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摘要研究背景:<br>　　发热伴血小板减少综合征(Severefeverwiththrombocytopeniasyndrome,SFTS)是由一种新型布尼亚病毒引起的新发蜱媒传染病，主要通过带毒的蜱虫叮咬致人感染，尚无特定的疫苗用于预防。近年来SFTS聚集性疫情多发、病死率高，引起了全社会的广泛关注。<br>　　目前该病主要分布在亚洲的中国、韩国、日本等地，中国是SFTS发病率最高的国家。山东省作为SFTS主要疫区之一，2021年后报告病例数量已攀升至首位，病死率高于全国平均水平。明确SFTS流行特征和影响因素，采取有效防制手段，进一步提高SFTS防制水平和应对能力，已成为山东省传染病应急管理工作的一项重要内容。<br>　　多项研究表明，SFTS发生与气象、地理环境因素有关，包括温度、降水量、相对湿度、日照时长、海拔、坡度等，同时，SFTS的流行特征和扩散模式在不同地区的集群之间表现出显著差异，这提示SFTS发生和传播可能存在空间异质性。目前已发展出多种方法运用于流行病学领域，然而对SFTS的研究大部分仅局限于对监测数据进行描述或者全局性的分析，对其作用的时空异质性缺乏考虑。<br>　　空间回归模型在空间流行病学统计领域应用广泛，局部回归在量化疾病流行的空间特征方面表现优异，考虑影响因素在时间和空间维度上作用的差异，可以更有效地识别与SFTS有关的影响因素，量化其效应方向及大小，从而制定区域性的防控措施，有效控制和降低SFTS发病率。<br>　　研究目的:<br>　　1.分析山东省各区县SFTS发病的流行病学特征，发现其高风险区域、高发季节和高危人群。<br>　　2.探究山东省SFTS的时空分布规律，分析气象、地理、人口经济学因素对SFTS发病的影响并揭示其作用的空间差异，为各区域制定有针对性防控措施提供科学依据。<br>　　研究方法:<br>　　收集山东省2016年1月1日至2020年12月31日的SFTS报告病例个案数据和同期环境变量和人口经济学变量数据，计算区县年指标值。描述研究期间山东省SFTS发病的三间分布，总结其流行规律。采用趋势分析和空间自相关分析，探讨SFTS分布的空间特性以及是否具有空间依赖性和异质性，识别SFTS发病的局部聚集区域。从静态全局回归分析、静态局部回归分析和动态局部回归分析三个角度进行建模，采用决定系数（R2）、调整的决定系数（adj.R2）、赤池信息准则（AIC）等评价指标进行模型比较并选取每部分的最优模型，综合分析气象、地理、人口经济学因素对SFTS发病的影响，结合地理信息系统对局部回归系数进行地图展示，揭示影响因子与SFTS发病的空间差异。<br>　　研究结果:<br>　　1.山东省2016～2020年共报告SFTS病例3111例，年报告发病率在0.51/10万～0.73/10万之间，烟台、济南和威海三市病例数占全省的60.79％,威海市文登区、临沂市蒙阴县、威海市荣成市累计发病率排名前三。大部分病例集中在5～10月份，占总发病数的95.92％,烟台市、威海市、潍坊市6月达到发病高峰,淄博市和临沂市8月达到发病高峰，济南市、泰安市、日照市和青岛市有两个发病高峰。80.01％的病例位于（50,80]岁年龄段，发病年龄中位数逐年上升;男女发病率比为1∶1.06,5～6月份、（50,70]年龄段的女性发病数超过男性较多;农民是最主要的职业人群，占总数的86.53％。<br>　　2.趋势分析显示SFTS疫情由西向东呈上升趋势，南北方向上呈现微弱的倒U型。空间自相关分析显示山东省SFTS的分布存在空间相关性和异质性。每年的全局Moran''sⅠ均大于0,P值均小于0.01,全省范围内区县SFTS发病率呈显著空间正相关，局部自相关分析结果显示高-高聚集区主要位于东部半岛地区、济南市南部及泰安市东部地区。<br>　　3.经过Spearman相关分析后纳入了年平均温度、年累计降水量、年相对湿度、年平均风速、归一化植被指数、海拔、夜间灯光指指数进行空间回归分析。静态全局回归结果显示，年平均气温和海拔显著影响SFTS发病率，但并非每年均具有统计学意义。静态局部回归显示多尺度地理加权回归模型（MGWR）在模型拟合度上较普通最小二乘回归（OLS）、地理加权回归（GWR）模型有较明显的提升，GWR局部R2介于0.289～0.481,MGWR模型中局部R2介于0.354～0.573,年平均气温、海拔、夜间灯光指数对SFTS发病率有显著影响。年平均气温、海拔的带宽较小，在局部地区的影响大，年平均气温、海拔在半岛地区五年均表现出稳定的负向效应，海拔的回归系数大多为正值，东部区县低、内陆区县高。动态局部回归显示时间地理加权回归（GTWR）、GWR、时间加权回归（TWR）模型相比OLS模型将R2分别提高了82.13％、77.17％、8.89％;年平均气温、海拔、归一化植被指数通过了时空变化统计检验，海拔因素的回归系数绝对值最大，对山东省SFTS发病率的贡献最大;半岛地区SFTS发病率受到各因素的影响最大，海拔和年平均气温的效应由青岛市向烟台市、威海市逐渐递增，而正向效应在临沂市最显著。<br>　　结论:<br>　　1.山东省SFTS高发于鲁东半岛及鲁中周围地区，主要为中老年农民群体，具有明显季节性分布规律，且地区间存在差异，半岛地区较内陆地区发病高峰早。<br>　　2.山东省SFTS发病率呈东高西低、中部高南北低的趋势，发病存在聚集分布，半岛地区每年的高发聚集特征明显并逐渐趋于稳定。<br>　　3.海拔和年平均气温是影响山东省SFTS发病率最重要的因素，效应方向、大小、尺度存在明显的空间差异，相关部门应加强对半岛地区气温较低时、鲁中地区气温较高时以及丘陵平原接界地区的疾病监测。