背景：布鲁氏菌病是一种由布鲁氏菌引起的人畜共患慢性传染病。人布鲁氏菌病，又称地中海热（Mediterranean fever）、波状热（Gibraltar fever）或马尔他热（Malta fever），是全球最常见的人畜共患传染病之一。布鲁氏菌病是一种全身性疾病，人感染布鲁氏菌后症状轻重不一，潜伏期平均为1-2个月。常见的症状包括长期发热、盗汗、关节或全身疼痛、体重减轻、虚弱等，伴有睾丸炎、脑膜炎等并发症。严重者发生心内膜炎。该病的病死率低，有自限性，但易复发。人感染的途径往往通过接触已感染的动物、直接食用原奶制品或未经巴氏消毒的奶酪，人与人直接的传播是极为罕见。农民、牧民、屠宰厂工人和兽医工作者被视为主要的潜在风险人群。绵羊、山羊、猪、牛和狗都可以被感染布鲁氏菌病，导致流产或不孕不育。对人致病的布鲁氏菌种主要包括羊种布鲁氏菌（B.melitensis）、牛种布鲁氏菌（B. abortus）、猪种布鲁氏菌（B. suis）和犬种布鲁氏菌（B. canis）。羊种Rev.1疫苗是一种能有效预防小型反刍动物感染的疫苗，但目前仍然没有令人满意的人用疫苗。除某些工业化国家，布鲁氏菌病在世界各地的人和动物中都有分布。各国政府和医疗卫生机构为控制布鲁氏菌病的传播做出不懈努力，采取很多损害本国经济发展的措施，如隔离或扑杀受感染的动物，并严格依照世界卫生组织的相关规定进行安全处置感染源。布鲁氏菌病给国民健康带来了危害，而且影响畜牧业的发展，是一个不可忽视的世界性公共卫生问题。自20世纪50年代中期以来，中国人布鲁氏菌病疫情经历了多次高低起伏。目前，人布鲁氏菌病在我国25个省（直辖市、自治区）均有发病，部分省份发病率急剧上升，内蒙古自治区自1999年以来成为影响最严重的疫区。自21世纪开始，人布鲁氏菌病的发病率急剧上升，新发报告病例数逐年上升。在2000-2006年间，布鲁氏菌病在所有法定报告传染病中对人类的危害程度已由17位上升到10位。国内外研究表明布病的发生与生态环境、职业暴露、社会经济条件、移民与旅游等因素密切相关，而2000年后我国布病疫情发生大范围的上升，其原因或影响因素尚不明确。目的：①明确人布鲁氏菌病的流行病学特征，如其时间分布、空间分布、职业分布及相关的动物疫情分布等；②探究影响人布鲁氏菌病传播流行的自然地理环境和社会经济因素，如宿主密度、海拔、植被覆盖类型（或土地利用）等；③选择重点疫区（如黑龙江省、吉林省、内蒙古自治区和山西省）分析气候因素对布鲁氏菌病发病率变化的影响，并建立预测模型，明确布鲁氏菌病发病率变化的规律。方法：收集、整理我国2004-2010年各县区人布鲁氏菌病疫情数据、动物疫情数据、环境数据、土地利用数据、社会经济数据、气象数据等。①采用描述性流行病学分析方法分析我国2004-2010年人布鲁氏菌病的流行病学特征；②应用Poisson回归模型分析我国人布鲁氏菌病的空间分布区域差异的影响因素；③应用Granger因果分析模型和自回归分布滞后模型（ADL）分析重点疫区气象条件对人布鲁氏菌病发病率变化的影响，并建立短期预测模型。结果：①我国大陆地区人间布鲁氏菌病流行病学特征。从2004年至2010年，我国大陆地区1,201县（区）（占41%）共报告了162,329个病例。截止2010年，人布鲁氏菌病发病率从0.63/100,000上升为2.72/100,000，增长了约4倍。其流行特征具有明显的季节性，主要发生在春季和夏季，尤其是每年5月份为发病高峰期。在所有报告病例中，约51-54%的病人发生在30-49岁人群，男性病人占74.59%，男性发病率在所有年龄分组中都显高于女性（P <0.001）。此外，88.78%的病例来自农民和牧民，病人职业分布图显示我国北部与南部之间职业分布存在差异，其中，华北、东北、西北地区（尤其是在牧区和农区）大部分患者为农民和牧民，而我国南部或偏远城市地区的风险人群以餐饮服务人员、城市工人和退休工人为主。从人布鲁氏菌病发病率的时空分布图来看，布鲁氏菌病分布于内蒙古、河北和山西北部地区，以及黑龙江、吉林和辽宁省等东北部省份。自2004年以来，人布鲁氏菌病疫区范围在中国的西部和北部地区不断扩大，2009年达到历史最高水平，而在其他省份，特别是在我国东部和南部，呈零星发病，但疫区范围在不断扩大。在所有县区中，年发病率在每10万人0到1,440病例之间变化，均值为每十万人11个病例。内蒙古的阿巴嘎旗、苏尼特左旗和镶黄旗年发病率最高，分别为1,440/100,000，1,121/100,000和902/100,000。自2005年以来，人布鲁氏菌病疫区范围在中国的西部和北部地区不断扩大，2009年达到历史最高水平。同时，布鲁氏菌病疫情开始由我国北方地区向南部地区扩张。此外，动物疫情分布图显示羊布鲁氏菌病疫情主要发生在我国北部和西部，而牛布鲁氏菌病的暴发则广泛分布于我国全境。②人布鲁氏菌病的传播风险因素分析。单因素泊松回归分析显示，绵羊、山羊和猪的数量、平均海拔、草地分布与人布鲁氏菌病发病率显著相关。牛的数量、稻田和森林占土地利用百分比与布鲁氏菌病没有显著性相关。将所有协变量以单变量分析结果P<0.20的标准纳入多变量泊松回归分析，结果证明绵羊、山羊、猪的数量、平均海拔和草原占用面积百分比等五个变量与人间布鲁氏菌病疫情显著性相关。其中，绵阳、山羊和猪饲养量的相对危险度（IRR）分别为1.42（95%CI=1.28-1.57, P <0.001），1.15（95%CI=1.01-1.32, P=0.033）和0.80（95%CI=0.66-0.96, P=0.016）。人布鲁氏菌病的发病率也受海拔和植被分布的影响，而且在中等海拔（800-1600米）和草原分布的县区具有较高的发病率。③气象因素对人布鲁氏菌病发病率变化影响。互相关分析表明，人布鲁氏菌病的月发病率与气候因素显著相关，包括温度、降水、日照时数、相对湿度和风速等。在发病率最高的四个省中气象因素对发病率的累积效应有0到7个月的滞后效应。除风速外，所有纳入分析的气候因素与发病率呈负相关。滞后4个月的月平均气温与人布鲁氏菌病发病率相关性最高，其次是降雨、日照时数、相对湿度和风速。与相对湿度和风速1-2个月的滞后期相比，温度、降雨和日照时数的滞后期更长，达到了3-4个月。根据Granger因果关系检验，温度、日照时数和降雨在发病率最高的四个省中可能是影响人布鲁氏菌病的传播的风险因素。ADL时间序列回归分析发现在所有四个省中人布鲁氏菌病发病率与温度或日照时数显著相关或两者同时影响，具有1-7个月的滞后期。降雨和风速在最终（或多元）ADL模型中，由于对发病率的贡献最小而被剔除出去。根据根均方误差值（RMSE），所有影响因素对发病率的贡献在此模型得到的最合理的解释。在内蒙古自治区，模型（模型II，模型中只包括HS）中发病率与日照时数显著性相关，且对发病率的影响滞后0到5个月（β：-0.03-0.11，每10小时的变化，约1天）。在黑龙江和吉林两省中，模型I发现温度在两个省分别滞后0到6个月和0到7个月（黑龙江，β：-0.05-0.002，每1°C的变化；吉林，β：-0.004--0.001）与人布鲁氏菌病的月发病率显著性相关。模型III中，温度和日照时数均有0到7个月的滞后期，该模型在山西省（温度，β：-0.003--0.007，滞后0-5个月，每1°C的变化；日照时数，β：-0.007--0.006，滞后0到7个月，每10°C的变化）最为适用。ADL预测模型中，在各个省分别使用2010年1月到12月观测数据来验证了预测值的可靠性。但是，我们的研究仍有一定的局限性。首先，被动的监测数据不如主动监测收集的数据可靠。某些情况下可能会上报，因为他们的临床症状不明显，或因为在农村延误诊断而导致报告推迟。此外，旅游业和人口流动影响人布鲁氏菌病的传播过程是很复杂的模式。然而，我们的研究全面介绍了我国大陆人布鲁氏菌病的流行病学特征，为未来干预措施的实施提供了最有效的帮助。结论：在这项研究中，我们描述了人布鲁氏菌病的流行病学特点，确定了时间和空间变化趋势，确定了其与环境因素和社会经济因素之间的关系，并在重疫区分析了气象因素对其影响。我们的研究结果表明，在草原和中度海拔地区（800-1600米），尤其是在每年冬天和春天较为寒冷或日照少的地区，应集中注意绵羊和山羊疫情监测。此外，我们所采用的方法对未来人布鲁氏菌病疫情风险评估提供有价值的信息和方法。