加拿大东部鲑鱼养殖场成年雌性海虱动态建模：一种随机状态依赖的流行病学方法

本研究采用随机、状态依赖的时变流行病学模型，系统分析加拿大新不伦瑞克省大西洋鲑养殖场成年雌性海虱（Lepeophtheirus salmonis）的侵染动态。模型整合养殖实践（投放周次、处理时机）与环境协变量（海表温度SST、海道距离等），揭示春季投放与冬季处理减少会显著增加高侵染风险，并证实水体传播（waterborne transmission）会削弱处理效果。该研究为水产养殖海虱管理提供数据驱动的预测框架和区域协同治理策略。

　　

引言

海虱（Lepeophtheirus salmonis 和 Caligus sp.）是严重危害鲑鱼健康的外寄生桡足类，可导致养殖生产力下降并引发生态与经济问题。在加拿大新不伦瑞克省东南海岸，大西洋鲑养殖已成为区域经济支柱，2022年产量达9,593吨。成年雌性（AF）海虱因其在繁殖与传播中的核心作用，被广泛用作侵染压力的监测指标和多国管理限值的主要依据。

材料与方法

研究区域与数据

研究聚焦于2009–2023年间加拿大新不伦瑞克帕萨马科迪湾及邻近水域的57个鲑鱼养殖场。数据来源于Fish-iTrends数据库，涵盖海虱数量（包括桡足幼体CHAL、成年雌虫AF、前成虫/雄虫PAAM）、地理坐标、投放与收获日期及处理记录。数据经过清洗与插值处理，最终保留111,844条记录。

侵染状态分类与协变量

根据AF数量，养殖场被划分为四种状态：无成年雌虫（F）、低密度（L，AF＜3/鱼）、高密度（H，AF≥3/鱼）和完全恢复（U）。模型纳入六大协变量：生产周期周数、基于海道距离的相邻养殖场暴露度（使用高斯核函数计算，带宽σ=100 km）、海表温度（SST，来自MUR-SST遥感数据）、投放周次、季节变化（以周年余弦函数表示）以及处理实施（滞后1周）。

数值模型构建

采用离散时间（周）、一阶多元马尔可夫链模型，模拟AF侵染状态的随机转变。模型包含12种可能的状态跃迁路径，其概率受当前状态与上述协变量共同调控。处理效果通过状态特异性参数（aXv 和 bXv）进行约束，确保处理持续降低向H状态转移的可能性。模型参数通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法进行估计。

结果

探索性数据分析

养殖场投放集中于春夏季，而处理多发生于夏秋季，冬季处理频率显著降低。高侵染事件（H状态）多出现于冬季，可能与处理减少及环境因素有关。在8,596次记录的高侵染事件中，72.5%在8周内接受了处理，处理组恢复率（至L或U）达88.2%，显著高于未处理组（43.9%）。但43%的处理事件在4周内再次出现高侵染，表明再侵染压力显著。

模型性能与模拟

模型整体预测准确率为58.6%，在投放后10周内预测能力最高（74%）。模拟显示，春夏季投放、高暴露（邻近养殖场密度高）及高温（SST升高）会显著增加高侵染风险。水体传播持续削弱处理效果，尤其在养殖场密集区域。秋季投放与低温有助于提升恢复概率，但完全避免侵染（F状态）的概率极低（＜2%）。

讨论

主要发现与机制

春夏季投放搭配高温环境加速海虱发育，而密集养殖布局导致的水体传播是维持高侵染压力与处理失效的主因。尽管处理可短期内控制虫口，但再侵染率高，凸显区域协同管理的必要性。模型成功捕捉多因子交互效应，但极端侵染事件因数据稀疏难以预测。

模型假设与局限

模型假设同一养殖场内鱼群处于均匀侵染状态，未考虑场内传播细节。使用海道距离替代水动力连通性虽简化计算，但未能精确反映幼虫实际扩散过程。缺乏盐度、鱼体大小与密度数据也限制了模型完整性。此外，美国水域养殖场数据缺失可能导致暴露度低估。

对加拿大东部鲑养殖的启示

本研究构建的动态模型为短期战术决策（如处理时机选择）与长期战略规划（如投放时间优化、跨湾区协调）提供了量化工具。未来整合水动力模型、盐度数据与鱼类生长模块将显著提升预测效能，支持可持续养殖实践。

结论

通过整合多源数据与随机建模，本研究揭示了养殖实践与环境因子对海虱暴发的复合影响，明确了水体传播在区域持续侵染中的核心作用。研究成果为发展精准、协同的海虱防控策略奠定了理论基础与方法支撑。