换一批基于空间分布模型的布鲁氏菌病高风险区域预测
Prediction of Brucellosis High-risk Areas Based on a Spatial Distribution Model:A Case Study in Rucheng County of Hunan Province
摘要为准确预测布鲁氏菌病(以下简称"布病")高风险区域,采用核密度估计(KDE)、空间自相关分析和最大熵模型(MaxEnt)方法,以2024年湖南省汝城县畜间布病监测数据为基础,结合地理坐标、养殖密度、交通路网等影响因子,系统分析汝城县布病空间分布特征并预测高风险区域,并对预测结果进行流行病学溯源调查与模型验证.结果显示:汝城县布病呈显著空间聚集性(Global Moran's I=0.42,P＜0.01),热点区域主要集中在大坪镇和集益乡等地;MaxEnt模型筛选出养殖密度(贡献率31.2％)、与外省交界距离(28.6％)和种羊交易频率(18.4％)为关键风险因子;MaxEnt模型预测的高风险区面积占研究区域的23.7％,涉及6个乡镇,ROC曲线下面积(AUC)为0.892,与实际阳性场户空间重合率达78.5％;流行病学溯源调查证实,外省引入和区域内交叉传播是畜间布病主要传播途径.结果表明:湖南省汝城县布病高风险区域呈"省际交界带+养殖密集带"双核心聚集模式,外省输入和养殖密度大是首要驱动因素;建立的空间分布模型也适用于南方非传统流行区布病风险预测.本研究为布病区域净化的分区管理提供了依据与方法示范.
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关键词
布鲁氏菌病空间分布模型高风险区域预测动物疫病净化brucellosisspatial distribution modelhigh-risk area predictionanimal disease eradication
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1005-944X.2026.02.007
发布时间
2026-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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