理解温度对虫媒疾病影响的不确定性：一种贝叶斯方法

外在环境因素影响许多生物的分布和种群动态，包括那些关乎人类健康和农业的昆虫。对于疟疾等虫媒传染病而言尤其如此，疟疾是人类发病和死亡的主要原因之一。理解这些疾病的环境与种群过程之间的机制联系，对于预测气候变化对传播的影响以及制定有效的干预措施至关重要。疾病传播强度的一个重要度量是基本再生数 $R_0$。然而，理解连接 $R_0$ 与温度（驱动疾病风险的环境因素）的机制具有挑战性，因为可用于参数化的数据往往质量较差。为解决这一问题，我们展示了贝叶斯方法如何帮助识别 $R_0$ 各组成部分中的关键不确定性，以及这种不确定性如何传播到 $R_0$ 的估计中。最值得注意的是，我们发现不同参数在不同的温度区间主导不确定性：叮咬率在 15-25$^\circ$ C；繁殖力在所有温度下，尤其是在 $\sim$25-32$^\circ$ C；死亡率在 20-30$^\circ$ C；寄生虫发育速率在 $\sim$15-16$^\circ$C 以及再次在 $\sim$33-35$^\circ$C。将实证研究集中于这些参数及相应的温度范围，将是提高 $R_0$ 估计效率最高的方式。虽然我们聚焦于疟疾，但我们的方法普遍适用于改进基于过程的模型，包括流行病学模型、生理生态位模型和物种分布模型。