背景:布尼亚病毒目（Bunyavirales）是最大的RNA病毒目,由12个病毒科（family）、48个病毒属（genus）、384个病毒种（species）组成,其中大多数病毒可感染人物,对人类健康造成严重威胁。在中国,肾综合征出血热（Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome,HFRS）和发热伴血小板综合征（Severe Fever with Thrombocytopenia Syndrome,SFTS）是由布尼亚病毒目的病毒引起的严重传染病,目前对其空间分布和传播风险已有较多的研究报道,而对于布尼亚病毒目的其他病毒的分布与流行特征的研究较少。克里米亚-刚果出血热病毒（Crimean-Congo Hemorrhagic Fever Virus,CCHFV）是一种分布在欧、亚、非三大洲的蜱媒病毒,人感染后可引起克里米亚-刚果出血热（Crimean-Congo Hemorrhagic Fever,CCHF）,该病在中国也称为新疆出血热（Xinjiang Hemorrhagic Fever,XHF）,于1965年首次报道于新疆,该病潜伏期短,起病急,病死率高。已报道关于中国CCHFV疫源地分布的研究结果存在较大差异,其中Messina等2015年基于1953～2012年全球CCHFV发生数据开展的研究显示新疆和中国西南边境地区存在较高的传播风险,而另一项由Okely等2020年基于相同数据的研究显示,CCHFV的高风险区主要位于中国中部地域。此外,值得注意的是,裂谷热病毒（Rift Valley Fever Virus,RVFV）感染造成的裂谷热（Rift Valley Fever,RVF）是一种主要分布在非洲的蚊媒传染病,2000年后蔓延至阿拉伯半岛地区,2016年于北京首次报道了中国第一例输入病例。随着频繁的国际旅行和全球气候变化,中国基本具备RVFV输入和定植传播的所有条件,因此,有必要对RVFV输入风险和本地传播潜力进行风险评估。已有的研究表明中国西南边境是RVFV的高风险区,但并未考虑裂谷热的输入风险和季节性流行的特点。近年来,新发现的布尼亚病毒目病原体的种类不断上升,疫源地范围也呈扩张趋势,但对于布尼亚病毒目病原体在中国种群及分布、流行特征、疫源地范围和疾病负担仍缺乏系统的了解,极大的限制了对该类病原的科学监测、风险感知以及针对性防控措施的制定与实施。目的:（1）通过系统的文献调研和布尼亚病毒目病原体时空分布数据的萃取与整合,明确中国人群、媒介生物和动物宿主感染布尼亚病毒目病原体的种群与时空分布特征;（2）基于气候生态因素、环境因素、生物因素和人口移动等数据选择两种重点病原（CCHFV和RVFV）构建机器学习预测模型,评估重点布尼亚目病毒发生与传播的驱动因素,并进一步对其传播风险进行预测分析,为布尼亚病毒目病原体的监测与针对性防控提供科学依据。方法:本研究从多种来源收集布尼亚病毒目病原体发生与传播的证据,主要包括:（1）中国疾病预防控制信息系统（China Information System for Disease Control and Prevention,CISDCP）报告的SFTS确诊病例（2010～2020年）和HFRS确诊病例（1997～2020年）数据;（2）发表于1951年1月至2021年6月文献报道的人群、媒介生物和动物宿主感染布尼亚病毒病原体的证据;（3）Gen Bank数据库中未发表的布尼亚病毒目病原体种群及分布数据。我们使用标准化数据表格录入上述文献来源的数据,主要包括论文的发表年份、研究调查采样的年份、研究对象、用于检测布尼亚病毒目病原体实验室检测方法、检测的样本总数、检测的阳性样本数、地理位置以及布尼亚病毒目病原体的种群、分型等信息。基于该数据库,在地市空间尺度上构建布尼亚病毒病原体的分布地图,包括确诊病例数、人感染布尼亚病毒目病原体的血清学阳性率,以及媒介生物和动物宿主携带/感染布尼亚病毒目病原体分布图。此外,分析汇总了布尼亚病毒目病原体与其感染的传播媒介、动物宿主的矩阵关系分布图。从中国布尼亚病毒目病原体数据库中提取CCHFV感染发生地点信息,收集并应用地理信息系统软件提取全国各地区10 km×10 km空间网格的气候生态因素、环境因素和生物因素等相关变量数据,运用R软件建立CCHFV感染风险分布的预测模型,基于模型预测CCHFV在中国的风险分布图,并使用约登指数最大截止值作为阈值,将高于阈值的地区视为高风险地区（即预测的阳性地区）,计算高风险区域的面积和处于高风险区域的人口数。同时,计算模型中每个变量的相对贡献度,绘制反应曲线,分析对CCHFV发生的主要影响因素,明确导致CCHFV感染发生的驱动因素。从全球动物疫病信息系统（Global Animal Disease Information System,EMPRES-i）数据库和文献中补充收集全球RVFV在人群、动物宿主和传播媒介中感染的位置信息（主要分布于非洲和阿拉伯半岛地区）,利用RVFV在非洲和阿拉伯半岛地区的分布数据和气候生态因素、环境因素和生物因素等变量建立预测RVFV疫源地空间分布的机器学习模型,并应用中国相应的因素预测RVFV在中国不同月份的环境适宜度。同时,基于疫源地国家的发生风险及风险人口数,结合疫源地国家机场到中国各城市国际机场的月客流量数据,我们计算了中国每个城市各月份RVFV的输入风险指数,反映RVFV从裂谷热疫源地输入到中国的概率。最后,将各月份RVFV传播的环境适宜度与输入风险指数相结合,综合评估RVFV在中国的输入传播风险。结果:1951年1月1日到2021年6月30日,中国共报道布尼亚病毒目病毒89种（或亚种）,其中,湖北、浙江、云南和新疆四省的病毒丰度最高。共有19种病毒被证实感染人,导致447 848例确诊病例,其中汉坦病毒（Hantanvirus）、大别班达病毒（Dabie bandavirus）和CCHFV报告病例数最多。蜱、蚊是两种携带布尼亚病毒目病原体最多的媒介生物,啮齿类动物是感染病毒最多的动物宿主。蜱主要携带内罗病毒科和白纤病毒科病毒,蚊主要携带泛布尼亚病毒科病毒和幻影病毒科病毒,啮齿动物则主要携带汉坦病毒科和沙粒病毒科病毒,蜱和蚊携带的病毒呈现“互斥”现象。能感染病毒的蚊和啮齿类动物在中国分布较广,携带病毒的蜱在新疆、东北地区以及山东省的聚集性更高。BRT预测模型显示,CCHFV感染发生的高风险地区主要分布于新疆的塔里木盆地和准噶尔盆地的周边地域。云南省西南边境也存在部分高风险区域,主要分布于普洱市、西双版纳傣族自治州和红河哈尼族彝族自治州的边境区域。预测的亚洲璃眼蜱分布区是CCHFV感染发生风险的主要驱动因素,相对贡献度为68.58%。预测分布图显示CCHFV感染发生的高风险区域比目前报道的区域范围更广,高风险区域的面积从报道的2 700 km~2增加到预测的1 305500 km~2,生活在高风险区域的人口从报道的30万人增加到预测的1.351亿人。中国RVFV季节性传播风险分布图显示,中国RVFV传播的适宜生境存在明显的时空分异。总体上,中国南部和东部的环境条件比中国北部和西部具有更高的RVFV传播环境适宜度,全年各季节均适于其传播;7月到9月,新疆北部以及以内蒙古东部为中心横跨山西、陕西和宁夏等地区表现出RVFV传播的高度环境适宜性。本研究的模型显示,牲畜密度和前一个月的平均降水量是影响RVFV环境适宜性的两个最重要的驱动因素,相对贡献度分别为21.58%和21.17%。输入风险概率模型显示:广州、北京和上海是RVFV输入风险最高的城市,包括乌鲁木齐在内的七个城市呈现输入中风险,中国RVFV输入风险主要来源于埃及、南非、沙特阿拉伯、肯尼亚等国家。通过耦合RVFV的输入与传播风险,我们发现广州市全年RVFV发生与传播的风险最高,北京、上海和新疆北部地区均在6月至9月表现出较高的发生与传播风险。结论:基于本研究建立的布尼亚病毒目病原体时空数据库,明确了中国1951年1月至2021年6月报道的所有89种布尼亚病毒目病原体的时空分布。布尼亚病毒目病原体在不同区域的空间分布具有明显的异质性,湖北、浙江、云南和新疆四省的病毒种类最为丰富,这些地区的蜱或蚊的丰度都位居前列,证实了病原体种类的丰度与其感染的媒介、宿主分布存在显著的相关性。蜱和蚊是中国布尼亚病毒目病原体的主要传播媒介。相较于分布较广泛的蚊而言,携带布尼亚病毒目病原体的蜱具有明显的地理聚集性,尤其是在山东、新疆和东北地区,这与蜱种丰富度、蜱密度以及特定的生态地理区域有关,提示应重点关注中国蜱和蚊感染布尼亚病毒目病原体的热点区域,加强对蜱、蚊及其携带病原体的监测。本研究基于BRT模型预测了中国CCHFV和RVFV的传播风险,确定新疆和云南西南边境是CCHFV流行的热点区域,亚洲璃眼蜱的分布概率对CCHFV感染发生起最重要的驱动作用;中国南方全年RVFV传播的环境适宜性最高,主要取决于该区域更高的家畜密度、更多的前一个月平均降水量等。此外,广东、北京、上海有较高的RVFV输入风险,输入风险的来源地主要包括埃及、南非、沙特阿拉伯、肯尼亚等国家。我们的研究有助于促进对中国布尼亚病毒目病原体传播风险的分布和疾病负担的认识,预测的传播风险热点区域为针对性的监测和防控工作提供科学依据。