《Communications Biology》：Land and climate suitability for West Nile virus in Atlantic archipelagos guided by historical data from Europe
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本研究针对大西洋群岛西尼罗河病毒(WNV)传播风险未知的问题，通过机器学习生态位模型分析欧洲历史数据，首次揭示亚速尔群岛等五大群岛的WNV适宜性时空分布规律。研究发现群岛具有独特季节性特征，32%的佛得角土地存在传播风险，为岛国精准防控提供数据支撑。
西尼罗河病毒(West Nile Virus, WNV)作为一种人畜共患的蚊媒病毒，近年来在全球范围内的地理分布和流行强度持续扩大。尽管北美和欧洲大陆已开展大量研究，但位于大西洋的群岛区域——包括亚速尔群岛、马德拉群岛、加那利群岛、佛得角以及圣多美和普林西比——却长期被忽视。这些群岛不仅是鸟类生物多样性的热点区域和跨大陆迁徙的关键中途站，还存在可传播WNV的媒介蚊种（如尖音库蚊复合体Culex pipiens complex），但当地病毒传播风险始终未知。随着气候变化影响加剧，迫切需要评估这些独特生态系统中WNV的潜在传播动态。
为填补这一空白，研究团队在《Communications Biology》发表最新研究，创新性地利用欧洲历史数据构建机器学习模型，首次系统评估大西洋群岛的WNV生态适宜性。研究整合葡萄牙、西班牙和意大利三国2010-2024年间的WNV报告数据（包括3196个地理位点），结合海拔、温度、降水等10类环境变量，采用随机森林(RFA)、梯度提升树(XGBTREE)等5种机器学习算法进行集成建模。通过60次交叉验证运行，生成空间分辨率达0.5平方公里的月度适宜性图谱，并引入人口加权风险指标，为岛国量身定制防控策略。
关键技术方法包括：1）整合多国WNV监测数据（人类/马类/蚊媒感染案例）；2）构建包含气候与土地类型变量的生态位模型；3）采用集成机器学习算法进行时空预测；4）通过人口加权评估区域风险等级。
生态位模型精准捕捉WNV报告时空特征
模型变量重要性显示海拔(alt)和最低温度(tempmin)最具预测力，其中海拔与适宜性呈负相关，温度呈正相关。集成模型准确度达0.92，能准确复现欧洲大陆WNV报告的空间分布（如意大利北部沿海热点）和季节性高峰（8-11月）。葡萄牙血清学数据验证显示，地区适宜性与人群抗体阳性率显著正相关（相关系数0.7）。
生态适宜性呈现丰富时空动态
大陆地区适宜土地比例波动显著（葡萄牙0-50%），而群岛呈现独特模式：亚热带群岛（亚速尔、加那利、马德拉）适宜期长达6-8个月，热带群岛（佛得角、圣多美）季节性波动微弱。特别值得注意的是佛得角7-11月出现适宜性低谷，与北半球模式相反。
空间热点与人口风险关联揭示公共卫生重点
全区域27%土地存在WNV传播风险，其中格拉西奥萨岛（亚速尔）71%土地适宜，萨尔岛（佛得角）高达88%。关键发现是：尽管长期适宜土地仅占2%，却聚集了更密集人口。通过NUTS III区域风险制图，识别出塞维利亚（西班牙）、米兰（意大利）等高风险城市群，岛域中格拉西奥萨岛和萨尔岛风险等级最高。
研究结论表明，大西洋群岛存在显著WNV传播风险，且风险格局受气候带类型显著调控。所构建的0.5公里分辨率适宜性图谱，为岛国建立哨点监测、优化蚊媒控制提供了精准空间指引。这项研究不仅开创了群岛区域WNV风险量化评估的先河，其“以大陆数据预测岛屿风险”的建模范式更为其他数据匮乏地区的虫媒病毒防控提供了重要方法论参考。
