背景:发热伴血小板减少综合征（Severe fever with thrombocytopenia syndrome,SFTS）是由新型布尼亚病毒引起的自然疫源性疾病。该病在世界范围内广泛分布,主要集中在亚洲地区。中国为世界上累积报告病例最多的国家,山东省作为该病的高发区域之一,截至2018年,山东省确诊病例数位居全国第2位,提示SFTS已成为山东省需重点关注的公共卫生问题之一。蜱是该病的主要传播媒介,气象、地理环境因素的变化可以影响蜱的生存周期及其在环境中的分布密度。目前已有多项研究表明环境因素对SFTS具有一定影响,对比发现基于不同空间尺度得到的主要影响因素及其与SFTS的关系存在一定差异,而目前对于山东省SFTS影响因素的研究较少,考虑到不同区域间的环境因素对发病的影响可能有一定差异,因此本研究拟在研究山东省SFTS流行病学特征的基础上,进一步分析影响山东省SFTS流行的影响因素并对SFTS区域风险进行评估,从而为卫生部门对SFTS的精准防控提供科学依据,为该病的理论研究工作提供思路与方法。资料与方法:本研究中2010年1月1日至2017年12月31日的山东省SFTS病例资料来自中国疾病预防控制信息系统（China Information System for Diseases Control and Prevention,CISDCP）,气象数据来自国家气象科学数据中心,地理环境数据来自中国科学院资源环境科学与数据中心。本研究对山东省SFTS流行病学特征进行描述性分析,总结其流行规律,探讨该病的高发季节,识别该病的高发人群及高发地区。以2010年～2016年SFTS月发病数据作为训练集,2017年月发病数据作为测试集,构建增强回归树模型（Boosted regression trees,BRT）分析环境因素对SFTS的影响,筛选BRT模型中相对贡献度高于5%的变量,进一步构建Stacking模型,以RF模型、XGBoost模型、KNN（K-nearest Neighbor）模型作为Stacking模型第一层的基模型,应用BRT模型拟合Stacking模型第二层进行山东省SFTS区域风险评估。结果:1.2010年～2017年山东省共报告SFTS实验室确诊病例2725例,病死率为9.14%,发病率与病死率整体呈上升趋势。时间分布上,存在明显的季节性与周期性,每年均为单峰分布,病例主要集中分布在5～10月份;人群分布上,男性病例数略高于女性,病例主要集中在41～80岁年龄段,其中51～70岁高发,患病人群主要为农民（86.2%）;地区分布上,病例主要分布在山东省中部及东部沿海地区,随时间推移,新发病例有扩散增多的趋势。2.月平均气温及海拔是影响SFTS发病最主要的因素,当气温在15℃以下时发病风险均小于0,当气温大于15℃时发病风险开始上升,并在26.5℃时达到峰值;海拔在90m～180m范围内是SFTS发病的高风险区域,随后风险呈阶梯式下降,在200m左右风险降至0附近,300m以上区域风险为负值。3.Stacking模型相较于第一层的三种基模型（RF模型、XGBoost模型、KNN模型）表现最优,AUC为0.902（95%CI:0.881-0.924）,模型评估的高风险区域为山东省中部及东部沿海地区,与病例实际分布较为一致。结论:1.山东省SFTS主要分布在中部及胶东半岛地区,病例呈单峰分布,每年5～10月为发病高峰,51～70岁年龄段高发,高发人群为农民。2.BRT模型显示,月平均气温和海拔为影响SFTS发病的主要因素,月平均气温在20℃以上时风险较高,海拔在90～180m的地区为高风险区域。3.Stacking模型与基模型相比能够提高模型的预测精度,可以较为准确的预测山东省SFTS高发地区,能够为有关部门针对SFTS的预防及控制决策提供科学依据。政策建议:加强对高年龄段农民的宣传教育,提醒其在高发月份外出从事农业活动时加强对易叮咬部位的防护措施,降低与蜱接触的概率。关注中低海拔区域及高风险地区的气温变化,在高发季节及时加强监测,便于政府相关部门合理有效配置医疗资源。