基于埃及伊蚊（Aedes aegypti）繁殖栖息地机制模型的气候驱动登革热预测研究

本研究通过构建机制性建模管道（mechanistic modeling pipeline），模拟气候条件对埃及伊蚊（Ae. aegypti）繁殖容器水热动态的影响，进而量化其对蚊虫种群数量的调控作用。该模型在斯里兰卡三个气候差异显著的城市（Negombo、Jaffna、Nuwara Eliya）中验证了气象变量—栖息地适宜性—成虫数量—登革热发病率的级联信号传递，表明基于过程的模型可提升登革热预警能力，并为未来气候情景下的疾病风险模拟及靶向干预提供理论依据。

　　

1 引言

登革热作为一种蚊媒传染病，在全球范围内呈现快速上升趋势，其传播动态与气候条件密切相关，尤其是气候对主要病媒埃及伊蚊（Ae. aegypti）繁殖行为与栖息地适宜性的影响。尽管现有登革热风险评估模型多基于气候—发病率的统计关联，但对不同地区中气候影响登革热的具体机制路径仍研究不足。本研究提出假设：阐明气候时空变异影响登革热发病的机制，将有助于提高不同气候区域中登革热动态的预测能力，并突破已知季节性周期的限制。

2 数据与方法

2.1 数据

2.1.1 气象数据

研究采用MERRA-2再分析数据提供气温、相对湿度、云量、土壤温度等变量，降水数据来自IMERG卫星反演产品。所有数据时间分辨率为小时级，覆盖2001–2020年。针对高海拔城市Nuwara Eliya存在的温度偏差，使用地面站点观测数据对气温和土壤温度进行了线性校正。

2.1.2 登革热发病率数据

斯里兰卡卫生部发布的流行病学周报提供地区级登革热病例数，研究将其聚合为月度发病率（每十万人病例数），使用2007–2020年数据，并排除2017和2019这两个大爆发年份以减少非气候因素的干扰。

2.2 方法

2.2.1 建模流程概述

研究构建了三步机制建模管道：

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  第一步：使用WHATCH’EM能量平衡模型，模拟气象要素对埃及伊蚊繁殖容器中水位和水温的物理影响；

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  第二步：基于CIMSiM与Skeeter Buster模型中的生物学方程，计算蚊虫各未成熟阶段（卵、幼虫、蛹）的发育速率（development rate）和存活因子（survival factor）；

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  第三步：建立种群动态模型，模拟初始种群在30天内的发育、存活及羽化为成虫的过程。

2.2.2 第一步：容器栖息地水动力学

WHATCH’EM模型结合气象输入和容器参数（如颜色、遮荫、尺寸），逐小时模拟水位和高低水温。本研究设定容器为“中间类型”（灰色、半遮荫），初始水位为容器高度的10%，模拟一个月内的动态，以涵盖伊蚊水生生活史。

2.2.3 第二步：媒介生物学

发育速率采用Sharpe和DeMichele酶动力学模型，依赖于水温；存活因子则考虑温度极端值和干燥容器中的脱水效应。卵、幼虫、蛹的存活受日最高/最低水温及蒸汽压亏缺（vapor pressure deficit, VPD）共同影响。

2.2.4 第三步：媒介种群动态

模型以1,000个个体为初始种群量，分别模拟从卵、幼虫、蛹开始发育，并在月初第1–7天分别引入，以降低初始条件敏感性。最终输出为每月末羽化的成虫数量，作为栖息地适宜性和种群增长潜力的相对指标。

3 结果与讨论

3.1 模型如何将不同气候条件转化为不同成虫种群？

以Jaffna一月份为例，分析显示：高温低降水（HIGH TEMP/low prcp）条件下模拟成虫数量较低，而低温高降水（low temp/HIGH PRCP）则更利于种群增长。高降水通过增加容器水量、缓冲温度波动而提高存活率；低温则有助于避免高温致死。不同气候类别下，模型输出的种群大小存在显著差异，说明气象年际变异可系统影响种群动态。

3.2 模型变量中存在怎样的季节性与年际变异？

3.2.1 总体变异模式

所有地点中，容器水温与气温季节变化一致，水位与降水同步。发育速率随水温升高而加快，但过高温度导致存活率下降。成虫数量在多数月份表现出比单一发育/存活变量更高的年际变异，且从蛹期开始的种群增长通常最高。

3.2.2–3.2.4 分城市变异特征

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  Jaffna（干热）：成虫数量在11–1月达到高峰，与登革热发病双峰（东北季风与西南季风期）吻合；

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  Negombo（湿热）：成虫数在西南季风中后期和东北季风前期较高，但也出现极大年际波动；

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  Nuwara Eliya（冷湿）：幼虫与蛹的成虫数量在西南季风期达峰，但与登革热在东北季风期的次高峰不吻合，暗示非气候因素可能主导该时期发病。

3.3 模型变量的年际变异与登革热发病率关联如何？

通过三分位数列联分析，发现Nuwara Eliya的幼虫来源成虫数量与登革热发病率（滞后2个月）呈显著相关，高温三分位数与高发病三分位数一致出现概率约60%。其他变量如气温、水温、发育速率等也与发病率有统计显著但稍弱的关联。整体上，模型变量与登革热的关联强度不亚于直接气象变量，说明机制模型在揭示气候—疾病机制方面具有可比性，且具备过程解释优势。

4 结论

本研究通过机制建模管道，证实气候变量经容器微环境、蚊虫发育与存活等多步过程，可系统影响埃及伊蚊种群数量，其输出与登革热发病率显示可比关联强度。模型揭示了不同气候城市中的差异化调控路径，如干热地区依赖降水的水温缓冲效应，冷湿地区低温是主要限制因子。尽管模型未涵盖所有登革热驱动因素（如人类免疫背景、病毒血清型变化），但其过程结构为构建气候敏感的登革热早期预警系统、模拟防控措施效果及未来气候情景下的疾病风险提供了有力工具。