應(yīng)用地理信息系統(tǒng)探測消化道癌癥死亡率空間聚集性

應(yīng)用地理信息系統(tǒng)探測消化道癌癥死亡率空間聚集性

收稿日期：2009-03-20；修訂日期：2009-07-061000-0585(2010)01-0181-071引言目前在絕大多數(shù)國家癌癥均呈明顯上升趨勢，對人類的健康造成極大的危害[1]。我國自20世紀(jì)70年代以來，惡性腫瘤死亡也呈明顯上升趨勢，目前已成為威脅我國居民的主要死亡原因之一。影響癌癥發(fā)生的危險因素是復(fù)雜的，主要表現(xiàn)為外界環(huán)境因素和人體內(nèi)遺傳因素相互作用的結(jié)果[2]，不同個體由于基因差異會導(dǎo)致在相同外部環(huán)境下腫瘤發(fā)病幾率的差別。但從總體上看，環(huán)境因素對某些腫瘤的發(fā)生更為重要。環(huán)境致癌學(xué)說認(rèn)為，在人類惡性腫瘤病因中，約有80～90％是由環(huán)境因素引起的，尤其是消化道腫瘤多與飲食、生活習(xí)慣、環(huán)境因素有關(guān)[3]。這一學(xué)說已由一些地理流行病學(xué)和移民流行病學(xué)的研究所支持。其中主要環(huán)境因素包括空氣、水、土壤、食物、職業(yè)接觸、藥物以及不良生活習(xí)慣等。既然大多數(shù)腫瘤是由于環(huán)境因素及不當(dāng)社會行為所致，已有研究表明腫瘤是可以預(yù)防和控制的[4]。如何通過對癌癥病例分布特征研究和環(huán)境危險因素監(jiān)測，探索影響某種癌癥發(fā)生的病因?qū)W關(guān)聯(lián)是近年來一直備受關(guān)注的研究前沿。雖然個體的差異會使癌癥的發(fā)生表現(xiàn)出一定的隨機性，但各地外部因素的影響，導(dǎo)致癌癥的發(fā)生存在某種規(guī)律性，呈現(xiàn)出一定程度的空間分布特性。以往癌癥死亡率的分析多集中在不同年代死亡率變化趨勢的研究上[5]，以及通過環(huán)境中致癌物質(zhì)的檢測，對癌癥的發(fā)病原因進(jìn)行簡單推斷[6]。由于經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)模型是在觀測結(jié)果相互獨立的假設(shè)基礎(chǔ)上建立的，但實際上地理現(xiàn)象之間大部分都不具有獨立性，這種空間分布特征的復(fù)雜性使得傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計方法無法很好地解決空間數(shù)據(jù)關(guān)系問題，因此在腫瘤的空間分布研究中需要利用空間統(tǒng)計學(xué)分析方法[7]，用以研究在空間范圍中，某類腫瘤信息分布的規(guī)律性和聚集性，以及如何衡量這種聚集度等問題。本文采用空間統(tǒng)計學(xué)方法，利用地理信息系統(tǒng)空間分析工具，對研究區(qū)消化道癌癥死亡病例進(jìn)行空間分析，探索病例空間分布規(guī)律，為進(jìn)一步開展環(huán)境影響因素研究提供科學(xué)依據(jù)。2資料和方法2.1研究區(qū)選擇根據(jù)全國第三次死因流行病學(xué)2004-2005年死因回顧性調(diào)查統(tǒng)計資料和在此期間開展的腫瘤死亡專題調(diào)查資料，選擇某消化道癌癥高發(fā)縣作為研究區(qū)進(jìn)行空間分析。該研究區(qū)地處平原，屬溫帶季風(fēng)型大陸氣候，有主要河流及支流流經(jīng)。河流上游歷史上存在大量以造紙、皮革、化工、紡織、塑料等加工為主的工業(yè)企業(yè)。圖1分村消化道癌癥粗死亡率分布Fig.1Digestivetractcancercrudemortalityratedistributionatvillagelevel2.2消化道癌癥死亡數(shù)據(jù)研究區(qū)包括572個行政村，本次研究共收集該縣區(qū)549個村肝癌、胃癌、食管癌和腸癌四種消化道癌癥年平均死亡人數(shù)，以及在此期間以村為單位的年平均人口數(shù)，其余23個行政村消化道癌癥數(shù)據(jù)缺失，缺失率為4％。計算各村消化道癌癥的粗死亡率，作為空間熱點探測的基礎(chǔ)。該研究區(qū)總體消化道癌癥粗死亡率為127.82/10萬，分村消化道癌癥粗死亡率詳見圖1。2.3基礎(chǔ)圖層選擇1∶100萬研究區(qū)面圖層和村點圖層。為保證圖層能夠進(jìn)行準(zhǔn)確疊加分析，圖層全部采用相同的投影坐標(biāo)系和地理坐標(biāo)系，其中投影坐標(biāo)系為World_Gall_Stereographic，單位為m；地理坐標(biāo)系為GCS_WGS_1984，單位為°；大地基準(zhǔn)為D_WGS_1984。2.4村邊界空間定位由于村邊界在實際工作中很難獲取，故本研究應(yīng)用GIS軟件的統(tǒng)計分析(GeostatisticalAnalyst)擴展模塊VoronoiMap功能，通過Voronoi多邊形方法[8]產(chǎn)生各個村落的范圍。Voronoi圖以諸多地理空間實體作為生長目標(biāo)，按距離每一目標(biāo)最近原則，將整個連續(xù)空間剖分為若干個Voronoi區(qū)，每一個Voronoi區(qū)只包含一個生長目標(biāo)。對一個空間生長目標(biāo)而言，凡落在其Voronoi多邊形范圍內(nèi)的空間點均距其最近，即Voronoi多邊形反映了其影響范圍。本研究通過Voronoi方法，模擬村邊界，體現(xiàn)出各村的臨近關(guān)系，同時保證每個村面都包含一個村點。2.5GIS空間數(shù)據(jù)庫建立計算分村肝癌、胃癌、食管癌和腸癌死亡率以及合并4種癌癥的消化道癌癥死亡率。通過地理信息系統(tǒng)，將572個行政村進(jìn)行地理定位和地理編碼，編碼規(guī)則與癌癥病例監(jiān)測數(shù)據(jù)所在村編碼規(guī)則相同。將分村癌癥死亡率與地理村邊界通過村編碼進(jìn)行關(guān)聯(lián)，共關(guān)聯(lián)549個村，剔出缺失數(shù)據(jù)。2.6空間聚集性探測方法2.6.1空間自相關(guān)性分析法所謂的空間自相關(guān)，是指在一個區(qū)域中，地理事物某一屬性和其他所有事物的同種屬性之間的關(guān)系?？臻g自相關(guān)的基本度量是空間自相關(guān)系數(shù)，用以測量和檢驗空間物體及其某一屬性是否存在自相關(guān)性，即高高相鄰分布或者高低間錯分布?？臻g自相關(guān)方法按功能大致分為全局自相關(guān)和局部自相關(guān)。全局自相關(guān)描述某現(xiàn)象的整體分布狀況，判斷此現(xiàn)象在空間上某個尺度是否有聚集，但不能確切指出聚集在哪些地區(qū)[9]。局域自相關(guān)能檢驗聚集空間每個單元相對于整個研究范圍而言，其空間自相關(guān)是否足夠顯著，從而指出研究屬性在空間高高、高低、低低的分布[10]。本研究采用計算空間自相關(guān)的常用方法Moran'sI法[11]。公式如下：2.7采用的分析工具本研究采用Arcgis9.2軟件對圖層進(jìn)行處理和空間聚集性分析，詳細(xì)分析流程見圖2。圖2數(shù)據(jù)分析流程圖Fig.2Dataflowchart3結(jié)果分析圖3空間自相關(guān)系數(shù)圖Fig.3Spatialautocorrelationindexgraph在該研究區(qū)范圍內(nèi)，對4種消化道癌癥進(jìn)行空間自相關(guān)分析，選擇有統(tǒng)計學(xué)顯著性的結(jié)果，根據(jù)距離和在此距離內(nèi)的全局自相關(guān)系數(shù)，繪制空間自相關(guān)系數(shù)圖，如圖3。由于癌癥的死亡率是小概率事件，在人口較少的群體中，存在不穩(wěn)定情況。所以根據(jù)以往癌癥死亡率的監(jiān)測資料，在進(jìn)行熱點探測中，還需考慮熱點所覆蓋的村人口總數(shù)要達(dá)到3萬左右，才能保證死亡率的穩(wěn)定[16]。所以本研究選擇空間聚集尺度的原則是保證聚集區(qū)人口在3萬人左右的前提下，選擇空間自相關(guān)系數(shù)最大。根據(jù)上述空間探測標(biāo)準(zhǔn)，選擇在2000m和4300m尺度進(jìn)行空間熱點探測，探測結(jié)果見圖4、圖5。其中紅色代表對G*i進(jìn)行Z-score檢驗得分大于2.0的區(qū)域，認(rèn)為該區(qū)域存在空間高值聚集。綜合上述因素，最終選擇4300m作為該縣消化道癌癥空間聚集尺度，其中Moran'sI＝0.051，ZScore=5.12，P＜0.01。在此尺度內(nèi)，共發(fā)現(xiàn)3個聚集區(qū)，包括的村莊和人口數(shù)詳見表1。圖42000m局域空間熱點探測Fig.4Localspatialhotspotdetectionwithin2000m圖54300m局域空間熱點探測Fig.5Localspatialhotspotdetectionwithin4300m4討論本研究采用空間自相關(guān)和空間熱點探測方法，對研究區(qū)消化道腫瘤的死亡率進(jìn)行空間分析，確定在4300m尺度存在3個聚集區(qū)。但該尺度下的空間相關(guān)系數(shù)雖然在統(tǒng)計學(xué)上存在顯著性(ZScore＝5.12)，即消化道癌癥存在空間上的正相關(guān)，但自相關(guān)系數(shù)卻較小，僅為0.05?？紤]到該縣本身就是全國消化道腫瘤的高發(fā)縣以及癌癥發(fā)生的復(fù)雜性原因，使研究區(qū)內(nèi)部的相關(guān)性表現(xiàn)得相對較弱，但結(jié)果仍可用于進(jìn)一步開展相關(guān)研究，如環(huán)境采樣、人群監(jiān)測等提供參考[13]。同時，該方法也可用于其他研究區(qū)或者更大范圍的空間聚集性探測。在使用空間分析方法的同時，需要結(jié)合具體業(yè)務(wù)知識，對探測的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，對結(jié)果進(jìn)行合理解釋。在一定空間范圍，通過不同尺度的空間探測，可能會發(fā)現(xiàn)多個距離具有統(tǒng)計學(xué)的顯著性意義，同時存在正的空間自相關(guān)。但如果只按照自相關(guān)性最高作為唯一判定標(biāo)準(zhǔn)，可能并不體現(xiàn)病例的空間分布規(guī)律。本研究中存在個別村人口不足1000人，死亡1例就會出現(xiàn)較高的死亡率，雖然在小尺度存在較高的空間自相關(guān)性，但卻受隨機因素影響較大，不易作為空間的聚集熱點。由于簡單的死亡率空間分布往往由于數(shù)量范圍的分類不同而對研究者產(chǎn)生一些不確切、無法度量的結(jié)果?？臻g熱點分析采用空間統(tǒng)計學(xué)的方法可以定量地探測病例在不同地區(qū)的自相關(guān)性，從深層次揭示病例空間分布的規(guī)律。鑒于癌癥的影響因素非常復(fù)雜，所以在了解癌癥病例的空間分布規(guī)律后，可進(jìn)一步對高發(fā)地區(qū)和低發(fā)地區(qū)進(jìn)行相關(guān)的病例對照研究、隊列研究和生態(tài)學(xué)研究，包括人群生活方式、環(huán)境污染狀況、遺傳等因素分別進(jìn)行調(diào)查和比較。如果能排除部分因素造成的影響，則能發(fā)現(xiàn)引起病例空間聚集的主要原因。本研究的不足之處在于僅通過空間各種尺度探測結(jié)果進(jìn)行比較來確定熱點的空間尺度，但沒有考慮在進(jìn)行空間探測前，對相鄰村進(jìn)行多維度的融合，形成癌癥死亡率相對穩(wěn)定的新行政區(qū)劃，同時對該區(qū)