广西合浦县2008～2012年伤害死亡的空间聚集性分析▲

罗 慧 唐 忠 吴晓春

(广西医科大学信息与管理学院，南宁市 530021，E-mail：zhongt@gxmu.edu.cn)

论著·调查研究

广西合浦县2008～2012年伤害死亡的空间聚集性分析▲

罗 慧 唐 忠 吴晓春

(广西医科大学信息与管理学院，南宁市 530021，E-mail：zhongt@gxmu.edu.cn)

目的 探讨广西合浦县2008～2012年伤害死亡率在乡镇、行政村(居委会)尺度上的空间分布规律。方法 利用广西合浦县2008～2012年伤害死亡资料建立数据库，运用空间统计软件分析合浦县伤害死亡的空间相关性、空间聚集性特征。结果 2008～2010年伤害死亡率高发区主要聚集在合浦县西北部和东北部的乡镇，随时间的推移死亡聚集区域逐渐减小且有向东部转移的趋势。村级尺度的空间聚集性和空间关联模式分析显示，伤害死亡主要聚集在县城中部和东部的行政村，随时间推移空间聚集半径无明显变化。结论 合浦县各乡镇及行政村的伤害死亡率存在明显且不固定的高发区，建议相关部门根据伤害高死亡率区域的转移趋势提前做好相应准备，并对伤害死亡高聚集区采取相应的防控措施。

伤害；死亡；空间分析；空间聚集性；空间相关性；合浦县；广西

近年来，随着社会的进步和经济的发展，居民死亡情况也在发生变化，伤害死亡已成为居民病伤死亡的主要因素之一[1]。因其发生率、潜在寿命损失年数及残疾率较高，造成严重的家庭和社会负担，已成为一个严重威胁居民健康的重要公共卫生问题[2]。在我国，伤害死亡位居全死因的第5位，而在劳动力人群中其造成的危害居首位[3]。我国每年约有70～80万人死于各种伤害，占死亡总数的11%，居死因顺位第5位，死亡率为65.24/10万[4]。关于伤害的研究，已成为疾病控制部门所关注的重要内容[5]。由于经典统计方法的局限，人们往往把研究对象置于同一空间内，摒弃对空间属性的影响，仅针对所要研究的属性进行分析，这忽视了空间相关性，难免产生偏倚、失真、不客观的情况。地理信息系统(geographic information system，GIS)能有效管理流行病学研究资料中的空间相关数据，分析不同区域疾病分布和变化的联系，探索疾病病因及各种影响因素，并能直观、准确地展示疾病空间分布和空间聚集状态，从而为疾病预测预警、防控措施的制订、防控效果的评价等方面提供决策依据。故本文运用空间分析方法，探讨2008～2012年广西合浦县伤害死亡率的空间分布特征及其时间和空间变化趋势，为制订伤害防控策略提供参考依据。

1 对象与方法

1.1 资料来源 伤害死亡数据来源于广西壮族自治区疾病预防控制中心2008年1月至2012年12月广西合浦县死因登记报告信息系统中的伤害死因监测数据。人口资料来源于2010年广西统计局公布的统计数据。广西合浦县镇村级地图数据由广西壮族自治区国土厅提供。

1.2 方法 以广西合浦县矢量化镇村界地图为基础地图，将广西合浦县2008～2012年伤害死亡数据导入地理信息数据库中，建立广西合浦县伤害死亡信息的地理信息数据库。采用伤害死亡率的地区分布图可视化描述伤害死因空间分布，直接反映伤害死亡率在各个地区的分布差异；同时，采用反距离加权插值(inverse distance weighted interpolation，IDW)分析方法计算伤害死亡率的空间聚集性，并用IDW空间插值图进行可视化描述；此外，运用空间关联分析探测各行政村的伤害死亡的空间关联模式，并绘制伤害死亡空间联系的局部指标(local indicators of spatial association，LISA)空间聚类图。

1.2.1 IDW：IDW插值法也称为反距离权重法，它是基于相近相似原理，认为物体间距离越近，其性质就越趋同，可以根据相邻节点的加权均值来估计未知节点，适用于分析节点基本上均匀分布、密度足以反映局部表面变化的平面数据。假设在平面上存在一系列离散的点，每个点都存在一个二维坐标和一个值Zi，其中Zi的取值不受限制，即i=1，2，3…，n，其计算公式如下[6]：

其中，Z0为点0的估计值，即要求的预测值；Zi为点0周围已知点(控制点)的值；di为Zi与Z0之间的平面距离；n为已知点的数量；k为指定的幂，其值由预测误差决定。由公式可知，距离点0越近的i点，其Zi对Z0的影响也越大，即其权重越大。

1.2.2 局部空间自相关：局部空间自相关能反映每个区域与周边地区之间同一属性值的相似性，用于检验局部区域存在的空间异质性，从而弥补全局空间自相关的缺陷。本文采用LISA来度量局域空间自相关性。LISA分析能用来进一步衡量观测单元属性和其周边单元之间相近(正相关)或差异(负相关)程度及其显著性，其优势在于能对每个观测单元周围的局部空间聚集的显著性进行评估，从而揭示对全局联系影响最大的单元[7]。其计算公式如下：

2 结 果

2.1 合浦县2008～2012年乡镇级伤害死因空间分布 2008～2012年广西合浦县伤害死亡共2 073例，死因从高到低依次为交通事故715例(34.49%)、溺水362例(17.46%)、其他意外事故300例(14.47%)、自害248例(11.96%)、意外跌落189例(9.12%)、意外中毒123例(5.93%)、暴力80例(3.86%)、火灾56例(2.7%)。各乡镇伤害死因死亡例数如图1所示。合浦县大多数乡镇的交通事故死因死亡例数最多，其次是溺水死亡。随着年份的变化，广西合浦县各乡镇的伤害死亡率呈不规则变化趋势，各年度伤害死亡率的空间分布如图2所示。合浦县2008年的伤害死亡主要聚集在星岛湖乡(66.53/10万)和闸口镇(51.33/10万)，其次为山口镇(32.79/10万)、乌家镇(32.16/10万)、石康镇(29.31/10万)等6个乡镇，而其低发区主要是曲樟乡(0/10万)和廉州镇(4.67/10万)；2009年的伤害死亡高发区为白沙镇(85.79/10万)、常乐镇(81.26/10万)和石湾镇(76.87/10万)，而低发区为沙田镇(27.24/10万)、山口镇(28.51/10万)和闸口镇(32.08/10万)；2010年的伤害死亡率则以星岛湖乡(149.70/10万)最高，死亡率最低为廉州镇(17.63/10万)和闸口镇(28.87/10万)；2011年的伤害死亡率为曲樟乡(160.76/10万)最高，其次为沙岗镇(81.41/10万)和西场镇(68.51/10万)，廉州镇(31.64/10万)的死亡率最低；2012年的伤害死亡率仍以曲樟乡(112.53/10万)最高。

图1 合浦县2008～2012年乡镇级各伤害死因死亡例数柱状图

图2 合浦县2008～2012年各乡镇级伤害死亡率等级分布图

2.2 合浦县2008～2012年村级伤害死亡率的空间聚集性 由村级尺度的IDW图(图3)可见，合浦县伤害死亡率2008年主要以西场镇的官井村、星岛湖乡的珊瑚村、匣口镇的银坑村、公馆镇的蛇地村、常乐镇的象古村为中心向四周辐射性下降，其他乡镇(行政村)的伤害死亡率呈散发状态。2009年的伤害死亡率主要以公馆镇的山肚村、常乐镇的平洋村及曲樟乡的山心村为中心向四周辐射性下降，其他乡镇(行政村)的伤害死亡率则呈散发状态；2010年的伤害死亡率主要以石康镇的大龙村、星岛湖乡的坭江村、曲樟乡的亚山村、沙岗镇的浦江村、西场镇的官井村及常乐镇的阳月村为中心向四周辐射性下降，其他乡镇(行政村)的伤害死亡率则呈散发状态；2011年伤害死亡率主要以曲樟乡的山心村、常乐镇的皇后村、匣口镇的平坡村为中心向四周辐射性下降，其他乡镇(行政村)的伤害死亡率则呈散发状态；2012年伤害死亡率主要聚集在曲樟乡的璋嘉村、公馆镇的山肚村、匣口镇的平坡村等，并以这些行政村为中心向四周辐射性下降，其他乡镇(行政村)的伤害死亡率则呈散发状态。

图3 合浦县2008～2012年村级伤害死亡率的IDW图

2.3 合浦县2008～2012年村级伤害死亡的空间关联模式 由村级尺度的LISA图(图4)可见，合浦县伤害死亡率2008年在乌家镇的岭顶村、星岛湖乡的洪朝村、匣口镇的山贝村、公馆镇的蛇地村及常乐镇的象古村等区域呈H-H空间关联模式，而在石湾镇的垌心村、廉州镇的清江村及石康镇的十字路村等区域则呈L-L空间关联模式。2009年的伤害死亡率在曲樟乡的早禾村、常乐镇的皇后村、匣口镇的银坑村、公馆镇的廖屋村及廉州镇的马安村等区域呈H-H空间关联模式，而在山口镇的山西村、匣口镇的独竹村、廉州镇的禁山村、沙岗镇的沙岗村及乌家镇的岭顶村等区域则呈L-L空间关联模式；2010年的伤害死亡率在公馆镇的扫管村、常乐镇的低坡村、石康镇的白沙村及星岛湖乡的珊瑚村等区域呈H-H空间关联模式，而在公馆镇的上联村、匣口镇的银坑村、白沙镇的西坎村等区域呈L-L空间关联模式；2011年伤害死亡率在曲樟乡的樟木村、井山村等区域呈H-H空间关联模式，而在廉州镇的石湾镇的汉马村、公馆镇的上联村及山口镇的山南村等区域呈L-L空间关联模式；2012年伤害死亡率在公馆镇的陆屋村、曲樟乡的亚山村、常乐镇的平心村及石康镇的太平村等区域呈H-H空间关联模式，而在党江镇的马头村及廉州镇的禁山村、沙岗镇的太平岭村等区域呈L-L空间关联模式。

图4 合浦县2008～2012年村级伤害死亡率的LISA图

3 结 论

本研究运用GIS及其空间分析技术，分析了2008～2012年广西合浦县伤害死亡发生的聚集区域和空间分布特点。从伤害死因角度进行分析发现，5年来交通事故死因居合浦县伤害死因首位，与同类研究结果一致[8]；其次为溺水，这可能与合浦县西南部和东南部乡镇沿海有关。从镇级尺度的空间分布图可以看出，2008～2010年合浦县伤害死亡率高发区主要聚集在该县西北部和东北部的乡镇，并随时间的推移死亡聚集区域逐渐减小且有向东部转移的趋势，可能是由于这些乡镇近几年来发展比较快、较繁华、人口密度大、交通拥堵严重引起。

从村级尺度的空间聚集性和空间关联模式图来看，伤害死亡主要聚集在县城中部和东部的行政村，随时间推移空间聚集半径无明显变化。从伤害高发区聚集的乡镇和随时间推移的空间变化趋势来看，乡镇尺度和行政村尺度的分析结果存在一定程度的差异，表现为：在乡镇水平上高发的乡镇，该镇的行政村不一定都呈高发状态；而在乡镇水平上低发的乡镇在村级水平上未必不存在高发的村落。这种在全域和局域空间上聚集状态不一致的现象，说明即使在全域范围内有(无)统计学意义并不代表在局域上均具有(无)统计学意义，提示我们在对资料进行空间相关分析时要兼顾全域和局域两个方面。

研究还发现，2008～2012年合浦县伤害死亡率主要聚集在曲樟乡和星岛湖乡，伤害死亡最高的是交通事故，提示相关部门要对该聚集乡镇和行政村加以管制和监督，开展针对交通事故方面的深入研究和预防；同时应对伤害死亡高聚集区进行安全宣传教育并对周边的乡镇和行政村采取相应的监督管理措施。

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[2] 董爱虎,杨 莉,张海英,等.地理信息系统技术在某市道路交通伤害中的应用研究[J].环境与职业医学,2012,29(2):65-68.

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Spatial clustering analysis on death caused by injury in Hepu County of Guangxi from 2008 to 2012

LUOHui,TANGZhong,WUXiao-chun

(SchoolofInformationManagement,GuangxiMedicalUniversity,Nanning530021,China)

Objective To explore the spatial distribution law of mortality caused by injury in the scales of town(street) and administrative village(residents′ committee) in Hepu County of Guangxi form 2008 to 2012.Methods A database was established using the data of death caused by injury in Hepu County of Guangxi form 2008 to 2012. The spatial correlation and spatial clustering features of mortality caused by injury in Hepu County were analyzed by spatial statistical software.Results The area with high mortality caused by injury mainly located in the villages of northwest and northeast in Hepu County from 2008 to 2010,and the death clustering areas gradually reduced and tended to shift to east with the increase of time.The analysis on spatial clustering and spatial correlation model in the scale of village showed that the death caused by injury mainly occurred in the administrative villages of central section and east in Hepu County,and spatial clustering dimension did not change significantly with the increase of time.Conclusion In each town and administrative village,the areas with high mortality caused by injury are obvious but not fixed.It is suggested that the relevant departments should take some preparation according to the trend of the areas with high mortality caused by injury shifting,and take the corresponding prevention and control measures for the areas with high mortality caused by injury. 【Key words】 Injury,Death,Spatial analysis,Spatial clustering,Spatial correlation,Hepu County,Guangxi

广西高校科学技术研究项目(2013YB045)

罗慧(1992～)，女，在读硕士研究生，研究方向：医学信息管理。

唐忠(1968～)，男，博士，教授，研究方向：流行病与卫生统计、医学信息管理，E-mail：zhongt@gxmu.edu.cn。

R 189

A

0253-4304(2016)03-0376-04

10.11675/j.issn.0253-4304.2016.03.23

2015-11-26

2016-02-03)