ARIMA模型同MAXENT模型在自然保護區(qū)內口蹄疫疫情風險預警中的應用研究.pdf

1、野生動物源性疫病在全球范圍內廣泛傳播?？谔阋呔褪且环N古老的野生動物源性疫病，在近些年來發(fā)病數也成增高趨勢，對于感染的動物幼崽的致死率極高，很有可能會給動物的多樣性帶來影響。所以對該病進行早期預防顯得尤為重要。
　　本文通過利用MAXENT模型和ARIMA模型分別對口蹄疫的分布及發(fā)病數進行預測，希望可以通過將兩個模型結合起來應用，為口蹄疫的發(fā)生進行預測預警，為制定防控策略提供參考。
　　本文首先利用MAXENT模型對口蹄疫的全

2、球分布進行預測:通過對文獻的閱讀，對OIE報道的整理，統(tǒng)計出世界范圍內口蹄疫發(fā)生地的地理坐標點，從世界氣象數據庫中下載環(huán)境因子，包括生物因子、海拔、平均最高溫度、平均最低溫度和平均溫度，將環(huán)境數據用DIVA-GIS軟件進行格式轉換，轉換成MAXENT所需要的格式，然后與坐標數據一同輸入到軟件中進行處預測，最后得出口蹄疫在全球范圍內的可能分布區(qū)域。并且通過對ROC曲線、刀切法圖的分析，得出:口蹄疫一般在旱季、雨季、年降水量較多且氣候為熱帶

3、或者亞熱帶的地區(qū)發(fā)生的比較明顯。
　　根據MAXENT梯度預測圖可以看出我國的口蹄疫高危分布區(qū)在我國的西南部，這一預測結果也同我國西南部氣候條件相吻合。通過對我國西南部地區(qū)野生動物資源的了解，選擇偶蹄類動物較多的西藏自治區(qū)進行ARIMA時間序列預測，驗證ARIMA時間序列預測模型在口蹄疫疫病預測的可靠性。實驗結果顯示預測值可以同實際值很好的吻合，該模型適用于口蹄疫的短期預測。
　　通過本文的研究得出:MAXENT模型可以科學