墨西哥伊达尔戈州恰加斯病媒介昆虫家栖周期的最大熵模型构建与风险评价

这篇研究通过MaxEnt模型（最大熵模型）结合500余条分布记录和生物气候/地形变量，首次在墨西哥伊达尔戈州家栖环境中构建了4种锥蝽（Triatoma dimidiata/T. mexicana/T. gerstaeckeri/T. barberi）的潜在分布模型，并创新性地通过靶向实地采集进行实验验证（AUC≥0.8）。研究发现气候类型和海拔是影响媒介分布的关键因素，模型预测与实地数据高度吻合，为恰加斯病（Chagas disease）的精准防控提供了空间流行病学依据。

　　

研究背景与方法
恰加斯病作为由克氏锥虫（Trypanosoma cruzi）引发的热带病，其传播主要依赖锥蝽媒介。墨西哥伊达尔戈州作为疫区，存在7种共栖锥蝽，其中T. dimidiata等4种为优势种。研究团队整合1997-2019年卫生部门采集的529条分布记录（来源GBIF和州防控项目），选取23个地理气候变量（WorldClim生物气候数据、海拔、植被指数NDVI等），通过MaxEnt 3.4.1构建60米精度的分布模型。采用70%训练集/30%验证集的划分策略，并通过刀切法（jackknife test）和皮尔逊相关性（<0.7）筛选关键变量。

关键发现
气候类型对所有模型贡献最大（27.7-33.7%），但主导因子存在种间差异：T. dimidiata和T. gerstaeckeri最依赖海拔（贡献度42.1%/77.9%），T. barberi则受旱季降水（BIO17）主导（51.1%）。模型显示：

1. T. dimidiata高概率区（0.75-1）集中在东部Tenango山脉的湿润亚热带气候带；
2. T. mexicana偏好半干旱气候，分布于西部Sierra Baja地区；
3. T. gerstaeckeri在东北部Huasteca区域的热带湿润区概率最高；
4. T. barberi呈现最广分布，但集中于西北部干旱的Sierra Gorda。

创新性验证
研究首次将MaxEnt模型与靶向实地验证结合：

• 在Huejutla的Tlalnepanco等预测点位采集到65只T. dimidiata（符合率100%，Kappa=1）；
• Metztitlán地区捕获27只T. mexicana，验证其季节性活动特征；
• Zimapán发现5只T. barberi，填补该种分布空白。
  通过计算最小样本量（如T. dimidiata需年采集8只），证实模型指导下的采样效率显著优于常规监测（Kappa从0.185提升至1）。

应用价值
该研究突破传统分布模型仅依赖统计验证（AUC>0.9）的局限，通过实验证实模型可精准定位媒介核心分布区。例如：

• T. mexicana在Sierra Baja的集中分布提示该区域应作为化学防控重点；
• 干旱适应性差异（如T. barberi耐受BIO17旱季降水）为气候变暖下的传播风险预测提供依据。
  研究建立的60米高精度模型，能识别村庄级微环境差异，为墨西哥恰加斯病"精准灭蝽"计划提供技术支撑。

研究展望
当前模型在T. gerstaeckeri验证中因安全限制未完成采样，未来需补充高危区域调查。建议整合微气候（如室内温湿度）和寄生虫毒力数据，提升对传播风险的预测维度。该框架可推广至其他媒介病防控，实现从"被动消杀"到"主动预警"的范式转变。