欧洲尖音库蚊栖息地适宜性的集成生物气候模型预测及其疾病传播意义

这篇研究采用集成物种分布模型（Ensemble SDM）框架，结合高分辨率发生数据和生物气候-人为因子，揭示了欧洲尖音库蚊（Culex pipiens）分布的核心驱动因素。研究发现不透水面（imperviousness）是该蚊种分布的最强预测因子，凸显城市化对病媒生态的深远影响。通过空间区块交叉验证和新标签验证，模型展现出0.96的Boyce指数和0.67的TSS值，为西尼罗河病毒等虫媒疾病的精准防控提供了空间决策支持。

　　

ABSTRACT

研究聚焦欧洲尖音库蚊（Cx. pipiens）的栖息地适宜性，这种广泛分布的蚊虫是西尼罗河病毒、乌苏图病毒等重要病原体的传播媒介。通过整合2008-2018年间的昆虫学监测数据，结合生物气候、地形和人为因素等21项初始预测变量，最终筛选出9个低共线性（VIF<3）的关键因子，包括温度季节性（BIO04）、最湿季度均温（BIO08）和不透水面覆盖率等。

1 Introduction

尖音库蚊包含两个生态型：以鸟类为食的pipiens型偏好地表水体，而嗜吸人血的molestus型适应地下城市环境。这种生态可塑性使其成为跨物种传播病原体的"桥梁媒介"。既往研究多采用单一算法建模，缺乏对空间外推能力的严格验证。本研究创新性地采用MAXNET、随机森林（RF）等5种算法集成，通过空间区块交叉验证解决监测数据偏向城市化区域的问题。

2 Methods

2.1 数据准备

从VectorNet数据库获取的1105个发生点经空间稀疏化处理保留497个，并采用"可用性-利用"框架生成4790个背景点。环境变量处理中，将100m分辨率的不透水面数据聚合至1km，突出其对蚊虫孳生的关键影响——城市密封地表导致雨水滞留形成人工积水。

2.3 模型构建

集成模型权重根据Boyce指数分配，MAXNET表现最佳（0.95）。验证阶段采用双重策略：空间区块验证显示模型敏感性达0.92；GBIF独立数据验证通过Kolmogorov-Smirnov检验（p<2.2×10^-16），证实模型能有效区分适宜区。

3 Results

3.2 变量重要性

不透水面以0.35的中位权重成为决定性因子，其次为相对湿度（0.24）。响应曲线显示：

• 不透水面>20%时存在概率骤增

• 海拔每升高100米适宜性下降15%

• 农作物覆盖率与适宜性呈负相关

3.3 空间预测

模型预测欧洲25.6%的陆域为适宜栖息地，西班牙（53.4%）、意大利（28.6%）等国风险最高。波河谷地等已知西尼罗河病毒疫区被准确识别，而巴尔干半岛中部存在少量假阴性。

4 Discussion

研究首次在欧洲尺度证实城市不透水面与蚊媒分布的强关联，这种人工环境通过创造稳定孳生地（如雨水井）打破自然气候限制。相较于既往研究，集成模型将适宜区面积缩减30%，但更精准定位城市疫点。值得注意的是，未区分生态型可能高估北欧适宜性，因当地pipiens与molestus生态位分化明显。

该成果为虫媒疾病"One Health"防控提供新视角：城市规划中渗透性铺装材料的应用，或可成为阻断蚊媒繁殖的环境干预手段。未来研究需整合基因组学数据以解析不同生态型的精准分布。