诺如病毒是全球肠胃炎的主要病因，但由于广泛的无症状传播和报告不足，其在社区中的真实感染负担仍了解甚少。基于废水的监测是追踪感染趋势的一种有前景的方法，但将废水病毒浓度与感染动态进行机制性关联的方法仍然有限。在此，我们开发了一个机制性 SEIR-V 框架，通过联合建模疾病传播、病毒排毒动力学和废水病毒载量，从废水数据中推断社区层面的诺如病毒传播动态。我们利用受控人体挑战研究中的时间粪便排毒数据和系统性文献综述来参数化特定症状的排毒特征曲线，并将其整合到框架中。将该模型应用于德克萨斯州埃尔帕索市四个污水处理厂的数据，模型显示样本外预测与跨污水流域观测到的废水病毒载量之间具有一致性，同时生成了跨疾病区室的模型推断时间感染动态。敏感性分析进一步表明，废水病毒载量受传播、排毒和病毒损失参数的影响，而推断的感染动态主要受传播速率和传染期的影响。这项工作提供了一个机制性废水建模框架来推断诺如病毒传播动态，并且可以支持主动公共卫生监测，特别是针对具有高无症状传播率和有限临床报告的病原体。
