自然气候变率对未来媒介传播疾病适宜性的影响：一项数学建模研究

《PLOS Climate》：The effect of natural climate variability on future vector-borne disease suitability: A mathematical modelling study

　　

摘要：温度与降雨等气候因素影响媒介传播疾病动态。因此，气候变化正在影响登革热等疾病的全球分布。自然气候变率（NCV）为气候信号增添噪声，并改变未来气候轨迹，但在气候-健康分析中很少被纳入考量。在本研究中，研究人员扩展了一个已发表的埃及伊蚊（Ae. aegypti）气候适宜性模型，进而构建了一个气候敏感的登革热传播模型。利用社区地球系统模型（CESM，一个包含气候变化与NCV的气候模型）在相同共享社会经济路径（SSP）情景下生成的截至2100年的100个气候预测，研究人员生成了100个等可能的全球登革热未来基础再生数及风险人口的模拟结果。研究人员量化了最适宜与最不适宜预测之间的传播适宜性差异（即由NCV导致的不确定性），并证明NCV影响未来传播适宜性，且在众多地区主导流行病学参数不确定性。尽管全球登革热（以及研究所示的其他媒介传播疾病）风险人口预计将增加，NCV仍会影响其精确数值。研究结果表明，NCV应被常规纳入气候敏感的流行病学预测中，本研究的一项关键产出是为此提供了方法论框架。纳入NCV将使公共卫生政策决策能够依据未来可能结果的区间范围来制定。

论文解读：自然气候变率对未来媒介传播疾病适宜性的影响

一、研究背景与问题提出

气候敏感型传染病在全球范围内广泛分布，对公共卫生造成严重负面影响。以登革热为例，全球有相当大比例的人口面临感染风险。登革热最主要的传播媒介为埃及伊蚊（Aedes aegypti），该媒介的生存与繁殖能力高度依赖环境条件。气候因素（如温度、降雨和湿度）与社会经济因素共同影响媒介特征，包括媒介寿命、卵存活概率和发育时间等，这些因素进而影响媒介种群规模，改变媒介传播病原体的潜力。此外，病原体特征（如病毒复制速率）同样受气候因素影响。媒介生态与病原体动态均具有气候敏感性，这意味着受媒介传播疾病影响的地区正因气候变化而发生改变。

在既往的气候敏感型生态学和流行病学建模研究中，研究者主要考虑未来气候的两类不确定性来源：气候模型不确定性（即不同气候动力学模型之间的差异）和情景不确定性（即未来将发生的共享社会经济路径（SSP）的不确定性）。然而，第三类不确定性来源——自然气候变率（NCV，亦称内部气候变率）——经常被流行病学建模者忽视。NCV指由于地球系统组成部分（如大气、海洋和陆地）之间相互作用而产生的气候波动，气候科学家对此已有深入研究，它向气候预测中引入了噪声。量化NCV程度的一种方法是在单一气候模型和SSP下运行多个气候预测，每个预测从略微不同的初始条件出发。由于气候的混沌特性，初始扰动逐渐增长，任何特定未来时间点的气候条件可被视为该时间点气候预测集合中的一个样本。以往研究表明NCV在埃及伊蚊气候适宜性的生态学预测中产生显著变异，但尚缺乏其在气候敏感流行病学系统中的系统研究。

基于上述背景，本研究旨在解决以下关键问题：NCV是否以及如何影响气候敏感的流行病学预测？在多大程度上NCV的不确定性超过流行病学参数不确定性？NCV对全球登革热风险人口有何影响？该研究发表于《PLOS Climate》。

二、研究内容与主要技术方法

研究人员构建了一个气候敏感的登革热传播模型，该模型是对现有埃及伊蚊种群动态生态学模型的扩展。模型将埃及伊蚊动态表示为常微分方程系统，媒介按生活史阶段分为卵、水生（幼虫或蛹）和成蚊，成蚊再按感染状态分为易感、暴露和感染三个仓室；宿主则分为易感、感染和恢复三类。每个模型参数被假定依赖温度或降雨，生态学参数采用Kaye等人（2021）的功能形式。为推断温度与温度依赖型流行病学参数间的关系，研究人员借鉴了Mordecai等人（2019）的建模框架，运用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法将功能形式拟合至该研究的数据。通过下一代矩阵方法计算各温度-降雨组合下的基础再生数（R₀），并量化了参数不确定性产生的R₀置信区间。

气候数据来源于社区地球系统模型（CESM）版本2大集合社区项目（LENS2），该数据集包含1850至2100年间100个等可能的气候模拟，模拟间差异源于初始条件的微小变化。主要分析使用SSP3-7.0情景下的100个CESM预测，另使用SSP2-4.5情景下的19个预测进行稳健性检验。人类人口密度数据使用2020年WorldPop全球镶嵌数据集（空间分辨率30弧秒）及Wang等人（2022）提供的2060和2100年人口预测。分析仅纳入人口密度超过20人/km2的像素，假设低于该阈值时宿主-媒介传播无法发生。

三、主要研究结果

（一）R₀的量化

研究人员计算了固定人口密度（15,000人/km2）条件下不同温度和降雨组合的R₀中位数、2.5和97.5百分位值。登革热传播潜力在中等温度和降雨水平下达到最大。偏离最优温度时，由于媒介存活率或病毒传播概率在次优热条件下下降，传播条件变得不利。降雨通过不同机制限制传播适宜性：低降雨可能减少媒介繁殖场所的可获得性，而高降雨可能冲走媒介幼虫。

（二）登革热传播的未来气候适宜性

研究人员将2020和2100年CESM气候数据应用于中位数R₀估计值，逐像素计算适合持续登革热传播（R₀>1）的月数。结果显示，部分赤道地区因温度超过传播最适值而在2100年变得较不适合登革热传播。主要发现是适合登革热传播的气候条件向两极方向扩展，与既往研究结果一致。在固定人口密度于2020年数值的情况下同样观察到相同的极向扩展。

（三）自然气候变率的影响

研究人员比较了2100年各像素在所有CESM预测中适合持续传播的最小月数与最大月数。结果显示NCV对传播适宜性产生显著影响。例如，伦敦在2100年适合埃及伊蚊传播登革热的最小月数为零，而最坏情景下可达四个月；在胡志明市（越南）、纳比雷（印度尼西亚）和科伦坡（斯里兰卡）等地差异更为显著，可达11个月。这意味一些目前不发生登革热传播的地区可能比集合平均预测所暗示的更早经历零星适宜传播年份。在SSP2-4.5情景、替代模型（包括白纹伊蚊传播登革热及不同媒介传播疟疾的模型）以及截至2060年的较短时间尺度下，NCV均在多个地区产生实质性变异。

（四）流行病学参数不确定性的影响

研究人员比较了NCV（预测间变异）与生态和流行病学参数值认知不精确所产生的R₀不确定性之比。发现在许多地区NCV是主导不确定性来源。在气候条件全年高度适合登革热传播的地区，参数不确定性往往占主导。在其他地区，与NCV相关的温度或降雨变化可显著改变允许传播的年度时长。在SSP2-4.5情景下重复分析同样发现NCV在多数地区为主导不确定性来源。

（五）风险人口

研究人员计算了2020、2060和2100年全球每月居住在R₀>0（任何本地传播可能）和R₀>1（持续本地传播可能）像素中的总人口。就R₀>1而言，2020年风险人口中位数为26.7亿，2060年为39.3亿，2100年为46.0亿。2020年26.7亿的估计与既往文献中25-30亿的估计基本一致。2100年北半球夏季月份出现预测下降，因温度预计在某些地区超过媒介最适条件，而全球多数人口居住在北半球。在固定人口密度为2020年数值及使用替代模型和SSP2-4.5情景的情况下，NCV仍对风险人口预测产生实质性不确定性。

四、讨论与结论

本研究表明，NCV在气候敏感的流行病学预测中产生实质性不确定性，且在许多地区为支配性不确定性来源。研究的方法论框架——利用单一气候模型在单一SSP下生成的气候预测集合来分析NCV——为后续气候-健康预测研究提供了可借鉴的范式。该研究对媒介传播疾病暴发应对准备具有重要启示：在目前不发生媒介传播疾病暴发但未来可能发生的地区，NCV可能提前暴发发生时间，产生比集合平均预测所暗示的更高中传播适宜性年份，增加暴发早于长期气候变化趋势预期发生的可能性。公共卫生规划应考虑逐渐的气候变化趋势和NCV驱动的偶发高风险年份，加强媒介监测、提升诊断和临床能力、开展公众意识宣传并制定暴发应对计划。在媒介种群尚未出现但未来可能建立的地区，在可能入境点进行媒介监测尤为重要；建立后消除孳生地等干预措施对延迟媒介建立和限制病原体传播风险至关重要。研究结论的稳健性已通过多种替代模型和不同SSP情景下的分析得到验证。研究的核心结论具有普遍性：无论所分析的流行病学模型复杂程度如何，NCV在气候敏感流行病学预测中都值得被纳入考量，政策制定者在为未来媒介传播疾病暴发做准备时应考虑NCV导致的暴发风险变异。