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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所

摘要：本说明书提供了一种对长爪沙鼠的密度进行预测的方法和装置，其中方法包括：获取参考长爪沙鼠疫源地的地图数据和鼠密度数据；其中，鼠密度数据是在相同季节和相同气候条件下获得的；基于地图数据和鼠密度数据，对参考长爪沙鼠疫源地的鼠密度分别进行空间趋势分析和空间自相关分析；基于空间趋势分析和空间自相关分析的分析结果，确定影响参考长爪沙鼠疫源地的长爪沙鼠分布的目标环境因素；以参考长爪沙鼠疫源地的鼠密度数据和目标环境因素作为训练样本输入到预设的预测模型中，得到训练好的预测模型；其中，预测模型为GWR模型或MGWR模型；利用训练好的预测模型对待测长爪沙鼠疫源地的鼠密度进行预测。本方案能够准确预测长爪沙鼠疫源地的鼠密度。

主权项：1.一种对长爪沙鼠的密度进行预测的方法，其特征在于，包括：获取参考长爪沙鼠疫源地的地图数据和鼠密度数据；其中，所述参考长爪沙鼠疫源地为乌兰察布高原片区，所述鼠密度数据是在相同季节和相同气候条件下获得的，长爪沙鼠是长爪沙鼠疫源地鼠疫菌保存和流行过程中起作用的宿主，鼠密度的高低是影响鼠疫发生和流行的影响因素；基于所述地图数据和所述鼠密度数据，对所述参考长爪沙鼠疫源地的鼠密度分别进行空间趋势分析和空间自相关分析；基于所述空间趋势分析和所述空间自相关分析的分析结果，确定影响所述参考长爪沙鼠疫源地的长爪沙鼠分布的目标环境因素；其中，对乌兰察布高原片区进行的空间趋势分析表明在相同季节和相同气候条件下长爪沙鼠的鼠密度为非连续性分布且长爪沙鼠的鼠密度与乌兰察布高原片区的地貌特点相符，所述空间自相关性分析是采用全局Moran'sI指数和局部Moran'sI指数对各区域单元的鼠密度的空间关联性与差异性进行分析，对乌兰察布高原片区进行的全局Moran'sI指数分析表明乌兰察布高原片区的长爪沙鼠密度的空间分布为非随机分布且存在空间相关性；以所述参考长爪沙鼠疫源地的鼠密度数据和目标环境因素作为训练样本输入到预设的预测模型中，得到训练好的预测模型；其中，所述预测模型为GWR模型或MGWR模型；利用训练好的预测模型对待测长爪沙鼠疫源地的鼠密度进行预测；所述鼠密度数据是通过如下方式获得的：针对所述参考长爪沙鼠疫源地，统计单公顷样方在24小时内的捕鼠数，得到鼠密度；所述基于所述空间趋势分析和所述空间自相关分析的分析结果，确定影响所述参考长爪沙鼠疫源地的长爪沙鼠分布的目标环境因素，包括：在所述空间趋势分析的分析结果为非连续性分布且所述空间自相关分析的分析结果为存在空间聚集性时，确定影响所述参考长爪沙鼠疫源地的长爪沙鼠分布的目标环境因素为海拔、坡度、坡向和土壤类型；其中，所述土壤类型包括栗钙土、棕钙土、风沙土、潮土、草甸土、石质土、碱土、盐土、灰褐土、湖泊水库和粗骨土；按照统计分析方法对土壤类型进行虚拟变量处理；经过训练后，建立的全局线性预测模型为： 式中，j为土壤类型赋值表中的观测值，土壤系数为各类土壤的未标准化系数Beta；根据分析结果显示，海拔、坡向对鼠密度有显著影响，坡度对鼠密度影响不大，以栗钙土为参考值，得出土壤类型中棕钙土、潮土、石质土及粗骨土对鼠密度影响显著，其中有石质土分布的区域，长爪沙鼠密度最高。

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