中国健康成年人抗凝血酶III活性参考值的地理分布

张 雷,葛 淼*,王 晶,杨 帆,葛 磊,王聪霞

(1.陕西师范大学地理科学与旅游学院健康地理研究所,西安 710119；2.陕西省咸阳市兴平市南市初级中学,陕西 兴平 713100；3.西安交通大学医学院第二附属医院心内科,西安 710004)

抗凝血酶III是人体内重要的生理性抗凝血因子[1]，曹海军等[2]指出抗凝血酶III具有凝固血液和溶解纤维蛋白的作用.胡艳等[3]认为检测抗凝血酶III活性对于评估人体的出、凝血状态、检测其病情、判断其预后等具有重要的意义.当抗凝血酶Ⅲ活性下降时，机体处于高凝状态，发生血栓的危险性增加[4]；当抗凝血酶Ⅲ活性升高时，常见于血友病、白血病和再生障碍性贫血等的急性出血期[5].前人的研究主要集中在药物或吸烟会对抗凝血酶III活性产生影响，如陈衡华[6]，其研究表明肝素类药物会对抗凝血酶III活性产生影响，冯小萌[7]认为吸烟也会对抗凝血酶III活性产生影响.而国内外关于抗凝血酶III活性与地理因素关系的研究处于较为浅显阶段，因此本研究从地理因素对抗凝血酶III活性的影响入手，揭示健康成年人的抗凝血酶III活性参考值在我国的地理分布，并为我国不同地区健康成年人的抗凝血酶III活性提供科学依据.

1 资料来源与分析思路

1.1 资料来源

1.1.1 抗凝血酶III活性参考值来源 抗凝血酶III活性参考值数据主要来自中国知网、万方数据库、中国科学引文数据库和医院实测，数据来自我国153个县市级单位的8 818例健康成年人(部分见附录)，选取年龄18～80岁，排除重度高血压及重度高脂血症,无严重肝、肾疾病、糖尿病、脑血管及血液病病史.所有受测者均采用静脉采血，并且采血后2 h内使用全自动血凝分析仪进行检测，检测方法为发色底物法[8-10].

1.1.2 地理因子资料 本研究选取三大地理指标，即地势指标、气象指标和土壤指标，共25小项地理因子，分别是经度(X1)、纬度(X2)、海拔高度(X3)、年日照时数(X4)、年平均气温(X5)、年平均相对湿度(X6)、年降水量(X7)、气温年较差(X8)、年平均风速(X9)、表土砂砾百分率(X10)、表土粉粒百分率(X11)、表土黏粒百分率(X12)、表土参考容量(X13)、表土容重(X14)、表土石砾含量(X15)、表土有机质含量(X16)、表土pH(X17)、表土(粘土)阳离子交换量(X18)、表土(粉土)阳离子交换量(X19)、表土盐基饱和度(X20)、表土总可交换量(X21)、T_CACO3(X22)、T_CASO4(X23)、表土碱度(X24)、表土盐分(X25).地势指标来源于国家测绘数据中心共享资料，气象指标来源于中国气象数据共享服务网，土壤指标来源于联合国粮农组织(FAO)和维也纳国际应用系统(IIASA)所构成的世界土壤数据库.

1.2 分析思路

首先，在ArcGIS10.2中通过空间自相关分析确定抗凝血酶III活性与地理因子之间是否存在不可忽视的联系，之后将所选定的数据与地理指标数据库进行匹配，在SPSS 24.0中进行Pearson相关分析，并确定与健康成年人的抗凝血酶III活性参考值存在相关的地理因子.其次，在SAS软件中通过岭回归分析，克服回归自变量内部自身强的线性关系对回归系数的最小二乘估计量的影响[11]，得到岭回归方程，进而在全国范围内预测出健康成年人抗凝血酶III活性参考值，并结合配对样本t检验，判断预测值与实测值之间的拟合度，进行结果分析对比.最后，在ArcGIS10.2中进行地统计分析，选择克里金插值法，根据待插值点与实测点的空间位置，借助(半)变异函数理论和结构分析计算出最优插值点[12]，从而进行插值出图，生成健康成年人抗凝血酶III活性参考值在我国的地理分布图.

2 结果

2.1 空间自相关分析

空间自相关分析是一种空间统计方法，可以揭示空间变量的区域结构形态[13].本文选取的是全局空间自相关，其最常用的关联指标是Moran’sI，Moran’sI指数值可正可负，值域为+1，本研究Moran’sI指数值为0.194，其大于零表示正相关，即我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值的变化与各地的地理因子之间具有相同的变化趋势.全局自相关系数Z值为2.589，大于在0.01置信区间内全局自相关系数的绝对值2.54，则认为空间区域内我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值的空间自相关性显著.P值为0.009，小于其判断值0.01，可得出我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值与各地的地理因子之间存在极其显著的关系.综合Moran’sI指数值、全局自相关系数Z值和P值，显现出我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值具有很强的空间自相关性(见图1).

图1 健康成年人抗凝血酶III活性参考值空间自相关分析图Fig.1 Spatial autocorrelation analysis of antithrombin III activity reference values in healthy adults

2.2 相关分析

检测两种现象(统计量)的变化是否存在相关性通常使用Pearson相关分析法[14]，因此在SPSS 24.0中以25项地理因子作为自变量，以健康成年人抗凝血酶III活性的参考值作为因变量，通过Pearson相关分析，可得到我国各地区健康成年人抗凝血酶III活性的参考值与25项地理因子之间的相关性系数(r)和显著性系数(P).

25项地理因子中与我国各地区健康成年人抗凝血酶III活性的参考值存在相关性的有11项，分别是：纬度(X2)、年平均气温(X5)、年平均相对湿度(X6)、年降水量(X7)、气温年较差(X8)、表土粉粒百分率(X11)、表土容重(X14)、表土有机质含量(X16)、表土(粘土)阳离子交换量(X18)、表土(粉土)阳离子交换量(X19)、表土总可交换量(X21).其中一般相关5项，显著相关6项(表1).

2.3 岭回归分析

岭回归分析是一种有偏估计回归的方法，放弃无偏性，以获得较最小二乘估计法而言更符合实际、更可靠的回归方法[15].本研究选用岭回归分析旨在解决共线性数据问题，消除各地理因子之间的相互

影响.在SAS软件中，将自变量设为具有相关性的11项地理因子，因变量设为健康成年人抗凝血酶III活性参考值，通过岭回归分析绘制岭迹图(图2).

表1 健康成年人抗凝血酶III活性参考值与地理因子的相关性Tab.1 Correlation between reference value of antithrombin III activity and geographical factors in healthy adults

注：*代表一般相关，**代表显著相关

图2 健康成年人抗凝血酶III活性参考值岭迹图Fig.2 Ridge map of antithrombin III activity reference value in healthy adults

在岭迹图中，以岭参数K作为横轴，各因素的回归系数作为纵轴.当岭参数K=0.3时，岭迹趋势趋于平稳，因此选择K=0.3，得到回归方程：

18.97X14-1.692X16-0.03670X18+0.01194X19-0.02360X21±8.55，

2.4 配对样本t检验

t检验全称studentt检验，是由英国统计学家戈塞特提出的，依t分布理论比较两组数值的平均数差异显著与否[16].本研究在SPSS 24.0中通过K-S检验发现我国健康成年人抗凝血酶III活性实测值呈正态分布，因此可选用配对样本t检验法来检验在岭回归分析下得到的我国健康成年人抗凝血酶III活性预测值与实测值之间是否拟合，为提高配对样本t检验精度，置信区间选择99%，得出结果为：显著性P=0.0001(P<0.05),说明预测值与实际值之间具有显著的线性变换，线性相关程度较强；双尾显著性P=0.998(P>0.05)，双尾显著性值与0相减后的差值较大，表明预测值与实测值之间具有很好的拟合性.选取我国12个城市的健康成年人抗凝血酶III活性预测值与实测值进行对比(图3).

图3 部分城市抗凝血酶 III活性实测值与预测值对照图Fig.3 Comparison between measured antithrombin III activity and predicted value in some cities

2.5 地统计分析

地统计分析主要用于研究随机且具结构性空间分布，或具有空间相关和依赖性的自然现象[17].本研究选取的是地统计分析下的克里金插值法[18-19]，且由于K-S检验发现我国健康成年人抗凝血酶III活性预测值呈正态分布，因此选用普通克里金插值法.

在ArcGIS 10.2中，将我国2 322个县市级的抗凝血酶III活性预测值导入，进行探索数据，得到抗凝血酶III活性参考值在我国的趋势图(图4).图中的棕色点为样本点，绿色点和蓝色点分别为棕色点在ZX面和YZ面的投影，绿色曲线表示样本东西走向的投影趋势，蓝色曲线表示样本南北走向的投影趋势.通过绿色曲线，可看出在我国东西走向上抗凝血酶III活性预测值从西部地区到东部地区逐渐升高；通过蓝色曲线，在我国南北走向上抗凝血酶III活性预测值从北至南逐渐升高，但其只代表整体趋势，抗凝血酶III活性参考值在我国的具体分布情况还应结合地理分布图得出.

得出趋势图后，继续在ArcGIS 10.2中进行地统计向导，选择克里金插值法，由于预测值呈正态分布，因此具体选用普通克里金插值法，在已进行矢量化的地图上对2 322个县市级的抗凝血酶III活性预测值进行插值出图(图5).图中红色部分代表抗凝血酶III活性参考值较高地区，绿色部分代表抗凝血酶III活性参考值较低地区，色调越接近表示区域之间的抗凝血酶III活性参考值较为接近，色调差异越大表示区域之间的抗凝血酶III活性参考值差异性越大.通过抗凝血酶III活性参考值地理分布图，发现我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值具体分布呈东北地区、西北地区和西南大部分地区较低；华北地区、华中地区、华东地区和华南地区较高，与我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值趋势图整体一致.

图4 中国健康成年人抗凝血酶III活性参考值趋势面分析Fig.4 Trend surface analysis of antithrombin III activity reference value in Chinese healthy adults

3 讨论

在空间自相关、相关分析以及地统计分析的综合分析下，可发现我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值的分布存在显著地区差异性.具体分布呈东北地区、西北地区和西南大部分地区较低；华北地区、华中地区、华东地区和华南地区较高.从单相关系数结合地理因子角度出发，可以分别从地势指标、气候指标和土壤指标三方面展开讨论.

在地势指标方面，影响我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值最主要的是纬度因素.抗凝血酶III活性参考值与纬度因素之间存在显著的负相关，即随着纬度逐渐增大，抗凝血酶III活性参考值会相应减小.通过我国中国健康成年人抗凝血酶III活性参考值趋势面分析图可看到我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值从北至南逐渐升高；结合我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值地理分布图也可看出，在同一经度，海拔差异较小的情况下，我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值纬度越小，值越大.纬度对于抗凝血酶III活性参考值的影响主要是受气候的影响.不同纬度下，温度、年降水等各有差异，因此会对不同纬度下的抗凝血酶III活性参考值产生影响.

图5 中国健康成年人抗凝血酶III活性参考值地理分布示意图Fig.5 Geographical distribution of antithrombin III activity reference value of Chinese healthy adults

在气象指标方面，对于抗凝血酶III活性参考值的影响因素有年平均气温、年平均相对湿度、年降水量和气温年较差这四项因子.其中影响最为显著的是年平均气温，其相关系数为0.306，是所有与我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值有相关性的11项地理因子中的最大值，这说明我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值受年平均气温的影响最大.其与年平均气温之间存在显著的正相关，年平均气温较高的地区，健康成年人抗凝血酶III活性参考值也相应的较高.学者[20-21]认为在高温环境下，机体血液黏度增加，血流缓慢，抗凝血酶活性值大，结合我国三大自然区划，即东部季风区，西北干旱区和青藏高原区[22]，可发现我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值在我国的东部季风区中较高.这是因为在我国东部季风区，其受夏季季风影响显著，年降水量较为充足，年平均相对湿度大，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，气温年较差较小.因此健康成年人抗凝血酶III活性参考值在我国东部季风区的数值偏高于我国西北干旱区和青藏高原区.

在土壤指标方面，表土粉粒百分率、表土容重、表土有机质含量、表土(粘土)阳离子交换量、表土(粉土)阳离子交换量、表土总可交换量均会对我国健康成年人抗凝血酶III活性产生影响，这主要是由于东部季风区、西北干旱区和青藏高原区内土壤发育存在差异性而造成的.在东部季风区中，土壤发育较好，机械组成较细，腐殖质含量较高且可溶盐分较少；在西北干旱区中，土壤机械组成较粗，有机质含量有限；在青藏高原区中，土壤发育较为缓慢，成土母质的机械组成较粗.由于我国三大自然区划的土壤发育不同，造成表土粉粒百分率、表土容重、表土有机质含量、表土(粘土)阳离子交换量、表土(粉土)阳离子交换量、表土总可交换量产生差异，从而影响当地农作物，进而间接对人体产生相应影响[23-24].

除地理因子会对抗凝血酶III活性产生影响之外，基因缺陷和饮酒也会对抗凝血酶III活性产生影响.国外学者[25]的研究表明原发性抗凝血酶III活性值低多见于基因缺陷,为常染色体显性遗传，其血浆中抗凝血酶III活性值为正常人的50%.Bijnen等[26]对新西兰老年男性的研究发现，饮酒也会导致抗凝血酶III活性降低.

4 结论

通过相关分析结合岭回归分析和地统计分析，发现有11项地理因子会分别对我国健康成年人抗凝血酶III活性参考值产生不同程度的影响.主要包括纬度(X2)、年平均气温(X5)、年平均相对湿度(X6)、年降水量(X7)、气温年较差(X8)、表土粉粒百分率(X11)、表土容重(X14)、表土有机质含量(X16)、表土(粘土)阳离子交换量(X18)、表土(粉土)阳离子交换量(X19)、表土总可交换量(X21).

本文通过建模分析，首先确定了国健康成年人抗凝血酶III活性参考值与地理因子之间存在相关性.其次还显示了健康成年人抗凝血酶III活性参考值在我国的地理分布存在着显著差异性——具体分布呈东北地区、西北地区和西南大部分地区较低；华北地区、华中地区、华东地区和华南地区较高.最后，若已知中国某地区的纬度、年平均气温、年平均相对湿度、年降水量、气温年较差、表土粉粒百分率、表土容重、表土有机质含量、表土(粘土)阳离子交换量、表土(粉土)阳离子交换量、表土总可交换量，可由此结合回归方程

18.97X14-1.692X16-0.03670X18+0.01194X19-0.02360X21±8.55

预测出该地区健康成年人的抗凝血酶III活性参考值.

由于医学指标数据主要来源于网上文献以及部分书籍资料中，本研究样本点分布相对不均，东部地区的数据稍多于西部地区，这是由于我国东西部人口聚集程度不同、经济发展水平不等和医疗资源禀赋差异造成，因此关于地理因素对我国抗凝血酶III活性参考值的影响还有待结合更多数据之后进一步研究.