IGSNRR OpenIR
基于地理信息系统和最大熵模型的青海省乌兰县鼠疫环境风险要素空间探测
高孟绪1; 王卷乐1; 李一凡1; 陶国维2; 翟海涛2; 许伟2; 斯琴巴特2
2016
Source Publication中华地方病学杂志
ISSN2095-4255
Volume035Issue:011Pages:808
Abstract目的利用地理信息系统(GIS)和最大熵模型(Maxent)进行鼠疫的地理环境风险要素探测和空间分布预测。方法选取青海省乌兰县为研究区,利用GIS软件空间化处理得到鼠疫疫源地内主要宿主动物喜马拉雅旱獭位置点45处;根据喜马拉雅旱獭的生境特点,提取与分析包括高程、坡度、坡向、植被指数、地表温度、土地覆盖等与喜马拉雅旱獭相关的多源地理环境变量:利用最大熵模型和ArcGIS软件构建旱獭的空间分布预测模型,并研究与鼠疫疫情相关的环境风险要素。结果模型预测的受试者工作特征曲线下面积(AUC)平均值为0.904,标准偏差为0.077,模型总体精度良好;利用刀切法进行的环境风险要素分析表明,年均归一化植被指数、地表覆盖、高程对于喜马拉雅旱獭的空间分布影响最为重要,贡献率分别为51.6%、21.7%和12.4%:空间分布预测结果显示,颜色由蓝到红的区域喜马拉雅旱獭存在的可能性逐渐增大。鼠疫发生和传播风险也相应较大。结论利用地理信息技术和最大熵模型可以进行鼠疫疫源地的环境风险要素探测和空间分布预测,研究结果可以为其他鼠疫自然疫源地的疫情防治和管理提供重要参考。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/84002
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.中国科学院地理科学与资源研究所
2.青海省乌兰县疾病预防控制中心
First Author Affilication中国科学院地理科学与资源研究所
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GB/T 7714
高孟绪,王卷乐,李一凡,等. 基于地理信息系统和最大熵模型的青海省乌兰县鼠疫环境风险要素空间探测[J]. 中华地方病学杂志,2016,035(011):808.
APA 高孟绪.,王卷乐.,李一凡.,陶国维.,翟海涛.,...&斯琴巴特.(2016).基于地理信息系统和最大熵模型的青海省乌兰县鼠疫环境风险要素空间探测.中华地方病学杂志,035(011),808.
MLA 高孟绪,et al."基于地理信息系统和最大熵模型的青海省乌兰县鼠疫环境风险要素空间探测".中华地方病学杂志 035.011(2016):808.
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