在巴西再度出现黄热病:独特的景观破碎度阈值的作用

文摘

黄热病病毒(YFV)再度出现在巴西之后,人类的痛苦和生物多样性的丧失热带猿类大西洋沿岸。与特别关注不同的底层机制研究影响城市景观破碎度阈值。生态流行病学研究是用来评估的事件之间的统计关系YFV市政景观和森林碎片。负二项回归模型显示,高度分散的森林覆盖率是85%增加的事件YFV在人类和猿类(RR= 1.85,95% CI -2.75 = 1.24, )调整疫苗覆盖率、人口规模和直辖市区域。中级水平的森林覆盖结合更高水平的森林边缘密度导致YFV色散和YF的指数增长情况。森林保护策略是必要的控制和预防YF和其他人畜共患疾病,可以溢出的支离破碎的森林仍然是稠密的城市巴西的大西洋海岸。

1。介绍

再度出现黄热病病毒(YFV)据报道巴西extra-Amazonian地区自2000年代(1- - - - - -4]。然而,持续的YFV再度出现于2014年开始已经导致广泛的病毒传播和扩展的传输时间(5- - - - - -7]。传输带已从过去的疾病的流行中心在亚马逊的巴西大西洋沿岸病毒没有记录60多年了(8,9]。驾驶区传播的扩张增加疫苗覆盖率YFV nonendemic领土(4]。成千上万的病例和死亡发生,导致对公共卫生的影响和新热带区的生物多样性的灵长类动物(10]。受影响最严重的非人类的灵长类动物的新世界猴属Callithrix(狨猴)和巴(吼猴)10- - - - - -12]。男性更高频率(80%),平均年龄50年,居住在农村地区的主要特征是人类病例(13]。2020年、881年疑似人类病例发生在巴西南部州,从18 nonvaccinated男性在18岁至59岁之间被确认为YF情况下(14]。的色散YFV在大西洋沿岸城市的景观遵循生态走廊支离破碎的森林仍然是(15]。森林碎片城市化设置构成结构景观循环通路的非人灵长类动物(吼猴和狨猴)和栖息于森林的蚊子一定程度的synanthropic行为(Haemagogus leucocelaenus主向量和伊蚊锯肌,Psorophora猛鲑,伊蚊scapularis作为辅助向量)[16- - - - - -19),从而使YFV接触nonendemic领土(20.]。

YFV色散nonendemic地区缺乏疫苗接种或报道可以帮助疾病发病率的增加4]。在2014 - 2019年共有4217个非人类灵长类动物死亡,2839 852人死于人类病例被证实(4,7,10,14]。城市YFV的传播埃及伊蚊主要是担心在大都市地区。然而,城市YF传输期间YFV再度出现在巴西还没有证实了巴西卫生部(4,10]。传染病之一在非人灵长类动物和人类之间的时空重叠的情况下,人口的人类病例,缺乏证据的参与Ae。蚊表明YFV传输更可能发生在森林边缘(4,10]。

挑战YF预防和控制包括理解地方性传播在亚马逊地区的稳定和分散机制nonendemic区域(extra-Amazonian焦点)。尽管土地利用土地覆盖方法常常应用于大西洋森林里人畜共患疾病的研究(21,22),他们很少应用于理解机制的再度出现在巴西YFV(但[23,24])。在目前的工作,我们测试了景观破碎度阈值的影响在这个再度出现。这里的目标是评估YF病例分布之间的关系和相关的当地森林碎片。

2。材料和方法

2.1。研究区域和设计

这是一个生态研究人口聚集的市政当局报告YF在巴西,2014 - 2019。YF事件在人类和非人类灵长类动物从一般的虫媒病毒监测协调获得卫生部通过信息获取的法律、协议。25820004039202025。合格标准是(1)实验室确认在人类和动物的事件;和(2)选择再度出现市与事件发生的时期(2014 - 2019)。所有合格的市政府及其相关的事件(图所示1)。

本研究的样本容量由合格的直辖市的总数,这导致N= 151(图1)。响应变量(y)是YFV-the笔确认YFV事件的再度出现在人类和动物在这些城市。解释变量(X_n)生态环境因素的再度出现YFV-the比例的剩余的森林覆盖率(%)和森林边缘的密度(直辖市(m /公顷)15,16,20.]。使用城市景观的前视图,这些因素估计使用遥感图像监督分类方法之前我们小组发表的(25]。

2.2。估计森林覆盖率和森林边缘密度

Landsat-8卫星奥利传感器图像指的是151年的选择得到了市2018年1月至2019年12月之间。的基本场景代表地球的170×180公里是下载的Glovis美国地质调查局(支持的门户26]。从基本的场景,卫星状态,3-green, 4-red, 5-near红外线,和6,7-short波红外。这些乐队在QGIS数字处理软件3.4 v马德拉。

第一个数字处理的校正大气干扰的反射算法在这些乐队SCP插件诉7.7.1 [27]。直辖市的行政区域(28)是夹在每个场景反射后阶段。乐队4-3-2(自然色)、4-3-2(红外)和6-5-4(假彩色)叠加得到的合成图像。这些复合图像用于城市景观的监督分类。

监督分类的直辖市市政土地利用土地覆盖景观是用来生成使用相同的方法以前发表的Ilacqua et al。25]。三个类土地利用土地覆盖估计:(1)保存森林(绿色)本地保存森林的残余;(2)接触土壤(黄色)集城乡功能;(3)地下水(蓝色)表面水域。

的量化区域和边缘(周长)类的保护森林与算法进行了软件Fragstatsv 4.2,如下: 森林覆盖的比例(P_森林= 0 - 100%)是森林地区的总和除以总面积的直辖市,转换成percentual乘以100。 在森林的边缘密度(每公顷米)是所有森林边的长度的总和除以总面积的直辖市,乘以10000公顷转换。

2.3。数据分析

描述性统计的数量确认YFV事件是每个年龄和比例的男性性别比例在人间病例和非人类的灵长类动物(狨猴和吼猴)传染病之一。这些变量是分类根据暴露的风险最大的类别11,13),如下:(1)年龄,60-30年(风险),> 60岁或< 30年(基线)(2)男性比例,85 - 55%(风险)和> 85%或< 55%(基准)(3)比例的狨猴,吼猴,0 - 20%(基线),21 - 60%(风险1),和61 - 100%(风险2)

森林边缘密度和森林覆盖的关系估计使用一个二阶线性模型: 在森林边缘密度是森林覆盖的函数。

不同的景观破碎度阈值(29日- - - - - -31日)是基于方程(3):(1)基线= 0,< 30% > 70%的森林覆盖和< 80 (m /公顷)的森林边缘密度;(2)部分支离破碎的森林(= 1),30 - 70%的森林覆盖和< 80 (m /公顷)的森林边缘密度;和(3)高度分散的森林(= 2),30 - 70%的森林覆盖和≥80 (m /公顷)的森林边缘密度。

相对风险(RR)YFV再度出现在景观破碎度类别的函数使用负二项回归模型估计,如下: Frag1 =部分支离破碎的森林,Frag2 =高度分散的森林,疫苗=疫苗接种覆盖率,人口=市人口和面积=直辖市区域。

疫苗、人口和面积被用来调整RR的YFV再度出现在函数的森林碎片。入侵YFV领土没有疫苗接种覆盖率是决定性的指数增长的新病例。考虑到疫苗覆盖率领土YFV出现前,疫苗分为接触类别(没有疫苗接种覆盖率或推荐)和基线(疫苗接种覆盖率)4]。人口或直辖市的面积越大,病例数越大。人口从2018年城市人口获得投影,分为大(暴露)如果> 100000人或小型/中型(nonexposed)如果≤100000人(28]。区域(28如果> 50000)分为暴露²或者nonexposed≤50000米²。

调整后,RR计算指数吗β负二项回归方程估计的价值。我们测试了下面的零假设(H₀:RR= 1)的替代(H_一个:RR≠1)考虑0.05 (i型错误)的意义(α)和(1−α)%的置信区间。RR> 1意味着YFV互惠关系再度出现和森林碎片,RR< 1意味着这不是互惠的关系。最后,如果RR= 1这是假设零效应。

3所示。结果

人类和非人类灵长类动物的总数的情况下选择城市,这两个事件是3541年。平均每个市的事件数(N= 151)24(±36)(范围2 - 268)。这个变量(事件)的数量不符合高斯分布,提出了overdispersion与泊松分布(见表S1补充材料的综合数据集可视化)。

YF事件的平均数是2.8倍当人类病例男性55至85%比例。高1.7倍,人类病例平均年龄30至60年。1.5和1.8倍,非人类灵长类动物病例比例的狨猴和吼猴的61 - 100%,21 - 60%,分别。

平均森林覆盖率(%)在这些城市为44% (±18%,min-max = 7 - 95%)和平均森林边缘密度(m /公顷)73 (min-max±21日= 21 - 116)(图2)。

森林边缘密度之间的线性模型方程(y)和森林覆盖(x)是y=−0.03x²+ 3.1x+ 12.3,调整R²的50% (F_2148年= 78, )。根据方程,在景观在城市更大的森林碎片中间森林覆盖(30 - 70%),而砍伐森林碎片较低(< 30%的森林覆盖)和保存(森林覆盖率> 70%)景观(图3)。

高度分散的城市(图3(一))YF疾病发生的概率要高85%,而最低的一类接触(数字3(b)和3(d))。没有差别的部分分散市(图3(c))。相对风险值调整到疫苗接种覆盖率,人口,直辖市区域(表1)。

4所示。讨论

森林和疾病之间的关系是复杂的(30.]。一方面,森林是许多生物和微生物能引起人畜共患疾病。另一方面,森林也提供了一个重要的生态系统服务,被称为人畜共患疾病的监管(32]。如果森林被保存和很大一部分的多样性,他们有一个较低的人类传播人畜共患病或引起暴发的机会,即使他们港高多样性的病原体(33]。人畜共患疾病是喜欢当人类打破规则共存的平衡与自然世界(34]。中主要的人类活动导致人畜共患疾病的发病率增加,森林砍伐和分裂的自然环境可以提到22]。砍伐森林进行广泛而无限制的方式在热带森林远非仅仅是一个道德这即将成为一个公共健康问题(35]。研究已经表明,森林砍伐会导致增加疟疾的传播(36),汉坦病毒(22),内脏利什曼病(37],恰加斯病(38),几个著名的例子。在目前的研究中,我们获得的证据表明,累积森林砍伐30至70%的碎片现存森林等于或高于80 /公顷,自治区规模,与YF在巴西的发生相关,2014 - 2019。

2015年到达大西洋森林(39],YFV找到了一个完美的场景为其扩张,因为原来的生物群系目前只包含28%覆盖在一个高度分散的状态(40]。这种病毒是限于亚马逊生态区好几年的自然栖息地,在YF发病率低是由于疫苗接种覆盖率高。然而,它出现在这个国家的其他地区自2008年以来,导致人类和爆发的整个人口的非人灵长类动物(41,42]。在这些高度分散的大西洋森林景观,有低的脊椎动物物种多样性的直接后果森林砍伐,森林碎片,狩猎(43]。当很少有物种的生态系统,成为极其丰富的有可能放大小说病原体血统。

丰富的物种中分散的景观是吼猴44],主机可以放大血统YFV [11,12),经常被蚊子咬伤物种在森林里(45,46]。病毒扩增在这个传播扩展场景中一直负责几个人类死亡的发生和当地的非人灵长类动物的灭绝5,6,39]。这些结果在大西洋森林的片段确认森林和疾病之间的关系可以挑战人类的持久性。我们将玩“俄罗斯轮盘赌”如果我们继续砍伐森林和野生施压周期以这种方式(47]。人畜共患疾病的病例数每年生长在巴西(48),很快我们将能够产生这样的大流行的SARS-CoV-2作为我们的行动的结果。

大西洋森林里有一个理论研究表明森林覆盖剩下的数量足够提供监管服务人畜共患疾病。这个量,称为临界阈值,将大约30%的森林覆盖(43]。低于这个值,其余片段之间的连接丢失将严重受损;即景观是由无数的部分森林非常孤立。因此,动物和植物灭绝,居住在这些风景会更容易和物种会有不成比例的损失。最终设法生存的物种退化景观正是那些被认为是主机和向量等疾病,如果没有竞争和捕食者,最终大量增加,成为主导。这种理论模型进行了测试在农村环境中由小哺乳动物物种水库汉坦病毒(21,22]。景观与森林覆盖值低于30%减少了物种多样性丰富和更大的储层(22]。然而在目前的研究中我们发现,值高于30%的森林覆盖(70%)和高分段(图3(一))的风险与YFV再度出现在大西洋森林。保存市(图的保护3(d))和恢复退化的原始森林城市(图3较低的(b))直辖市碎片(图3(c))是本研究建议YFV保持规定的服务,增加大西洋森林的生物多样性。病毒的维护在亚马逊地区特有的现象,也就是说,发病率低传输稳定,是深受疾病稀释效应机制(32由于高森林覆盖(图2帕拉州),结合疫苗接种覆盖率高。

巴西环境立法、森林代码保护50%的原生植被出现在这个国家(49]。法律迫使地主保持农场原生植被覆盖的一部分(所谓的法定储备)保护生物多样性和生态系统服务的条款,包括人畜共患疾病的规定(50]。然而,大部分业主还需要恢复森林地区,以满足需求,该法案适用(51]。为了防止新疫情的出现,维护森林的代码和所有植被的恢复赤字的法律是必不可少的。最近的一项研究表明,例如,如果大西洋森林恢复直到需求所需的法律met-which代表一个恢复近600万公顷的森林的大量的汉坦病毒水库将减少90%,受益地区大约有280万人(22]。除了尊重森林代码,减少森林砍伐是至关重要的。在目前的研究中,这是证明,除了30%的森林覆盖43),森林碎片必须保持低(< 80 /公顷)直辖市允许YFV的规定。因此,森林砍伐和分裂的环境时,最理想的是尊重这些限制,管理景观以便他们有一个低风险的传播,还可以供人类使用。保护单位也扮演着一个关键角色,停止人畜共患病的传播。因此,公共政策旨在遵守目前的环境立法,尊重现有保护单位,森林和森林恢复所需的代码足以防止新流行。

5。结论

独特的景观破碎度阈值的作用YFV的再度出现在巴西进行了测试。亚马逊地区的流行焦点的稳定性是基于森林保存市政景观中传输周期发生周期性和平衡。中间森林覆盖和高水平的森林边缘(森林碎片)机制YFV色散和指数增长的情况下在大西洋沿岸的城市景观。森林保护策略是必要的控制和预防YF和其他人畜共患疾病,可以溢出的支离破碎的森林仍然是稠密的城市巴西的大西洋海岸。

数据可用性

使用的数据作为补充材料。

的利益冲突

作者宣称他们没有利益冲突有关的出版。

确认

MTM财务支持圣保罗研究基金会(FAPESP格兰特没有必须占州政府。2018/25437-6)。GZL财务支持的慰问Nacional de Desenvolvimento Cientifico e学府(CNPq批准号307432/2019-0 /)。

补充材料

表S1:所使用的数据集进行分析。(补充材料)

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