气候模型或可帮助预测未来疾病爆发

气候建模的经验或可用于帮助为未来疾病爆发做准备

Ocean surface is covered by the El-Nino sea surface temperature field. — 太平洋厄尔尼诺南方涛动暖流（*中心红色带*）的趋势会影响疾病动态。

R. B.Husar/NASA/SPL

过去二十多年的大量研究表明，气候与人类疾病（如霍乱、疟疾和登革热）的动态之间存在着密切的关系。气候变化，包括长期变暖趋势和短期气候变率，可能会影响疾病模式。西班牙巴塞罗那全球健康研究所和加泰罗尼亚高级研究机构的计算生态学家和气候动力学专家 Xavier Rodó 在接受Nature采访时表示，气候建模如何用于帮助为未来疾病爆发做准备，以及他在实施此类系统时面临的障碍。

气候如何影响疾病传播？

气候以多种方式影响疾病的发生和传播。有些方式非常复杂。气候条件会对生态系统产生连锁反应，从而影响人畜共患病溢出的可能性，即病原体从动物宿主跳跃到人类。例如，我们看到巴西大西洋森林的气温变化以可预测的方式驱动吼猴（Alouatta属）中的黄热病浪潮，而这往往先于人类流行病的爆发¹。

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随着气候变化，疾病爆发的蔓延和强度也将随之改变。影响不会在所有地方都相同，但温度和降雨量的变化将导致人畜共患病和媒介传播疾病的分布和动态发生巨大变化。例如，我们已经看到纽约市携带西尼罗河病毒的蚊子数量创纪录，而这种病毒通常在更西的地方发现。

有哪些证据表明气候变化正在影响疾病爆发？

我参与的第一项证明这一点的研究²于 2002 年发表，是与伊利诺伊州芝加哥大学的理论生态学家 Mercedes Pascual 合作完成的。在之前的一项研究³中，我们已经表明孟加拉国的霍乱发病率受到短期气候模式的影响。在厄尔尼诺南方涛动（ENSO）引起的当地气温升高后约六个月，病例数量增加。ENSO 是太平洋中每 3-7 年不定期发生一次的暖（厄尔尼诺）和冷（拉尼娜）阶段的周期性气候模式。但自 20 世纪 80 年代以来，ENSO 明显加剧，我们认为这种长期趋势也可能影响霍乱的发病率。我们查看了跨越 70 年历史的霍乱数据，发现 1980 年至 2001 年间，发病率与 ENSO 密切相关²。然而，来自加剧前时期的数据显示没有这种相关性。由气候变暖驱动的 ENSO 加剧的长期趋势似乎正在影响霍乱的动态。

Xavier Rodó，西班牙巴塞罗那全球健康研究所和加泰罗尼亚高级研究机构的计算生态学家和气候动力学专家。图片来源：Xavier Rodó

气候建模如何用于预测和准备疾病爆发？

利用目前的工具，在某些地区，有可能预测下一个季节、明年夏天甚至更远的未来的气候条件——一些厄尔尼诺现象可以提前两年预测。提前几个月知道一个国家将出现异常雨季，以及这可能如何影响疾病发病率，这使得公共卫生部门能够预测和规划应对措施。例如，他们可以储备药品，或在某些地区喷洒杀虫剂，以限制蚊子的孵化。

开发这些预测模型有哪些障碍？

气候变化和传染病流行病学都是复杂的系统，我们需要将来自这些截然不同学科的科学家聚集在一起，共同解决这个问题。目前，跨学科性更多的是被谈论，而不是被实践。我们还面临着为此类项目吸引资金的困难，并且在知名期刊上发表文章的机会可能有限。

我们可以用来训练和测试模型的流行病学数据的可用性也是一个问题。对于霍乱，我们拥有比最近数据更好的历史数据。COVID-19 的情况也类似——报告数量有所下降，因此我们拥有大流行头两年比现在更好的数据。我们需要了解，如果我们想为未来的威胁做好准备，长期数据收集至关重要。

此类工具的开发和实施状态如何？

我曾与一个国际团队合作开发了一个模型，该模型利用厄尔尼诺现象预测厄瓜多尔的登革热爆发。该模型正确预测，2016 年，气温升高和降雨量过多将导致 3 月份马查拉市爆发疫情——比预期提前三个月。它还预测，发病率有 90% 的可能性会超过前五年的平均水平，而 2019 年的弱厄尔尼诺现象将导致典型高峰季节登革热爆发的可能性较低⁴^,⁵。

该模型和其他模型已被调整以在其他地区使用⁶。但这些模型尚未被公共卫生部门采用。人们说它们很有趣，但他们看不到直接的经济效益——不幸的是，拯救生命并没有得到应有的重视。我们曾多次尝试在印度和孟加拉国实施我们的霍乱预测模型——Pascual 比我尝试的次数更多——但都没有成功。我还试图在马达加斯加、塞内加尔和埃塞俄比亚建立疟疾预测服务，因为那里有丰富的模型可以依赖的数据⁷。但我们一直未能说服利益相关者。

本文是Nature Outlook：大流行病防范的一部分，这是一份由第三方资助制作的编辑独立增刊。关于此内容。

参考文献

Rodó, X. et al. Nature Med. 27, 576–579 (2021).
Rodó, X. et al. Proc. Natl Acad. Sci. USA 99, 12901–12906 (2002).
Pascual, M. et al. Science 289, 1766–1769 (2000).
Lowe, R. et al. Lancet Planet. Health 1, e142–e151 (2017).
Petrova, D. et al. Int. J. Climatol. 41, 3813–3823 (2021).
Lowe, R. et al. eLife 5, e11285 (2016).
Laneri, K. et al. Proc. Natl Acad. Sci. USA 112, 8786–8791 (2015).