基于MaxEnt模型的中国五种软蜱潜在适生区预测及其公共卫生意义

本研究针对中国境内四种Argas属（A. japonicus、A. persicus、A. reflexus、A. vulgaris）和一种Carios属（C. vespertilionis）软蜱的分布不明问题，利用MaxEnt模型结合气候与地理数据，首次系统预测其适生区格局。结果显示：Argas属物种适生区集中于中国北方，C. vespertilionis则分布于新疆北部及南部沿海；未来气候情景下仅A. japonicus适生区显著扩大。该研究为蜱媒疾病风险预警提供了空间决策依据。

　　

在畜牧业高度发达的中国，软蜱（Argasidae）作为传播落基山斑点热（Rocky mountain spotted fever）、Q热（Q fever）等病原体的重要媒介，长期威胁着家禽健康与公共卫生安全。这类吸血寄生虫以"偷袭式"多次吸血策略著称——不同于硬蜱，它们能在短时间内反复叮咬宿主（如鸽子、家禽甚至人类），传播病原体的效率极高。更棘手的是，中国复杂的地理气候条件为软蜱提供了多样化栖息环境，而现有分布数据却呈现碎片化特征。尤其值得警惕的是，蝙蝠专性寄生虫Carios vespertilionis可能成为亨尼帕病毒（henipaviruses）等致命病原体的"隐形桥梁"。面对气候变化背景下虫媒疾病风险加剧的现状，精准绘制软蜱适生区图谱成为防控工作的迫切需求。

中国研究人员通过整合GBIF数据库文献记录与实地调查数据，采用最大熵模型（MaxEnt）对五种软蜱的潜在分布进行建模。研究团队收集了23个A. japonicus、142个A. persicus、70个A. reflexus、40个A. vulgaris及116个C. vespertilionis的分布位点，结合19个生物气候变量，预测当前及未来（SSP126和SSP370情景下）的适生区变化。通过响应曲线分析与质心迁移评估，揭示了环境因子与物种分布的定量关系。

Database search for Argas and Carios
通过全球生物多样性信息平台（GBIF）与文献挖掘获取地理参照数据，经Google Earth校验坐标精度，确保模型输入数据的可靠性。这为后续分析奠定了扎实的数据基础。

Potential suitable areas under current climate conditions
建模显示：A. japonicus的高适生区呈"北疆-内蒙古-华北"带状分布，与畜牧业密集区高度重叠；A. persicus在青海、甘肃等地表现出广适性；A. reflexus适生区最小且破碎化明显，反映其对鸟类宿主巢穴的特殊依赖；C. vespertilionis则呈现"双核心"格局——新疆北部种群与中亚基因库关联，南部沿海种群可能受东南亚蝙蝠迁徙影响。温度季节性（bio4）和年降水量（bio12）是决定分布的关键环境因子。

Discussion
研究首次揭示了中国软蜱分布的三大特征：一是Argas属物种表现出明显的温带适应性，其分布中心在气候变暖背景下保持稳定；二是C. vespertilionis的分布受宿主（蝙蝠）生物地理格局强烈制约；三是未来情景下仅A. japonicus适生区显著扩张，提示该物种可能成为气候变化受益者。这些发现颠覆了传统认知中软蜱均匀分布的假设，为差异化防控策略制定提供了科学依据——例如对A. japonicus需加强北方牧区监测，而对C. vespertilionis应重点关注人蝠接触频繁的洞穴景区。

这项发表于《Veterinary Parasitology》的研究，不仅填补了中国软蜱空间生态学研究的空白，更创新性地将宿主-寄生虫协同进化理论融入分布模型构建。研究建立的预测框架可直接应用于蜱媒疾病早期预警系统，特别是为"同一健康"（One Health）理念下的跨物种病原传播风险评估提供了方法论示范。随着中国畜禽养殖业集约化发展，该成果对保障动物源性食品安全和防范人兽共患病暴发具有重要实践价值。