《Ecology and Evolution》：Seasonality, Moisture, and Host Community Structure of Haemaphysalis Ticks in a Subtropical Urban Mosaic in Hong Kong, China
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这份研究首次系统地揭示了香港亚热带都会生境中血蜱（Haemaphysalis）的时空分布格局。研究综合了实地调查、物种分布模型与iDNA（invertebrate-derived DNA）宿主分析，阐明湿度与哺乳动物宿主（如野猪与豪猪）是驱动血蜱分布的关键因子，并为“一体健康（One Health）”框架下的蜱媒疾病监测提供了科学依据。
研究方法
研究采用多阶段调查方法，于2023年雨季（6-10月）在香港23个地点进行空间调查，并于2024年在4个地点开展了为期11个月的月度时间序列调查。采样方法包括标准化拖网法、CO2诱捕法和机会性采集。采集到的成虫通过形态学鉴定并结合COI（细胞色素c氧化酶亚基I）条形码验证物种身份。为解析血蜱的宿主偏好，研究对蜱虫腹部进行了iDNA宏条形码分析，以推断其近期吸食的脊椎动物宿主。
蜱类物种鉴定与分布
调查共采集到435只蜱虫（成虫88只、若虫21只、幼虫326只）。通过形态学和分子鉴定，成虫被确定为长角血蜱（Haemaphysalis hystricis） 与台湾血蜱（Haemaphysalis formosensis），这是两种在香港被首次广泛记录的血蜱物种。长角血蜱成虫分布更广，在12个地点被发现，而台湾血蜱则在8个地点出现。值得注意的是，大屿山地区的蜱虫数量明显偏少。
时空分布调查（2024年）共采集了5,824只蜱虫，其中幼虫4,054只，若虫673只，长角血蜱成虫816只，台湾血蜱成虫281只。蜱虫的不同生命阶段显示出明显的季节性动态：成虫在冬末至春季（3-4月）出现高峰；若虫则在干冷月份（11月至次年2月）丰度较高；幼虫则在湿季（7月至11月）数量急剧增加。
环境驱动因素分析
为了探究环境对蜱虫丰度的影响，研究采用了广义相加模型（Generalized Additive Model， GAM）进行分析。结果显示，温度以及月份与平均相对湿度的交互作用对所有生命阶段（成虫、若虫、幼虫）的丰度均有显著影响。具体而言，成虫GAM解释了约45.3%的偏差，若虫和幼虫模型分别解释了约86.6%和73.3%的偏差。
在空间尺度上，利用广义线性模型（Generalized Linear Model， GLM）分析发现，湿度（相对湿度） 与露点是预测成虫空间丰度的最关键环境因子，两者均与成虫丰度呈正相关。基于存在-背景数据的物种分布模型（MaxEnt）则进一步指出，除了湿度条件外，豪猪（Hystrix brachyura） 的存在和最高温度也是影响蜱虫潜在分布的重要变量。
宿主偏好与iDNA分析
通过对蜱虫腹部进行iDNA宏条形码分析，研究揭示了两种血蜱的宿主谱差异。台湾血蜱表现出强烈的哺乳动物宿主偏好（88.2%），其中豪猪（Hystricidae）是最主要的宿主（占50%），其次是果子狸（Viverridae）、犬科（Canidae）、野猪（Suidae）和牛科（Bovidae）。相比之下，长角血蜱的宿主谱更广，包括哺乳动物（68.5%）、鸟类（27.8%）和爬行动物（3.7%），其中野猪是最常见的哺乳动物宿主。若虫的宿主也以哺乳动物为主（80%），豪猪同样是其主要宿主之一。总体而言，哺乳动物是血蜱最主要的宿主类群（73.7%），野猪科（26.3%）和豪猪科（17.1%）是被检测到的最常见宿主。
空间预测与模型比较
研究结合GLM和MaxEnt模型对成虫的潜在分布进行了空间预测。GLM（基于丰度数据）生成的预测图显示，成虫丰度热点区域与高湿度和高露点地区重合。而MaxEnt模型（基于存在数据）则进一步强调了豪猪出现和最高温度对蜱虫栖息地适宜性的贡献。两种模型的预测结果相互补充，共同勾勒出香港蜱虫分布的高风险区域。
讨论与意义
本研究首次系统描绘了香港亚热带城市化马赛克景观中血蜱的生态图景。结果表明，湿度可获得性和哺乳动物宿主群落（特别是野猪和豪猪）共同塑造了血蜱的分布格局。不同生命阶段对季节的响应各异，这为预测蜱虫暴露风险的关键窗口期提供了依据。例如，幼虫在湿季激增，而成虫在冬末春初活动增强，这些信息对于公共卫生部门（如食物环境卫生署FEHD）发布预警和制定监测策略具有直接指导意义。
此外，物种特异的宿主偏好（台湾血蜱专一于哺乳动物，长角血蜱则为广谱宿主）可能影响了其传播病原体的潜能和生态位。研究采用的整合方法——将时空调查、环境建模与iDNA宿主分析相结合——为理解和预测复杂城市生态系统中的媒介-宿主-病原体相互作用提供了有力工具。未来研究应扩大时空监测范围，整合微生境湿度数据和宿主密度信息，并将生态调查与病原体筛查相结合，以进一步完善“一体健康（One Health）”框架下的蜱传疾病风险管理策略。
