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摘要：本发明公开了一种基于生态位模型多房棘球绦虫自然疫源地分级预测方法，包括：S1：获取多房棘球绦虫自然疫源地监测点数据以及地理环境数据；S2：对地理环境数据做logistic回归分析，筛选出地理环境风险因子数据；根据筛选的地理环境风险因子建立生态位模型；S3：将监测点数据分为训练集和测试集；S4：将训练集输入生态位模型并检测，获取各环境风险因子变量在多房棘球绦虫自然疫源地中的相对重要性；S5：基于S4处理后的生态位模型对测试集进行分析，并输出多房棘球绦虫自然疫源地流行分布情况。本发明根据地理环境风险因子，可对多房棘球绦虫自然疫源地流行区进行相应的分级定性，填补了我国多房棘球绦虫传播风险预测技术领域空白。

主权项：1.基于生态位模型多房棘球绦虫自然疫源地分级预测方法，其特征在于，包括：步骤1：获取多房棘球绦虫自然疫源地监测点数据以及地理环境数据；步骤2：对所述环境数据做logistic回归分析，筛选出各地理环境风险因子变量；根据所述各地理环境风险因子变量建立生态位模型；logistic回归分析包括对采集的环境数据分别做单因素logistic回归，利用逐步回归筛选地理环境风险因子，过滤掉无意义的变量，并做多重logistic回归，满足多房棘球绦虫自然疫源地主要宿主分布数据、主要宿主多房棘球绦虫感染率数据与采集的地理环境数据存在回归关系，且呈高度正相关条件，筛选出地理环境风险因子变量；步骤3：将所述监测点数据分为训练集和测试集；步骤4：将所述训练集输入生态位模型并检测，获取各地理环境风险因子变量在多房棘球绦虫自然疫源地中的相对重要性；步骤5：基于所述步骤4处理后的生态位模型对所述测试集进行分析，输出多房棘球绦虫自然疫源地流行分布情况；地理环境数据包括：不同海拔、地貌、地形、植被、气候，其中，气候包括平均气温、年均降水量、年均日照时数、年均水汽压以及年均相对湿度；植被包括植被覆盖率以及植被类型；监测点数据包括：现场环境数据、疫源地多房棘球绦虫主要宿主分布数据及主要宿主多房棘球绦虫感染率数据，疫源地多房棘球绦虫主要宿主包括野生狐狸、狼、放牧犬、流浪犬、青海田鼠和高原鼠兔；步骤5中包括：将输出的多房棘球绦虫流行分布情况转为浮点型的栅格数据，每个栅格为0～1的值，得到栅格数据图层；对所述栅格数据图层进行分层分级：栅格值在0～0.25时，代表不适宜自然疫源性多房棘球绦虫的生境；栅格值在0.25～0.5时，代表自然疫源性多房棘球绦虫低度流行区；栅格值在0.5～0.75时，代表自然疫源性多房棘球绦虫中度流行区；栅格值在0.75～1.0时，代表自然疫源性多房棘球绦虫高度流行区。

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百度查询： 青海省畜牧兽医科学院 基于生态位模型多房棘球绦虫自然疫源地分级预测方法