[论文解读] Dengue Seasonality and Non-Monotonic Response to Moisture: A Model-Data Analysis of Sri Lanka Incidence from 2011 to 2016

Milad Hooshyar, Caroline E. Wagner+6 more|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2020

Mosquito-borne diseases and control被引用 4

一句话总结

本研究提出了一种水文驱动的流行病学模型（HYSIR），通过整合降雨季节性和湿度记忆，解释斯里兰卡降雨峰值与登革热发病率之间两个月的滞后关系。该模型揭示了非单调关系：登革热传播最初随湿度增加而上升，但在极高水分供应下则下降，从而在无需人为设定滞后参数的情况下，提升了季节性峰值预测的准确性。

ABSTRACT

Dengue fever impacts populations across the tropics. Dengue is caused by a mosquito transmitted flavivirus and its burden is projected to increase under future climate and development scenarios. The transmission process of dengue virus is strongly moderated by hydro-climatic conditions that impact the vector's life cycle and behavior. Here, we study the impact of rainfall seasonality and moisture availability on the monthly distribution of reported dengue cases in Sri Lanka. Through cluster analysis, we find an association between seasonal peaks of rainfall and dengue incidence with a two-month lag. We show that a hydrologically driven epidemiological model (HYSIR), which takes into account hydrologic memory in addition to the nonlinear dynamics of the transmission process, captures the two-month lag between rainfall and dengue cases seasonal peaks. Our analysis reveals a non-monotonic dependence of dengue cases on moisture, whereby an increase of cases with increasing moisture is followed by a reduction for very high levels of water availability. Improvement in prediction of the seasonal peaks in dengue incidence results from a seasonally varying dependence of transmission rate on water availability.

研究动机与目标

• 理解2011至2016年斯里兰卡降雨季节性与登革热发病率模式之间的机制性联系。
• 探究水文记忆和非线性动力学是否能够解释观测到的降雨与登革热峰值之间两个月的滞后关系。
• 评估湿度可及性在塑造登革热传播动态中的作用，超越简单的单调关系。
• 通过整合对水分可及性的季节性变化的传播响应，改进季节性登革热发病率的预测。

提出的方法

• 采用极简化的桶模型，通过衰减参数ρ模拟具有记忆效应的水分可及性（w），以捕捉水文持续性。
• HYSIR模型将水文过程与SIR型疾病传播模型耦合，其中传播率非线性依赖于水分可及性w。
• 传播率被建模为分段函数：在低w时呈线性关系，斜率ψ随季节变化；在高w时下降，以反映栖息地破坏的影响。
• 利用0.05°空间分辨率的CHIRPS降水数据和观测的月度登革热病例数据对模型参数进行校准。
• 聚类分析识别了降雨与登革热发病率之间的时空模式，证实了稳定的两个月滞后关系。
• 通过比较模型模拟的登革热发病率季节性与斯里兰卡多个地区的真实观测数据，评估模型性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 斯里兰卡的降雨季节性与登革热发病率峰值的出现时间之间存在何种关联？其背后导致两个月滞后的原因是什么？
• RQ2 是否能够通过一个基于水文信息的模型解释登革热发病率的季节性动态，而无需依赖人为设定的滞后参数？
• RQ3 水分可及性与登革热传播率之间的关系性质如何？是否存在非单调行为？
• RQ4 通过参数ρ体现的水文记忆如何影响模型中季节性登革热模式的出现？
• RQ5 与恒定响应模型相比，对湿度的季节性变化传播率响应在多大程度上提升了预测准确性？

主要发现

• 在斯里兰卡多个地区均一致观察到降雨峰值与登革热发病率峰值之间存在两个月的滞后，聚类分析证实了这种时间关联性。
• HYSIR模型通过整合水文记忆和非线性传播动力学，成功再现了两个月的滞后关系，从而无需引入人为设定的滞后参数。
• 识别出水分可及性与登革热传播之间存在非单调关系：传播率随湿度增加而上升，达到某一点后在极高水分供应下开始下降。
• 高水分水平下传播率的下降归因于强降雨和洪水导致的栖息地破坏，可能摧毁蚊虫孳生地并降低蚊子存活率。
• 季节性变化的传播率参数（ψ）显著提升了模型对观测登革热发病率的拟合度，尤其在捕捉季节性峰值的幅度和时间方面表现突出。
• 该模型在各地区均表现出稳健性能，模拟的发病率模式与真实观测数据高度吻合，尤其是在允许传播率随季节变化时。