Predicting the potential distribution of hemorrhagic fever with renal syndrome in Southwest China using the ecological niche modeling

背景 肾综合征出血热（HFRS）严重威胁中国公共卫生安全。西南地区地形复杂、生物多样性丰富，历来是该自然疫源性疾病的温床。当前，该地区传统的环境传播驱动因素日益被人为力量——尤其是人口集聚——所掩盖。在此动态变化驱动下，HFRS发病率和疫源地范围持续扩大，但系统性的区域尺度评估仍较为匮乏。为此，本研究采用生态位模型绘制潜在高风险区域图，旨在探索自然环境与人类活动复杂交互作用下HFRS流行的核心机制。方法 2014至2023年西南地区HFRS病例监测数据来源于中国疾病预防控制信息系统（CISDCP）。将发生记录与多源环境变量（包括气象、社会经济和土地覆盖因子）整合，构建最大熵（MaxEnt）模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评估模型性能，并运用刀切法（Jackknife test）量化各变量的贡献率。结果 MaxEnt模型表现出稳健的预测性能，平均AUC为0.902。人口密度被确定为主导预测因子（贡献率73.5%），其次为5月归一化植被指数（NDVI）（9.2%）和年均温（5.8%）。风险空间分布呈现核心聚集与零星散布并存格局，高风险区域集中于成渝城市群及云南省局部地区。响应曲线显示，人口密度与疾病风险呈S形正相关关系。气象因子（如温度和降水）则呈现非线性倒U形或U形关系，约束了传播的空间边界。结论 西南地区HFRS的空间异质性由人类活动与自然环境约束共同驱动。人口密度是传播风险的主要放大器，支持了自然疫源性疾病中的人类行为放大效应。上述发现提示防控策略应从全面覆盖式预防转向精准化防控。