《GeoHealth》：Impact of Seasonal Meteorological Variability on Malaria Incidence in C?te d'Ivoire: A Retrospective Study (2021–2023)
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气象（Meteorological）变异通过影响按蚊（Anopheles mosquito）孳生和存活显著作用于疟疾传播。科特迪瓦位于热带气候区，尤其易受可改变疾病模式的气象变异影响。本研究旨在评估2021–2023年科特迪瓦气温、降水量、相对湿度（Relat
气象（Meteorological）变异通过影响按蚊（Anopheles mosquito）孳生和存活显著作用于疟疾传播。科特迪瓦位于热带气候区，尤其易受可改变疾病模式的气象变异影响。本研究旨在评估2021–2023年科特迪瓦气温、降水量、相对湿度（Relative Humidity, RH）等气象变异因素与疟疾发病率的关系。研究为回顾性生态时间序列研究（retrospective ecological time-series study），使用国家疟疾控制规划（National Malaria Control Program, NMCP）数据和SODEXAM气象数据，按月分析各生态区和年龄组。采用Pearson相关系数（Pearson's correlation coefficient, r）和多重线性回归模型（multiple linear regression model）检验气象变异因子与疟疾发病率的关联。结果显示，全境疟疾发病率于雨季（5–8月）达峰值，5岁以下儿童占总病例数39%。降水量与相对湿度与疟疾发病率呈显著正相关（r = 0.583–0.698, p < 0.05），气温呈显著负相关（r = ?0.539 至 ?0.600, p < 0.05）。交互作用分析显示降水与湿度的效应在北部地带最强，疟疾传播风险显著升高（β = 22.51, p = 0.01）。科特迪瓦疟疾传播与气象变异——尤指降雨与湿度——密切相关，升高之降水量和相对湿度增加疟疾病例，而超过28°C高温抑制传播。将气象监测整合入疟疾预警系统可改善预测及防控策略，尤针对5岁以下儿童等脆弱人群。
论文解读：科特迪瓦季节性气象变异对疟疾发病率的影响（2021–2023）
本文发表于《GeoHealth》，题为"Impact of Seasonal Meteorological Variability on Malaria Incidence in C?te d'Ivoire: A Retrospective Study (2021–2023)"。
一、研究背景
全球变暖与气候变率日益影响传染病尤其是虫媒传染病（vector-borne disease）的发生与分布。IPCC第六次评估报告强调气候相关风险较预期更早出现且加剧。约36亿人生活在高度易受气象扰动地区，预计2030–2050年间每年额外新增25万例气候归因死亡（含疟疾、腹泻病等）。科特迪瓦地处热带，1970–2000年平均气温上升0.5–0.8°C，预测2050年前温度变率增大、降水不规则、极端天气频发（尤北部）。2021年科特迪瓦录得7 328 427例疟疾病例，5岁以下儿童疟原虫感染率由2011年18%升至2021年26%，尽管总统疟疾倡议（President's Malaria Initiative, PMI）及全球基金（Global Fund）持续投入，疟疾仍呈地方性持续传播并于雨季达峰。温度、降水及相对湿度直接影响疟原虫（Plasmodium）在按蚊体内发育及成蚊寿命与孳生，但科特迪瓦本土气象—疟疾量化关联及生态区异质性证据不足，故研究人员开展此项回顾性时间序列研究以阐明气象参数与疟疾发病率之关系，为国家适应与疾病监测提供依据。
二、主要技术方法
研究人员采用回顾性生态时间序列设计，获取2021年1月至2023年12月科特迪瓦国家疟疾控制规划（NMCP）经快速诊断试纸（Rapid Diagnostic Test, RDT）和/或镜检确诊之月度疟疾病例数，排除临床疑似病例；气象数据取自机场航空气象开发运营公司（Société d'Exploitation et de Développement Aéroportuaire, Aéronautique et Météorologique, SODEXAM）同期的月均气温（℃）、降水量（mm）及相对湿度（%）。按四生态区——北部稀树草原（Northern savanna/North land）、中部高原（Central plateau/Middle land）、西部山地（Western highlands/Mountain areas）、南部沿海（Southern littoral/Coastal area）——及年龄分层（＜5岁、≥5岁、全年龄）进行分组。用RStudio（R 4.3.0）做描述统计和时间序列作图，Pearson相关系数初筛气象指标与发病关联，简单线性回归估单因子效应，多重线性回归评估三气象因子联合及交互作用，检验线性、正态及无多重共线性，显著性水准p＜0.05。
三、研究结果
3.1 疟疾与气象参数一般特征（General Characteristics of Malaria and Weather Parameters）
2021–2023年科特迪瓦温湿降水和疟疾呈明显季节波动。最暖月为2–4月，均温＞28°C对应旱季；雨季6–9月气温＜28°C。北部气温较稳定，中部（25.6–29.4°C）及山地（24.8–27.9°C）变幅更大，沿海季节波动最小。
3.2 降水、湿度及温度的气象变异（Meteorological Variations in Precipitation, Humidity, and Temperature）
降水高峰在5–8月，北部及山地尤甚（2021年6月253 mm、2022年6月261.2 mm、2023年6月342.8 mm），最低在12–1月。相对湿度4月起升，7–9月（2021–2022）及2023年8月达最高。温度与降水呈反向关系——低温配高雨（5–8月），高温配旱季。
3.3 疟疾病例与气象指标之关联（Association Between Malaria Cases and Weather Indicators）
各年龄组Pearson相关分析示：＜5岁儿童疟疾与降水量正相关（r＝0.583, p＜0.05）、与相对湿度正相关（r＝0.698, p＜0.05）、与气温负相关（r＝?0.539, p＜0.05）；≥5岁组分别r＝0.509（p＜0.05）、r＝0.591（p＜0.05）、r＝?0.600（p＜0.05）；全年龄组合计r＝0.536（降水）、r＝0.633（湿度）、r＝?0.576（温度），均达显著。降水与湿度强正相关（r＝0.851, p＜0.05），二者与温度为非显著负相关。
3.4 疟疾与气象参数演变（Evolution of Malaria and Meteorological Parameters）
温度与疟疾发病率呈反向变动——5–8月降温时病例急升，9月后气温＞28°C则发病下降，证实凉湿期传播更强、热干期减弱。月降水与疟疾同步升（4–7月），6月降水≈290 mm时发病达峰，8月后双降，证明确实正向关联。相对湿度与疟疾3–7月同步升，7–8月RH＞85%时发病达峰，9月后双降，表明高湿延长成蚊寿命促传播。
3.5 分年龄组及生态区疟疾—气象相关系数（Correlation Coefficients Between Malaria Cases and Weather Indicators）
全年龄及各组温度均为负关联、降水及湿度为正关联（多数p＜0.05）。中、北部关联最强（如＜5岁北部：温r＝?0.68, p＝0.01；降水r＝0.67, p＝0.01；湿度r＝0.80, p＝0.001），山地和沿海较弱或部分不显著，说明气象驱动具生态区异质性。
3.6 亚组分析：降水与湿度交互作用于各年龄组疟疾（Subgroup Analysis: Interaction of Precipitation and Humidity With Malaria by Age Group）
多重回归交互项（降水×湿度）：北部全年龄组β＝22.51（p＝0.01），＜5岁β＝8.56（p＝0.01），≥5岁β＝13.95（p＝0.02），均显著正向，表明北部雨湿协同推高发病；中、山、沿海交互项为负或不显著。调整R2介于0.11–0.80。
四、讨论与结论翻译
讨论指出科特迪瓦疟疾呈典型雨季（5–8月，尤7月）高峰模式，与西非多国一致；北部延续高发病至10月反映残存孳生地及降雨滞后效应。降雨形成静水幼虫生境，高湿延成虫寿命，过强降雨可冲毁孳生地，＞28°C高温缩短蚊寿命并干扰疟原虫孢子增殖（sporogonic cycle），故呈负相关。5岁以下儿童气象—疟疾关联更强，属最脆弱人群。北部降水×湿度交互显著放大传播风险，与莫桑比克等地结论吻合——相对湿度有时较温、降水更关键，60%–100% RH最利冈比亚按蚊（Anopheles gambiae s.s.）存活。研究受限于二手数据未纳入社会经济、昆虫学及植被指数，未建模滞后效应，气象为区域均值未区分城乡微气候，观察性设计不能推定因果。
结论（Conclusion）译文：
科特迪瓦疟疾发病率与季节性气象变异紧密关联。降水量与相对湿度与疟疾病例数呈强正相关（尤以5岁以下儿童显著），较高气温则与病例数呈负相关。结果表明增雨增湿促进按蚊孳生与传播，极端高温降低媒介存活。因此应将气象与流行病学指标整合监测以预判暴发并强化防控。虽气候作用显著，疟疾趋势亦受媒介控制措施、环境管理及医疗可及性影响。构建融合气候与公共卫生数据之预测模型可支撑预警系统并指导国家消除疟疾策略。
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