引用本文
罗喜. 运用尸体腐败评分和累积日度法推断死亡时间[J]. 刑事技术, 2020, 45(1): 97-101。
LUO Xi. Estimation of Postmortem Interval into Decomposed Corpses by Total Body Score and Accumulated-degree Days[J]. Forensic Science and Technology, 2020, 45(1): 97-101.  
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运用尸体腐败评分和累积日度法推断死亡时间
罗喜
嘉兴市公安局,浙江 嘉兴 314000

作者简介：罗喜,男,安徽淮南人,学士,主任法医师,研究方向为法医病理学、法医损伤学、命案现场分析。E-mail: 1046694014@qq.com

收稿日期:2018-09-14 网络出版日期:2020-02-15
摘要

目的 验证用尸体腐败程度评分（TBS）和累积日度（ADD）方法在本地区推断腐败尸体死亡时间（PMI）的可行性。方法 在四起实际案件中,通过观察尸体腐败征象,计算全身腐败程度的总赋值,运用累积日度的方法推断每具尸体的死亡时间,并与实际死亡时间相比较。结果 四起案件中三起准确地推断了死亡日期;余下的一起相差7d,但在上限50%置信区间范围内。结论 运用此方法在本地区推断人体死亡时间有适用潜力;同时仍需结合当地特殊的地理气候条件的影响修改细化腐败程度的量化标准,并在广泛样本的基础上建立温度等不同影响因素下的子集方程式,从而提高PMI推断方法的适用性和准确性。

关键词: 腐败尸体; 死亡时间; 全身腐败程度评分; 累积日度
中图分类号:DF795.1 文献标志码:B 文章编号:1008-3650(2020)01-0097-05
Estimation of Postmortem Interval into Decomposed Corpses by Total Body Score and Accumulated-degree Days
LUO Xi
Jiaxing Public Security Bureau, Jiaxing 314000, Zhejiang, China
Abstract

Objective To verify the feasibility of estimating postmortem interval (PMI) by total body score (TBS) and accumulated-degree days (ADD) into decomposed human bodies in a certain region.Methods With four actual cases, the TBS was calculated by the observed decomposition changes of human bodies, making its values and the related ADD be drawn into a previously formed equation to estimate PMI. Finally, the estimated PMI was compared with the confirmed actual PMI.Results Of the 4 cases, 3 ones were accurately estimated of the dates of death, with the left one showing difference of 7 days between the estimated and actual PMI, yet being still within the 50% upper limit.Conclusion It is potential and applicable to estimate PMI by TBS and ADD into decomposed human bodies in the explored region. However, the quantification / scoring standard on degree of decomposition still needs to be revised and refined under the consideration of certain local geographic and climatic conditions. Only when establishment of larger sampling data and suitable equations of different influential factors including temperature will the feasibility and the accuracy of the estimation be improved.

Keyword: decomposed body; postmortem interval; total body score (TBS); accumulated-degree days (ADD)

死亡时间（time of death, 也称死后间隔时间postmortem interval, PMI）的推断一直是法医学研究的重点和难点。传统实践中, 法医根据尸体现象结合现场情况和当地环境气候特点粗略估计PMI[1], 便捷、易于掌握, 但准确度不高。目前PMI 推断的新技术和新方法很多[2, 3], 但控制的参数有限, 且主要用实验动物进行研究, 在用于人体PMI 推断时误差较大, 实际案件中应用较少。随着对尸体腐败现象及过程的进一步深入研究, 研究者认为PMI有可能依据腐败程度进行准确的推断[4, 5, 6, 7]。影响腐败的因素很多, 其中温度是影响腐败时长和速率最重要的因素, 已有大量研究表明尸体软组织的腐败分解与环境温度成正相关[8, 9, 10]。尸体腐败分解的过程也是细菌生长和昆虫发育的过程。动物学研究已经证实, 变温生物发育速度是随环境温度增高而加快, 昆虫为了完成某一发育期需要一定的总热量, 称为热常数或总积温, 也叫有效积温（sum of effective temperature）, 用“ 日度” 表示[11]。1992年Vass等[12]在一项应用尸体下方土壤中挥发性脂肪酸推断死亡时间的实验研究中首次提出了累积日度（accumulate-d degree days, ADD）概念, 类似有效积温, 代表分解过程中在软组织中发生的化学和生物反应所需的热能积累, 是热能单位, 计算方法是将从死亡到发现尸体时所有天数的日均温度在0 ℃（基准温度, 表示生物停止生长发育的温度）以上的温度累加, 低于0 ℃的温度被记录为零而不是负值。2005年Megyesi等[5]引用了ADD的概念, 在Galloway等[4]提出的腐败评分方法的基础上, 提出了新的全身腐败评分（total body score, TBS）方法, 将腐败程度量化, 用68个真实案例建立了使用TBS计算ADD的公式以用于推断PMI, 并指出80%的腐败征象改变可以用时间和温度的组合, 即ADD来解释, 引用ADD有助于消除温度的影响[5]。2016年Moffatt等[13]发表文章指出了Megyesi等的研究存在的问题, 从Megyesi的案例中筛选出15个死亡时间明确、尸体放置于室外陆地昆虫可以到达的环境中的案例, 建立了新的预测公式。笔者将新公式应用到本地区实际案例中, 测试在本地地理气候条件下使用此方法推断腐败尸体PMI的可行性。

1 材料与方法
1.1 案例材料

挑选本地区案情明确的案件中经过解剖检验的成年尸体, 收集案例资料, 包括详尽的现场勘查记录、尸检报告及照片, 以及相关的调查材料。

案例1：2014年9月18日公安局接到报案称李某（男, 34岁）离家出走, 2014年12月1日, 李某的尸体在长安镇01省道南侧草丛中被发现。经调查李某9月16日晚10时骑电动车在01省道发生交通事故, 致严重颅脑损伤而死亡。

案例2：2015年1月4日公安局接到报案称杨某（女, 34岁）失踪, 经侦查1月5日抓获犯罪嫌疑人缪某（男, 60岁）。缪某交待于2014年12月29日22时许, 在乍浦镇的出租房内, 因纠纷采用扼颈的手段将其杀害并抛尸于一窨井内（无水）。

案例3：2018年7月6日接到报案称景某（女, 29岁）失踪多日, 经侦查7月6日12时许在城南街道路旁绿化带中找到景某尸体, 当晚17时许抓获犯罪嫌疑人罗某（男, 34岁）。罗某交待, 7月1日晚上7点多, 因感情纠纷在绿化带中将景某掐死, 后用杂草树叶掩盖后逃离。

案例4：2018年10月21日上午公安局接报：经济开发区某大酒店工地的四楼平台有一尸体。经调查死者郭某（男, 42岁）, 于10月12日来嘉兴入住酒店, 13日下午13点左右酒店前台拨打房间电话催其退房, 结合现场勘查, 综合分析郭某系从工地十七楼跳楼自杀。

1.2 评估尸体的全身腐败评分（TBS）

查阅尸体照片, 将尸体分为头颈部、躯干部和四肢三个独立的解剖区域, 每个区域的腐败程度根据不同阶段的典型腐败征象连续赋值（具体方法见表1）, 最后将三个部位的分值相加得到每具尸体的全身腐败评分（分值范围0~32）。

表1 尸体腐败赋分表 Table 1 Scoring for cadaveric decomposition
1.3 计算累积日度（ADD）值

将TBS代入Moffatt等人[13]2016年发表的回归方程式TBSsurf1.6=125× Log10ADD– 212（surf指放置于陆地表面的尸体, 昆虫可以到达）, 计算得到每具尸体腐败分解所需的ADD值。也可通过查阅Moffatt提供表（表2）来找出与TBS值相应的ADD估值和预测区间。

表2 从TBS导出的ADD估值和预测区间 Table 2 ADD (Accumulated-degree days) values estimated and the intervals predicted from TBS (total body scores) calculating into cadavers
1.4 推断死亡时间（PMI）

通过网络查找尸体当日以及之前一段时间案发地的每日平均气温, 将气温数值累积相加计算达到ADD值所需的时间, 从而推断出死亡时间。将拍摄尸体照片的时间作为发现尸体的实际死亡时间, 并与实际的死亡时间相比较。

2 结果

案例1：头颈10分, 躯干8分, 四肢7分, TBS=25分。代入公式得到ADD=1 190.5 ℃。9月24日至11月30日累积日度为1 189.5 ℃, 12月1日为3.5 ℃, 因此推断9月23日死亡, PMI是69 d, 与实际时间9月16日晚相差7 d。

案例2：头颈1分, 躯干0分, 四肢0分, TBS=1分, 代入公式得到ADD=50.58℃。12月30日至1月5日累积日度为46.5℃, 1月6日全天24 h的日度（热量）为4 ℃, 每小时大约为（4/24）℃, 尸体检验时间为1月6日上午10时许, 计算当日至检验前所用热量为4℃÷ 24 h× 10 h=1.67℃; 50.58– 46.5– 1.67=2.41℃, 因此推断12月29日晚死亡, PMI是8 d, 与实际时间12月29日晚相差0 d。

案例3：头颈7分, 躯干3分, 四肢2分, TBS=12分, 代入公式得到ADD=132.55 ℃。7月2日至7月5日累积日度为112.5 ℃, 7月6日日度为28 ℃, 尸体检验时间为7月6日12时许, 半天热量为14 ℃, 132.55– 112.5– 14=6.05 ℃, 7月1日日度为27.5 ℃, 6.05 ℃÷ （27.5 ℃÷ 24 h）≈ 5.3 h, 因此推断7月1日晚6点多死亡, PMI是5 d 。与实际时间7月1日晚相差0 d。

案例4：头颈5分, 躯干3分, 四肢4分, TBS=12分, 代入公式得到ADD=132.5 ℃。10月14日至10月20日累积日度为117.5 ℃, 尸表检验时间为10月21日上午10时左右, 10月21日日度为19 ℃, 当日所用热量为19 ℃÷ 24 h× 10 h=7.9 ℃, 132.5– 117.5– 7.9=7.1 ℃, 10月13日日度为18.5 ℃, 7.1 ℃÷ （18.5 ℃÷ 24 h）≈ 9.21 h, 因此推断10月13日下午15时左右死亡, PMI是8 d, 与实际时间10月13日下午相差0 d。

总结以上四起案件（表3）, 三起案件推断的PMI与实际死亡时间接近, 误差在1 d以内; 一起案例推断结果与实际相差7 d, 但在Moffat等[8]文中所列置信区间的50%范围内（见表2）。

表3 案例结果汇总表 Table 3 Summary of 4 cases analyzed in this paper
3 讨论

Megyesi等[5]于2005年发表的文章中使用的案例来源于美国多个州, 其中印第安纳州和伊利诺伊州最多, 四分之三的案例发生在比较温暖的月份。继Megyesi之后, 更多的学者用这种方法在本地的地理气候环境下开展验证实验。美国蒙大拿州中西部地区海拔高、气温低、干旱, Parson等[14]用两只猪代替人体, 观察气候和昆虫等对腐败速度的影响, 发现用ADD来估算死亡时间结果准确, 而且腐败晚期ADD推断更准确, 尽管天气和气候不同。在美国爱荷华州的秋冬和印第安纳州的春夏, Schiel等[15]观察10只猪的尸体6个月, 得出方程跟Megyesi的二次方方程相比, 准确率稍低, 曲线类似, 约73%的腐败变化可以由ADD解释, 和Megyesi的80%的比例类似。在美国德克萨斯州中部, Suckling等[16]用10具人的尸体验证Megyesi的方程, 结果显示腐败的早期和晚期（TBS> 22）推断不准确, 还提出食腐动物对腐败速率的影响和温度差不多。在美国北部新英格兰地区, Sorg等[17]用真实案例中20具没被动物侵袭破坏的尸体进行测试, 结果12例推断正确, 7例有误差但误差在95%的置信区间内, 余下的1例因部分木乃伊化, 预测的ADD偏低超出范围。而南非的北部地区是温带气候, 几乎没有零度以下的天气, Myburgh等[18]用30只猪尸体观察了8个月, 仿照Megyesi等的研究建立了回归方程, 给出了95%的置信区间, 并于次年用另外16只猪尸体进行验证试验, 结果使用回归方程后只有1只猪的推测死亡时间在95%的置信区间内, 而其他11只猪的推断时间均超出95%的置信区间, 因此认为在南非的气候条件下用ADD来预测死亡时间的作用有限。

以上研究说明腐败程度量化的标准仍需结合当地地理气候条件影响予以修改细化。同时, 也有学者在Megyesi方法的基础上引入更多条件研究新的推断方程。美国田纳西大学Dautartas[19]研究了覆盖物对腐败速率的影响：使用了6具人的尸体, 用塑料防水布或棉毯覆盖, 没有覆盖物的尸体作对照, 观察30 d, 记录温度, 计算ADD, 结果表明覆盖对腐败有一些可以观察得到的影响, 但是计算的ADD、推断的ADD和实际死亡时间的差别没有统计学意义。Lynch-Aird等[20]研究了尸体悬挂对腐败速度的影响：在英格兰西北部室外某处将20只新鲜杀死的猪作为人体的类似物观察60 d, 其中10只猪悬挂而另10只置于地面, 比较两种情况的腐败模式, 发现尸体悬挂需要新的腐败评分标准, 而两种情况的腐败速率的差别具有统计学意义。考虑此类实验在收集数据过程中产生的物理干扰可能影响腐败进程, 也有学者用研究证明取样物理干扰明显影响了重量的丢失和尸体温度（反作用）, 而土壤pH值和整体的腐败程度并没有因此产生太大的区别, 考虑干扰产生影响的机制之一是由昆虫介导的, 而腐败整体评分能消除这种影响[21]。在改进统计学处理方法和优化建模等方面, Simmons等[6]将从以前的研究和最近的实验中获得的数据, 经过简单的转换后进行比较, 用logADD和腐败分数, 使得呈指数序列的腐败过程能用简单的线性方程表示; 经过这样简单的转换后进行比较, 发现使用ADD时很多从不同环境和温度获得的数据, 在腐败过程上没有不同。Michaud等[7]将猪的尸体在郊外暴露3年, 研究腐败程度和ADD的关系, 结果显示根据记录的温度能准确推断腐败程度, 引出的日度系数可靠, 能用来研究腐败相关过程。Megyesi等[5]的研究中使用的68个案例中有48例将法医昆虫学推断的死亡时间作为实际死亡时间使用。而实际上, 昆虫发育、演替法也受到一些内外因素的影响[22]。Tomberlin等[23]指出, 利用昆虫学证据推算出的 PMI实际上是昆虫活动时间而不是实际PMI, 其欠缺的是从人体死亡到昆虫侵袭、产卵的时间段。2016年Moffatt等[13]发表文章指出Megyesi等2005年发表的研究存在一些问题, 包括将用昆虫学方法估计的死亡时间作为实际死亡时间使用, 建立统计学模型时错误交换了自变量和因变量, 计算过程中对回归斜率进行了不恰当的舍入取整以及文中温度单位华氏与摄氏度不明确、不统一等, 都降低了推断方程的可靠性。Moffatt等从原来的68个案例筛选出15个建立了新的预测公式。尽管新公式的样本少, 但决定系数（r2）更高, 预测区间也比原公式更窄。

本文将Moffatt等修正了的回归方程应用于本地的四起案件, 其中三起准确推断了死亡日期, 案例1推断结果与实际相差7 d, 但在上限50%置信区间。考虑到案例1死亡时间较长, 推测结果也在可接受的范围之内。因此总体来看此方法在本地区有适用的潜力。需要指出的是本文样本数量少, 仅作为新方法在本地区应用的初步探索。本文案例应用过程中发现动物侵袭、出现尸蜡等对结果影响较大。结合前述相关研究可知, 腐败程度量化的标准仍需修改细化, 除温度外其他一些影响因素也应予以考虑, 注意使用可靠的统计学模型等, 方能进一步提高利用TBS和ADD推断PMI的适用性和准确性。

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