[發明專利]一種大黃魚刺激隱核蟲病害程度的判別方法

無效

• 申請號: 201210009919.8
• 申請日: 2012-01-13
• 公開（公告）號: CN102550455A
• 公開（公告）日: 2012-07-11
• 發明（設計）人: 蔡曉鵬;呂偉航;王洪杰;毛勇;蘇永全;王軍;丁少雄
• 申請（專利權）人: 廈門大學
• 主分類號: A01K61/00
• 分類號: A01K61/00
• 代理公司: 廈門南強之路專利事務所 35200
• 代理人: 馬應森

技術領域

本發明涉及大黃魚，尤其是涉及一種大黃魚刺激隱核蟲病害程度的判別方法。

背景技術

刺激隱核蟲是目前嚴重威脅海洋魚類的一種傳播性極強的寄生蟲，已被列為農業部2008年12月11日發布的新版《一、二、三類動物疫病病種名錄》中的二類動物疫病。特別是該病給大黃魚養殖產業帶來了嚴重損失。例如，2005年起，刺激隱核蟲病及細菌性繼發感染每年給大黃魚養殖產業帶來了超過3億元的經濟損失。大黃魚刺激隱核蟲病的嚴重暴發流行與我國大黃魚主產區這一動態、不穩定的開放復雜養殖生態系統密切相關，受養殖海域的水文、物理、化學及生物因子的多重影響明顯。例如，刺激隱核蟲病的季節性流行規律直接與氣溫和水溫等氣候條件的周年變化相關；鹽度、溶解氧、水深、水流速度等水文物理條件以及COD、氨氮、亞硝酸鹽和硝酸鹽等水質因子直接反映著養殖海區的水環境質量，并影響著刺激隱核蟲感染附著、增殖暴發乃至流行進程。

流行病學研究表明，大黃魚刺激隱核蟲病發生及其分布具有明顯的時空差異，不同海域或同一海域不同養殖水環境時期，該病發生進程與嚴重程度明顯不同。生產中，養殖戶常在刺激隱核蟲病發季節適時進行拖排作業，將漁排轉移到低發病率的較安全海區，在一定程度上可以避免刺激隱核蟲病造成的重大損失。然而，養殖戶自身對于環境因子與疾病發生關系的認知是感性而片面的、定性而非定量的、相對模糊和不精確的！如果能闡明養殖水環境因子與疾病發生的內在定量關系，準確理解刺激隱核蟲病發生的時空變化規律，將有助于指導養殖戶對大黃魚宜養海域的選擇，并在刺激隱核蟲病高發期間適時移排、適地安置、布局優化，具有重大的產業應用前景。

雖然我國自上世紀90年代就開展了大黃魚刺激隱核蟲病相關的流行病學研究探索，2005年，我國系統開展了大黃魚主產區的環境監測和疾病監測工作，迄今已積累了大量的水環境因子監測數據和疾病觀測數據，但是至今仍主要偏重于定性解釋，在大黃魚刺激隱核蟲病與環境因子之間的定量分析方面的研究工作十分缺乏，我國已有依據透明度、溫度和平均風速對大黃魚養殖疾病(所有疾病)的預測方法(中國專利：200710068792.6)。但是，大黃魚養殖疾病種類多樣，流行特點各異，特別是同一時間點內多種疾病并發時所涉及的環境因子效應非常復雜，影響不同疾病的主效因子不完全相同，依據特定的水質因子對所有疾病實施預測難度較大。而且水質對疾病影響很可能是一種非線性的關系，上述專利采用的是線性模型的擬合，準確性較低，而且沒有考慮到其他因子的影響，比較片面。用大量的因子來分析對疾病的影響，并篩選對疾病影響權重較大的因子，用這些因子來預測疾病的發生嚴重程度是個比較合理、周全的思路。而且目前用機器學習方法來分析非線性問題，分析大量因子對某些事件的影響并預測某些事件可能發生的等級比較先進、合理、準確性高，并且也有不少的專利報導，如西北電網有限公司所發明的《基于神經網絡的風速預測方法》(中國專利：200910219123.31)；浙江大學發明的《一種風電場短期風速預測方法》(中國專利：201019146035.5)；中國石油化工股份有限公司發明的《基于支持向量機的熱裂解產物收率的預測方法》(中國專利：200810225363.X)；北京大學發明的《基于對比模式的隨機森林分類方法和分類器》(中國專利：201010265846.X)等等，而目前還沒有報導用機器學習法分析并預測水質因子對水產動物疾病發生的影響，再者很多文獻表明隨機森林法在分類、預測性能上好過與其他方法。

發明內容

本發明的目的在于提供一種大黃魚刺激隱核蟲病害程度的判別方法。

本發明包括以下步驟：

1)數據預處理，具體方法如下：

(1)將可能引發刺激隱核蟲病的水環境因子分類，具體方法如下：

從水環境監測數據中選取14個可能影響刺激隱核蟲病發生的水文、氣候、物理、化學、生物等影響因子：年份、月份、監測站位、水溫、透明度、溶解氧、COD、活性磷酸鹽、NO₃--N、NO₂--N、NH4⁺-N、石油類，并依次用數字1～14排序；

(2)疾病嚴重程度賦值

根據其嚴重程度分為正常、少量發病、中等程度發病、大面積發病4個等級，記錄為1～4；

(3)構建環境因子-疾病情況對應數據列表