大规模城市排泄行为模拟：面向废水学中的公共卫生监测

废水监测通过定期检测废水样本中的病原体生物标志物，是监测社区流行病学状况的有价值工具。然而，大多数基于废水的流行病学方法隐含假设：个体仅在居住地排泄且贡献给废水样本的人口是静态的。这些简化假设忽略了日常迁移、社交互动以及异质的厕所使用行为模式，可能导致对废水结果的偏差解释，尤其是上游采样点如社区、机构或建筑物。本文引入一种基于智能体的地理空间模拟框架：基于已建立的「生活模式」模型，我们模拟日常人类活动、迁移和社交接触于一个真实的城市环境，并将该智能体框架扩展为一种以生理学为依据的排泄周期和厕所使用模式。我们将该行为模型与传染病模型耦合，以模拟通过空间和社交互动的传播。当感染型智能体发生排泄时，我们使用病原体排放模型来确定粪便中释放的病原体量。这种集成了人口迁移、疾病传播、厕所使用行为和病原体排放模型的框架，能够模拟城市中废水信号的时空动力学。基于在佐治亚州福尔顿县模拟的10,000名智能体案例研究，我们检视不同感染率如何影响流行病轨迹、废水中的病原体负荷以及随时间的污染空间分布。