国际环境健康领域权威期刊《环境健康展望》（Environmental Health Perspectives, EHP）近日在线发表了一项关于人与动物共患病溢出风险预测的重要研究成果，题为“An integrated machine learning framework to understand zoonotic spillover emergence across anthropogenically modified landscapes”（整合机器学习框架用于理解人为改造景观中人与动物共患病溢出风险）。EHP作为Nature Index期刊，在全球环境健康领域具有极高的学术影响力。
本研究由rabey雷竞技环境科学与工程学院作为第一完成单位，联合比利时法语鲁汶大学等国际知名研究机构共同完成。环境学院博士生张寅生为论文第一作者，李森副教授为通讯作者。我校环境科学与生态学学科已于今年进入ESI全球前千分之一，环境学院在雷竞技注册官网和科学研究方面持续做出重要贡献，为学校环境科学与生态学科高质量发展提供了有力支撑。
原文链接： https://doi.org/10.1289/EHP15937
随着全球化进程加速和人类活动对自然环境影响的不断加深，人畜共患病已成为威胁全球公共健康安全的重大挑战。从SARS、MERS到COVID-19，大多数重大疫情都源于动物病原体向人类的溢出传播。然而，现有研究面临两大关键挑战：机器学习模型虽然预测准确但缺乏可解释性，难以识别因果机制；传统统计方法则难以处理复杂的非线性关系和多重共线性问题。如何在准确预测溢出风险的同时深入理解其背后的因果机制，成为该领域亟待解决的核心问题。为突破这一瓶颈，研究团队创新性地开发了整合机器学习与因果推断的建模框架，首次将先进的堆叠集成算法与结构方程模型相结合，实现了预测准确性和因果解释性的有机统一。研究团队扩展了历史溢出事件数据库，系统收集了1940年至2020年间全球新发人畜共患病事件，并构建了包含58个变量的综合预测因子体系。关键创新在于引入人为压力指数作为核心测量指标，该指数整合了13种人为压力因子，能够量化不同强度梯度下的人为土地改造程度。同时，研究首次提出相对报告充分性指数概念，有效校正了观察和报告偏倚，使风险评估更加客观准确。
预测新发人兽共患病溢出风险的方法框架
在机器学习建模方面，研究采用包含五种Boosting基础学习器的堆叠集成算法，通过600次自助重采样建立了稳健的预测模型。堆叠模型的预测性能显著优于单一算法，在交叉验证中实现了0.92的AUC值，在袋外验证中达到了0.90的AUC值。研究识别出人为压力指数、人口密度变化、C3作物种植强度变化等关键预测因子，并通过部分依赖图分析揭示了这些因子与溢出风险的具体关系模式，为理解复杂的非线性关系提供了重要依据。在因果推断方面，研究运用结构方程模型深入剖析了人类活动影响溢出风险的因果机制。模型识别出四条关键的间接传导路径：农业集约化路径、城市化路径、森林植被变化路径和畜牧业发展路径。其中，通过C3一年生作物种植强度介导的农业集约化路径对溢出风险的贡献最大，标准化间接效应显著高于其他路径。研究还发现了重要的非线性关系模式：中等强度的人类改造活动风险最高，挑战了传统认为人类活动强度与溢出风险呈简单线性关系的观点。
通过融合建模框架的协同作用，研究绘制了经采样偏差校正的全球溢出风险分布图，识别出了多个此前被低估的高风险区域。在调整相对报告充分性后，撒哈拉以南非洲、东南亚、加勒比海地区、中美洲、安第斯拉丁美洲、印度和中国东部等地区显示出更高的实际溢出风险。这些地区的共同特征是经历了中等到高强度的人类改造，农业集约化程度较高，同时存在复杂的人-动物接触模式。
调整后的人兽共患病溢出风险空间分布及其与人类活动改变的关系：(a) 16个地理区域中调整后的人兽共患病溢出风险分布，每个点代表一个国家的数值。(b) 调整后溢出风险与人类活动改变指数的相关性，点代表不同国家，点的大小表示风险变异系数，颜色表示不同的大区（依据流行病学和地理划分）。(c)考虑报告充分性后的新溢出风险空间分布。(d) 0.25度分辨率下的人类活动改变指数空间分布。
本研究工作依托于rabey雷竞技环境科学与工程学院李森副教授课题组完成。该团队长期专注于环境健康风险评估与生态系统健康评价等相关研究，依托长江流域多介质污染协同控制湖北省重点实验室、rabey雷竞技人工智能研究院等科研平台的支持。在国家自然科学基金面上项目（编号：42477465）、区域合作项目（编号：42311530697）等课题的资助下，团队近年来在环境健康、生态风险评估及人工智能应用等领域取得了系列进展，并在Environmental Health Perspectives、Communications Earth & Environment、Geography & Sustainability等期刊上发表了多篇高水平论文。
