深圳市公共场所集中空调冷却塔水嗜肺军团菌污染预警模型研究
The study on the Early Warning Model Based on Bayesian Network for Legionella pneumophilia contamination in Cooling Water of Central Air Conditioning System from public places in Shenzhen City

摘要：目的　构建深圳市公共场所集中空调冷却塔水嗜肺军团菌污染预警模型，为预防控制军团菌病提供科学依据。方法　于2013年随机选择深圳市50家安装有集中空调的公共场所进行冷却塔卫生学调查，并进行现场相关指标检测，同时采集50份冷却水水样进行微生物指标、理化指标和嗜肺军团菌检测。结合文献报道及专家咨询利用卫生学调查、现场检测和实验室检测结果构建贝叶斯网络预警模型。于2014年随机选择30家公共场所集中空调冷却塔，并收集相关数据，利用2014年收集数据对预警模型进行验证和评价。结果　本研究构建的贝叶斯网络预警模型显示，对嗜肺军团菌最具有影响的因素有浊度、溶解性总固体、日照强度和防腐剂投放。该模型ROC曲线诊断临界点为0.338，利用该临界点进行嗜肺军团菌阳性诊断的灵敏度为100.0%，特异度为72.7%。结论　本研究所得的贝叶斯预警模型预测的灵敏度和特异度符合风险预警的要求，可以快速判断出冷却水嗜肺军团菌污染情况。