辽宁省中部和北部、主要是沈阳和阜新部分县区；2014年疫情呈现出3个核心区，集中在辽宁省中部、北部和东部，主要是沈阳、抚顺、本溪、阜新、辽阳、铁岭部分县区；2015年疫情核心区再次集中在辽宁省中部、主要是在沈阳市，其次西南部的盘锦和葫芦岛部分县区也呈现出小的疫情核心区。研究共发现25个热点县区，见表 3。

2.2.3.3 Moran散点图

以全省各县区麻疹观测值向量（z）和它的空间滞后向量（wz）为横纵坐标，绘制2013年至2015年全省各县区麻疹疫情Moran散点图，见图 3。可见多数县区各年麻疹疫情都较多分布在第1和第4象限，即位于高-高和低-低聚集区，表明该县区麻疹发病率与周边相近，呈正的空间自相关。

3 讨论

传统流行病学对空间分布的描述仅简单地对不同地区疾病的发病率作比较，尚不能深入挖掘传染病数据中的信息^[7]。空间流行病学的兴起有力地扩展了流行病学的研究范围，减少了传统生物统计分析产生的偏倚以及由此带来的信息损失^[8]，对空间位置信息和其他属性信息进行统一管理的地理信息系统也随之快速发展起来^[9]。近年来地理信息系统技术在传染性疾病、慢性非传染性疾病和地方病的监测和防控中应用越来越广泛^[10-12]，空间流行病学将在公共卫生领域发挥更大作用^[13]。

研究结果显示，2013年至2015年辽宁省105个县区麻疹发病率均呈正偏态分布，通过全局Moran指数分析得出辽宁省麻疹发病的空间分布不是随机的，呈正的空间自相关，即随着空间分布位置或距离的聚集，相关性也越显著，但并不能准确判断存在的聚集区域是高值聚集或是低值聚集。全局G系数分析结果显示，疫情的空间分布模式均为“高-高”聚集。进一步通过局部空间自相关分析结果显示，麻疹疫情核心区域（5个）和热点县区（25个）主要集中在沈阳及沈阳周边（阜新、铁岭、抚顺、本溪、辽阳等），西南部的盘锦、葫芦岛等地，很多疫情核心区域发生在辽宁省与邻省交界或辽宁省边界的县区。上述发现的核心区域和热点县区既是麻疹疫情聚集高发的地区，也是麻疹疫情的传播来源地区，应作为麻疹防治的重点地区。

沈阳作为省会城市，经济发达、医疗资源丰富，又存在人口集中、流动人口较多等社会因素，容易造成麻疹高发。疫情核心区域中相邻县区的发病率存在一定的相关性，发病情况互相影响。麻疹是免疫规划工作的晴雨表，本研究结果揭示了麻疹发病的热点区域，可能这些地区的麻疹防治工作存在漏洞，有必要深入分析造成聚集的主要原因。

本研究也存在一些局限性：（1）本研究方法没有纳入时间因素，因此无法准确判断发病情况随时间的变化趋势。（2）本研究主要以县级为单位对麻疹疫情空间分布进行分析，忽略了县级城区与农村地区的麻疹发病率差异，变量的分布特征依赖空间尺度的大小、形状和范围，改变空间尺度会影响分析结果和统计推断，致使分析结果出现偏差。（3）本研究只利用了地理信息和发病人数，没有将性别、年龄、职业、传播途径、民族和其他社会、经济、文化等多因素纳入调查研究，对辽宁省麻疹发病聚集性原因很难详尽探讨，在今后研究中可以纳入更多影响因素，从而产生更大的实际应用意义。