高收入温带地区土地施用有机废弃物中四种病原体组合的流行率与浓度分布：定量微生物风险评估的元建模与拟合分析

研究人员针对高收入温带地区土地施用有机废弃物中STEC O157/O26、C. parvum、C. jejuni和诺如病毒GI/GII四种病原体组合的流行率和浓度数据缺乏问题，通过元建模和分布拟合方法，建立了包含生物气候指标的预测模型，为定量微生物风险评估（QMRA）提供了关键输入参数。研究揭示了温度与降水季节性对病原体流行的显著影响，并提供了最优浓度分布模型，对保障农业生产的微生物安全具有重要指导意义。

　　

在全球气候变化背景下，高收入温带地区的有机废弃物土地施用面临着严峻的微生物安全挑战。牛粪浆、肉鸡垫料和污水处理污泥（WWTS）等有机肥料中潜藏着产志贺毒素大肠杆菌（STEC）、隐孢子虫（Cryptosporidium）、弯曲菌（Campylobacter）和诺如病毒（norovirus）等食源性病原体，这些病原体可能通过土壤、水源和农作物传播，威胁公众健康。尤其值得关注的是，爱尔兰等地区STEC肠炎和隐孢子虫病的发病率显著高于欧洲平均水平，而英国、法国和丹麦的空肠弯曲菌感染率居高不下，新西兰则长期面临诺如病毒高感染率的困扰。随着气候变化导致温带地区温度和降水模式改变，这些病原体在环境中的存活和传播风险可能进一步加剧。然而，目前缺乏针对土地施用废弃物中病原体组合（W-PC）的时空分布数据，也缺少基于气候和农业参数的预测模型，这严重制约了定量微生物风险评估（QMRA）在食品安全领域的应用。

为填补这一知识空白，研究人员开展了一项开创性研究，系统分析了46项已发表研究中来自西欧、北美和大洋洲高收入温带地区的农场数据。研究聚焦四种关键病原体组合：牛粪浆-STEC血清型O157/O26、牛粪浆-微小隐孢子虫（C. parvum）、肉鸡垫料-空肠弯曲菌（C. jejuni）以及WWTS-诺如病毒GI/GII。通过元分析和分布拟合方法，研究人员不仅量化了这些病原体在有机废弃物中的流行率和浓度分布，还首次建立了包含生物气候指标的预测模型，为气候变化条件下的微生物风险评估提供了重要工具。

研究采用了多项关键技术方法：首先基于PECO框架和QMRA危害识别步骤制定了严格的数据提取标准；运用广义线性混合效应模型（GLMM）进行元建模，采用限制性最大似然估计（REML）处理随机效应；利用"WorldClim"数据库获取温度季节性和降水季节性等生物气候指标；通过广义加性模型（GAMLSS）对病原体浓度进行分布拟合，选用韦布尔分布和逆冈贝尔分布等模型；所有分析均在R语言环境中完成，确保了方法的可重复性。

研究结果部分，通过"病原体流行率元模型"分析发现：STEC O157/O26的平均流行率为7%（OR=1.07），温度季节性（β=0.0006）和降水季节性（β=-0.005）均显示显著影响；微小隐孢子虫的流行率为13%（OR=1.14），其中降水季节性的效应量最大（β=0.02）；空肠弯曲菌表现出最高的流行率（39%，OR=1.48），农场数量也显示边际显著效应（β=0.005）；诺如病毒GI/GII的流行率为26%（OR=1.30），其中GII基因型的效应显著（β=0.16）。值得注意的是，所有模型中生物气候指标都达到统计学显著性，证实了气候因素对病原体流行的关键影响。

在"病原体浓度分布拟合"部分，研究获得了最优拟合模型：STEC O157/O26和C. jejuni的log₁₀浓度均符合韦布尔分布（μ分别为1.62和1.73）；诺如病毒GI/GII的log₁₀浓度则最适合逆冈贝尔分布（μ=0.33，σ=0.66），尽管μ参数未达显著水平。这些分布模型为QMRA暴露评估提供了关键参数，其中诺如病毒的拟合优度最佳（GAIC=69.21），反映了相对充足的数据支持。

研究讨论部分强调了多项重要发现：首先，建立的元模型能够预测气候变化对病原体流行的潜在影响，温度季节性和降水季节性的效应方向因病原体种类而异，这为区域特异性风险评估提供了依据；其次，分布拟合结果虽然受限于数据稀疏性，但为QMRA提供了标准化输入参数，特别是填补了诺如病毒在WWTS中浓度数据的空白；再者，模型预测能力存在差异，细菌模型的解释方差（R² 31-36%）低于原虫和病毒模型（最高达55%），这可能反映了细菌对环境因素更复杂的响应机制。

该研究的创新性体现在多个方面：首次系统整合了高收入温带地区四种关键W-PC的流行率和浓度数据；开发的预测模型包含生物气候指标，可直接用于气候变化情景分析；研究方法具有可转移性，适用于爱尔兰、英国、法国、丹麦和新西兰等气候农业条件相似的地区。然而，研究也指出了当前数据的局限性，包括非特异性报告导致的异质性、部分病原体数据不足以及WWTS样本代表性有限等问题。

这项发表在《Microbial Risk A