温度和降雨对哥伦比亚疟疾病例影响的滞后效应（2013–2023年）：基于贝叶斯时空调整的方法

《PLOS Global Public Health》：Lagged effect of temperature and rainfall on malaria incidence in Colombia (2013–2023): An approach with Bayesian spatiotemporal adjustment

　　**摘要**
疟疾仍然是哥伦比亚面临的一个主要公共卫生挑战，近年来病例数量显著增加。气候变量——尤其是温度和降雨量——是疟疾传播的关键驱动因素，但在哥伦比亚的具体情况下，它们在空间和时间上的延迟和非线性效应尚未得到充分研究。我们利用2013年至2023年间哥伦比亚970个市镇的每周疟疾病例数据以及卫星获得的气候数据，进行了生态学和时空分析。我们采用嵌套在贝叶斯层次框架中的分布式滞后非线性模型（DLNMs），并结合积分嵌套拉普拉斯近似（INLA）方法，来估计每周 temperature 和降雨量与疟疾发病率之间的延迟和非线性关联，同时考虑了空间和时间自相关、森林覆盖率、多维贫困、海拔高度、人口规模以及先前的病例数。研究结果表明，疟疾风险随温度呈非线性增长，在28°C左右达到峰值；全球最低风险暴露（EMR）出现在16.43°C时；在0至6周的滞后期间观察到显著效应。相比之下，较低的周降雨量与较高的疟疾风险相关，最低风险暴露为0.85毫米。敏感性分析证实了这些发现的稳健性。这些结果挑战了以往关于气候驱动疟疾风险的研究，并突显了哥伦比亚流行地区传播动态的加速。确定与疟疾发病率上升相关的特定气候阈值，为基于气候信息的预警系统和有针对性的干预措施提供了依据，以支持哥伦比亚的疟疾消除工作。

**作者总结**
疟疾继续威胁着哥伦比亚的公共卫生，近年来病例数量急剧增加。尽管已知气候会影响疟疾传播，但这些影响的具体时间和形式——特别是温度和降雨量如何延迟影响疾病风险——在哥伦比亚仍不明确。利用11年的市级健康和气候数据，我们应用了能够考虑气候效应的空间模式和时间滞后的统计模型。研究发现，疟疾风险随温度升高而增加，在28°C附近达到峰值；干燥环境更利于疟疾传播——这可能是因为降雨量低时，小水体得以持续存在，避免被大雨冲走，从而为蚊子繁殖提供条件。温度的显著效应集中在暴露后的0至6周内，表明传播周期比凉爽地区更快。这些发现有助于公共卫生部门制定更具响应性的监测和控制策略，根据观察到的天气模式预测疫情爆发，最终支持哥伦比亚实现疟疾消除的目标。

**1. 引言**
疟疾是一种由疟原虫感染引起的致命寄生虫疾病，通过雌性按蚊传播。尽管这种疾病可以预防和治愈，但它仍是一个重要的全球健康问题[1]。该疾病主要由五种疟原虫引起，其中恶性疟原虫（Plasmodium falciparum）和间日疟原虫（Plasmodium vivax）具有最大的临床意义和最广泛的地理分布[2]。近年来，全球疟疾疫情恶化，世界卫生组织报告2023年全球有2.63亿疟疾病例和59.7万死亡病例，比2022年增加了1100万例[3]。美洲地区的形势同样令人担忧，2023年报告了约50.5万疟疾病例，比上一年增加了5%；这一上升趋势持续到2024年，报告病例超过53.7万例，比2023年增加了6%[4]。2023年，巴西、委内瑞拉和哥伦比亚三国合计占美洲地区所有疟疾病例的近77%。哥伦比亚的情况尤为严重，2023年报告了105,479例疟疾病例，比2022年增加了43.4%；2024年这一数字激增至123,740例，同比增加了17.3%[5]。温度通过影响媒介和寄生虫的生物学特性，在疟疾传播动态中起着关键作用。科学证据表明，温度升高与疟疾发病率增加相关，系统综述显示平均温度与疟疾病例之间存在中等程度的正相关[6]。Mordecai等人指出，温度与疟疾的关系呈现非线性模式，最佳传播温度约为25°C，而超过28°C后传播效率显著下降[7]。这种温度依赖性是生物学机制导致的，因为高温会加速寄生虫在蚊体内的发育；例如，恶性疟原虫在30°C下仅需要9天即可完成孢子形成过程，而在20°C下则需要23天[8]。最新研究表明，当温度超过22.4°C时，每升高1摄氏度，疟疾传播增加9%至10%[9]。然而，温度升高的影响因地区而异，低地和高地的气候条件不同，导致疟疾传播动态出现相反的影响[10]。这些温度-疟疾关系对流行地区的气候变化适应策略具有重要意义[11]。降雨量是疟疾传播动态的重要环境决定因素，多项研究证实了降水模式与疟疾发病率之间存在显著关联[12–14]。Zhou等人[15]发现，东非高地的月降雨量与疟疾病例增加相关，但存在显著的空间差异。Matsushita等人[16]确定了每月120毫米的降雨量是疟疾传播风险的最佳阈值。多项研究表明，降水量与疟疾流行病学之间存在复杂相互作用：适量降雨为按蚊繁殖提供有利条件，而过量降雨可能暂时减少传播强度[12,14,16]。气候因素（尤其是温度和降雨量）对疟疾传播动态的延迟效应显著，不同流行病学环境下的滞后期各不相同。先前研究表明，温度和降雨量与疟疾发病率显著相关，滞后时间为1至2个月，强调了气象条件与疾病发病率之间的时间关系[17]。亚马逊地区的研究发现，降水量和温度的增加会在接下来的两个月内增加疟疾感染风险，风险的大小受这些气候变量与环境因素相互作用的影响[18]。空间和时间自相关性显著影响疟疾发病率的估计准确性，因为这些现象会导致非随机聚类模式，违反传统统计模型的独立性假设。空间自相关性表明，哥伦比亚的疟疾病例在地理上呈聚集分布，相邻地区由于共享的环境、社会经济和媒介相关因素而具有相似的发病率[19]。如果在回归分析中忽略这些因素，可能会导致参数估计偏差和标准误差低估，从而得出关于风险因素和控制效果的错误结论，导致资源分配不合理和干预措施不理想[20,21]。据我们所知，同时利用时空统计框架研究温度和降雨量对疟疾延迟效应的研究较少[22,23]。本研究通过2013年至2023年的生态学分析填补了这一方法学空白，为哥伦比亚的决策者和公共卫生官员提供了实用证据，帮助他们制定新的疟疾控制措施。我们的发现有助于改进高风险地区的疾病监测和控制工作，特别是通过增强对气候的敏感度。通过促进有针对性的干预和预警系统的开发，本研究旨在为疟疾消除战略提供信息，降低疫情爆发的风险。

**2. 方法**
我们在哥伦比亚开展了一项生态学观察研究，以市镇为单位进行观测。我们使用公开可获取的匿名疟疾病例记录、卫星传感器获取的气候数据和国家统计数据，来估计温度和降雨量对疟疾发病率的延迟效应。

**2.1. 伦理批准**
该流行病学研究的伦理授权由桑坦德大学（Universidad de Santander）生物伦理委员会批准（参考代码002，日期为2023年2月13日）。本研究遵循STROBE报告标准，这些标准旨在提高健康研究的方法学透明度[2]。

**2.2. 疟疾数据**
我们于2025年2月21日获得了2013年1月至2023年12月的11年回顾性数据集，其中包含哥伦比亚各市镇经实验室确认的疟疾病例。数据来自国家卫生监测系统SIVIGILA平台。每日病例按发生的周和市镇进行分组，并排除了地理、人口或时间不一致的病例记录以避免信息偏差。海拔高度超过1,600米的市镇的数据也被排除，符合国家卫生研究所规定的疟疾传播风险标准[24]。

**2.3. 环境数据**
**2.3.1. 气候变量**
我们从ERA5数据集[25]中获取了2013年1月至2023年12月的每日空气温度和降雨量卫星数据，空间分辨率为0.10度。我们将每日数据按周分组，并使用R语言（版本4.0.3）中的栅格包[26]进行栅格层与多边形地图的空间匹配，估算每个市镇的每周平均温度和降雨量。

**2.3.2. 森林覆盖率**
我们从NASA产品MCD12Q1[27]中下载了2013年至2023年的年度森林覆盖栅格数据，空间分辨率为500米。我们如上所述进行了森林覆盖率与市镇多边形的空间匹配，并估算了每个市镇的年森林覆盖率百分比。

**2.4. 社会经济数据**
我们从国家统计局[28]获取了多维贫困指数（MPI）数据。MPI是一个衡量哥伦比亚市镇多方面贫困状况的社会经济指标，包括公共服务获取、居住条件、儿童和年轻人状况、教育机会、就业前景和医疗资源可用性等六个方面。需要注意的是，MPI数据来源于2018年的全国人口普查。我们还从国家统计局[29]获取了每个市镇的年度人口数据，并从Agustín Codazzi地理研究所[30]获取了每个市镇的最小海拔高度数据。

**2.5. 统计分析**
我们采用了一种结合分布式滞后非线性模型（DLNMs）和时空贝叶斯层次建模的统计方法，来估计疟疾发病率对温度和降雨量的延迟响应。这种方法捕捉了疟疾发生的时空自相关性及其与每周气象因素的关系。我们分别为温度和降雨量建立了独立的DLNMs，并探讨了0至8周的滞后期，以捕捉媒介种群对气候变量响应的延迟时间，以及内在和外在潜伏期的持续时间[31]。对于DLNMs，暴露-响应关系使用自然样条函数进行建模，温度的节点设置在分布的20%、50%和80%分位数处，降雨量的节点设置在10%、50%和90%分位数处，以反映其偏态特性（见S1图）。两种变量的滞后-响应结构均使用自然样条函数建模，节点分别位于最大滞后期（8周）的约1/3和2/3位置，以便在不同时间段内捕捉每种暴露的影响。节点的布置和数量基于每种暴露的实证分布数据以及平衡复杂时空模型中灵活性与简洁性的需求来确定（见S1图）。由于温度分布基本对称，我们使用了低维自然样条函数，设置两个内部节点（大约位于1/3和2/3分位数处），以捕捉适度的非线性而不发生过拟合。相比之下，降雨量明显右偏，因此我们在10%、50%和90%分位数处设置节点，以提供尾部灵活性的同时允许模型检测到与极端低或高降雨量相关的潜在突变。由于8周的滞后窗口和采用拉普拉斯近似的时空结构，节点数量较少（温度2个，降雨量3个），以保持可解释性和模型维度适中。这种方法能够估算每个气候变量在指定滞后周期内的整体累积效应，这些效应以与最低风险暴露（EMR）相关的暴露值为中心，同时考虑了暴露-反应和滞后-反应关系的非线性特征。我们将预测范围限制在温度和降雨量的第5到第95百分位数，以最小化极端值的影响，因为极端值可能会扭曲非线性的暴露-反应估计结果，并降低DLNM预测的稳定性。我们测试了两种模型——负二项分布（NB）和零膨胀负二项分布（ZINB）——以解释疟疾病例计数的过度离散现象。我们从这两种模型中选出了最佳模型，用于估算每周温度、降雨量和疟疾病例发生率之间的延迟、非线性关联，同时考虑空间和时间自相关性。最佳模型的选择基于对数条件预测序数（LCPO）、Watanabe-Akaike信息准则（WAIC）和偏差信息准则（DIC）。为了解释未观察到的和未测量的空间变异因素，我们使用了Besag-York-Mollié（BMY）模型来估计空间随机效应。BMY模型是贝叶斯层次模型，它通过结合空间结构化的条件自回归成分和未结构化的随机效应来模拟疾病率的空间自相关性。为了考虑季节性和随时间变化的未观察到的或未测量的市政级因素，我们实施了具有周期性一阶随机游走先验的时间随机效应。我们使用R包R-INLA [32]实现了时空调整。在我们的INLA规范中使用的对数伽马先验将对精度的对数进行伽玛分布处理，其中参数1和0.01分别对应伽玛分布的形状和速率。模型的通用形式如下：其中表示第t周m市政区的疟疾病例数。截距由表示。DLNM的交叉基函数表示气候变量在m市政区第t周对疟疾的影响如何随暴露水平和自暴露以来的时间l变化，通过自然样条函数来模拟这两个维度。部门特定的d（行政级别1）每周随机效应、年度特定的空间非结构化随机效应以及市政级别的结构化随机效应分别由表示。X表示协变量向量（即森林覆盖率、 MPI、最低海拔和人口）及其相应的回归系数。表示累积的四周滞后疟疾病例数（即前一个月的病例数），根据Imai等人的建议，包括它是为了抑制模型的自相关性[33]。

2.6 敏感性评估
我们进行了敏感性分析，将対数伽马先验的参数更改为0.1和0.001，重新估算每周温度和降雨量对疟疾的滞后效应。此外，我们还包括了每周的节假日数量和存在非法采矿的市政区域百分比。我们从哥伦比亚矿业监测机构[34]获取了2021年的非法采矿遥感数据（这是唯一可用的数据），并按照上述方法进行了空间匹配。为了便于模型收敛，我们将协变量的值转换为标准差单位。代码和数据集可在以下链接获取：https://github.com/juandavidgutier/dlnm_INLA_malaria。GitHub上的疟疾数据是经过严格隐私处理的摘要数据，只包含市政级别的总病例数，所有名称、地址和可识别标记均已移除。请注意，这些数据最初是匿名化的政府公开信息，之后进一步处理以移除任何个人标识符。

3. 结果
共有970个市政区被纳入研究。2013年至2023年间共报告了699,860例疟疾病例。大多数病例发生在男性中（n = 438,112；62.6%）。病例数最高的五个市政区分别是Quibdó（Chocó）、Tierralta（Córdoba）、Inírida（Guainía）、Tumaco（Nari?o）和Alto Baudó（Chocó）。当比较NB模型和ZINB模型时，我们观察到NB模型在温度和降雨量的所有指标上都表现更好（表1）。因此，我们使用该模型来估算每周温度、降雨量与疟疾病例发生率之间的延迟、非线性关联。

下载：
PPT
PowerPoint幻灯片
PNG
更大图像
TIFF
原始图像

表1. 对数条件预测序数（LCPO）、Watanabe-Akaike信息准则（WAIC）和偏差信息准则（DIC）对于负二项分布（NB）和零膨胀负二项分布（ZINB）模型的性能指标。
https://doi.org/10.1371/journal.pgph.0006104.t001

图1展示了温度和降雨量的NB模型的诊断图。温度（图1a）和降雨量（图1b）都显示出一致的诊断模式。观测值与拟合值的散点图显示拟合均值与观测值之间存在强烈的线性关联，表明模型很好地捕捉了中心趋势；然而，随着拟合值的增加，点的分散度增加，且一些高计数观测值位于1:1线之上，表明对极端计数的系统预测不足。残差与拟合值的图显示了明显的异方差性（残差在零附近有一个密集带，加之右侧有一个长正尾），意味着残差方差不是恒定的，并且有一部分观测值产生了较大的正偏差。类皮尔逊残差的直方图在零处呈尖峰，右侧有长尾，证实大多数观测值被很好地预测了，但少数病例产生了较大的正残差。总体而言，这些诊断指标表明模型适合估算平均效应和时空模式，但无法完全再现极端疫情。

下载：
PPT
PowerPoint幻灯片
PNG
更大图像
TIFF
原始图像

图1. 温度（a）和降雨量（b）的负二项模型的诊断图。两个面板都显示了观测值与拟合值、残差与拟合值以及每个气候变量的类皮尔逊残差直方图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgph.0006104.g001

每周温度（即以全球EMR为中心的关联）与疟疾病例的总体累积关联呈现上升趋势（图2a）。全球EMR为16.43°C。请注意，置信区间在接近全球EMR时变窄，因为模型特别关注这一暴露水平，这代表了全球最低风险点。与此同时，每周降雨量与疟疾病例的总体累积关联呈现下降趋势（图2b），全球EMR为0.85毫米的降水量。

下载：
PPT
PowerPoint幻灯片
PNG
更大图像
TIFF
原始图像

图2. 每周温度（a）和降雨量（b）与疟疾病例的总体累积关联。连续的红线对应相对风险的点估计，灰色带代表95%置信区间。最低风险暴露（EMR）由虚线蓝色垂直线表示。评估区间显示在直方图中的两条红色虚线之间。
https://doi.org/10.1371/journal.pgph.0006104.g002

时空贝叶斯层次模型证明了气候变量与疟疾病例发生率之间存在统计学上的非线性关系。固定的较高温度对应于疟疾病例的更大滞后特定效应，但对于超过6周的滞后，没有显著效应（图3a）。同时，固定的低降雨量值对应于疟疾病例的更大滞后特定效应（图3b）。

下载：
PPT
PowerPoint幻灯片
PNG
更大图像
TIFF
原始图像

图3. 固定温度（a）和降雨量（b）值对疟疾病例发生的滞后特定效应。虚线黑色水平线代表零效应，即效应与最低风险暴露（EMR）的效应相同。
https://doi.org/10.1371/journal.pgph.0006104.g003

固定滞后值后发现温度对疟疾病例的效应增加，且在最近几周内这种效应更为显著（图4a）。在降雨量的情况下，当我们固定滞后值时，对于所有评估的固定滞后值，降雨量与疟疾病例发病率之间存在负相关趋势。请注意，对于滞后值=2的情况，降雨量超过0.5毫米的效应与零效应没有显著差异（图4b）。

下载：
PPT
PowerPoint幻灯片
PNG
更大图像
TIFF
原始图像

图4. 对于固定滞后值，温度（a）和降雨量（b）对疟疾病例发生率的影响。虚线黑色水平线代表零效应，即效应与最低风险暴露（EMR）的效应相同。
https://doi.org/10.1371/journal.pgph.0006104.g004

敏感性评估的结果表明，改变先验参数并包括非法采矿和每周节假日数量作为额外协变量后，结果与主模型相同（图5a和5b），唯一的例外是相对于原始估计，温带的总体累积效应更大（图5a顶部面板）。

下载：
PPT
PowerPoint幻灯片
PNG
更大图像
TIFF
原始图像

图5. 在改变先验参数并包括非法采矿和每周节假日数量作为协变量后，温度（a）和降雨量（b）与疟疾病例发生率关联的敏感性评估结果。
https://doi.org/10.1371/journal.pgph.0006104.g005

4. 讨论
在这项研究中，我们估算了2013年至2023年间哥伦比亚市政尺度上温度和降雨量对每周疟疾病例发生的滞后效应。我们采用了DLNM方法来估算滞后效应，并使用贝叶斯层次模型来考虑时空自相关性。我们的结果证明了温度和降雨量的滞后测量与疟疾病例发生之间存在非线性关系。关于温度对疟疾传播影响的发现与Mordecai等人[7]的预测不同，他们预测最佳疟疾传播温度为25°C，并在28°C以上急剧下降。我们在哥伦比亚市政尺度上的结果显示，最高相对风险出现在大约28°C，滞后周期为0到6周。这一更高的最佳温度与Plasmodium falciparum在Anopheles中的孢子发育期（即24–28°C之间）更为吻合，也与早期估计传播最佳温度为29°C的向量能力模型一致[36]。我们估计的结果与实验室得出的热最优值之间的差异可能反映了哥伦比亚独特的媒介物种组成、微气候变异或当地Anopheles种群的行为适应，这些因素延长了传播的有效温度范围。我们研究中观察到的降雨量与疟疾病例风险之间的反比关系表明，较低的每周降水量对应更高的传播风险，这与之前关于疟疾-降雨动态的结果不同。虽然Matsushita等人[16]在肯尼亚低地确定了每月120毫米的最佳降雨阈值，但我们的哥伦比亚数据显示，在相对干燥的条件下疟疾病例持续存在[37,38]，无症状寄生虫携带在降雨量低且蚊子数量减少的时期起到了储存作用。在哥伦比亚的研究中，El Ni?o相关干燥条件下疟疾病例有所增加[39]，这与我们的发现一致。生物学机制可能涉及Anopheles幼虫在持续的小水体中的存活能力增强，从而避免了冲刷效应[40]。我们实施的8周滞后结构以及每周的分辨率提供了时间粒度，扩展了现有文献，并揭示了哥伦比亚流行区的加速传播动态。我们主要在0–6周的滞后周期内观察到统计学上显著的温度效应，这比非洲高地过渡区通常报告的1–2个月（4–8周）的滞后周期更短[12,40]。在泰国使用零膨胀Poisson DLNM的研究表明，温度效应一直持续到第8周，在湿度高峰出现在第3–4周[22]，而在埃塞俄比亚的研究中，温度依赖的滞后变化显示在降雨后9–10周出现病例，但在20°C时为4–5周[40]。我们较短的有效滞后周期可能反映了哥伦比亚温度的一致温暖（在流行市政区主要为22–28°C），这加速了外部潜伏期和蚊子的生殖周期。在布基纳法索的研究中，中等温度区确定2个月的滞后，而在较凉爽的区域为3个月[41]，这加强了基线温度制度调节滞后结构的原则。我们假设不同滞后周期内降雨量效应的显著重叠，如图4b所示，表明了复杂的时间动态，其中持续的低水平降水在多个蚊子世代中保持了传播潜力，而不是产生离散的滞后峰值。我们将时空贝叶斯层次建模与DLNM相结合，填补了拉丁美洲疟疾-气候研究中的方法学空白。与那些采用多层级周度方法但不使用贝叶斯空间先验的中国DLNM应用程序[42]不同，我们的INLA-DLNM合成模型明确考虑了市级空间自相关性、部门级时间随机效应以及特定时间结构化空间变化。这种方法论方法符合厄瓜多尔相关研究的主旨，这些研究强调了在气候-疟疾关系中考虑空间异质性的必要性[43]。我们的分析依赖于哥伦比亚国家卫生信息系统的被动监测数据，但这些数据本身存在漏报和选择偏差的风险[24]。被动监测系统依赖于患者寻求医疗服务以及医疗提供者对病例的准确诊断和报告，因此可能遗漏无症状感染或医疗资源有限的偏远地区的病例[3]。先前的研究表明，在哥伦比亚，被动监测可能只能捕捉到部分实际疟疾病例，特别是在卫生系统不堪重负的流行期间[44]。这一局限性可能导致发病率被低估，并且如果报告完整性随气候条件或高传播期系统性地变化，还可能引入时间偏差[45]。本研究的一个重大局限性是缺乏关于研究期间哥伦比亚各市镇病毒控制措施实施情况以及杀虫剂处理蚊帐（ITNs）分布的数据。这些关键干预措施信息的缺失 represents 一个潜在的未测量效应修饰因素，可能会显著影响气候变量与疟疾病例之间的关系[46,47]。以前研究疟疾传播的生态学研究指出，病毒控制措施，特别是ITN覆盖率和室内滞留喷洒，可以通过减少媒介种群和传播强度来改变气候-疟疾关系，而这与气象条件无关[47,48]。在哥伦比亚，虽然有零星的病毒控制活动和不同地区的ITN分布情况记录[49]，但国家监测系统中缺乏关于干预措施覆盖率的市级时间数据。特别是在极端天气事件（如暴雨和洪水）期间，医疗服务的可及性障碍会严重阻碍疟疾的及时诊断和报告[50,51]。这些障碍可能导致不同市镇和时间段之间的病例检测率存在差异，从而在我们的结果变量中引入测量误差。在强降雨期间，由于道路被淹、交通中断和医疗设施负担过重，人们寻求医疗服务的行为和诊断能力可能会下降[52]。先前的研究表明，分辨率类似于ERA5（赤道处约为11公里）的网格化气候产品可能会掩盖与媒介生态相关的细微尺度微气候异质性，无法充分捕捉影响蚊子繁殖栖息地和局部尺度疟疾传播的微气候异质性[53]。然而，新的证据部分缓解了这一局限性；包括流行病学上重要的媒介物种在内的多种蚊子可以进行高空风传迁移，能够在携带病毒的情况下穿越数百公里，从而在远离其起源地的地方仍然具有传染性[54]。这种大范围的空中连通性表明，在当地媒介种群通过长距离迁移者定期补充的情况下，微气候条件可能无法完全反映塑造媒介-病原体动态的有效环境范围[54]。因此，尽管我们的气候数据的空间分辨率可能会引入一些测量误差，但蚊子能够在广阔的气候梯度中移动的能力意味着相关暴露可能发生在比严格局部微气候所定义的更大空间尺度上，从而减轻了这一局限性的预期影响。

5. 结论

本研究揭示了2013年至2023年间哥伦比亚各疟疾流行市镇中温度和降雨与疟疾病例之间的非线性、滞后关联。与以往的研究相反，疟疾风险在约28°C和相对较低的降雨条件时达到峰值，且在暴露后0-6周内观察到了显著效应。这些发现突显了哥伦比亚流行区内加速的传播动态，这可能是由当地媒介生态和气候条件共同塑造的。我们认识到本研究存在一些局限性。依赖被动监测数据可能会低估真实发病率，并在极端天气或高传播期间引入报告偏差。此外，缺乏关于病毒控制措施（如杀虫剂处理蚊帐分配）的市镇级数据以及气候数据有限的空间分辨率可能引入了多种形式的偏差，包括暴露分类错误。尽管存在这些限制，我们的结果仍为公共卫生当局提供了实用的信息。通过识别与疟疾风险增加相关的特定温度和降雨阈值，本研究有助于开发基于气候的早期预警系统。将这些暴露-反应关系整合到监测和干预计划中，可以增强控制措施的目标定位，改善资源分配，并最终加强哥伦比亚的疟疾消除工作。

支持信息
致谢
我们感谢哥伦比亚卫生部提供了疟疾病例的相关信息。
参考文献