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背景 采采蝇是锥虫的传播媒介，可导致非洲动物锥虫病（AAT）和人非洲锥虫病（HAT）。尽管科特迪瓦已成功消除HAT作为公共卫生问题，并正接近阻断传播的目标，AAT仍然是农业和畜牧业生产的主要障碍。理解采采蝇的空间分布对于确定疾病控制与消除工作的优先次序并维持其成效至关重要。 方法学/主要发现 我们利用国家采采蝇图谱中的1,702条出现记录，对科特迪瓦境内存在的9种采采蝇的栖息地适宜性进行了建模。我们识别了未采样区域中的适宜栖息地，并量化了限制采采蝇分布的环境约束因素。将数据重采样至1 km × 1 km网格后，获得了空间显式的输出结果，其分辨率更适用于业务规划。研究采用集成建模方法，整合了四种算法——随机森林（Random Forest）、极端梯度提升（XGBoost）、最大熵模型（MaxEnt）和广义加性模型（GAM）——并结合卫星遥感获取的环境和人为活动预测变量，取得了较高的预测精度，曲线下面积（AUC）和真实技巧统计量（TSS）分别为0.80和0.83。距水体距离、土壤湿度、距保护区距离、地表最高温度以及绵羊密度是影响栖息地适宜性的关键驱动因素。值得注意的是，模型在图谱尚未覆盖的11个行政区识别出了适宜栖息地，从而提供了改进后的全国采采蝇风险分布概况。 结论/意义 这些结果对科特迪瓦全国范围内采采蝇的生态适宜性及其在高人口和高家畜密度农生态镶嵌景观中的持续存在进行了详细评估。我们为媒介与疾病控制提供了高分辨率的实施蓝图，尤其适用于当前缺乏实地数据的地区。通过支持识别优先区域并优化资源配置，我们为AAT渐进控制路径（PCP）中的循证决策提供了稳健框架，以通过更有效的AAT控制提高畜牧生产力，并降低HAT死灰复燃的风险。
背景 采采蝇是锥虫的传播媒介，可导致非洲动物锥虫病（AAT）和人非洲锥虫病（HAT）。尽管科特迪瓦已成功将HAT消除为公共卫生问题，并正接近阻断传播的目标，但AAT仍然是农业和畜牧业生产的主要障碍。了解采采蝇的空间分布对于确定并维持疾病控制与消除工作的优先次序至关重要。
方法学/主要发现 我们利用国家采采蝇图谱中的1,702条出现记录，对科特迪瓦现存的9种采采蝇的栖息地适宜性进行了建模。我们识别了未采样区域中的适宜栖息地，并量化了影响采采蝇分布的环境限制因素。将数据重采样至1 km × 1 km网格后，生成了在业务规划层面更具相关性的高空间显式分辨率输出。研究采用集成建模方法，整合了四种算法——随机森林（Random Forest）、XGBoost、最大熵模型（MaxEnt）和广义加性模型（GAM）——以及基于卫星获取的环境和人为活动预测因子，获得了较高的预测精度，曲线下面积和真实技巧统计量分别为0.80和0.83。距水体距离、土壤湿度、距保护区距离、地表最高温度以及绵羊密度是影响栖息地适宜性的关键驱动因素。值得注意的是，模型在图谱未覆盖的11个行政区域中识别出了适宜栖息地，从而改进了国家层面的采采蝇风险谱。
结论/意义 这些结果详细评估了采采蝇在科特迪瓦全国范围内的生态适宜性，以及其在具有人口和家畜高密度的农业生态镶嵌景观中的持续存在。我们为媒介与疾病防控提供了高分辨率的实施蓝图，尤其适用于当前缺乏实地数据的地区。通过支持识别优先区域并优化资源配置，我们为AAT渐进控制路径（PCP）中的循证决策提供了一个稳健框架，以通过更有效的AAT控制提高畜牧生产力，并降低HAT死灰复燃的风险。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.21.746192v1?rss=1
🏷️ 采采蝇 栖息地适宜性 空间分布建模 媒介传播 遥感数据 集成模型