**摘要**
**背景**：土壤可能影响病原体的持续存在和疫情爆发动态，但其特性及其与历史鼠疫发生的潜在关联仍知之甚少。本研究旨在描述中国云南省三个共栖啮齿动物鼠疫疫点的表层土壤特性，并探讨这些特性与历史鼠疫村庄状态的特定关联。
**方法**：2019年7月至8月期间，在弥勒县、芒市县和梁河县选取了108个有鼠疫记录的村庄和122个无鼠疫记录的村庄，共收集了230个土壤样本。分析了土壤pH值、电导率（SEC）、有机质（SOM）以及七种金属元素（Fe、Ca、Ti、Co、Cu、Ni、V）。数据统计采用了非参数检验、Spearman相关性分析、主成分分析（PCA）和二元逻辑回归。
**结果**：总体而言，这些土壤呈酸性（中位pH值为5.82），略带盐分（中位SEC值为166.51 μS/cm），有机质含量适中（中位值为21.14 g/kg）。Fe、Ti、Co、Cu、Ni和V的浓度显著高于国家背景值（所有p值<0.001）。三个地区之间存在显著差异：弥勒县的土壤接近中性（中位pH值为6.79），电导率最高（207.5 μS/cm），Fe（91741.03 mg/kg）、Cu（79.94 mg/kg）和V（310.1 mg/kg）的浓度也最高，但有机质含量最低（20.5 g/kg）；芒市县的土壤呈酸性（中位pH值为5.57），电导率和金属元素含量处于中等水平，有机质含量为21.41 g/kg；梁河县（n=71）的土壤最酸（中位pH值为5.48），电导率最低（147.1 μS/cm），金属元素浓度最低，但有机质含量最高（22.05 g/kg）。事后比较显示，弥勒县的pH值、电导率、Fe、Ti、Co、Cu、Ni和V浓度显著高于芒市县和梁河县（Bonferroni校正后的p值<0.017），而各地区的有机质含量无显著差异（p值=0.634）。在省级层面，有鼠疫记录的村庄的Ni和V含量显著低于无鼠疫记录的村庄（p值<0.05），但区域亚分析表明这种模式并非普遍存在，存在依赖具体环境的变异。多变量分析提取出四个主成分（累积方差为83.72%）。多变量逻辑回归表明，富含重金属的主成分（PC1）与历史鼠疫村庄的关联性较低，而壤土质地与鼠疫发生的概率较低有关。
**结论**：这三个鼠疫疫点的土壤均为酸性、略带盐分，并含有多种金属元素，其特性在不同地区存在显著差异。这项探索性横断面研究表明，以重金属和壤土质地为主的土壤特征与历史鼠疫发生存在统计学关联。这些特定地点的发现为未来研究土壤环境与鼠疫生态之间复杂且可能受环境影响的关联提供了关键的基础数据和多变量分析框架。
**1 引言**
鼠疫是一种致命的人畜共患病，其特征是疫情发作期和静止期交替出现。作为一种典型的自然疫源性疾病，它对公共卫生构成持续威胁。该疾病由鼠疫耶尔森菌（Yersinia pestis）引起，这种细菌在野生啮齿动物群体中存活并通过跳蚤传播。人类鼠疫主要有三种临床表现形式：肺鼠疫、腺鼠疫和败血症鼠疫，这些形式可能以散发病例、疫情爆发或大规模流行病的形式出现。在过去2000年中，多次大规模流行病导致数亿人死亡，全球范围内仍存在鼠疫耶尔森菌的自然宿主，包括中国云南省。在中国，人类鼠疫病例数从1999年的16例增加到2000年的254例。尽管发病率有所下降，但病死率增加了2.5倍，在某些严重地区达到了100%，动物鼠疫活动也波动较大。在云南省，经过10年的静止期后，2016年再次出现人类鼠疫病例（1例败血症和1例腺鼠疫），2020年在西双版纳州也报告了动物鼠疫活动（3）。
历史上至少记录了三次全球性鼠疫大流行：第一次（或查士丁尼大流行，541–750/767年）、第二次大流行（包括黑死病，1346–18世纪）和第三次大流行（约1772–1945年），据信第三次大流行起源于中国云南省西南部，并在20世纪初传播到全球（4）。目前，鼠疫在自然疫源地持续存在，鼠疫耶尔森菌通过涉及宿主、媒介和环境的复杂循环得以维持（5）。该细菌已在至少33个国家被发现；超过200种哺乳动物可能被感染，主要通过土壤接触或挖掘活动传播，超过30种跳蚤可以在此过程中传播细菌（44）。人类感染途径包括被感染的外寄生虫叮咬、直接接触受感染动物、食用受污染的肉类或吸入呼吸道飞沫（4）。
在中国，根据生态类型、景观、宿主和媒介特征，已识别出12种自然鼠疫疫点（6, 7）。云南省主要有两种类型：Rattus tanezumi疫点和Apodemus chevrieri–Eothenomys miletus疫点。这些是中国最活跃的疫点（8），1986至2005年间占中国人类鼠疫病例的约60%。每个疫点都有独特的生态环境，包括地理、气候、宿主、媒介和土壤特性，这些因素调节着疫情静止期和活跃期之间的转换（9）。有人提出鼠疫耶尔森菌在环境中的持续存在是疫情间歇期维持的关键机制，但直接证据仍有限（10）。然而，鼠疫疫点突然再现、长期静止以及地理边界背后的机制仍不甚明了。几个世纪以来的研究表明，鼠疫动态与当地生态稳定性密切相关（9）。鼠疫耶尔森菌在土壤中的持续存在进一步表明，土壤的物理化学性质可能对其生存有重要影响。尽管如此，关于土壤特性如何影响鼠疫动态的研究仍较为有限。
作为鼠疫疫点的基本组成部分，土壤支持微生物、啮齿动物和跳蚤群落的生存，并与鼠疫的静止和再现密切相关。土壤化学性质可能通过影响鼠疫耶尔森菌的存活、跳蚤和宿主的持续性和繁殖以及人类活动来促进或抑制疫情爆发，从而重塑宿主-媒介-环境的平衡。土壤pH值、电导率和有机质是反映土壤质量的关键物理化学指标，影响微生物群落结构和多样性。土壤中的金属元素也可能有助于鼠疫耶尔森菌在疫点的长期存在（12）。然而，土壤特性与鼠疫发生之间的具体关系仍需进一步研究。近年来，云南省出现的零星人类病例和动物疫情表明，涉及鼠疫耶尔森菌的生态平衡已被打破，这提示可能存在疫情再次活跃的风险。因此，迫切需要监测历史疫点的环境变化，包括土壤酸度、盐分、干旱程度和矿物质含量（13）。
本研究旨在描述云南省历史共栖啮齿动物鼠疫疫点的表层土壤特性，并将其与无鼠疫记录的村庄进行比较。研究目的是揭示不同地区、土地利用类型和鼠疫历史群体之间的土壤pH值、电导率、有机质和金属元素（Fe、Ca、Ti、Co、Cu、Ni、V）的差异；探讨它们之间的相关性；并为了解鼠疫静止期的土壤环境提供基础数据。本研究仅涉及“同一健康”框架中的环境部分，旨在补充宿主/媒介方面的研究。研究结果可能有助于制定综合的鼠疫监测和控制策略。
**2 材料与方法**
2.1 **采样地点**
本研究于2019年7月至8月在云南省典型的共栖啮齿动物鼠疫疫点进行，共包括16个自然村庄，分布在弥勒县、梁河县和芒市县。采样地点的地理分布见图1。采用配对研究设计：8个有鼠疫记录的村庄（至少有2次记录的疫情爆发），8个无鼠疫记录的对照村庄，这些对照村庄与有鼠疫记录的村庄在人口规模、家庭数量、经济状况、民族习俗和地理环境方面相匹配，以减少选择偏差。详细采样信息见表1。
**图1** 中国云南省三个研究区域的历史鼠疫村庄和无鼠疫对照村庄的地理位置。
**表1** 县份、村庄类型、代码、土壤样本数量
| 县份 | 村庄 | 类型 | 代码 | 土壤样本数量 |
|------|------|------|--------|------|
| 弥勒县 | Asuobai | 腺鼠疫 | A1 | 14 |
| | Yangjie | 无鼠疫 | B2 | 22 |
| | Suya | 腺鼠疫 | C1 | 14 |
| | Dahongtang | 无鼠疫 | D2 | 22 |
| 芒市县 | Wonglong | 腺鼠疫 | E1 | 10 |
| | Bangma | 无鼠疫 | F17 | 17 |
| | Laxiang | 腺鼠疫 | G18 | 18 |
| | Nanbang | 无鼠疫 | H13 | 13 |
| | Zhehuan | 腺鼠疫 | I16 | 16 |
| | Dongxiang | 无鼠疫 | J13 | 13 |
| 梁河县 | Xiaomengwu | 腺鼠疫 | K11 | 11 |
| | Bingsai | 无鼠疫 | L12 | 12 |
| | Xiaowan | 腺鼠疫 | M13 | 13 |
| | Mangmeng | 无鼠疫 | N12 | 12 |
| | Nameng | 腺鼠疫 | O12 | 12 |
| | Yangliuhe | 无鼠疫 | P11 | 11 |
**土壤采样总结**
土壤样本从每个村庄住宅区周围的四个方向（东、南、西、北）采集。采样点位于鼠道和啮齿动物活动频繁的地方。在每个采样点，清除植被、杂草、石块和松散的表层土壤后，使用木铲在地下约10厘米处采集土壤样本。样本放入密封塑料袋中，贴上唯一标签，然后存放在4°C下待实验室分析。土壤质地通过标准野外形态学评估确定，基于手感、凝聚力和保水特性，分为三种类型：沙土、壤土和沙壤土。调查期间还记录了土地利用类型和其他野外参数。
2.2 **土壤样本制备**
空气干燥的土壤样本用木工具粉碎并研磨，通过10毫米尼龙筛过滤。每个土壤样本分为两部分，一部分用于测定pH值、电导率和干物质含量，以计算后续的金属浓度；另一部分进一步通过60毫米尼龙筛过滤，然后再次分成两份。一份用于测定有机质，另一份通过100毫米尼龙筛进行金属分析。
2.3 **土壤物理化学和金属元素分析**
土壤样本按照《中华人民共和国环境保护标准》进行处理。
2.3.1 **土壤pH值、电导率和有机质的分析**
土壤pH值和电导率在1:2.5（w/v）的土壤-去离子水悬浮液中测量，平衡30分钟后进行测量，期间偶尔搅拌，使用校准的pH计（PHS-3E，上海仪电）和电导率计（ST3100c/F，Ohaus），符合国家标准HJ 962–2018（pH值）和HJ 802–2016（电导率）。
有机质含量采用重铬酸钾氧化法（Walkley-Black法）测定，该方法在加热条件下进行。过量的重铬酸钾与硫酸亚铁反应计算有机碳含量，随后通过转换因子1.724转换为有机质含量，结果以g/kg表示。
2.3.2 **土壤干物质含量的测定**
土壤干物质含量按照标准HJ 613–2011测定。简要来说，将空气干燥的样本在105°C下干燥10分钟。所得干物质值用于校正空气干燥样本的金属元素浓度。
2.3.3 **金属元素的测定**
2.3.3.1 **消化**
准确称取约0.2000克细磨土壤（<100目）放入聚四氟乙烯（PTFE）消化容器中。向每个容器中加入混合酸消化系统（6毫升浓HNO3、3毫升浓HCl、1毫升浓HF），轻轻搅拌均匀。密封后，使用Multiwave PRO系统（Anton Paar，奥地利）在微波辅助下进行消化，符合国家标准HJ/T 166–2004和HJ 832–2017，具体温度程序见表2。消化完成后，加入6毫升饱和硼酸溶液以消除基质干扰；消化液在150°C下加热约200分钟，直至体积减少到约1毫升。消化容器内壁和盖子用3%（v/v）HNO3冲洗至少三次，确保样本完全转移。所有冲洗液和消化液合并后转移到50毫升聚丙烯离心管中，用3%（v/v）HNO3稀释至50毫升。最终溶液通过慢速定量滤纸过滤后进行仪器分析。
**表2** 微波消化仪的操作程序
| 步骤 | 时间（分钟） | 温度（°C） | 风扇速度 |
|------|--------|--------|------|
| 1 | 10 | 室温 → 120 | 1 |
| 2 | 12 | 保持 | 1 |
| 3 | 10 | 120 → 190 | 1 |
| 4 | 30 | 190 | 保持 |
| 5 | 120 → 190 | 1 |
| 6 | 15 | 冷却 | 8 |
| 7 | 190 → 70 | 3 |
2.3.3.2 **仪器分析**
过滤后的消化液中七种金属元素（Fe、Ca、Ti、Co、Cu、Ni、V）的浓度通过电感耦合等离子体光学发射光谱法（ICP-OES；Optima 8000DV，PerkinElmer）测定。仪器操作参数见表3。为了确保分析的稳定性和最小化仪器漂移，采用了30秒的样品引入延迟，并且每个样品都进行了两次重复注射分析。表3列出了ICP-OES的操作参数。
2.3.3 校准和质量保证/质量控制
使用多元素校准标准品（NCS 148664，NCS Testing Technology Co., Ltd.）与3% HNO₃进行系列稀释，以制备工作标准溶液。所有校准曲线均表现出优异的线性，相关系数（r）> 0.9995。方法检测限（MDL）和定量限（LOQ）分别计算为11次程序空白测量的标准偏差（SD）的3倍和10倍；所有元素的详细线性方程、MDL和LOQ列在表4中。
表4
元素 线性方程 相关系数 SD (mg/L) 方法检测限 (mg/L) 定量限 (mg/L)
Fey = 51,370 x + 573 0.5 0.001 0.003
Cay = 50,140 x + 182 7.4 0.005 0.016
Tiy = 392,700 x - 138 43 0.006 0.002
Coy = 21,720 x + 460 9.4 0.008 0.006
Cuy = 53,920 x + 106 4.6 0.008 0.006
Niy = 19,360 x + 353 14 0.004 0.004
Vy = 49,950 x + 327 24 0.007 0.008
2.4 分析程序的准确性和精确性通过并行分析认证参考物质GBW07403a（GSS-3a）（n = 6）进行了验证。对于所有目标元素，相对于认证值的回收率在89.7%到102.9%之间，相对标准偏差（RSD）低于6.7%。在代表性样品基质上进行的加标回收测试显示回收率为85–105%，符合标准分析质量要求；详细数据列在表5中。每个消化批次中都包括了程序空白样品和重复样品，以监测潜在污染并评估方法的重现性。
2.5 统计分析
所有数据均使用Microsoft Excel 2019记录和整理，以建立云南省鼠疫疫区的土壤特征数据库。SPSS 26.0用于统计分析。在分析之前，通过Shapiro检验和Levene检验分别确认了土壤性质的正态性和方差的齐性。土壤特征以正态分布数据的平均值和标准差以及非正态数据的中位数和四分位数范围[M (P25, P75)]表示。使用Wilcoxon符号秩检验、Kruskal Wallis H检验和Mann–Whitney U检验来分析不同地区、土地利用类型和历史鼠疫状况之间的土壤特征差异。多重比较使用了Bonferroni校正和Mann–Whitney U检验。Spearman等级相关系数用于分析土壤特征之间的相关性。
为了减少土壤变量之间的维度和多重共线性，基于10个土壤指标进行了主成分分析（PCA）。Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）检验和Bartlett的球形度检验用于评估数据适合进行PCA。保留了特征值大于1的主成分。然后将提取的主成分以及土壤质地和土地利用类型作为自变量纳入二元逻辑回归模型，以识别与历史鼠疫村庄状况相关的关键因素。p < 0.05被认为具有统计学意义。
3 结果
本研究共收集了230个样品，其中108个来自历史鼠疫村庄，122个来自非鼠疫村庄，其中72个样品来自Mile，87个来自Mangshi，71个来自Lianghe。样品涵盖了三种土地利用类型（耕地、林地和草地）和三种土壤质地（沙质土壤、壤土和沙壤土）。
3.1 鼠疫疫区的土壤特征
本研究中样品的pH值范围为4.05至8.37，中位数为5.82；土壤电导率（SEC）范围为33.3 μS/cm至3,870 μS/cm，中位数为166.51 μS/cm；土壤有机质（SOM）范围为0.85 g/kg至346.095 g/kg，中位数为21.139 g/kg。七种土壤金属（Fe、Ti、Ca、V、Ni、Cu、Co）的含量分别为53592.11 mg/kg（13742.76–198628.02 mg/kg）、5360.89 mg/kg（1257.48–28110.21 mg/kg）、1733.82 mg/kg（0.00–102324.35 mg/kg）、146.80 mg/kg（25.31–653.29 mg/kg）、46.38 mg/kg（0.00–397.58 mg/kg）、39.87 mg/kg（1.90–168.09 mg/kg）、26.49 mg/kg（8.69–90.92 mg/kg）。Fe的含量最高，而Ni、Cu和Co的含量相对较低，中位数低于100 mg/kg。与国家土壤环境背景值相比，六种金属（Fe、Ti、Co、Cu、Ni、V）的含量显著升高（所有p < 0.001）。相对于背景值的超标程度依次为：Co（128.36%）> Cu（92.61%）> V（91.15%）> Ni（86.26%）> Fe（80.44%）> Ti（40.71%），而Ca的中位数远低于背景值，中位数为18.64%，平均值为背景值的60.79%。鼠疫疫区的土壤特征见表6。
表6
| 项目 | 平均值 | 中位数 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | 背景值 | 平均值 | 中位数 |
|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
| pH | 5.93 | 5.82 | 1.08 | 4.05 | 8.37 | NA | NA |
| SEC | 244.02 | 166.51 | 345.18 | 33.30 | 3870.00 | NA | NA |
| SOM | 25.79 | 21.13 | 27.47 | 0.85 | 346.09 | NA | NA |
| Fe | 6354 | 88.62 | 5359 | 2940 | 3686 | 1986 | 2940 |
| Ca | 936 | 1733 | 1840 | 60.02 | 1023 | 2432 | 930 |
| Ti | 751 | 559 | 5360 | 896 | 2811 | 1000 | 3810 |
| Co | 30.48 | 2649 | 1494 | 869 | 90.92 | 1270 | 1160 |
| Cu | 46.58 | 3987 | 1494 | 869 | 2260 | 2070 |
| Ni | 56.64 | 46.38 | 5119 | 0039 | 4638 | 2490 |
| V | 201.89 | 1468 | 1382 | 2531 | 653 | 8240 |
3.2 历史鼠疫村庄与非鼠疫对照村庄之间的土壤特征比较
本研究中土壤特征的描述性统计数据显示，历史鼠疫村庄的Ni和V浓度显著低于非鼠疫村庄（两者p < 0.05），而其他变量没有显著差异。然而，不同地区的模式有所不同。在Mile县，历史鼠疫村庄的SEC、SOM、Fe、Ti、Cu和Ni的含量低于非鼠疫村庄，而pH、Ca和Co的含量差异不显著。在Mangshi县，历史鼠疫村庄的SOM、Ti和Cu的含量高于非鼠疫流行村庄，而pH、SEC、Fe、Ca、Ni和V的差异不显著。在Lianghe县，历史鼠疫村庄的SEC和Ti的含量高于非鼠疫对照村庄，而pH、SOM、Fe、Ca、Ni和V的差异不显著。
3.3 不同地区土壤特征的比较
使用Mann–Whitney U检验将测量的土壤特征与国家土壤背景值进行比较，得到Z值。显著性水平α为0.05。*表示p < 0.001。NA表示无可用数据。
3.4 不同土地利用类型之间的土壤特征比较
本研究中三种土地利用类型（耕地、林地和草地）的土壤特征描述性统计数据显示，历史鼠疫村庄的Ni和V浓度显著低于非鼠疫村庄（两者p < 0.05），而其他变量没有显著差异。然而，不同地区的模式有所不同。在Mile县，历史鼠疫村庄的SEC、SOM、Fe、Ti、Cu和Ni的含量低于非鼠疫村庄，而pH、Ca和Co的含量差异不显著。在Mangshi县，历史鼠疫村庄的SOM、Ti和Cu的含量高于非鼠疫流行村庄，而pH、SEC、Fe、Ca、Ni和V的差异不显著。在Lianghe县，历史鼠疫村庄的SEC和Ti的含量高于非鼠疫对照村庄，而pH、SOM、Fe、Ca、Ni和V的差异不显著。
3.5 主成分分析和二元逻辑回归
基于10个土壤指标进行了主成分分析（PCA）。Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）检验和Bartlett的球形度检验用于评估数据适合进行PCA。保留了特征值大于1的主成分。然后将提取的主成分以及土壤质地和土地利用类型作为自变量纳入二元逻辑回归模型，以识别与历史鼠疫村庄状况相关的关键因素。p < 0.05被认为具有统计学意义。成分矩阵（表12）显示，PC1与Fe、Ti、Co、Cu、Ni和V有很强的正相关性（所有载荷值均大于0.68），代表了一个“重金属成分”；PC2与SEC和SOM有正相关性（载荷值均大于0.80），代表了一个“土壤物理化学性质成分”；PC3与pH和Ca有正相关性（载荷值均大于0.64），代表了一个“土壤pH-钙成分”；而PC4则与Ni有显著的正相关性（载荷值为0.694），代表了一个“特定于镍的成分”。表11显示了主成分分析的特征值和解释的方差百分比：PC1解释了44.71%的方差，PC2解释了19.62%的方差，PC3解释了13.35%的方差，PC4解释了6.04%的方差。主成分分析是对11个标准化土壤指标（干物质、pH值、SEC、SOM、Fe、Ca、Ti、Co、Cu、Ni、V）进行的。KMO值为0.794，Bartlett球形度检验的卡方值为1560.547，P值小于0.001。特征值大于1的成分被保留（PC1-PC3），为了模型的可解释性，PC4也被保留，总累积方差为83.72%。
表12列出了各变量的主成分载荷值：
- pH（Z分数）：PC1 0.015，PC2 0.404，PC3 0.766，PC4 -0.107
- SEC（Z分数）：PC1 0.104，PC2 0.855，PC3 -0.334，PC4 0.038
- SOM（Z分数）：PC1 0.109，PC2 0.819，PC3 -0.376，PC4 0.024
- Fe（Z分数）：PC1 0.928，PC2 -0.154，PC3 -0.063，PC4 -0.124
- Ca（Z分数）：PC1 -0.135，PC2 0.509，PC3 0.650，PC4 0.008
- Ti（Z分数）：PC1 0.907，PC2 -0.061，PC3 0.012，PC4 -0.223
- Co（Z分数）：PC1 0.874，PC2 -0.032，PC3 0.188，PC4 0.016
- Cu（Z分数）：PC1 0.873，PC2 0.298，PC3 -0.109，PC4 0.004
- Ni（Z分数）：PC1 0.686，PC2 -0.096，PC3 0.142，PC4 0.694
- V（Z分数）：PC1 0.866，PC2 -0.097，PC3 0.036，PC4 -0.209
通过主成分分析提取了四个成分。随后进行了二元逻辑回归分析，以这四个主成分、土地利用类型和土壤质地作为自变量，历史上的瘟疫村庄状态（1=瘟疫村庄，0=非瘟疫村庄）作为因变量（参考标准为沙质土壤和耕地）。结果显示，只有PC1与历史上瘟疫发生的概率降低有独立关联（β=-0.276，OR=0.759，95%置信区间：0.649–0.887，P=0.001）。土壤质地总体上也有显著影响（Wald卡方值=7.304，P=0.026）：壤土质地与沙质土壤相比，历史上瘟疫发生的概率更低（β=-0.889，OR=0.411，95%置信区间：0.212–0.795）。沙壤土和土地利用类型没有显著影响（所有P值均大于0.05）。结果见表13。
**讨论**
瘟疫是一种传播迅速且致死率高的疾病。预防措施主要集中在减少接触鼠疫耶尔森菌（Y. pestis）、避免与受感染的跳蚤或尸体接触以及采取适当的个人防护措施。此外，对指示动物、易感啮齿动物、环境因素以及瘟疫疫点的气候变异性进行主动监测也被认为是良好的做法。环境因素，包括土壤相关变量，可能显著影响瘟疫在潜伏期和活跃期之间的转换。一些研究表明，土壤可能与瘟疫的持续存在有关，尽管直接证据仍然有限。土壤与瘟疫疫点之间的关联可能与病原体、媒介或宿主的影响有关。作为古代瘟疫疫点之一，云南省的共生啮齿动物瘟疫疫点一直处于活跃状态。该地区的土壤特性极易受到人类生产活动的影响，这可能间接影响啮齿动物和跳蚤的生态平衡，以及鼠疫耶尔森菌的持续存在。先前的研究表明，金属元素的分布与瘟疫疫点的水分和土壤条件有关。有研究提出，在瘟疫疫点处于休眠状态时，鼠疫耶尔森菌可能通过阿米巴寄生或非寄生方式在土壤中存活，但这一“土壤传播持续性”假说在自然疫点中尚未得到证实。土壤特性是瘟疫生态系统的一个关键组成部分。先前的研究表明，土壤性质可以在受控条件下影响鼠疫耶尔森菌的存活，并影响野外跳蚤和宿主的生态。我们的研究提供了对历史瘟疫疫点中这些关联的实证性横断面分析。土壤pH值和SEC是反映土壤酸度和盐度的关键指标，而SOM则反映了土壤肥力。我们的研究表明，疫点地区的土壤普遍呈酸性，pH值中位数在5.48到6.79之间，盐度中等（SEC中位数：166.51 μS/cm）。Mile地区的接近中性pH值（6.79）与之前的本地研究结果一致，而Mangshi和Lianghe地区更酸性的土壤可能反映了植被、土壤组成或农业实践的差异。SOM（中位数21.14 g/kg）根据第二次全国土壤调查被归类为第三级（中等肥力）。
**二元逻辑回归分析**
因变量：历史上的瘟疫村庄状态（1=瘟疫村庄，0=非瘟疫村庄）。参考类别：耕地（对于土地利用类型），沙质（对于土壤质地）。P值小于0.05被视为统计学上显著。
**结论**
瘟疫是一种传播迅速且致死率高的疾病。预防措施包括减少接触鼠疫耶尔森菌、避免与受感染的跳蚤或尸体接触以及采取适当的个人防护措施。此外，对指示动物、易感啮齿动物、环境因素和瘟疫疫点的气候变异性进行主动监测也被认为是良好的做法。环境因素，包括土壤相关变量，可能显著影响瘟疫在潜伏期和活跃期之间的转换。一些研究表明，土壤可能与瘟疫的持续存在有关，尽管直接证据仍然有限。土壤与瘟疫疫点之间的关联可能与病原体、媒介或宿主的影响有关。作为古代瘟疫疫点之一，云南省的共生啮齿动物瘟疫疫点一直处于活跃状态。该地区的土壤特性极易受到人类生产活动的影响，这可能间接影响啮齿动物和跳蚤的生态平衡，以及鼠疫耶尔森菌的持续存在。先前的研究表明，金属元素的分布与瘟疫疫点的水分和土壤条件有关。有研究提出，在瘟疫疫点处于休眠状态时，鼠疫耶尔森菌可能通过阿米巴寄生或非寄生方式在土壤中存活，但这一“土壤传播持续性”假说在自然疫点中尚未得到证实。土壤特性是瘟疫生态系统的一个关键组成部分。先前的研究表明，土壤性质可以在受控条件下影响鼠疫耶尔森菌的存活，并影响野外跳蚤和宿主的生态。我们的研究提供了对历史瘟疫疫点中这些关联的实证性横断面分析。土壤pH值和SEC是反映土壤质量的关键指标，分别反映了土壤的酸度和盐度，而SOM反映了土壤的肥力。我们的研究表明，疫点地区的土壤普遍呈酸性，pH值中位数在5.48到6.79之间，盐度中等。Mile地区的接近中性pH值（6.79）与之前的本地研究结果一致，而Mangshi和Lianghe地区更酸性的土壤可能反映了植被、土壤组成或农业实践的差异。SOM（中位数21.14 g/kg）根据第二次全国土壤调查被归类为第三级（中等肥力）。虽然鼠疫耶尔森菌具有一定的耐盐性，且有人假设盐碱条件会影响瘟疫的生态，但这一假设需要在我们的研究区域中进行验证。土壤盐碱化本身是一种土地退化形式，通常与人类活动和环境变化有关。SOM含量受土壤类型、质地、作物类型和人类干扰的影响。
**进一步的研究建议**
扩大空间采样范围并进一步研究土壤性质的决定因素，有助于更好地理解土壤与瘟疫之间的关系。在早期研究中，Zhangtao等人报告称，当金属元素Fe、Ti、Co的含量突然增加到正常水平的三倍，或者Cu、Ni和V的含量突然降至正常水平的十二分之一（原因不明）时，啮齿动物可能会感染瘟疫。在本研究中，历史上的瘟疫村庄的Fe、Cu、Ni和V含量略低于非瘟疫对照村庄，而Ti、Co和Ca的含量较高。为了进一步明确这种差异是否由不同地区引起，我们对三个县的土壤金属进行了比较分析。结果显示，在Mile县，历史上的瘟疫村庄的Fe、Ti、Cu、Ni和V含量低于非瘟疫对照村庄；在Mangshi县，历史上的瘟疫村庄的Ti、Co和Cu含量高于非瘟疫对照村庄；在Lianghe县，历史上的瘟疫村庄的Ti含量高于非瘟疫对照村庄。然而，在历史上的瘟疫村庄和非瘟疫对照村庄之间，其他土壤金属元素的含量没有显著差异。这些结果表明，每个瘟疫疫点都有其独特的生态环境，即使在同一自然瘟疫疫点内，土壤金属元素的分布也会在不同瘟疫流行条件下发生变化。值得注意的是，某些土壤金属元素在历史上的瘟疫村庄中的含量高于或低于非瘟疫对照村庄。这引发了关于这些金属元素变化是否与本研究观察到的历史瘟疫状态有关的猜测。鉴于云南省地形复杂且物种多样性丰富，密切监测不同瘟疫疫点区域内土壤金属元素的动态变化至关重要。然后，基于区域差异考虑多种影响因素，研究土壤金属与瘟疫之间的相关性，以提高预测未来瘟疫爆发的能力。
**主成分分析的结果**
本研究表明，三个地区的土壤中Fe、Ti和Ca含量较高，Co、Cu、Ni和V的含量也高于全国平均水平。这些发现与先前的报告一致，即瘟疫疫点通常位于富含铁的地区。Li Hai-Rong报告称，中国南部所有发生瘟疫的啮齿动物疫点地区的土壤中铁含量都很高。当前的研究与这两条证据线一致。Mile县与其他两个县的土壤性质存在显著差异，这可能反映了云南南部和西南部之间的地理和生态差异。即使在相邻的Mangshi和Lianghe之间，Fe、Ca、Cu和V等金属的含量也有所不同，表明它们对当地环境和人类活动敏感。扩展空间采样和进一步研究土壤性质的决定因素可能有助于更好地理解土壤与瘟疫之间的关系。相反，土壤中的金属含量主要反映了区域地质和人为因素的影响，而通过主成分分析（PCA）观察到的关联模式仅适用于我们的研究样本，具有相关性。所有观察到的关联都是纯粹的统计关系，并不意味着土壤中金属含量与我们研究的历史村庄瘟疫状况之间存在因果或机制上的联系。土壤质地与瘟疫状况存在显著的整体相关性，其中壤土地区的村庄历史上发生瘟疫的概率较低，而沙质土壤地区的村庄则较高。尽管实验室和实地研究表明，土壤的物理性质原则上可能影响病媒的栖息地和病原体的存活（22, 23），但这些机制性联系仍然属于推测性质，在我们的横断面研究中并未进行探讨。相比之下，栖息地类型（林地、草地、耕地）在多变量模型中并未显示出独立的影响，这表明植被和土地利用的影响可能是通过土壤性质来间接实现的，而不是作为独立的驱动因素。
本研究存在一些局限性，我们试图通过补充分析和明确的背景说明来加以解决，并提出了未来研究的改进方向。首先，这是一项基于历史瘟疫状况的横断面研究，这本身限制了因果关系的推断。为了减轻这一局限性，我们采用了病例对照研究设计，比较了历史瘟疫村庄与非瘟疫对照村庄的土壤特征，以初步探索土壤性质与瘟疫发生之间的潜在关联，从而减少横断面设计带来的偏差。其次，本研究中并未直接在土壤中检测到鼠疫耶尔森菌（Yersinia pestis）；因此，关于土壤在瘟疫持续存在中的作用的结论应谨慎解读。虽然我们在云南省梁河县、玉龙县和剑川县的历史瘟疫疫区进行的先前野外调查（2015-2016年）也检测了土壤和水样，但未发现鼠疫耶尔森菌的存在（未发表），但未发现阳性结果并不排除其在特定条件下的潜在环境持久性。因此，本研究主要关注土壤的结构特征，未来需要结合分子生物学方法进一步阐明土壤在瘟疫生态学中的潜在作用。
为了阐明土壤在瘟疫爆发或流行中的潜在作用，未来的研究应采用多学科和多维度的方法。这包括长期动态监测土壤中金属含量的空间和时间变化、宿主动物种群及跳蚤种群的变化、评估鼠疫耶尔森菌的存在和毒力、研究金属元素水平变化对瘟疫传播风险的影响，以及探讨土壤对瘟疫活跃和静止模式的贡献。这些发现对于理解瘟疫的生态相关性以及改进预防和控制策略至关重要。本研究仅涉及“同一健康”框架中的环境因素，旨在补充宿主/病媒方面的研究。要全面了解瘟疫的持续存在，需要整合环境、宿主和病媒的数据。
**结论**
在这项研究中，我们分析了云南省三个共栖啮齿动物瘟疫疫区的表层土壤性质。这些土壤通常呈酸性，轻微盐碱化，营养状况中等（等级3）。土壤中铁（Fe）、钛（Ti）和钙（Ca）的含量相对较高，而钴（Co）、铜（Cu）、镍（Ni）和钒（V）的浓度超过了国家背景值。主成分分析（PCA）显示多种金属元素之间存在强烈的相关性，其空间分布主要反映了区域环境背景的差异，而非瘟疫特有的信号。在不同地区未观察到与瘟疫分布一致的普遍土壤特征。二元逻辑回归进一步表明，综合重金属成分（PC1）与历史上的瘟疫发生显著相关，土壤质地与瘟疫状况相关，而栖息地类型则没有独立的影响。这些发现为当地瘟疫监测和土壤-流行病学关联的进一步研究提供了有价值的基础环境数据。鉴于研究的横断面设计以及缺乏关于啮齿动物、跳蚤和鼠疫耶尔森菌的同期数据，需要长期动态监测、扩大空间采样和整合多领域数据，以更清楚地阐明土壤在自然瘟疫疫区持续存在和激活中的作用。
