非洲猪瘟病毒在野猪尸体中滞留时间对疫情持续传播的影响及环境因素分析

这篇研究通过分析韩国2019-2022年41,192份野猪样本数据，揭示了非洲猪瘟（ASF）阳性尸体检测延迟（PMI）与感染周期（IP）的正相关性（r=0.160，p=0.012），证实森林密度、道路可达性等环境因素显著影响PMI。研究提出针对性监测策略，为控制ASF野猪-家猪跨物种传播提供科学依据。

　　

非洲猪瘟（ASF）在野猪种群中的持续传播机制

1. 引言
   非洲猪瘟病毒（ASFV）作为双链DNA病毒，通过直接接触、污染物及软蜱（Ornithodoros属）传播，对猪科动物致死率近100%。韩国自2019年9月暴发ASF疫情后，病毒沿野猪迁徙路径向南扩散，形成持续传播链。研究聚焦尸体检测延迟（PMI）如何通过环境持久性延长感染周期（IP），进而加剧疫情风险。

2. 材料与方法
   研究分析41,192份野猪样本（含2,464例ASFV阳性），采用六边形网格（28.26 km²）空间分区法，结合7类环境变量（森林覆盖率、道路密度、NDVI等）。通过贝叶斯伽马回归和空间自相关分析，量化PMI与IP的关联性。

3. 结果
   3.1 PMI与IP的时空特征
   平均PMI为8.25天（范围0-90天），IP达105.96天。3-6月PMI峰值（26.25-30.75天）与植被生长期重叠。空间分析显示21个PMI-IP热点簇（p<0.05），证实北部延迟检测导致南部疫情延长。

3.2 环境驱动因素
低道路密度（HR=0.11）和高森林覆盖率（HR=0.61）显著延长PMI，而近水体区域检测更快（HR=4.50）。贝叶斯模型显示PMI每增加1天，IP延长1.01倍（95% CrI:1.00-1.02）。

1. 讨论
   研究首次量化ASFV尸体滞留与疫情持续的直接关联，提出"环境-检测延迟-传播"链条。对比比利时经验，建议在韩国DMZ邻近区域加强网格化搜索，结合社区报告提升监测效率。局限性包括PMI估算受温湿度影响，且未评估成本效益。

2. 结论
   整合地形导航技术与风险地图可优化ASF管理。未来需开发基于分解率的PMI校正模型，并为高密度野猪区设计差异化清除策略。