《Discover Public Health》：Spatial aggregation methods for interpreting wastewater concentrations at jurisdictional scales
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对污水浓度的空间聚合是必要的，以便汇总来自多个污水处理厂（wastewater treatment plants, WWTPs）的污水监测数据，因为公共卫生从业人员经常在更广泛的空间尺度上采取公共卫生行动。研究人员应用了多种空间聚合污水浓度的方法，并评估了聚合
对污水浓度的空间聚合是必要的，以便汇总来自多个污水处理厂（wastewater treatment plants, WWTPs）的污水监测数据，因为公共卫生从业人员经常在更广泛的空间尺度上采取公共卫生行动。研究人员应用了多种空间聚合污水浓度的方法，并评估了聚合后的污水指标在同一空间尺度上与临床疾病指标的相关程度。研究人员使用了来自两个污水监测项目的污水SARS-CoV-2 RNA浓度数据：一个项目包括美国各地的188个WWTPs和一个单一实验室；另一个项目包括加利福尼亚州的78个WWTPs和两个不同实验室。研究人员使用以下方法对WWTPs间的污水浓度进行空间聚合：中位数、未加权平均值和人口加权平均值。研究人员考虑了采用或不采用辣椒轻斑驳病毒（pepper mild mottle virus, PMMoV）RNA浓度归一化的污水浓度，以及在聚合前采用或不采用污水病毒活性水平（wastewater viral activity level, WVAL）转换的情况。对于单一实验室项目，研究人员将污水浓度空间聚合到州、卫生与公众服务部（Health and Human Services, HHS）地区和美国的空间尺度。对于多实验室项目，研究人员将污水浓度空间聚合到县和州（加利福尼亚州）的空间尺度。随后，研究人员评估了空间聚合后的污水指标与临床COVID-19检测阳性率在以下空间尺度上的每周相关性：加利福尼亚州、HHS地区和美国。在所考虑的每个空间尺度上，使用所有空间聚合方法得到的污水指标与检测阳性率均呈显著正相关（中位tau：0.56；范围：0.39–0.72；p < 0.0001），且没有一种方法更优。公共卫生从业人员应采用适合其污水监测项目设置的空间聚合方法。
**研究背景**：污水监测（wastewater-based surveillance）自20世纪40年代被用于脊髓灰质炎病毒监测以来，在COVID-19大流行期间成为监测SARS-CoV-2的重要工具。与病例监测相比，污水浓度可在采样后24小时内获得，且覆盖整个汇水区人口，不受个体症状表现和医疗可及性的影响。然而，不同污水截流区（sewershed）间的浓度可比性受人口规模、非人类输入（如降雨、工业径流）和实验室处理方法差异的影响，导致不同污水处理厂（WWTPs）的测量结果未必可直接比较。公共卫生行动通常在县、州、区域或国家等更广泛的空间尺度实施，因此准确汇总多个WWTP的监测数据对公共卫生决策至关重要。目前常用的空间聚合方法包括人口加权平均和基于美国疾控中心（CDC）国家污水监测系统（NWSS）的污水病毒活性水平（WVAL）中位数，但缺乏对这两种方法的系统性比较，也缺乏对归一化、转换与聚合步骤组合效果的评估。为此，研究人员以SARS-CoV-2为案例，系统比较多种空间聚合方法，并评估聚合后的污水指标在同一空间尺度上与临床疾病指标的相关性。研究发现，所有聚合方法与COVID-19检测阳性率的周时间序列均呈显著正相关（中位Kendall's tau为0.56），且无一种方法显著优于其他方法。该研究的意义在于为公共卫生从业人员选择适合其监测项目设置的空间聚合方法提供了证据支持。论文发表在《Discover Public Health》。
**关键技术方法**（约230字）：数据来自两个污水监测项目：单一实验室项目（全美188个WWTP，40个州及哥伦比亚特区，数据来自Stanford Digital Repository）和多实验室项目（加州78个WWTP，40个县，数据来自加州卫生与公众服务部开放数据门户）。临床指标来自NREVSS（美国及HHS区域）和CDPH（加州）。数据处理包括以检出限一半插补非检出值、PMMoV归一化、WVAL转换、五样本居中修剪移动平均平滑及按流行病周聚合。空间聚合采用中位数、未加权平均和人口加权平均三种方式，分别构成12种（单一实验室）和6种（多实验室）方法组合。以Kendall's tau检验相关性，并采用Bonferroni校正控制多重比较。
**研究结果**：
（1）所有聚合方法均与检测阳性率显著正相关：在加州、各HHS区域和美国空间尺度上，各方法Kendall's tau中位数为0.56（范围0.39–0.72，p < 0.0001），没有任何一种方法显著优于其他方法。
（2）PMMoV归一化总体增强相关性：单一实验室项目中，使用PMMoV归一化浓度的方法中位tau为0.57，未归一化方法为0.54。
（3）浓度与WVAL转换的相关性相似：未转换浓度方法中位tau为0.56，WVAL方法为0.56。
（4）三种空间聚合方式无系统差异：中位数、未加权平均与人口加权平均的中位tau均为0.56。
（5）加州尺度下两个监测项目结果一致：单实验室与多实验室项目获得的聚合指标与检测阳性率相关性相近，表明聚合方法对实验室间方法差异具有稳健性。
**讨论与结论**：研究人员讨论指出，人口加权平均在流行病学上概念合理，WVAL方法可标准化不同实验室和基质差异，但存在基线计算时间不一致、需积累6–8周数据、单WWTP水平表现不稳定等局限；未转换浓度便于新WWTP及时纳入分析，但要求报告单位一致。PMMoV归一化可校正病毒回收率与粪便强度差异，提高与临床指标的相关性；与Boehm等的质量平衡模型及Chik等、Pecson等的实验室间一致性研究结果相符。研究局限性包括部分实验室因方法文档不全被排除、汇水区与行政边界不完全匹配，以及空间聚合可能掩盖局部差异（Zhu等的发现）。研究结论为：公共卫生从业人员应采用适合其污水监测项目设置的空间聚合方法。
