[發明專利]基于生態位模型多房棘球絳蟲自然疫源地分級預測方法

在審

• 申請號: 202210254929.1
• 申請日: 2022-03-15
• 公開（公告）號: CN114707813A
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 付永;孟茹;王國超;郭志宏;朵紅;張學勇;李志;沈秀英;馬怡雋
• 申請（專利權）人: 青海省畜牧獸醫科學院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/26;G06K9/62
• 代理公司: 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 李冉

1.基于生態位模型多房棘球絳蟲自然疫源地分級預測方法，其特征在于，包括：

步驟1：獲取多房棘球絳蟲自然疫源地監測點數據以及地理環境數據；

步驟2：對所述環境數據做logistic回歸分析，篩選出各地理環境風險因子變量；根據所述各地理環境風險因子變量建立生態位模型；

步驟3：將所述監測點數據分為訓練集和測試集；

步驟4：將所述訓練集輸入生態位模型并檢測，獲取各地理環境風險因子變量在多房棘球絳蟲自然疫源地中的相對重要性；

步驟5：基于所述步驟4處理后的生態位模型對所述測試集進行分析，輸出多房棘球絳蟲自然疫源地流行分布情況。

2.根據權利要求1所述的基于生態位模型多房棘球絳蟲自然疫源地分級預測方法，其特征在于，所述步驟1中，地理環境數據包括但不限于：不同海拔、地貌、地形、植被以及氣候；

監測點數據包括：現場環境數據、多房棘球絳蟲自然疫源地主要宿主分布數據以及主要宿主多房棘球絳蟲感染率數據。

3.根據權利要求1所述的基于生態位模型多房棘球絳蟲自然疫源地分級預測方法，其特征在于，所述步驟2中，logistic回歸分析包括對采集的環境數據分別做單因素logistic回歸，利用逐步回歸篩選地理環境風險因子，并做多重logistic回歸，篩選出地理環境風險因子變量。

4.根據權利要求1所述的基于生態位模型多房棘球絳蟲自然疫源地分級預測方法，其特征在于，所述生態位模型的輸入格式為ASCII格式，輸出格式為ASCII圖層，所述多房棘球絳蟲自然疫源地流行分布情況為ASCII圖層格式。

5.根據權利要求4所述的基于生態位模型多房棘球絳蟲自然疫源地分級預測方法，其特征在于，步驟5中包括：

將輸出的多房棘球絳蟲流行分布情況轉為浮點型的柵格數據，每個柵格為0～1的值，得到柵格數據圖層；對所述柵格數據圖層進行分層分級：

柵格值在0～0.25時，代表不適宜自然疫源性多房棘球絳蟲的生境；

柵格值在0.25～0.5時，代表自然疫源性多房棘球絳蟲低度流行區；

柵格值在0.5～0.75時，代表自然疫源性多房棘球絳蟲中度流行區；

柵格值在0.75～1.0時，代表自然疫源性多房棘球絳蟲高度流行區。