| 基于最大熵模型预测青海省莱姆病的地理分布 |
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| 引用本文： | 张琳,侯学霞,刘慧鑫,刘炜,万康林,郝琴.基于最大熵模型预测青海省莱姆病的地理分布[J].中华流行病学杂志,2016,37(1):94-97. |
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| 作者姓名： | 张琳 侯学霞 刘慧鑫 刘炜 万康林 郝琴 |
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| 作者单位： | 102206 北京, 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所 传染病预防控制国家重点实验室;102206 北京, 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所 传染病预防控制国家重点实验室;102206 北京, 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所 传染病预防控制国家重点实验室;102206 北京, 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所 传染病预防控制国家重点实验室;102206 北京, 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所 传染病预防控制国家重点实验室;102206 北京, 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所 传染病预防控制国家重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家科技重大专项(2012ZX10004219-007;2013ZX10004-0101) |
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| 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。
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| 关 键 词： | 莱姆病 最大熵模型 预测分布 热点区域 |
| 收稿时间： | 2015/6/3 0:00:00 |
Prediction of potential geographic distribution of Lyme disease in Qinghai province with Maximum Entropy model |
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| Zhang Lin,Hou Xuexi,Liu Huixin,Liu Wei,Wan Kanglin and Hao Qin.Prediction of potential geographic distribution of Lyme disease in Qinghai province with Maximum Entropy model[J].Chinese Journal of Epidemiology,2016,37(1):94-97. |
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| Authors: | Zhang Lin Hou Xuexi Liu Huixin Liu Wei Wan Kanglin and Hao Qin |
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| Institution: | State Key Laboratory for Communicable Disease Prevention and Control, National Institute for Communicable Disease Control and Prevention, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China;State Key Laboratory for Communicable Disease Prevention and Control, National Institute for Communicable Disease Control and Prevention, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China;State Key Laboratory for Communicable Disease Prevention and Control, National Institute for Communicable Disease Control and Prevention, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China;State Key Laboratory for Communicable Disease Prevention and Control, National Institute for Communicable Disease Control and Prevention, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China;State Key Laboratory for Communicable Disease Prevention and Control, National Institute for Communicable Disease Control and Prevention, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China;State Key Laboratory for Communicable Disease Prevention and Control, National Institute for Communicable Disease Control and Prevention, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Lyme disease Maximum Entropy models Prediction Hot spot area |
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