基于贝叶斯LASSO矩阵指数空间模型辨识布鲁氏菌病发病的关键风险因素 |
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引用本文: | 张辉国,梁韵婷,胡锡健.基于贝叶斯LASSO矩阵指数空间模型辨识布鲁氏菌病发病的关键风险因素[J].中国人兽共患病杂志,2023(12):1233-1238. |
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作者姓名: | 张辉国 梁韵婷 胡锡健 |
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作者单位: | 新疆大学数学与系统科学学院 |
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基金项目: | 新疆自然科学基金(No.2023D01C01);;教育部人文社会科学研究规划基金(No.19YJA910007);;国家自然科学基金(No.11961065)~~; |
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摘 要: | 目的 探索2020年中国大陆31个省、直辖市、自治区布病发病率与气候、自然环境及畜牧业因素间的关系,从众多因素中筛选出关键变量,为布病防控提供科学依据。方法 针对空间自相关性,结合矩阵指数空间模型(MESS)与贝叶斯LASSO建立BL-MESS模型,利用置信区间辨识重要变量,通过空间效应分解揭示各因素对布病发病率的潜在关系。结果 我国布病省域发病率存在显著的空间正相关性,关键因素识别结果表明平均气温、平均海拔高度、牧草地面积占比、山羊、绵羊年末存栏量对发病率有显著影响,此外山羊年末存栏量空间溢出效应显著为正,平均海拔高度则相反。表明低海拔的地区及山羊养殖规模较大的省份有布病外溢的风险。结论 新方法显著缩小了参数估计的标准差,提升了精度,并有效识别重要风险因素。布病深受气候因素与畜牧业因素影响,密切关注气候变化与动物防护应是今后布病防控的重要内容。
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关 键 词: | 布鲁氏菌病 矩阵指数空间规范 贝叶斯LASSO |
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