《Transboundary and Emerging Diseases》：Spatial Modelling of Environmental Risk Factors Influencing Schmallenberg Virus Exposure in German Sheep
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本文通过构建空间显性广义加性模型（GAM），对德国五个联邦州绵羊群施马伦贝格病毒（SBV）抗体阳性率进行风险预测与归因分析。研究发现，大多数气候、土地利用及地形因素对SBV传播风险的解释力有限，而牛群密度是关键的正向风险因子。该研究揭示了在生态均质的温带农业区，农场层面的管理与媒介栖息地（如牛群相关的粪便环境）对病毒传播具有决定性作用，为针对性的虫媒病毒监测与防控提供了科学依据。
引言
施马伦贝格病毒（Schmallenberg virus, SBV）属于布尼亚病毒科（Orthobunyavirus）辛布血清群，主要通过库蠓属（Culicoides）昆虫媒介传播。该病毒于2011年在德国北莱茵-威斯特法伦州施马伦贝格镇附近首次发现，主要感染反刍动物，导致发热、生产力下降，尤其在妊娠期感染可引发严重的先天性畸形，造成重大畜牧业经济损失。在绵羊和山羊中，妊娠第28至56天为易感窗口期；而在牛中，则为第70至150天。感染可导致胎儿大脑、脊柱、颌骨和肢体畸形，常造成难产和后代死亡。病毒主要通过受感染蠓的叮咬经皮传播，宿主感染后2-4天进入病毒血症期，持续约4-6天，随后产生IgG抗体并形成长期免疫力。
尽管SBV在德国须依法报告，但近年来报告病例数维持在较低水平。然而，最新研究显示野生反刍动物中仍有超过30%的个体携带抗体，表明病毒仍在持续传播。库蠓媒介在欧洲的活动期为春季至秋季，飞行能力弱，通常在其孳生地附近活动。其幼虫发育依赖于潮湿环境，许多物种（如Culicoides obsoletus复合体）的孳生地包括富含有机质的湿润表土、沼泽以及农场环境中的粪便堆等。影响SBV传播的环境因素尚不完全清楚，既往研究表明温度、海拔、宿主密度及饲养管理方式等均可能影响风险。
材料与方法
本研究基于2017年秋季至2018年春季在德国五个联邦州（石勒苏益格-荷尔斯泰因、下萨克森、北莱茵-威斯特法伦、巴登-符腾堡和巴伐利亚）采集的70个绵羊群的血清样本（共计2723只动物）。所有绵羊群均检测出SBV抗体阳性动物，群间阳性率为100%，群内平均阳性率为60.7%。使用商业ELISA试剂盒检测SBV抗体。
研究共调查了69个环境参数，涵盖气候、风况、地形、土地利用及潜在SBV宿主种群密度。气候数据来自德国气象局（DWD）2017年的1公里分辨率网格数据以及WorldClim数据库的19个生物气候变量。土地利用数据源自OpenStreetMap，划分为24个类别。牲畜普查数据（2016年）包括牛、猪、鸡、马和绵羊的密度。野生动物数据则以2013-2017年平均年狩猎量作为代表。所有空间数据均使用QGIS和R软件进行处理与分析。为反映库蠓有限的飞行范围（通常不超过5公里），以每个羊群坐标为中心绘制了5公里半径的缓冲区，并提取各缓冲区内的环境变量中位数用于后续分析。
统计建模采用多阶段变量选择流程。首先剔除了近零方差变量，然后通过Spearman相关分析（rs≥ 0.7）移除高共线性变量。随后应用惩罚回归模型（Lasso和弹性网络）进行变量筛选。最终，通过无交叉验证的Lasso路径分析，筛选出六个最常呈现非零系数的预测变量，用于构建最终的空间广义加性模型（GAM）。GAM模型包含这六个预测变量以及一个用于解释空间自相关的经纬度平滑项。模型性能通过解释偏差和AIC进行评估。
为评估空间自相关，使用Moran's I统计量（基于8个最近邻或50公里距离阈值）对羊群水平的血清阳性率及GAM模型的残差进行分析。此外，还计算了局部空间关联指标（LISA）以检测空间聚类。最后，研究将最终GAM模型应用于研究区域内一个10公里分辨率的六边形网格上，预测了绵羊群SBV血清阳性率的空间分布风险面。
结果
变量筛选过程最终确定了六个环境变量：BIO8（最湿季度平均温度）、牛密度、绵羊密度、葡萄园覆盖率、公园覆盖率和自然保护区覆盖率。最终GAM模型解释了50.6%的偏差，调整后R2为0.182，AIC为486.33。在参数预测因子中，有三个显示出与SBV血清阳性率的显著关联：
- 1.
牛密度是最强的正向预测因子（优势比[OR] = 1.01， p< 0.001），表明牛密度越高的地区，绵羊群SBV抗体阳性率越高。
- 2.
自然保护区覆盖率（OR = 0.13, p= 0.015）和最湿季度平均温度（BIO8）（OR = 0.95, p= 0.021）则呈负向关联，即可能为保护性因素。
其余三个预测因子（葡萄园、公园、绵羊密度）未达到统计学显著性。经纬度的空间平滑项高度显著（p< 0.001），表明存在未被纳入预测变量解释的残余空间异质性。
空间自相关分析显示，无论是基于8个最近邻还是50公里距离阈值，观察到的农场水平血清阳性率及GAM模型残差均未检测到显著的全局空间自相关。LISA分析也表明，大多数绵羊群未形成显著的空间聚类。
基于GAM模型的预测风险面显示，研究区域内绵羊群的SBV预测血清阳性率在25.45%至97.37%之间，平均预测值接近观测均值60.4%。风险面整体呈现高度均匀且无结构的分布模式，仅存在适度的区域变异。预测风险略高的区域包括巴伐利亚-捷克边境地区、黑森林和北海沿岸；而德国中南部、下萨克森州西南部及波罗的海沿岸地区预测风险略低。
讨论
气候效应：与预期不同，大多数气候参数（包括降水量、湿度、极端温度等）在本研究中并未显示出对SBV血清阳性率的显著解释力。唯一显著的气候变量BIO8（最湿季度平均温度）呈负相关，表明夏季高温多雨可能通过抑制蠓的飞行活动或干扰幼虫发育（如过度饱和的孳生地）而降低传播风险。这与SBV主要媒介Culicoides obsoletus复合体偏好农场粪便等微环境，而非大面积水体孳生的特性相符。风况和基于植被物候的温度阈值变量也未显示出显著影响。
土地利用与地形：自然保护区覆盖率作为保护性因素的发现，可能与其区域内缺乏集约化农业活动（特别是粪便施用）有关，从而减少了媒介库蠓的适宜孳生地。其他土地利用类型（如森林、草地、水体等）未显示显著影响，这可能与土地利用量化方式（仅考虑面积比例）或缺乏微生境特征数据有关。研究区域海拔范围较窄（平均224.7米），因此海拔未成为显著的限制因素，这与在山区（如西班牙）研究中发现海拔超过400米风险降低的结果形成对比。
宿主可及性：牛密度是唯一且最强的风险因素。牛不仅是SBV的有效扩增宿主（病毒载量更高），而且是库蠓的首选吸血对象。研究表明，库蠓血餐来源中高达77%来自牛，而来自绵羊的仅占0.4%。因此，高牛密度区域通过维持高效的媒介-宿主循环，增加了共处绵羊群的感染压力。相比之下，绵羊自身密度、猪、家禽等其他牲畜密度未显示显著影响，这可能与媒介的宿主偏好性有关。
风险预测与局限：预测风险面的均匀分布与无显著空间聚类的发现相一致，表明在德国这类生态相对均质的温带地区，SBV对绵羊群的暴露风险是广泛且弥散的。模型仅解释了部分变异，调整后R2不高，且空间平滑项显著，提示尚有其他关键驱动因素未被捕获，例如农场层面的具体管理措施、微气候条件、媒介种群动态及宿主免疫状况等。本研究的局限性包括：数据为横断面设计，无法捕捉SBV流行的周期性波动；缺乏直接的媒介丰度数据以验证假设；研究区域环境同质性较高，可能限制了环境对比度。
结论与意义
本研究表明，在德国这类温带均质化农业景观中，广泛的气候和土地利用梯度对SBV传播风险的解释力有限。相反，农场层面的因素，特别是与牛群相关的媒介栖息地（如粪便管理），对于病毒传播更为关键。牛密度作为核心风险因子的确认，提示应将牛群作为SBV监测和防控的重点。研究揭示了德国反刍动物对库蠓传播病毒存在广泛的基础脆弱性，这一点近期由BTV血清型3在德国的快速传播所印证。尽管SBV与蓝舌病毒（BTV）传播生态相似，但两者病毒学特性不同，因此需建立病原特异性的监测与模型。在气候变化背景下，持续整合媒介生态学、宿主分布及农场管理实践的监测与建模工作，对于预测未来疫情、制定针对性控制策略至关重要。
