意大利艾米利亚-罗马涅大区白纹伊蚊被动监测系统的开发与实施

外来入侵物种白纹伊蚊（ Aedes albopictus ，俗称亚洲虎蚊）是意大利的一个重大公共卫生问题，特别是在波河流域（Po Valley），过去二十年中它导致了蚊媒疾病的反复暴发。为此，艾米利亚-罗马涅大区（意大利北部）自2010年起维持了一项基于诱卵器的密集监测项目，为该入侵物种生成了丰富的长期观测数据集。本研究旨在开发一个预测模型，用于估算监测点和未监测地点的丰度，直接支持区域灭蚊工作。我们应用了一个堆叠机器学习框架，利用诱卵器数据和生态相关的环境协变量来预测每周 Ae. albopictus 的分布和丰度，旨在量化现实监测约束下的时空数据需求。因此，我们在改变输入数据时间跨度和空间覆盖范围的一套结构化训练窗口配置中评估了模型性能。我们在各种配置间的评估表明，更广泛的空间覆盖可以弥补较短的近期时间窗口。仅跨越最近两年但包含更多采样点的配置，其预测性能达到或超过了具有更长历史记录的配置，这表明在稳定的环境条件下，数据的时效性和空间广度对预测非常重要。无论采用何种训练窗口情景，所有模型均一致地再现了 Ae. albopictus 的季节性和空间分布模式。这些发现为设计业务化蚊媒监测和预测系统提供了实用指导，并支持利用基于丰度的预测来为公共卫生规划和病媒控制策略提供参考。