氣候模型或可幫助預測未來疾病爆發

氣候建模的經驗或可用於幫助為未來疾病爆發做準備

Ocean surface is covered by the El-Nino sea surface temperature field. — 太平洋厄爾尼諾南方濤動暖流（*中心紅色帶*）的趨勢會影響疾病動態。

R. B.Husar/NASA/SPL

過去二十多年的大量研究表明，氣候與人類疾病（如霍亂、瘧疾和登革熱）的動態之間存在著密切的關係。氣候變化，包括長期變暖趨勢和短期氣候變率，可能會影響疾病模式。西班牙巴塞羅那全球健康研究所和加泰羅尼亞高階研究機構的計算生態學家和氣候動力學專家 Xavier Rodó 在接受Nature採訪時表示，氣候建模如何用於幫助為未來疾病爆發做準備，以及他在實施此類系統時面臨的障礙。

氣候如何影響疾病傳播？

氣候以多種方式影響疾病的發生和傳播。有些方式非常複雜。氣候條件會對生態系統產生連鎖反應，從而影響人畜共患病溢位的可能性，即病原體從動物宿主跳躍到人類。例如，我們看到巴西大西洋森林的氣溫變化以可預測的方式驅動吼猴（Alouatta屬）中的黃熱病浪潮，而這往往先於人類流行病的爆發¹。

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隨著氣候變化，疾病爆發的蔓延和強度也將隨之改變。影響不會在所有地方都相同，但溫度和降雨量的變化將導致人畜共患病和媒介傳播疾病的分佈和動態發生巨大變化。例如，我們已經看到紐約市攜帶西尼羅河病毒的蚊子數量創紀錄，而這種病毒通常在更西的地方發現。

有哪些證據表明氣候變化正在影響疾病爆發？

我參與的第一項證明這一點的研究²於 2002 年發表，是與伊利諾伊州芝加哥大學的理論生態學家 Mercedes Pascual 合作完成的。在之前的一項研究³中，我們已經表明孟加拉國的霍亂髮病率受到短期氣候模式的影響。在厄爾尼諾南方濤動（ENSO）引起的當地氣溫升高後約六個月，病例數量增加。ENSO 是太平洋中每 3-7 年不定期發生一次的暖（厄爾尼諾）和冷（拉尼娜）階段的週期性氣候模式。但自 20 世紀 80 年代以來，ENSO 明顯加劇，我們認為這種長期趨勢也可能影響霍亂的發病率。我們查看了跨越 70 年曆史的霍亂資料，發現 1980 年至 2001 年間，發病率與 ENSO 密切相關²。然而，來自加劇前時期的資料顯示沒有這種相關性。由氣候變暖驅動的 ENSO 加劇的長期趨勢似乎正在影響霍亂的動態。

Xavier Rodó，西班牙巴塞羅那全球健康研究所和加泰羅尼亞高階研究機構的計算生態學家和氣候動力學專家。圖片來源：Xavier Rodó

氣候建模如何用於預測和準備疾病爆發？

利用目前的工具，在某些地區，有可能預測下一個季節、明年夏天甚至更遠的未來的氣候條件——一些厄爾尼諾現象可以提前兩年預測。提前幾個月知道一個國家將出現異常雨季，以及這可能如何影響疾病發病率，這使得公共衛生部門能夠預測和規劃應對措施。例如，他們可以儲備藥品，或在某些地區噴灑殺蟲劑，以限制蚊子的孵化。

開發這些預測模型有哪些障礙？

氣候變化和傳染病流行病學都是複雜的系統，我們需要將來自這些截然不同學科的科學家聚集在一起，共同解決這個問題。目前，跨學科性更多的是被談論，而不是被實踐。我們還面臨著為此類專案吸引資金的困難，並且在知名期刊上發表文章的機會可能有限。

我們可以用來訓練和測試模型的流行病學資料的可用性也是一個問題。對於霍亂，我們擁有比最近資料更好的歷史資料。COVID-19 的情況也類似——報告數量有所下降，因此我們擁有大流行頭兩年比現在更好的資料。我們需要了解，如果我們想為未來的威脅做好準備，長期資料收集至關重要。

此類工具的開發和實施狀態如何？

我曾與一個國際團隊合作開發了一個模型，該模型利用厄爾尼諾現象預測厄瓜多的登革熱爆發。該模型正確預測，2016 年，氣溫升高和降雨量過多將導致 3 月份馬查拉市爆發疫情——比預期提前三個月。它還預測，發病率有 90% 的可能性會超過前五年的平均水平，而 2019 年的弱厄爾尼諾現象將導致典型高峰季節登革熱爆發的可能性較低⁴^,⁵。

該模型和其他模型已被調整以在其他地區使用⁶。但這些模型尚未被公共衛生部門採用。人們說它們很有趣，但他們看不到直接的經濟效益——不幸的是，拯救生命並沒有得到應有的重視。我們曾多次嘗試在印度和孟加拉國實施我們的霍亂預測模型——Pascual 比我嘗試的次數更多——但都沒有成功。我還試圖在馬達加斯加、塞內加爾和衣索比亞建立瘧疾預測服務，因為那裡有豐富的模型可以依賴的資料⁷。但我們一直未能說服利益相關者。

本文是Nature Outlook：大流行病防範的一部分，這是一份由第三方資助製作的編輯獨立增刊。關於此內容。

參考文獻

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).