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为探究中国非洲猪瘟发生的风险区域,对疫情的风险评估提供决策参考。该研究基于贝叶斯累加回归树(Bayesian Additive Regression Tree,BART)模型,应用2018年8月至2021年8月非洲猪瘟发生数据评估了中国非洲猪瘟的风险区域及相关的影响因素。结果表明:1)在影响非洲猪瘟风险区分布的环境因素中,归一化城市土地指数(0.213±0.026)贡献性最高,其次是归一化差分植被指数(0.207±0.028),年平均气温(0.199±0.025),家猪的分布(0.194±0.025)和最冷季降水量(0.187±0.026)。2)在评估模型中,小型城市相比于其他类型的城市发生非洲猪瘟的风险更高。非洲猪瘟的发生风险随着年平均气温、归一化植被指数、家猪的数量的升高而升高。最冷季降水量的升高会降低非洲猪瘟发生的可能性。3) 非洲猪瘟的风险区域主要集中在中国的东部和西南。4)在预测地图中,中国东南地区的不确定性较高,鉴于影响非洲猪瘟传播和发生的因素众多,未来需要对此区域保持重点关注。在模型的预测精准性评估中,模型曲线下面积(Area Under Curve,AUC)为0.90,证明风险地图的预测准确性较高。研究结果可为BART在动物传染病风险评估中的应用提供参考,同时为了解中国非洲猪瘟发生主要风险区域和影响因素,采取合理的预防和控制措施提供信息和建议。 相似文献
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本研究旨在辅助基层奶牛养殖人员对奶牛肢蹄病的诊断,提高奶牛肢蹄病的诊疗水平。通过模拟兽医临床诊断思维,采用带有阈值的知识不确定性表达方法,应用置信系数多值逻辑对知识模糊性进行评价。借助C#开发语言、ASP.NET操作平台及SQL Server 2008r2数据库管理工具,设计基于B/S结构的奶牛肢蹄病辅助诊断专家系统。该系统实现对奶牛肢蹄疾病的正向诊断、反向诊断和鉴别诊断及对奶牛肢蹄疾病的病历管理、知识查询等功能。利用该系统可有效提高基层养殖人员对奶牛肢蹄病的诊断与治疗水平。 相似文献
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