鄧振民，柳平增*，馬彬彬，趙 麗，成子強(qiáng)

(1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東 泰安 271018;2.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)動(dòng)物科技學(xué)院，山東 泰安 1 271018)

1 引言

隨著全球一體化進(jìn)程和世界貿(mào)易的不斷發(fā)展，國(guó)際間人員與貨物的流通日益頻繁，動(dòng)物疫病跨國(guó)界傳播呈逐年上升趨勢(shì)。2004年以來(lái)，我國(guó)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(lán)耳病、小反芻獸疫、豬瘟等動(dòng)物疫情［1］，給人們的正常生產(chǎn)生活帶來(lái)了嚴(yán)重影響(如圖1)。如何快速、及時(shí)地監(jiān)測(cè)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(guó)際社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。目前許多國(guó)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(wú)法在疫病大規(guī)模爆發(fā)時(shí)采取有效措施進(jìn)行控制［2，3］。因此，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及預(yù)警在動(dòng)物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域(比如口蹄疫、藍(lán)舌病、牛海綿狀腦病等流行病的監(jiān)測(cè))越來(lái)越引起研究人員的關(guān)注［4］，各國(guó)家、地區(qū)和組織正在加緊制定動(dòng)物衛(wèi)生檢驗(yàn)檢疫法規(guī)，研究疫病早期預(yù)警技術(shù)，控制動(dòng)物傳染病的蔓延與跨國(guó)界傳播。

傳染源、傳播途徑和易感動(dòng)物是動(dòng)物傳染病流行傳播的三個(gè)基本環(huán)節(jié)，社會(huì)因素和自然因素是影響動(dòng)物傳染病流行過(guò)程兩個(gè)基本因素［5］，動(dòng)物疫病預(yù)警技術(shù)的原理是通過(guò)獲取疫病及疫情信息，結(jié)合基本因素進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出疫病的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，然后進(jìn)行信息發(fā)布。傳統(tǒng)動(dòng)物疫病預(yù)警技術(shù)多采用人工方式進(jìn)行，數(shù)據(jù)信息的時(shí)效性、準(zhǔn)確性、完整性及直觀性等無(wú)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(duì)動(dòng)物疫病預(yù)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(guò)網(wǎng)絡(luò)提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、完整、可視的多源信息，基于此優(yōu)點(diǎn)，研究人員正在嘗試?yán)迷摷夹g(shù)來(lái)完善動(dòng)物疫病的監(jiān)測(cè)、預(yù)警及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估［10－12］，以此提升對(duì)于動(dòng)物疫病的綜合防治能力。

本文通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理和分析，總結(jié)了動(dòng)物疫病預(yù)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(dòng)物疫病預(yù)警中發(fā)揮的作用，展望了技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，以期能夠梳理空間信息技術(shù)與動(dòng)物疫病預(yù)警的協(xié)同發(fā)展脈絡(luò)，為技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用及未來(lái)發(fā)展提供借鑒。

圖1 動(dòng)物疫病對(duì)于人類的影響Fig.1 Impacts of animal diseases on human well－being

2 動(dòng)物疫病預(yù)警研究?jī)?nèi)容與技術(shù)體系

2.1 動(dòng)物疫病預(yù)警研究?jī)?nèi)容

Joseph E.Quansah(2010)對(duì)預(yù)警系統(tǒng)的定義:是利用實(shí)時(shí)傳感技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、傳輸、評(píng)價(jià)、分析，及時(shí)發(fā)布警情信息并做出反應(yīng)的一套體系［13］。動(dòng)物疫病預(yù)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(jì)、理論模型等方法對(duì)其發(fā)生、發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)［14］，預(yù)警不僅需要掌握疾病的發(fā)生發(fā)展趨勢(shì)，更要及時(shí)識(shí)別早期異常情況并發(fā)出警報(bào)，啟動(dòng)應(yīng)急反應(yīng)［15］，并對(duì)可能造成的損失進(jìn)行評(píng)估［16］。

動(dòng)物疫病預(yù)警研究?jī)?nèi)容主要包括基礎(chǔ)理論與技術(shù)研究?jī)蓚€(gè)部分?；A(chǔ)理論研究包括:疫病流行病學(xué)、疫病發(fā)生發(fā)展規(guī)律、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及預(yù)測(cè)模型等的研究;技術(shù)研究包括:疫病數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)、疫情監(jiān)測(cè)、預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)、預(yù)警模型建設(shè)等。除此之外，法規(guī)制度、實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)、國(guó)際合作、機(jī)構(gòu)建設(shè)等內(nèi)容都是動(dòng)物疫病預(yù)警體系不可缺少的有機(jī)組成部分。動(dòng)物疫病預(yù)警理論研究以動(dòng)物醫(yī)學(xué)研究為基礎(chǔ)，分別從宏觀(流行病學(xué))與微觀角度(分子生物學(xué))對(duì)疫病規(guī)律進(jìn)行研究［37］，本文側(cè)重對(duì)預(yù)警技術(shù)的歸納總結(jié)，從空間信息技術(shù)的角度研究動(dòng)物疫病的預(yù)警。

2.2 動(dòng)物疫病預(yù)警技術(shù)體系

空間信息技術(shù)在動(dòng)物疫病預(yù)警中的應(yīng)用開(kāi)始于20世紀(jì)，前蘇聯(lián)科研人員利用疫病專題圖對(duì)動(dòng)物疫病進(jìn)行空間分析，通過(guò)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］。現(xiàn)代動(dòng)物疫病監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)已發(fā)展成為一種以計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、智能決策及空間信息等技術(shù)為支撐，以疾病預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(qiáng)大的空間分析能力彌補(bǔ)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(dòng)物疫病預(yù)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(lái)進(jìn)行空間分析，GPS技術(shù)用來(lái)獲取空間點(diǎn)位數(shù)據(jù)，RS 技術(shù)用來(lái)獲取宏觀數(shù)據(jù)。僅這三項(xiàng)技術(shù)并不能完成動(dòng)物疫病的監(jiān)測(cè)預(yù)警，傳感器、A－GPS、Web、無(wú)線通信、人工智能等技術(shù)也是進(jìn)行疫病預(yù)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(yǔ)境分析”、“信息發(fā)布”、“應(yīng)急反應(yīng)”等部分［18］)，共同實(shí)現(xiàn)動(dòng)物疫病的預(yù)警。

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

3 動(dòng)物疫病預(yù)警中空間信息技術(shù)的應(yīng)用

3.1 動(dòng)物疫病空間數(shù)據(jù)獲取

動(dòng)物疫病監(jiān)測(cè)預(yù)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(cè)、確認(rèn)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(xué)模型。動(dòng)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(kuò)散模型的基礎(chǔ)，同時(shí)也是檢驗(yàn)疫病空間流行規(guī)律與模型的依據(jù)之一。

動(dòng)物疫病空間數(shù)據(jù)獲取方法主要包括標(biāo)記重捕法、放射標(biāo)記法等，但目前應(yīng)用最廣泛且最精確的方法是無(wú)線電追蹤定位法［19］。LBS(Location－Based Service)，即基于位置的服務(wù)，也稱為空間定位服務(wù)、移動(dòng)位置服務(wù)等，指的是在移動(dòng)計(jì)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(luò)通信技術(shù)，為移動(dòng)(物理移動(dòng)和邏輯移動(dòng))對(duì)象提供基于空間位置的信息服務(wù)［20］。LBS 是無(wú)線電追蹤定位領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，可以獲取動(dòng)物個(gè)體及疫情發(fā)生地的實(shí)時(shí)空間數(shù)據(jù)，并動(dòng)態(tài)添加至GIS 系統(tǒng)中顯示出來(lái)，用以確定研究目標(biāo)的地理位置、疫病空間發(fā)病及蔓延規(guī)律、評(píng)估疫病風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)等。

空間數(shù)據(jù)獲取是實(shí)現(xiàn)動(dòng)物疫病監(jiān)測(cè)預(yù)警的關(guān)鍵［21］。動(dòng)物疫病的LBS 空間數(shù)據(jù)以實(shí)際的空間坐標(biāo)作為參考，按照數(shù)據(jù)的時(shí)效性長(zhǎng)短可以分為兩類:靜態(tài)(時(shí)間間隔長(zhǎng))空間數(shù)據(jù)獲取，定期對(duì)目標(biāo)空間坐標(biāo)進(jìn)行更新;動(dòng)態(tài)(時(shí)間間隔短)空間數(shù)據(jù)獲取，實(shí)時(shí)更新目標(biāo)空間坐標(biāo)。

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(lái)確定動(dòng)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(biāo)(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(guò)處理后用作動(dòng)物疫病預(yù)警研究的背景數(shù)據(jù)，對(duì)疫情進(jìn)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(gè)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(kuò)散規(guī)律與趨勢(shì)［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(cè)、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(dòng)物疫病預(yù)警空間分析的前提，流行病學(xué)研究、預(yù)警模型建立等工作都以空間數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。近年來(lái)，在動(dòng)物疫情研究方面利用靜態(tài)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的案例逐漸增多，湖南省血吸蟲(chóng)病防治所的夏蒙等人利用Google Earth 技術(shù)進(jìn)行了湖南省血吸蟲(chóng)病GIS 監(jiān)測(cè)平臺(tái)的研究，利用Google Earth 的API 函數(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)連接開(kāi)發(fā)監(jiān)測(cè)平臺(tái)，進(jìn)行血吸蟲(chóng)病疫情空間監(jiān)測(cè)，提高信息的時(shí)效性［22，23］。

3.1.2 動(dòng)態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取 Peter Rabinowitz 認(rèn)為:“為了監(jiān)測(cè)與控制風(fēng)險(xiǎn)較大的疫病發(fā)生人口而對(duì)人群進(jìn)行定位跟蹤是一項(xiàng)公認(rèn)的、受歡迎的技術(shù)，這項(xiàng)技術(shù)用來(lái)跟蹤人群的流感和新發(fā)傳染病等。同樣，動(dòng)物衛(wèi)生工作人員也可以用它來(lái)定期跟蹤外來(lái)入侵動(dòng)物與本地動(dòng)物的疫情信息”［24］。目前，最可靠的動(dòng)態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取是通過(guò)無(wú)線定位技術(shù)(如GPS、A－GPS 等)綁定目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的。

動(dòng)態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取的本質(zhì)是追蹤動(dòng)物個(gè)體的空間位置信息，包括動(dòng)物當(dāng)前所在位置及動(dòng)物遷徙路徑等，通過(guò)對(duì)獲取的位置數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定疫病的空間分布及蔓延趨勢(shì)，對(duì)病原宿主棲息地其它動(dòng)物染病風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)報(bào)。美國(guó)堪薩斯州動(dòng)物防疫局早在2004年為防止來(lái)自牛的疾病，在運(yùn)輸?shù)倪^(guò)程中流行啟動(dòng)了一個(gè)試驗(yàn)項(xiàng)目，運(yùn)用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)技術(shù)、射頻定位和GPS、GIS 等手段對(duì)于牛群進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，對(duì)每頭牛自出生時(shí)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(shí)驗(yàn)室展開(kāi)后續(xù)合作研發(fā)牲畜綜合病癥快速識(shí)別技術(shù)項(xiàng)目，該技術(shù)可向具有地理空間系統(tǒng)支持的數(shù)據(jù)庫(kù)提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，運(yùn)用移動(dòng)電話技術(shù)擴(kuò)大了研究范圍［25］。

3.2 動(dòng)物疫病空間分布模式研究

由于動(dòng)物生存地點(diǎn)的地理差異，疫病發(fā)生的空間分布模式十分復(fù)雜。但GIS 具有強(qiáng)大的空間分析、可視化顯示功能，能夠以專題圖、統(tǒng)計(jì)圖表等方式把動(dòng)物疫情發(fā)生的時(shí)空特征表現(xiàn)出來(lái)(如圖3)，方便直觀的展示分析結(jié)果，輔助專業(yè)人員進(jìn)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(diǎn)狀符號(hào)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(jí)，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(duì)意大利亞平寧山區(qū)牛和羊的肝片吸蟲(chóng)流行情況調(diào)查研究中，利用GIS 來(lái)選擇條件比較均一的研究地區(qū)，并且對(duì)病例的分布和統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行專題地圖的制作［29－31］。通過(guò)疫病專題地圖，阿根廷研究人員對(duì)屠宰場(chǎng)記錄的TB 樣損傷的牛的所在地信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，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(shí)也是奶牛飼養(yǎng)地區(qū)［32］。

3.3 動(dòng)物疫病相關(guān)環(huán)境因素分析

內(nèi)陸國(guó)家地理景觀復(fù)雜多樣，動(dòng)物疫病的感染過(guò)程復(fù)雜，傳染來(lái)源多，疫情的發(fā)生往往受地理與生態(tài)環(huán)境、氣候、候鳥(niǎo)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(duì)疫病發(fā)生時(shí)空分布模式的環(huán)境因素進(jìn)行相關(guān)性分析，并進(jìn)行流行病學(xué)判別，可以有效揭示動(dòng)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(jìn)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(xué)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(guó)馬里蘭省的科學(xué)家將GIS和流行病學(xué)方法結(jié)合起來(lái)來(lái)揭示環(huán)境危險(xiǎn)因素和萊姆病之間的關(guān)系，建立了一個(gè)將GIS和邏輯衰減分析結(jié)合起來(lái)的危險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，用來(lái)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(yù)報(bào)信息和FAO 提供的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)建立基于GIS 的肝片吸蟲(chóng)危險(xiǎn)性評(píng)估模型進(jìn)而根據(jù)氣候和環(huán)境因素的變化對(duì)肝片吸蟲(chóng)的危險(xiǎn)性進(jìn)行預(yù)警和預(yù)報(bào)［35］。中國(guó)動(dòng)物衛(wèi)生與流行病學(xué)中心的張志誠(chéng)等人進(jìn)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(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的理論和方法探詢我國(guó)禽流感發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)格局，分析了環(huán)境因素對(duì)于疫病發(fā)生的影響［36］。

3.4 疫病擴(kuò)散模擬

疫情擴(kuò)散模擬是對(duì)疫情擴(kuò)散規(guī)律進(jìn)行建模，通過(guò)已經(jīng)掌握的疫情流行病學(xué)規(guī)律和獲取的疫情實(shí)時(shí)信息，利用GIS 直觀顯示疫情的空間擴(kuò)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(kuò)散規(guī)律，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)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(yù)測(cè)疾病的流行強(qiáng)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(cè)和預(yù)防提供有效的依據(jù)。

目前，動(dòng)物疫情預(yù)報(bào)預(yù)警模擬方法主要分為三類:直接預(yù)測(cè)法、統(tǒng)計(jì)模型法與系統(tǒng)模型模擬法［37－40］。疫病研究中的數(shù)學(xué)模型主要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)大量符合歷史規(guī)律的疫病數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，微分方程為主要研究對(duì)象，比較典型的有:多元回歸、時(shí)間序列、自適應(yīng)過(guò)濾、灰色系統(tǒng)、趨勢(shì)面分析等統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型和以元胞自動(dòng)機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)等網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)模型研究。這一領(lǐng)域取得的研究成果促進(jìn)了數(shù)學(xué)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(luò)是應(yīng)用最廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以較好的處理病害在發(fā)生、流行過(guò)程中所受的影響因素較為復(fù)雜的問(wèn)題［15］。

在荷蘭、比利時(shí)、瑞士等國(guó)家，此項(xiàng)研究開(kāi)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(dǎo)預(yù)測(cè)豬瘟的發(fā)生與發(fā)展。Karsten 用蒙特卡羅模擬法來(lái)模擬農(nóng)場(chǎng)內(nèi)部豬瘟病毒的傳播過(guò)程。Graeme Garner 博士利用DAFF 口蹄疫模型來(lái)預(yù)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(xué)模型，綜合氣象因素及流行病學(xué)資料，成功預(yù)測(cè)了歐洲兩次口蹄疫疫情。A.I.Donaldson 等亦利用數(shù)學(xué)模型成功預(yù)測(cè)英國(guó)兩次口蹄疫和一次以色列口蹄疫疫情，并被以后學(xué)者用分子生物學(xué)方法證實(shí)了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。［41－45］

3.5 疾病防疫資源配置

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

GIS 可進(jìn)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(duì)已有的防疫資源的配置進(jìn)行了分析評(píng)價(jià)，通過(guò)對(duì)某一區(qū)域內(nèi)的所有相關(guān)設(shè)施和機(jī)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(yīng)急反應(yīng)

在動(dòng)物疫病防治過(guò)程中，信息發(fā)布和應(yīng)急反應(yīng)是有效控制疫病蔓延的關(guān)鍵。信息發(fā)布的過(guò)程是分析已經(jīng)收集到的疫情情報(bào)，提出可能發(fā)生疫情突發(fā)事件的地區(qū)，然后對(duì)該地區(qū)突出預(yù)警，啟動(dòng)突發(fā)事件處理的緊急預(yù)案，同時(shí)對(duì)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(jìn)行擴(kuò)散和傳播［48］。GIS 技術(shù)被廣泛運(yùn)用到預(yù)警領(lǐng)域，利用GIS 進(jìn)行危險(xiǎn)因素分析和定位，針對(duì)危險(xiǎn)因素的分布對(duì)相關(guān)地區(qū)進(jìn)行預(yù)警，在相鄰范圍內(nèi)采取相應(yīng)的預(yù)防和控制措施，并及時(shí)把信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)布給周邊地區(qū)，使防疫機(jī)構(gòu)和養(yǎng)殖戶能更快、更準(zhǔn)確地了解疫情相關(guān)信息，以便及時(shí)做好預(yù)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(shí)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(huì)經(jīng)濟(jì)等方面的數(shù)據(jù)信息，從而客觀上促進(jìn)了空間分析技術(shù)的發(fā)展及其在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。由于人類80%的活動(dòng)均與空間位置相關(guān)，由空間位置而衍生的服務(wù)內(nèi)容舉不勝舉［49］，在過(guò)去的15年中，空間信息技術(shù)已成為的疫病監(jiān)測(cè)不可分割的一部分，這為動(dòng)物疫病的監(jiān)測(cè)預(yù)警提供了一種低成本的、高透明度的、及時(shí)有效的技術(shù)手段。但是，目前基于空間信息服務(wù)的動(dòng)物疫病預(yù)警技術(shù)還處于不斷的發(fā)展與完善之中，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)警理論、預(yù)警模型及空間信息服務(wù)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(wù)技術(shù)應(yīng)用于動(dòng)物疫病預(yù)警研究，可以促進(jìn)研究人員確定疾病發(fā)生的時(shí)空模式、揭示影響疾病發(fā)生和傳播的危險(xiǎn)因素、預(yù)測(cè)疾病流行趨勢(shì)及對(duì)醫(yī)療資源進(jìn)行有效配置等工作。然而從整體上看，空間信息技術(shù)在動(dòng)物疫病預(yù)警研究中的應(yīng)用還處于初級(jí)階段。這是因?yàn)橐恍┛臻g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(zhǎng)期以來(lái)積累的流行病學(xué)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(yù)警研究中的應(yīng)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(jìn)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(huì)、自然環(huán)境條件的關(guān)系中的核心作用，作為疾病的預(yù)防和干預(yù)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(wù)技術(shù)的進(jìn)一步廣泛應(yīng)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(wù)技術(shù)將在動(dòng)物疫病預(yù)警領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。

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