应用社会网络分析技术探索湖南省生猪调运特征

2021-08-06孙向东沈朝建宇传华

中国动物检疫 2021年8期

石芳，孙向东，沈朝建，宇传华

（1.武汉大学健康学院，湖北武汉 430071；2.中国动物卫生与流行病学中心，山东青岛 266032）

动物间的直接或间接接触是引起非洲猪瘟、口蹄疫等重大动物疫病传播的重要原因，而动物调运是造成不同地区动物群体间彼此接触的关键因素[1]。加强动物调运的监测与管理，了解动物调运工作中的关键控制点，有助于预防和控制动物疫病的发生与发展。

社会网络分析是社会学家基于数学模型和图论发展起来的，对社会网络的关系结构、属性加以分析的定量方法[2]。利用社会网络分析技术可以构建完整的动物调运网络，计算网络特征参数，获得调运过程中影响动物疫病传播的关键性节点，分析疫病传播过程中的风险因素，从而有效控制疫病传播，减少动物疫病带来的经济损失[3]。在了解网络结构和传播规则的基础上提出动物疫病防控策略，有助于制定相关政策。

湖南是我国的生猪养殖大省。根据《中国统计年鉴》的数据，2017 年湖南省肉猪出栏6 116.3万头，占全国总肉猪出栏量（70 202.1 万头）的8.7%，在全国各省份中排名第三[4]。明确湖南省生猪调运工作的关键控制点，提出成本效益最优监测方案，有利于湖南省开展高效的生猪疫病防控工作。本研究旨在应用社会网络分析技术，构建湖南省生猪调运网络模型，定量计算网络统计性质，可视化展示网络特点与时间变化，找出网络中担当重要角色的关键性节点，探讨猪疫病防控策略。

1 材料与方法

1.1 数据来源

2017 年1 月1 日至2017 年12 月31 日的湖南省生猪调运信息，来源于动物检疫合格证明电子出证平台B 证数据，从中提取签发日期、动物数量、启运地、到达地以及检疫合格证ID 等信息。

1.2 社会网络分析

社会网络是由多个点（社会行动者）和各点之间的连线（行动者间的关系）构成的集合[5]。社会网络中行动者的关系种类多样，例如距离关系、贸易关系、合作关系等。在动物调运网络中，此种关系属于启运地与到达地之间的动物调运关系。在动物调运网络里，点（社会行动者）可以是国家、省、地级市、县级市/州、乡级行政单位，也可以是作为调运地点的养殖场、屠宰场、交易市场等。本研究以湖南省14个城市作为社会网络分析的点，以有向边表征生猪从始发地到目的地的调运活动，根据生猪调运批次和生猪调运数量分别对网络的边进行加权。社会网络分析界定了一系列评价指标，以量化网络关系的强弱[5-6]，详见表1。

表1 社会网络指标及其含义

1.3 数据分析

首先，使用ArcGIS 10.7 软件绘制湖南省市级生猪调运网络地图，使用Pajek 5.10 软件计算湖南省生猪调运网络的指标值。其次，分别根据生猪调运批次和生猪调运数量，对网络的有向边进行加权，计算有向网络的权重度数中心度和环，并使用R4.0.0 软件绘制从出发地到目的地生猪调运批次和调运数量的和弦图[7]。再次，去除网络度数中心度最高的7 个顶点，然后观察网络的变化。最后，计算1—12 月湖南省生猪调运网络的指标变化，并绘制折线图。

2 结果与分析

2.1 生猪调运网络概况

2017年湖南省14个市/州共调运生猪17 815 040头、510 973 批次，产生189 条调运关系。网络密度是96.43%，平均点度是27，聚类系数是0.96。生猪调运网络见图1。

图1 2017 年湖南省市级生猪调运网络

2017 年湖南省有7 个城市度数中心度是28，提示这7 个城市与其他城市均存在生猪调运关系。某地与其他城市之间的距离越小，生猪就越容易调运到该地，该地的接近中心度越高。接近中心度最小的城市是永州市和张家界市，其他市/州的接近中心度均为1。如果某地在生猪调运网络里起重要的中介作用，那么其中介中心度较高。度数中心度最高的7 个城市，其中介中心度也最高。各市/州的网络指标值见表2。

表2 2017 年湖南省各市/州生猪调运网络指标值

2.2 加权网络分析

采用生猪调运批次或生猪调运数量，对网络的有向边进行加权。权重入度数中心度表示某地调入批次或调入猪数量的大小，权重出度数中心度表示某地调出批次或调出猪数量的大小，环表示仅在本地内部调运的批次或生猪数量，网络的权重度数中心度等于权重入度数中心度与权重出度数中心度之和减去环。2017 年湖南省生猪调运加权网络指标见表3。权重度数中心度、权重入度数中心度、权重出度数中心和环最大的城市均是邵阳市，其次是长沙市、衡阳市和常德市。绘制任意两个城市间生猪调运批次和数量的和弦图（图2）。去掉环（市内生猪调运）后，长沙市接收来自其他城市调入的生猪批次和数量最大。

图2 2017 年湖南省不同市/州生猪调运批次和数量的和弦图

表3 2017 年湖南省各市/州的生猪调运批次和数量的加权网络指标值

在网络中去除度数中心度前50%的7 个城市后，生猪调运批次下降76.28%，生猪调运数量下降87.42%（表4）。

表4 去除度数中心度最高的7 个城市后生猪调运网络的百分比变化

2.3 月份变化

分析2017 年湖南省各月份生猪调运网络的权重度数中心度，结果发现一季度到四季度网络的生猪调运批次和生猪调运数量总体呈上升趋势（图3）。

图3 2017 年各月份湖南省生猪调运批次和生猪调运数量变化趋势

3 讨论

社会网络分析与动物调运数据结合，可以深入研究动物调运网络的拓扑结构，找到调运过程中担当重要角色的地区，对探讨动物疫病防控策略具有重要的经济学和卫生学意义[1]。本研究基于湖南省动物检疫合格证明电子出证平台B 证数据，构建了2017 年湖南省14 个市州的生猪调运网络。

网络拓扑结构是牲畜调运过程中疫病传播的重要影响因素。传染病在聚类系数较高的规则化网络上的平均扩散范围和传播速度，明显高于其在聚类系数较低的随机网络上的扩散范围和速度[8]。Smith 等[9]利用社会网络分析发现，英国生猪调运网络的短距性和高聚集性极易造成疫病的快速传播。相反地，瑞士养猪业比欧洲其他国家的生猪养殖系统更加分散，这使得瑞士暴发大规模传染病的可能性小[10]。湖南省市级生猪调运网络的密度和聚类系数较高，如果发生疫病且不加以控制，疾病极易从一个城市传播到其他城市。

社会网络分析可以发现动物调运过程中疫病风险高的地区，有助于建立效益成本比高的动物疫病监测策略[11-12]。中国动物卫生与流行病学中心对广东省生猪贸易市场进行社会网络分析发现，与从网络中随机删除地区相比，删除度数中心度较高的地区可以更大程度地减少潜在流行病的发生[13]。本研究确定了湖南省具有最高度数中心度的地区，在移除前50%的城市后，观察到新的网络生猪调运批次下降76.28%，生猪调运数量下降87.42%，说明对湖南省度数中心度前50%的城市的生猪调运进行重点监测、隔离或限制活动，能够控制全省约87.42%的生猪调运数量。

加权网络分析揭示了邵阳市在全省生猪调运工作中的重要地位。邵阳市拥有洞口县、邵东县、邵阳县、隆回县、新邵县等5 个生猪生产优势县，年生猪出栏量超过800 万头[14]。湖南省内调运总量20%的生猪被运往邵阳市，同时邵阳市的生猪调出量接近400 万头，占到全省调运总量的22.4%。这意味着对邵阳市生猪调运活动开展主动监测至关重要。如果在邵阳市暴发疫情，且发现不及时，那么疫病可能会迅速传播到湖南省的其他地区。人口密集、经济相对发达的长沙市对猪肉的需求量较大，接收来自其他地区调入的生猪批次和数量最多。在社会网络分析中，具有高点入度数中心度的地区被认为是“超级接收者”[11]，是最有可能引入患病动物、感染疫病的地区。因此，应加强长沙市的生猪调运监督管理工作，做好动物疫病检测和联合防控，加大疫病防护和消毒的宣传力度。为减少疫病传播风险，建议在出度数中心度高的地区建设屠宰场，增加屠宰能力，减少生猪调运；入度数中心度高的地区提高风险分析力度，提升预警能力。

社会网络分析还可以提供某地区生猪养殖量与消费量差异的信息。常德市、岳阳市和衡阳市的权重出度数中心度明显高于权重入度数中心度，提示这3 个城市的猪肉自给有余，是生猪出口市。怀化市、张家界市和湘西土家族苗族自治州等湖南西部经济落后地区的权重入度数中心度明显高于权重出度数中心度，说明这些城市的生猪消费量远远大于养殖量，是主要的生猪进口市。因此，需要加大对西部经济落后地区生猪养殖的支持力度，持续改善湘西农村经济现状[14]。

2017 年，湖南省生猪调运批次和数量存在持续上升趋势。元旦春节前是猪肉产品消费的旺季，此外随着冬季大幅度降温，南方制作腊肠腊肉的消费需求逐步开启，进一步带动了猪肉消费，因此生猪供给和需求均增加。春节过后，生猪存栏量和屠宰量都呈下降趋势。夏季，猪育肥效率低下，高温天气易对母猪产生热应激，使母猪免疫力下降，容易诱发疫病流行，不利于生猪调运[15]。相比春夏季节，冬季的生猪调运活动更频繁，因此应加强冬季的生猪调运监管。

社会网络分析在兽医流行病学领域的应用起步较晚，2005 年才被应用到该领域。目前社会网络分析方法在兽医流行病学乃至动物调运领域的应用，在国外较多，但在国内还处于起步阶段，未来有很大的发展空间。获取完整、高质量的数据仍是兽医流行病学工作的一个重要挑战。利用社会网络分析构建牲畜调运网络模型，需要高质量的关系数据作为支撑[5]。中国动物疫病预防控制中心调研发现，全国各省均建设了动物检疫合格证明电子出证系统，积累了大量的动物调运数据，但是数据的分析利用明显不足[16-17]。亟待建立中央级动物调运大数据平台，构建全国化的动物调运网络，确定我国动物调运过程中担当重要角色的关键省市，从而提出更具成本效益的疫病监测和预防控制策略。

本研究存在2 个局限性：第一，本研究只分析了2017 年数据，因此尚不确定本研究发现的季节趋势是否适用于其他年份，未来将通过纵向数据观察生猪调运的长期变化趋势。第二，违法违规调运生猪是疫病发生的重要原因，但本研究不涉及这部分数据，建议在设计疫病防控策略上综合考虑动物检疫合格证明信息和违法违规生猪调运数据。