qPRAentry R包：定量有害生物风险评估进入环节的标准化工具

本文推荐一款专为定量有害生物风险评估（qPRA）进入环节设计的R软件包——qPRAentry。该工具通过整合贸易数据计算潜在感染商品数量（Ntrade），结合用户自定义的路径模型参数分布，量化有害生物潜在创始种群数量（NPFP）。其内置Shiny应用界面支持欧盟NUTS编码体系及全球ISO标准，显著提升了qPRA的标准化程度与可重复性。两个案例研究（叙利亚蓟马和茄螟）验证了包在风险评估中的实用价值，为植物检疫决策提供科学依据。

　　

引言

有害生物入侵对全球农业及生态系统构成严重威胁。定量有害生物风险分析（qPRA）通过概率模型评估外来物种的传入风险，其中进入环节（Entry）是评估有害生物向特定区域移动的关键步骤。传统qPRA方法面临数据获取困难（如贸易数据区域特异性不足、再出口复杂性）和模型标准化程度低等挑战。为此，研究团队开发了开源R包“qPRAentry”，旨在为任何有害生物提供标准化的进入风险评估框架。

方法描述与软件包设计

qPRAentry的核心功能围绕两个关键参数展开：潜在感染商品数量（N_trade）和潜在创始种群数量（NPFP）。N_trade的计算基于改进的贸易流模型，其公式为：

N_{trade_i} = ExtraPest_i - ExtraPest_i Σ_j≠i R_ij + Σ_j≠i ExtraPest_j R_ji

其中ExtraPest表示从疫区第三国进口的商品量，R_ij为再出口比例。该模型通过整合内部生产（IP）和再出口数据（IntraExp），解决了商品在国家间流动的追踪难题。此外，包支持将国家层面数据按人口或消费量比例重分配到更小区域（如NUTS2或ISO 3166-2单元）。

路径模型模块允许用户自定义参数（如感染率P_infested、运输存活率P_Surv），通过蒙特卡洛模拟生成NPFP的概率分布。模型框架参考欧洲食品安全局（EFSA）的标准化流程，每个参数均以概率分布（如Beta、Lognorm）描述不确定性。

qPRAentry R项目概览

软件包提供四大核心函数：

1. 1.
   trade_data：整理贸易数据（ExtraTotal、ExtraPest、IntraExp、IP）；
2. 2.
   ntrade：计算N_trade；
3. 3.
   redist_iso/redist_nuts：数据重分配；
4. 4.
   pathway_model：NPFP估算。
   同时配备两个Shiny应用——ntrade_app和pathway_app，支持用户通过交互界面完成分析。包兼容欧盟NUTS编码及全球ISO标准，内置Eurostat人口数据自动调用功能，并支持自定义重分配权重。

案例研究：叙利亚蓟马（Retithrips syriacus）与茄螟（Leucinodes orbonalis）

以EFSA的qPRA报告为基准，研究团队分别针对叙利亚蓟马（寄主：鲜食葡萄）和茄螟（寄主：茄子）验证qPRAentry的实用性。

• •
  叙利亚蓟马案例中，路径模型包含7个关键参数（如单位重量U_weight=500g、感染率P_infested~Beta分布）。结果显示，qPRAentry估算的NPFP中位值为0.0065（即约153年发生一次传入事件），与EFSA原始模型（0.0108）高度接近，但因未考虑再出口至第三国，荷兰等高风险区域排序略有差异。
• •
  茄螟案例采用复合模型，引入气候适宜性指数（EI≥30）及性别比例（Prop_fem）等建立相关参数。qPRAentry输出NPFP中位值为0.0001（1万年一遇），与EFSA结果（0.00009）一致，证实包在低风险物种评估中的可靠性。

结论与展望

qPRAentry通过标准化计算流程和可视化工具，显著提升了qPRA进入环节的效率和可重复性。未来版本将拓展数据兼容性、优化用户界面，并计划开发针对定殖（Establishment）和扩散（Spread）环节的配套工具，形成完整的qPRA分析体系。用户反馈将驱动软件持续迭代，为全球植物保护提供开源解决方案。