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研究人员为预测美国俄亥俄州黑腿蜱（Ixodes scapularis）情况，建模分析相关因素关系，发现其受多因素影响，对疾病防控意义重大。
研究背景
在北美大陆，黑腿蜱（Ixodes scapularis）的身影愈发常见。这种小小的蜱虫可不简单，它是多种疾病的传播媒介，尤其是能传播莱姆病（Lyme disease），给人们的健康带来了不小的威胁。曾经，由于森林砍伐和宿主动物数量的减少，黑腿蜱的生存范围大幅收缩。但随着森林植被的恢复和宿主动物数量的回升，它们又开始 “卷土重来”，迅速扩张自己的领地。
近年来，许多研究都聚焦于黑腿蜱分布的环境驱动因素。大家都知道，黑腿蜱的生存和繁衍与众多因素息息相关，像气候、栖息地以及宿主动物的密度等。然而，以往的研究存在不少问题。一方面，在进行分布建模时，研究人员很少从黑腿蜱及其宿主相关的多个空间尺度去综合考量环境条件。比如，气候变量的建模尺度相对粗糙，而栖息地变量的尺度又变化无常，往往与蜱虫和宿主的生态特征不匹配。另一方面，很多模型只是单独考虑气候、栖息地或宿主变量，很少将这些生态相关因素综合起来分析。
为了填补这些研究空白，来自美国俄亥俄州立大学（The Ohio State University）的研究人员开展了一项重要研究。他们的研究成果发表在《Landscape Ecology》杂志上，为我们深入了解黑腿蜱的分布规律和疾病防控提供了关键信息。
研究方法
研究人员在俄亥俄州展开了全面的调查。他们选取了公共土地上易于到达的步道作为采样点，在 2022 年的 5 月至 10 月期间，沿着步道和林地的开阔区域，用一块 1 平方米的白色平纹布，拖拽 750 米的距离来收集蜱虫。收集到的蜱虫通过光学显微镜进行物种鉴定。
在分析黑腿蜱的出现概率和数量时，研究人员运用了集成嵌套拉普拉斯近似（Integrated Nested Laplace Approximation，INLA）方法，使用 R 统计软件进行建模。他们考虑了多种环境变量，包括从 WorldClim 和 envirem 数据集选取的气候变量，如平均日较差（bio2）、降水季节性（bio15）等；还计算了不同空间尺度（800 - 5000 平方米）的栖息地变量，像森林斑块数量、森林边缘密度等；同时纳入了白尾鹿（Odocoileus virginianus）和美国知更鸟（Turdus migratorius）的密度作为宿主变量。
为了找到最合适的模型，研究人员采用了逐步添加变量的方法，比较不同模型的拟合优度，通过均方根误差（RMSE）来评估模型的好坏。并且，他们还采用了 “单尺度” 和 “多尺度” 两种方法来探究栖息地变量的理想尺度。
研究结果
蜱虫收集情况
研究人员在 161 个采样点进行了调查，其中 112 个点检测到了黑腿蜱。他们总共收集到了 4406 只幼虫、223 只若虫、117 只成年雄性蜱和 77 只成年雌性蜱。幼虫和若虫在整个采样期间都有出现，幼虫数量在 7 月达到高峰，若虫数量在 6 月最多，而成年蜱只在 9 月和 10 月被检测到。
出现概率模型
经过对比，研究人员发现单尺度方法中，栖息地变量为 1500 平方米时的模型表现最佳（RMSE = 0.427）。该模型显示，降水季节性（bio15）、桑思韦特干旱指数（aridity index Thornthwaite）、平均斑块面积与黑腿蜱出现概率呈负相关；而森林比例与之呈正相关。预测结果表明，俄亥俄州东部和南部遇到黑腿蜱的概率较高，西部则较低。
数量模型
同样，单尺度方法中，栖息地变量为 1500 平方米的模型在数量模型中表现出色（RMSE = 1.907）。其中，最干燥季度的平均温度（bio9）、桑思韦特干旱指数、平均斑块面积、知更鸟密度与黑腿蜱数量呈负相关，而白尾鹿密度与黑腿蜱数量呈正相关。模型预测，俄亥俄州大部分地区每走 750 米至少会遇到 1 - 5 只蜱虫，东部和南部地区数量尤其多，而西部农业区数量相对较少。
外部验证
研究人员利用俄亥俄州卫生部收集的数据对模型进行了外部验证。结果显示，出现概率模型预测的出现概率与实际观测结果呈显著正相关（p < 0.001，平均相关性 = 0.57）；数量模型预测的相对数量也与实际观测结果呈显著正相关（p = 0.003，平均相关性 = 0.30），不过实际收集到的蜱虫数量很少落在预测的可信区间内。
研究结论与讨论
通过这项研究，研究人员成功构建了能反映黑腿蜱生态的模型，综合考虑了气候、栖息地和宿主变量，在 800 平方米的尺度上预测了黑腿蜱的出现概率和数量。从生态学角度看，这些预测结果帮助我们了解了黑腿蜱在俄亥俄州的潜在分布情况；从管理角度来说，公共卫生机构可以根据这些预测结果，将蜱虫监测工作重点放在出现概率和数量较高的地区，还能以乡镇为单位进行风险评估，为公众健康提供有力保障。
研究发现，气候变量反映出黑腿蜱在干旱、降水变化大、炎热的环境中出现概率和数量较低。栖息地变量在 1500 平方米尺度时对黑腿蜱的出现概率和数量预测最准确，且黑腿蜱更倾向于在森林覆盖率高、斑块较小的环境中生存，这与白尾鹿偏好碎片化森林栖息地的习性相符。宿主变量方面，虽然对预测黑腿蜱出现概率不重要，但白尾鹿密度与黑腿蜱数量呈正相关，而知更鸟密度可能因与森林栖息地的负相关关系，在模型中成为了不适宜栖息地的替代指标。
不过，这项研究也存在一些局限性。例如，研究没有考虑检测因素，每个采样点只采样一次，可能遗漏了部分有蜱虫的地点；在建模数量时，没有区分不同生命阶段的差异，预测结果也仅适用于春末、夏季和初秋的采样时间段。尽管如此，该研究为未来的相关研究奠定了基础。研究人员计划将预测地图公开，供专业人员和公众参考，还将对比相对数量预测与莱姆病发病率和人口密度的关系，进一步完善对疾病风险的评估。
