本科生志愿者Chris Zuo曾在一次实验后发来信息称“4分钟太长了”，并附上自己裸露皮肤上密集叮咬痕迹的照片。研究人员称，这并非野外意外，而是他在一间房内与100只饥饿蚊子共处4分钟所致，当时他仅穿着团队原以为能起到防护作用的网眼服。

研究团队表示，这一经历成为其持续三年的研究起点，目标是理解蚊子如何在环境中做出“锁定目标”的行为决策。团队称，相关流程已获学校机构审查委员会批准，确保志愿者安全且不存在强迫；实验所用蚊子为乔治亚州本地种类且无病原。研究人员还称，这次叮咬是整个研究期间“唯一且最后一次”发生的叮咬事件。

研究人员指出，蚊子被认为是对人类危害最大的动物之一，其传播的疟疾、登革热等疾病每年造成超过70万人死亡。为应对蚊虫威胁，全球每年投入约220亿美元，购买数十亿升杀虫剂、数百万磅幼虫杀灭剂以及数百万张经杀虫剂处理的蚊帐。尽管如此，研究人员称，人类在控制蚊虫方面仍面临挑战，蚊子正在适应城市环境，并在气候变化背景下更快传播疾病。

在“蚊子如何找到人”的问题上，研究团队表示，蚊子视力较弱，主要依赖化学信号等线索。二氧化碳是重要吸引物之一：蚊子可在距离宿主约30英尺（9米）处检测到浓度仅为百万分之几的二氧化碳。视觉方面，蚊子的复眼由数百个镜片构成，形成的图像较为模糊；研究人员称，蚊子只能在几米外辨认出成人大小的物体，单靠视觉难以区分人类与小树等暗色目标。

为从大量“噪音”行为中提取规律，团队将重点放在采集并分析蚊子围绕目标的飞行轨迹。研究人员介绍，早期参考过上世纪80年代的“叮咬研究”做法，但考虑到变量控制与安全性，团队改用更严格的防护方案：志愿者穿着用无香洗衣液清洗的长袖衣物，佩戴手套与口罩，在完全防护下进入实验空间，让蚊群围绕其盘旋。

在数据采集方面，研究团队称，在美国疾病控制与预防中心的介绍下，他们使用了名为Photonic Sentry的摄像系统，可在覆盖相当于大型单间公寓的空间内，以每秒100帧、5毫米分辨率同时追踪数百只飞虫。研究人员表示，短时间内生成的蚊子飞行数据量超过以往同类研究的总和。

为进一步简化建模难度，团队在数学合作者建议下，用“黑色泡沫塑料球+二氧化碳罐”构成的简化目标替代人体。随后两年，研究人员持续拍摄蚊子围绕该“假人”目标的飞行，并在尽量避免叮咬的前提下回收蚊子。

在模型构建上，研究团队将蚊子的飞行行为类比为“驾驶飞机”，即通过左转、右转、加速与减速等动作组合完成轨迹变化。团队基于速度、位置以及相对目标方向等变量，建立行为规则，并在累计约2000万个蚊子位置与速度数据的基础上，通过贝叶斯推断提升对规则的置信度。研究人员称，他们还在网页应用中展示了观测到的蚊子行为。

研究团队表示，模型显示不同信号会触发不同飞行模式：仅有视觉目标时，蚊子更倾向于“飞掠”目标；仅有二氧化碳时，蚊子会在目标附近减速并出现“回头看”行为；当视觉信号与二氧化碳同时存在时，蚊子会形成高速绕飞模式。

在验证环节，研究人员称，模型最初仅用泡沫球实验数据训练，随后在真实人体场景中接受检验：Chris Zuo再次进入房间，身穿全白衣物并戴黑帽作为目标。团队表示，模型成功预测了蚊子在其周围的空间分布，并识别出蚊子更可能盘旋的高风险区域。

研究人员称，能够预测蚊子行为有助于改进控制手段。例如，在蚊虫高发地区，房屋设计可用于阻断蚊子追踪人体信号进入室内；而现有蚊子陷阱在蚊子靠近时可将其吸入，但仍可能有50%至90%的蚊子逃脱。团队表示，许多设计仍依赖反复试验，他们希望相关研究能为捕捉或驱避方案提供更精确的工具。

文末，研究人员提到，在Chris Zuo的硕士答辩期间，其母亲对儿子担任“蚊子诱饵”表示自豪。文章注明，该内容依据Creative Commons许可转载自The Conversation。