中国境内荆门蜱病毒栖息地分布预测及气候驱动下的未来扩张趋势

本研究通过PCR检测和文献整合，结合最大熵模型（Maxent）、提升回归树（BRT）和随机森林（RF）算法，首次系统预测了荆门蜱病毒（JMTV）在中国的潜在分布。结果显示，黑龙江大兴安岭、上海和海南为高适宜区（占国土1.94%），且未来（2021-2040年）栖息地将持续扩张。研究为JMTV监测和防控提供了关键空间预警，揭示了温度与降水对病毒传播的显著影响（AUC=0.952）。

　　

ABSTRACT
荆门蜱病毒（JMTV）作为分段式黄病毒样病原体，自2014年发现以来已在全球多洲扩散。中国贵州地区的检测显示11.02%的阳性率，低于全国平均水平（16.9%）。通过整合44个采样点的3,548份样本数据（包括蜱、蝙蝠、啮齿类等宿主），研究构建了多模型预测体系，揭示JMTV分布与月均温度呈正相关，在32.5°C和雨季500mm降水条件下传播风险最高。

IMPORTANCE
JMTV的跨宿主传播能力（涉及蜱、鼠、蝙蝠等）和基因重配特性使其具有大流行潜力。黑龙江和海南的高适宜区与历史病例报告吻合，而未来气候情景（SSP126/SSP585）下栖息地面积将扩大2.6×10⁵ km²以上，凸显防控紧迫性。

INTRODUCTION
JMTV隶属黄病毒科（Flaviviridae），其四段式基因组编码与黄病毒NS5同源的RNA聚合酶。中国已报道病例表现为发热、皮疹甚至癫痫，但致病机制仍需深入解析。研究采用Maxent（参数：迭代5,000次）、BRT（学习率0.01）和RF（mtry=5）模型，克服传统采样成本限制，填补分布空白区认知。

MATERIALS AND METHODS
贵州2022-2023年采集的1,079份蜱样本经Qiagen试剂盒提取RNA，采用两对引物（靶向RDRP保守区）进行PCR验证。环境变量筛选保留19项关键因子（如WorldClim 2.1的温度数据），通过R语言排除相关系数>0.8的冗余参数。Maxent模型以30次交叉验证确保稳定性，ArcGIS 10.7划分四类适宜区（阈值V>0.75为高适宜）。

RESULTS
模型评估显示Maxent的AUC最优（0.952），而RF/BRT精度达77.9%。当前高适宜区集中于黑龙江（3.27×10⁴ km²）、海南等热带-亚热带区域。SSP585情景下，RF预测高适宜区将扩展至2.97×10⁵ km²，且向四川盆地边缘渗透。单因子响应曲线揭示：城市化用地类型（OR=2.1）和NDVI植被指数（峰值0.6）显著影响病毒分布。

DISCUSSION
蜱胚胎发育的温湿度依赖性（26°C/70%湿度为临界值）解释了JMTV的气候敏感性。Maxent的优异表现归因于其对小样本量（n=44）的适应性，但RF/BRT对优势蜱种（如Rhipicephalus microplus）的预测偏差提示需多模型互补。未报告病例的西藏-新疆高适宜区（占预测面积18%）需优先开展哨点监测。

Conclusions
研究首次绘制中国JMTV风险地图，证实气候变暖将加剧病毒扩散。建议加强畜牧业从业者防护教育，并在基因重配监测中纳入蝙蝠等潜在宿主。模型预测的实践价值在于优化防控资源分配，例如对黑龙江和海南实施精准消杀。