基于最大熵模型预测青海省莱姆病的地理分布

摘要：

目的 应用最大熵模型(MaxEnt)预测青海省莱姆病的分布.方法 查阅1990年以来青海省人群莱姆病的血清检测数据,共收集到6个县(互助、泽库、同德、大通、祁连、循化)的血清学结果,将互助、泽库、同德县的血清学检测结果以及青海省环境和人为活动数据”包括海拔、人口足迹、归一化植被指数(NDVI)、温度等”导入MaxEnt软件,分析环境以及人为条件适宜的莱姆病潜在地理分布,然后以大通县、祁连县、循化县血清学数据作为验证数据,与模型预测结果进行比较.结果 MaxEnt预测结果显示,青海省存在3个莱姆病的热点区域,主要分布在青海省东部林区.在相关影响因子当中,NDVI对于模型的贡献最大;其次是人口足迹.用于验证模型的大通县、祁连县和循化县均分布于青海省东部.其中,循化县位于热点区域Ⅱ中,而大通县紧邻热点区域Ⅲ,位于热点区域Ⅲ的北部地区,祁连县不在预测的热点区域中,且莱姆病血清阳性率在3个调查县中为最低.模型运行良好”曲线下面积(AUC) =0.980”.结论 实际的人群莱姆病血清学数据与模型预测结果基本吻合.MaxEnt模型可用于莱姆病风险分布的预测.植被和人为活动可能与莱姆病传播有关.

关键词：莱姆病、最大熵模型、预测分布、热点区域

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资助基金：国家科技重大专项2012ZX10004219-007,2013ZX10004-0101National Science and Technology Major Project of China 2012ZX10004219-007,2013ZX10004-0101

在线出版日期：2016-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：94-97