COVID-19疫情期间人类活动与气象因素对香港登革热媒介白纹伊蚊种群动态的影响机制研究

本研究通过构建分布式滞后非线性模型(DLNM)，首次量化了COVID-19防控措施下人类居住区停留时间(residential mobility)与气象因子对白纹伊蚊(Aedes albopictus)丰度的交互影响，揭示居家政策可使蚊媒数量降低80.49%，极端降雨(>500mm)和干旱(<50mm)分别通过短期(3个月)和长期(4.5个月)滞后效应显著影响蚊群动态，为后疫情时代蚊媒传染病预警提供新范式。

　　

在全球气候变化和COVID-19大流行的双重背景下，登革热(Dengue fever, DF)作为最重要的蚊媒传染病之一，其传播动态正面临前所未有的复杂变化。白纹伊蚊(Aedes albopictus)作为登革热主要媒介，其种群数量既受温度、降雨等气象因素的调控，又与人类活动模式密切相关。然而，人类活动如何影响蚊媒种群？极端气象事件是否存在滞后效应？这些问题在疫情防控常态化的今天显得尤为紧迫。

香港作为典型的亚热带城市，近年来登革热风险持续攀升。2020年起启用的新型捕蚊器(Gravidtrap)系统可同步监测白纹伊蚊的分布广度(AGI指数)和种群密度(ADI指数)，为研究提供了独特的数据支撑。与此同时，谷歌人类活动指数(Google mobility indices)精确记录了疫情期间居民在居住区(residential)、公园(parks)和工作场所(workplaces)的停留时间变化。这些数据宝藏呼唤着研究者去解开人类-气象-蚊媒三者间的复杂关系网络。

香港的研究团队抓住这一历史机遇，在《Infectious Disease Modelling》发表重要成果。他们创新性地将分布式滞后非线性模型(DLNM)与贝叶斯层次回归框架相结合，分析了2020年4月至2022年8月间香港岛、九龙、新界东和新界西四个区域的多源数据。研究不仅证实了温度对蚊媒发育的直接影响，更首次量化了人类居家时间与蚊群数量的负相关关系，发现极端降雨和干旱分别通过不同滞后期影响蚊群动态，这些发现为后疫情时代的蚊媒防控提供了科学依据。

关键技术方法包括：1) 基于Gravidtrap系统的蚊媒丰度(ADI)和分布广度(AGI)监测；2) 香港天文台提供的区域化气象数据(月均温和总降雨量)；3) 谷歌人类活动指数的时空匹配；4) 采用Watanabe-Akaike信息准则(WAIC)和留一法交叉验证(LOOCV)的模型选择策略；5) 集成非线性暴露-滞后效应函数的贝叶斯混合效应模型。

研究结果部分呈现了系列重要发现：

1. 人类活动模式的影响
   模型显示居民区停留时间每增加1个单位，蚊媒丰度降低7.5%(95%CI: -11.8%至-3.3%)。反事实模拟表明，若2022年人类活动恢复至疫情前水平，蚊媒数量将激增80.49%，其中港九区域增幅达83.41%。

2. 气象因素的滞后效应
   低降雨(<50mm)在4.5个月滞后期时相对风险(RR)达峰值1.73，而强降雨(>500mm)则在3个月内产生最大RR值1.41。温度在25.5°C时呈现1.47的RR峰值，超过26°C后风险下降。

3. 模型预测效能比较
   蚊媒丰度预测模型(A-M_r)的WAIC值(651.87)显著优于仅含气象因素的基准模型(681.60)，LOOCV均方误差降至0.37，证实人类活动数据的增量价值。

讨论部分深刻指出，这项研究突破了传统蚊媒生态学仅关注气象因子的局限，首次将人类行为量化指标纳入预测体系。特别值得注意的是，干旱条件对蚊卵存活的保护作用及其滞后效应机制，解释了亚洲多地春季干旱与夏季登革热暴发的关联现象。在实践层面，研究建议将人类活动指数纳入蚊媒预警系统，在社交距离政策放松时提前部署防控措施。

该研究的创新价值还体现在方法学层面：通过标准化丰度指数(SAI)和分布指数(SEI)的统一标度，实现了不同监测指标的可比性分析；开发的DLNM-INLA混合建模框架，为处理时空依赖数据提供了新工具。这些突破不仅适用于登革热防控，也为疟疾、寨卡等蚊媒传染病的预测研究开辟了新路径。

随着全球气候变暖和极端天气事件频发，这项研究警示我们：在后疫情时代，人类活动模式的反弹可能叠加气象异常的双重压力，导致蚊媒传染病风险陡增。研究团队呼吁建立整合气象、人类活动和蚊媒监测的智能预警系统，为迎接这一挑战做好科学准备。