污水中的病毒来源广泛，主要来自人类和动物的排泄物^[1]。相关研究表明，病毒可以在污水中以非活跃的状态存在，并且能够长时间保持传染性，甚至可以在其中存活数天或数月之久^[2]。若将未经处理的污水直接排放到自然水域，不仅会严重污染环境，而且其中存在的病毒有可能转变成传播疾病的媒介。人类可能通过经口摄入、吸入或者皮肤接触的方式暴露于受污染的水中^[3]，对人体健康造成一系列的危害。近年来，污水流行病学(Wastewater Based Epidemiology，WBE)和环境监测(Environmental Surveillance，ES)等方法的应用对各类疾病的流行和暴发起到了重要的预警作用。此外，为应对人类因接触受病毒污染的水所引发的健康风险，世界卫生组织(WHO)推荐采用定量微生物风险评估(Quantitative Microbial Risk Assessment，QMRA)方法来评估污水传播病毒的风险^[4]。QMRA方法在量化污水病毒风险方面有着广泛的应用。

基于上述背景，本研究旨在阐述污水中常见病毒的流行态势与监测概况，并详细介绍了定量微生物风险评估的4个步骤，探讨了在风险评估中所面临的挑战及其应对策略，以期为相关研究与实践提供有价值的参考与启示。

1 国内外污水中病毒的监测现状

肠道微生物是污水中的主要微生物来源，目前在生活污水中已检测到约150种肠道内病毒^[5]，如腺病毒(AdV)、肠道病毒(EV)、轮状病毒(RoV)、诺如病毒(NoV)、星状病毒(AstV)及冠状病毒(CoVs)等(表 1)。由于病毒传播受到时间、地域及易感人群等多因素的影响，且部分病毒具有复杂的基因型和隐性感染特点，单靠临床标本监测往往难以及时发现并预警病毒流行情况。相比之下，环境污水监测可有效弥补临床监测的不足。目前，许多国家已开始应用污水监测技术，国内也有相关研究取得进展。

我国山东省率先开展了针对肠道病毒的污水监测研究，成功分离出疫苗衍生的脊髓灰质炎病毒(VDPV)，验证了环境监测在肠道病毒分子流行病学研究中的价值^[6-7]。在河南的监测中，污水中发现的肠道病毒阳性毒株比急性弛缓性麻痹(Acute Flaccid Paralysis，AFP)病例标本中的相应毒株早出现1~3个月，表明环境监测能够提前预警肠道病毒流行^[8]。杜广泓等^[9]对广州市污水的监测结果显示，污水中新型冠状病毒(SARS-CoV-2)的阳性率与当地新型冠状病毒肺炎(COVID-19)确诊病例数变化趋势密切相关。相比之下，国外的污水病毒监测起步较早且技术成熟。西班牙^[10]在2021—2023年对城市污水中的病毒流行情况进行了深入调查，发现几乎所有污水样本中都检测到了新型冠状病毒(SARS-CoV-2)、轮状病毒(RoV)、人星状病毒(HAstV)和诺如病毒(NoV)的遗传物质，且3种呼吸道病毒的检出量与临床数据呈显著相关性。基于这些数据，研究人员建立了预测模型，证实污水中病毒浓度的变化可作为临床病例动态的重要预测指标。此外，全球多国^{[5, 11-13]}均通过污水环境监测发现了诺如病毒(NoV)、轮状病毒(RoV)、肠道病毒(EV)、新型冠状病毒(SARS-CoV-2)和脊髓灰质炎病毒(VDPV)等，为疾病的流行和暴发起到了早期预警作用。近年来国内外污水中病毒检出情况见 表 2。

环境污水监测作为一种新兴的病毒监测方式，具有以下优势：一方面，污水中病毒来源广泛，可检测出更多病毒基因型，尤其是难以通过临床检测发现的隐性感染及潜伏期较长的病毒，为流行病学和病例监测提供更全面的实验依据。另一方面，污水监测覆盖范围广、涉及人群基数大，可有效减少人力物力的投入，具有较高的经济效益。尤其在应对COVID-19大流行过程中，环境污水监测能实时反映社区层面的感染情况，提前预警疫情发展，帮助政策制定者增强公共卫生系统的响应能力。然而，污水监测也存在一些不足之处，例如采样点的设置不合理可能会影响监测数据的代表性和准确性。因此，需要综合考虑区域环境、人口分布及污染源位置等因素，合理布置采样点，以确保污水监测数据的可靠性。

近年来，面对COVID-19大流行的挑战，污水流行病学监测结合数学建模成为预测疾病动态的重要工具。研究者们通过简单的方程和蒙特卡罗模拟法预测社区中新型冠状病毒(SARS-CoV-2)的感染人数，结果与临床数据高度一致^[14]。Phan等^[15]基于易感-暴露-感染-恢复(Susceptibility-Exposure-Infection-Recovery，SEIR)模型提前6~16 d预测了COVID-19的流行趋势，实际流行率也远高于报告的临床病例数，这与Wu等^[16]的研究结果相吻合。这些模型为更准确地了解病毒流行的严重程度和暴发趋势提供了支持。尽管目前多数模型聚焦于新型冠状病毒(SARS-CoV-2)，但其同样适用于其他呼吸道病毒及部分肠道病毒的研究。环境污水监测与数学模型结合具有广泛的应用前景，不仅为流行病学监测提供了早期预警手段，也显著提升了应对病毒流行的响应效率。未来的研究可进一步扩展污水监测的适用范围，使之成为公共卫生系统的重要组成部分。

2 健康风险评估

研究病毒给人类健康所带来的风险通常采用定量微生物风险评估(QMRA)方法。QMRA方法利用数学模型来描述病毒摄入量与人体不良健康效应发生概率之间的关系，包括危害鉴定、暴露评估、剂量-反应关系确定和风险表征4个步骤^[23]。

2.1 危害鉴定

危害鉴定的主要目的是在污水中识别病毒，并对它们可能造成的健康影响进行定性评估。尽管已在污水中确认了大约150种肠道内病毒，但鉴于其种类的多样性和快速变异性，仍然有许多病毒尚未被发现。在采用QMRA方法的过程中，针对特定水体特征，选择关键的目标病原微生物显得尤为重要。这一过程涉及了目标病原微生物的监测记录、流行病学研究成果以及风险受体(即可能受影响的人群)的相关信息，旨在全面评估各病原微生物的风险等级，进而明确哪些病原微生物应作为优先控制对象^[24]。关于目标病原微生物的选取，大多数研究使用了美国国家环保局(US EPA)于2010年确定的“参考病原体”名单^[25]，其中主要的病毒包括诺如病毒、轮状病毒、腺病毒、肠道病毒等，这些病毒在污水中的生存、传输和归宿已被广泛研究^[26]。

2.2 暴露评估

暴露评估是用于分析人群与风险介质(污水)的接触方式，并根据风险介质中病毒的浓度和分布计算人群可能的暴露剂量。这一过程涉及暴露途径、情景以及具体暴露量的估算^[27]。人群在污水中的主要暴露途径包括液体飞溅造成的口服摄入、呼吸吸入和皮肤接触^[3]。暴露量的计算方法主要有3种，包括直接检测法，基于指示微生物浓度推断病原微生物浓度的间接法，以及模型预测法^[24]。虽然使用粪便指示微生物(Fecal Indicator Bacteria，FIB)能够在一定程度上提示污水中病毒的存在，但受多种环境理化因素的影响，其结果的可靠性有限，难以准确反映病毒的实际浓度。基于此，当前研究更多依赖于直接检测法和模型预测法来估算人群对污水中病毒的暴露量。在暴露评估中，识别并评估高风险人群至关重要，如儿童、老年人、孕妇及免疫力低下人群等，他们对污水中微生物污染更为敏感，感染风险也更高。描述人群通过口服、呼吸及皮肤接触到污水的行为和特性的参数，即为暴露参数。暴露评估需结合公共活动及病毒特征的统计数据，以便在QMRA方法中将这些信息转化为有效的暴露参数^[23]，现有的《中国人群暴露参数手册》^[28]和EPA的《暴露参数手册》^[29]为公众暴露参数提供了重要的基础，涵盖了多个地区的行为数据。然而，由于人群暴露行为具有复杂性和差异性，对于某些特定暴露途径或环境条件可能仍存在参数不足的情况，因此需结合社会调查、实验数据及计算机建模等方式进一步完善特定人群的暴露参数。研究者Boehm等^[30]通过QMRA方法中的模型应用，对污染水体中的游泳者患胃肠疾病的风险进行了评估，这一方法表明，通过建模可以更灵活地量化特定情景中的风险。因此，未来暴露评估应更多地结合动态建模及本地化数据，不断优化高风险人群的暴露参数，为精准的健康风险评估提供更有力的科学支撑。

2.3 剂量-反应关系确定

剂量-反应关系是QMRA中的关键组成部分，通过流行病学研究和实验室数据的支持，剂量-反应关系利用数学模型来描述和分析个体或群体在不同暴露剂量条件下的感染概率^[31]。早期的流行病学研究主要依赖指示菌作为风险预测因子，随着检测技术的进步，当前更多采用数据模型分析以提高精度。常用的模型包括指数模型和β-泊松分布模型，二者可以有效评估在不同暴露情景下病毒剂量与人体感染概率的关系^[32]。Pasalari等^[33]结合高斯羽流扩散模型、QMRA中的指数模型和蒙特卡罗模拟，评估了污水处理厂工人和周边居民因暴露于含有轮状病毒(RoV)和诺如病毒(NoV)的生物气溶胶中而面临的胃肠道疾病风险。同时，该研究还应用伤残调整寿命年(从发病到死亡所损失的全部健康寿命年，Disability Adjusted of Life Years，DALY)指标量化了工人和居民的伤残与死亡情况，显示了结合DALY和QMRA分析可更加全面地评估污水中病毒对人类的暴露风险和疾病负担。此外，Carducci等^[34]基于不同区域人腺病毒(HAdV)浓度和已公布的吸入剂量-反应关系，建立了基于β-泊松分布模型的随机QMRA方法，分析污水处理厂中生物气溶胶暴露所带来的健康风险。结果显示，污水处理厂工人面临较高的生物气溶胶相关疾病负担，该模型为职业风险管理决策提供了量化支持。由于缺乏针对新型冠状病毒(SARS-CoV-2)的特定剂量-反应模型，现有研究通常参考冠状病毒1型(SARS-CoV-1)、人类冠状病毒(HCoV)的模型作为替代。例如，Yan等^[35]利用蒙特卡罗模拟对废水处理厂工人的SARS-CoV-2感染风险进行了QMRA分析，选择了SARS-CoV-1的指数模型参数以替代SARS-CoV-2。尽管结果显示风险值相对较低，但该QMRA框架为应急响应计划(Emergency Response Plan，ERP)提供了早期健康预警的工具支持。

在不同模型的应用上，Gui等^[32]结合指数模型和β-泊松分布模型对污水处理厂工人暴露于大肠杆菌、粪大肠菌群和肠球菌的疾病风险进行了评估，结果显示β-泊松分布模型估算的健康风险比指数模型要高出1~2个数量级。这主要是因为指数模型假设病原体单元独立作用于宿主且感染概率一致，适用于病毒剂量低、分散程度高的情况；而β-泊松分布模型则考虑了宿主间的易感性差异，能够更精确地描述剂量波动较大情景下的感染差异。常见病原微生物的模型参数见表 3。指数模型和β-泊松分布模型的选择需要根据具体的暴露情景和数据特点进行，β-泊松分布模型在复杂条件下的表现更为准确，尤其适合剂量变化较大、个体差异显著的情况。然而，进一步研究还须完善针对不同病原微生物的剂量-反应参数，明确参数的来源和依据，以便更好地评估感染风险。

2.4 风险表征

风险表征是QMRA的最后一个关键步骤，它整合了前三步的结果，定量估计人群发生不良健康影响的可能性及其严重程度。QMRA模型主要包括动态和静态2种类型，动态QMRA方法综合考虑了剂量反应函数、传播途径和个体免疫状态等因素，能够提供更精确的风险评估结果^[47-48]；然而，由于其流程复杂且成本较高，目前许多研究仍倾向于使用单一暴露途径的静态QMRA方法来评估污水中不同病原微生物的健康风险^{[34, 49]}。

在污水风险评价实践中，评价指标及分析方法的选取至关重要。有研究者采用个体1年内的感染概率(P_ann)作为评价终点^[50]，但这种方法忽略了不同感染引发疾病的差异性，从而影响了评价的准确性。为了提高致病风险评价的全面性，近年来，WHO推荐的伤残调整寿命年(DALY)作为评估疾病负担的方法^{[33, 51]}，在QMRA研究中得到了广泛应用，并被视为一项关键的终点评价指标。DALY用于评估由于疾病导致的死亡和伤残所损失的健康生命年，其单位为每人每年(per person per year，pppy)。DALY不仅考虑了感染发生的概率，还综合评估了由此产生的不同健康后果，为风险评价提供了一个时间维度的全面视角。例如，高婷婷等^[52]在西安某地的污水回用风险研究中，采用DALY作为评价指标，结果显示大肠杆菌是造成潜在健康危害的最主要病原体，其疾病负担为2.46×10^-13。

在风险评价过程中，处理输入数据的多变性和不确定性是一个关键问题^[53-54]。这些不确定性可能来自检测方法、病毒浓度的空间和时间变化以及个体暴露量的差异，从而影响计算的准确性。研究人员通常采用蒙特卡罗模拟等随机分析方法来解决多变性和不确定性问题^{[33, 55]}。

综上所述，尽管QMRA方法能够提供全面的健康风险评估结果，但其在国内的应用研究偏少，主要是存在缺少基础数据、人群的暴露参数不足和数据不确定性等问题。在实际操作中，应针对性地根据我国的地理环境和风俗特征积累更多的基础参数资料，未来如何在动态和静态QMRA方法间取得平衡并优化输入数据的准确性，将是提升公共健康风险评价结果准确性的关键。

3 结论

(1) 目前污水中检出率最高的病毒为无包膜类的肠道内病毒，综合国内外各项研究发现，轮状病毒和诺如病毒在污水中最为常见。近年来，越来越多的研究在污水中检测到了新型冠状病毒(SARS-CoV-2)，这使得包膜类病毒在污水中的检测和存活情况逐渐引起关注。污水中的病毒可通过不同传播途径影响人体健康，尤其是污水处理厂工人和周边居民等高风险人群。

(2) 定量微生物风险评估(QMRA)方法在污水检测方面提供了一种系统化的评估手段，可以用来衡量不同病毒所带来的健康风险。在进行暴露评估时，目前多使用直接检测法和模型预测法，并使用指数模型和β-泊松分布模型来评估微生物剂量与人体感染概率之间的关系，最后使用静态QMRA方法精准量化污水中各种病毒造成的健康风险，有助于保障公众的健康安全。但也存在数据的不确定性和多变性以及人群暴露参数不足等问题，后续应加强QMRA的应用研究，为积累暴露参数提供可用数据。结合DALY和QMRA模型的分析结果，能够综合考虑感染概率及疾病后果，为全面评估人群暴露风险提供了时间维度的分析工具。

(3) 基于污水环境监测(ES)和污水流行病学(WBE)建立的预警模型能够成为精准预测疾病流行或者暴发的有效工具，并为病毒流行防控策略的制定提供关键的数据支撑。因此，为了进一步提升病毒监测与防控的效能，应当加强我国环境污水的监测工作。