气候变化下南非蜱虫分布的预测：基于集成模型的生态位动态与疾病风险研究

本研究针对气候变化对南非重要蜱虫物种分布的影响，采用集成建模框架（biomod2）结合六种算法（RF/GBM/GLM/CTA/ANN/MARS）和SSP1-2.6气候情景，预测10种兽医与公共卫生相关蜱虫的当前（2021-2040）和未来（2041-2060）适生区变化。结果显示所有物种均呈现范围扩张趋势，其中外来种Rhipicephalus microplus适生区增幅最大（14%），可能加剧生态失衡与疾病传播风险。该研究为南非蜱媒疾病防控和"One Health"策略制定提供了科学依据。

　　

在全球气候变化背景下，蜱虫作为仅次于蚊子的第二大疾病传播媒介，其地理分布变化直接影响人类和动物健康。南非作为非洲畜牧业大国，面临蜱媒疾病如巴贝斯虫病（Babesiosis）、泰勒虫病（Theileriosis）和克里米亚-刚果出血热（Crimean–Congo hemorrhagic fever）的严重威胁。然而，现有研究缺乏对南非全境蜱虫分布的系统评估，尤其缺乏基于生态位宽度（ecological niche breadth）的物种筛选和气候变化响应分析。更棘手的是，外来物种Rhipicephalus microplus的入侵与本地种R. decoloratus的竞争动态尚未明确，这对制定防控策略造成巨大挑战。

针对这一科学问题，研究人员开展了一项开创性研究，通过整合六种机器学习算法和SSP1-2.6气候情景，首次对南非10种重要蜱虫（包括9种本地种和1种外来种）进行当前与未来分布预测。这项发表在《Veterinary Parasitology》的研究揭示了令人担忧的趋势：所有蜱虫物种将在2041-2060年间显著扩张其适生范围，其中R. microplus扩张幅度最大（14%），可能进一步挤压本地种的生存空间。这一发现不仅解释了气候变化对病媒生物分布的深远影响，更警示了随之而来的生态失衡和公共卫生风险。

研究团队采用多学科交叉方法，主要技术路线包括：1）从SANBI IPT和GBIF获取975条蜱虫出现记录，经CoordinateCleaner等工具清洗；2）筛选6个非共线性生物气候变量（如BIO13湿润月降水、BIO19最冷季降水）；3）应用biomod2包构建集成模型（TSS>0.6/AUC>0.8），通过五折交叉验证评估；4）使用ACCESS-CM2全球环流模型预测SSP1-2.6情景下分布变化；5）通过BIOMOD_RangeSize函数量化适生区增减。

研究结果呈现四个关键发现：

1. 模型验证与变量重要性
   集成模型表现出色（平均AUC=0.91，TSS=0.84），其中降水相关变量（BIO13/BIO14/BIO19）对预测贡献最大。例如A. hebraeum的分布主要受湿润月降水（BIO13）和降水季节性（BIO15）调控，而R. zambeziensis则对降水季节性最敏感。

2. 适生区动态变化
   所有物种均呈现"净增益"趋势，R. microplus适生区增幅达14%，其次为A. hebraeum（10%）和H. rufipes（9%）。值得注意的是，R. microplus将向西北部扩张至北开普省，而R. zambeziensis可能覆盖全国七省。

3. 生态系统风险格局
   东部稀树草原（Savanna）和印度洋沿岸带（IOCB）将成为高风险区。模型预测R. microplus与R. decoloratus在西北省等地的生态位重叠可能引发物种替代，这与前者更强的繁殖力和杀螨剂抗性有关。

4. 损失与稳定性分析
   尽管所有物种都会失去部分适生区（0.2%-6%），但"稳定适生区"（stable1）占比显著高于损失区。例如R. appendiculatus仅损失0.2%适生区，显示其对气候变化的强适应力。

讨论部分揭示了三个深层意义：首先，降水格局改变（如雨季延长）可能通过调节蜱虫生活史（life cycle）间接促进种群增长。其次，R. microplus的扩张验证了入侵物种在气候变化下的竞争优势，其每代产卵量高于本地种R. decoloratus的特性加剧了替代风险。最后，研究指出现有数据局限性——如Hy. rufipes的实际分布远广于模型预测，提示需整合文献记录完善数据库。

该研究的核心价值在于构建了南非首个蜱虫气候响应预测框架，为"One Health"策略提供科学支撑。通过预警R. microplus等物种的扩张路径，不仅可指导农场主优先防控高风险区，还能帮助公共卫生部门预判疾病新发区域。正如作者强调，未来研究应纳入宿主可获得性（host availability）和植被覆盖等生态因子，以提升模型精度。这项研究既是气候变化生态学的典范，也为全球病媒生物防控提供了南非方案。