.论著.
曹霞，吴汶禧，李龙，巴莹莹，严欣婷
(重庆市南川区疾病预防控制中心，重庆408400)
拿烟斗的男孩［摘要］目的分析2017—2020年重庆市南川区外环境禽流感病毒检测数据，预测南川区外环境禽流感发病趋势，为预警及早期防控人感染高致病性禽流感流行提供依据&方法用Microsoft Excel365对南川区2017—2020年外环境禽流感检测数据进行统计分析，应用移动平均法季节趋势模型建立禽流感趋势预测模型，预测外环境禽流感变化趋势&结果南川区活禽市场外环境禽流感阳性率为46.43%；阳性标本中，以H5、H9亚型为主；不同监测样本和不同季度禽流感病毒阳性检出率比较，差异均有统计学意义(P$0.05)移动平均法季节趋势模型拟合结果较好，平均百分比相对误差为5.56%&阳性高峰在第一季度&结论南川区禽类市场环境中存在H5、H9及多种亚型混合的致病性禽流感病毒感染，且呈逐年上升趋势，冬春季发病较高&需加强对外环境及高危人禽流感监测并规范市场管理，降低人感染高致病性禽流感发生风险& ［关键词］禽流感；监测；移动平均法；季节趋势模型；预测
DOI!0.3969/j.issn.1009-5519.2021.02.010中图法分类号：R1;R183
文章编号:1009-5519(2021)02-0215-04文献标识码:A
Avian influenza monitoring results and prediction analysi in the external environment of Nanchuan district from2017to2020
CAO Xia,WU WenTi,LI Long，BA Yingying,YAN Xinting
(Chongqing N,nchu,n District Center for Dise,se Control,nd Prevention!Chongqing408400!Chin,) [Abstract]Objective To analyze the external environmental avian influenza virus detection data outside Nanchuan District of Chongqing City from2017to2020predictthetrendofenvironmentalavianinfluenzaoutside Nanchuan Districtandprovideevi-dence for early warning and early prevention and control of human infection with highly pathogenic avian influenza.Methods Mi-crosoftExcel365wasusedtostatistica l yanalyzetheavianinfluenzadetectiondataintheexternalenvironmentfrom2017to2020 n NanchuanDistrictandtheseasonaltrendmodelofmovingaveragemethodwasusedtoestablishthetrendpredictionmodelofa-vianinfluenzaintheexternalenvironmenttopredictthechangetrendofavianinfluenzaintheexternalenvironment.Resul(s The positive rate of avian influenza in the external environment of live poultry market in Nanchuan di
strict was46.43%；the positive samples were mainly H5and H9subtypes；the positive detection rates of avian influenza virus in different monitoring samples and di f erentquarterswerestatistica l ysignificant(P$0.05).The seasonal trend modelbasedon movingaveragemethodwasusedto predict the model,and the fitting result was good,with an average relative error of5.56%.The positive peak was in the first quar-ter.Conclusion Inthepoultry marketenvironmentof Nanchuan Districttherearepathogenicavianinfluenzavirusinfectionsof H5!H9andmultiplesubtypesandtheinfectionisincreasingyearbyyear!withhigherincidenceinwinterandspring.Itisnecessary tostrengthentheexternalenvironmentandhigh-riskpopulationavianinfluenzamonitoringandstandardizemarketmanagementto reducetheriskofhumaninfection withhighlypathogenicavianinfluenza.
[Key words]Avian influenza；Surveillance；Moving average method；Seasonal trend model；Prediction
禽鸟是多数甲型流感病毒亚型的主要天然寄主*多数会在禽鸟中引起无症状或轻微的感染，人类可以感染禽流感及其他人畜共患型流感病毒，例如甲型H1N1,H3N2,H5N1、H7N9和甲型H9N2等流感病毒亚型就传播途径而言，多数病例均与直接或间接接触染病活禽或病死禽类相关2*根据国家应对H7N9联防联控工作机制《关于进一步加强活禽经营市场管理的通知》(国卫应急发〔2017〕44号)，为最大限度
地防止H7N9等流感病毒通过活禽经营市场传播，重庆市南川区疾控中心从2017年8月起在本辖区农贸市场展开活禽市场环境样品的监测*本研究结合2017年8月至2020年6月实验室监测数据，应用移动平均法的季节趋势模型［34］对南川区2020年第3、4季度禽流感外环境监测阳性样本数进行预测分析，为人感染H7N9高致病性禽流感的预警和防治提供决策依据*
1材料与方法
1.1材料将南川区疾控中心2017年8月至2020年6月监测得到的外环境禽流感环境样本共420份聚合酶链式反应(PCR)监测数据纳入研究*
1.2
1.2.1监测方法按照国家卫生健康委员会办公厅
作者简介：曹e(1974—)，本科，副主任医师，主要从事实验室管理工作*
发人H7N9禽流感疫情案(第三版)的通知，以及中国疾控中心制定的《人感染H7N9禽流感病毒标本采集及实验室检测策略》，于每月中旬开展农贸市场境检测1次。贸市场采摊点笼具，表面擦拭标本，宰杀或摆肉案新鲜粪便共12份*采用实时PCR法进行流感病毒A型通用引物核酸检测，其中对A型流感病毒核酸阳性的标本进一步进行H5、H7亚型和H9亚型的检测*
1.2.2分析方法
bp机1.2.2.1分析及统计学处理对收集的数据资料采用Excel office365库描述性统计&
2017-2020流感监测阳性样本：化情况时间序列分析图。运用SPSS18.0统计软件进行数据分析，检验水准取-=0.05。P<0.05为差异统计学意义。
1.2. 2.2基于移动平均法的季节趋势模型构建及预测理，以季度为自，禽流感阳性检测为因变量拟合直线回程，计算中心化移动平均值(CMA)、季，回归预测值、最终预测值及百分比相对误差，纟流感阳性检测实值和最终预测值分析图「5-。如下，其中Y z为第z个观测值，预测值为Fin为预测值-数。
2结果
2.1外环境禽流感病毒总体监测情况2017年8月
20206测市场境本计420份，检出禽流感A型病毒阳性标本195份，阳性率为46.43%，其中，A型病毒H5亚型标本阳性率为16.19%(68/420),H9亚型阳性率为15.95%(67/ 420),H5+H9亚型阳性率为2.62%(11/420)，未检流A病毒H7亚*阳性本中+H5亚
阳性标本占总阳性标本的比例最高，H9亚型次之，其余未分出型别的A型流感病毒占11.67%(49/420)。2017-2020年禽流感病毒阳性检出率呈逐年上升趋势。见表1*
表120172020年外环境标本禽流感病毒总体监测情况
年份
测
(份)
阳性数
(份)
阳性
(%)
H5亚型H9亚H5+H9亚型未分出亚型
阳性数(份)阳性率(％)阳性数(份)阳性率(％)阳性数(份)阳性率(％)阳性数(份)阳性率(％)
2017601525.00813.333500004 6.67 20181445940.972416.67128335 3.471812.50 201914484583
33222.222618066 4.172013.89 2020723751.384 5.562636110079.72合计42019546.436816.1967159511 2.624911.67
2.2禽类市场环境标本不同类型的差异分析监测结果显示，禽类粪便标本的阳性率为10.48%(44/ 420)，笼具表面擦拭标本的阳性率为17.86%(75/ 420)，案板表面的擦拭标本阳性率为18.10%(76/ 420)，不同标本类型禽流感病毒阳性检出率比较，差异有统计学意义!2=19.9787，P<0.001)*
2.3不同季度监测结果分析禽流感在每年的年末和次年的年初有峰值，呈现明显季节性趋势变化，见图1*第1季度的阳性率最高，为59.26%(64/108)，其次为第4季度［57.41%(62/108)：，第3季度为34.38%(33/96)，第2季度标本的阳性率最低，为3
3.33%(36/108)*不同季度禽流感病毒阳性检出率比较，差异有统计学意义！2=9.41319，P<0.05)* 24移平季构及测
2.4.1CMA和季节系数的计算以4个季度阳性检测样本数进行移动平均，并对其进行中心理*计算中心化CMA、比值，得到季节指数：第1季度1.3774，第2季度0.6469，第3季度0.7977，第4季度1.3188*见表2*
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年份/季度
图1南川区2017—2020年禽流感阳性样本数时间序列图表2禽流感阳性样本检测数据中心化CMA及其比值
拉丁美洲音乐教案
时间时间阳性值(Y)中心CMA比值(Y/CMA) 2017
第3季度14——
第4季度211——
2018
第1季度31510.750 1.3953
续表2禽流感阳性样本检测数据中心化CMA及其比值时间时间阳性值(Y)中心CMA比值(Y/CMA)第2季度481+.750.5981
第3季度51416.1250.8682
第4季度62218.250 1.2055 2019
第1季度72619.125 1.595
第2季度81420.1250.6957
第3季度91520.6250.727+
严格自律第4季度102920.250 1.4+21 2020
第1季度112+——
第2季度1214——注:—表示无此项*
2.4.2分离季节成分得到分离季节因素后序列对应的线性趋势方程为：Y=1..373X+7.1822，差异有统计学意义(F=31.2799,P$0.001)。用一元线性模型进行回归分析，方程回代取得回归预测值，并计算最终预测值。见图2，表3、4。
2.4.3模型验证计算相对误差，验证模型拟合效果。2017—2020年的平均百分比误差为5.56%。模型拟合效果较好。见图3*
■■■回归预测值■■■最终预测值季节分离后的序列(Y/S)
年份/季度
图2季节成分分离后的禽流感阳性样本数及趋势
—实测阳性值■一最终预测值
年份/季度
图32017—2020年南川区禽流感阳性样本数趋势预测
表32017—2020年南川区禽流感预测值及预测误差计算
时间时间实测阳性值(Y)季(S)季分离(Y/S)回测值最终测值测误(MPE)
1)2)3)4)(5)=3)X(4)6)(7)=(6)X(4)(8)=(3)—(7)/$) 2017
第+季度140.7977 5.01448.5195 6.7960—0.6990第4季度211 1.31888.34099.856812.9992—0.1817 2018
霍云成第1季度315 1.377410.890111.194115.4188—0.0279第2季度480.646912.366712.53148.1066—0.0133第3季度5140.797717.550513.868711.06310.2098第4季度622 1.318816.681815.206020.053
70.0885 2019
第1季度726 1.377418.876116.543322.78670.1236第2季度8140.646921.641717.880611.56700.1738第3季度9150.797718.804119.217915.3301—0.0220第4季度1029 1.318821.989720.555227.10820.0652 2020
第1季度1123 1.377416.698121.892530.1547—0.3111第2季度12140.646921.641723.229815.0274—0.0734
表42020年第3)季度南川区禽流感阳性检出量预测值
年/季度时间季
$S)回归预测值最终测值
2020/第3季度130.797724.567119.5972 2020/第4季度14 1.318825.904434.16273讨论
禽流感被发现100多年以来，人类并没有掌握有效的和应对方法，仅能以消毒、隔离，大量宰杀禽畜的方法阻止其蔓延，高致病性禽流感暴发的地方往蒙受巨大,-。尽管病毒通常不人
类，但也出现了特定高致病性菌株在人体中引起严重呼吸道疾病的情况。因此，在动物源中控制疾病对减少人类风险至关重要*
本研究结果显示，2017—2020年重庆市南川区外环境禽流感阳性率为46.43%，且阳性检出呈逐年上
升趋势，与重庆市前期活禽市场禽流感监测结果基本一致7，提示南川区活禽市场外环境禽流感病毒污染较重*监测中H5、H9亚型阳性检出率较高，与目前流行于我国大陆的禽流感主要是H5和H9亚型结论一致8*H5和H9混合阳性标本的检出，表明南川区外环境中存在多种亚型的混合感染。虽然截至目前，南川区未检出H7亚型禽流感病毒，但有研究表明，禽类外环境中禽流感病毒混合型别的持续存在有利于禽流感病毒的进一步重组、变异，特别是H9亚型能够为H5N1、H7N9及H10N8等禽流感病毒内部基因重组提供来源，有利于重组后的禽流感病毒突破宿主屏障,-*提示相关部门需提高疫情防控警惕性，进一步加强对家禽规模养殖场规范化的管理，加强禽流感疫苗接种，提高平均免疫抗体水平［1011］*
各类型标本中，案板表面的禽流感A型病毒核酸阳性检出率最高，与鲍静等,2、薛娜等,3、赵婉莎等报道一致。可能是因为禽内脏A型病毒核酸阳性率较高,5-，在宰杀处理禽肉的过程中，案板表面反复接触禽内脏。提示涉禽职业人员相关行为有暴露于禽流感病毒的风险，亟须加强对活禽市场涉禽从业人员人开展全面、系统的禽流感防控知识宣传*此外，冬春季为禽流感病毒的感染高峰期*需加强其禽类市场环境禽流感病毒监测、卫生管理、消毒工作，进步风险
*
传染病预测方法很多，针对典型的时间序列资料，移动平均法是常用的预测方法之一,617，本研究应
用移动平均法的季节趋势模型来预测2020年下半年禽流感变化情况，拟合计算的2017—2020年的预测值和实际值平均百分比相对误差为5.56%，模型拟合较好。预测结果显示，整体上2020年禽流感在禽类市场发病呈总体上升趋势，阳性高峰在第1季度*总体而言，应用移动平均数法对禽流感外环境监测阳性检测发病的预测效果良好。而且此法操作简单，应用Excel软件可轻松实现，可以作为基层单位传染病预测预报、实验室人员资源管理等工作的一种实用的测
*
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(收稿日期：2020-05-29修回日期：2020-10-31)
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