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基于机器学习的云南省蝙蝠空间分布及其危害分析

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生存或寄生于野外的各种病原体通过进化、基因变异或生态适宜性改变,可能具有潜在的感染人类的风险.因此,开展人类与重要寄主动物的时空交错风险分析,对不明疫病感染的溯源追踪、野外环境健康管理与预警具有重要意义.蝙蝠类动物携带着多种危险病原,本文以其为目标寄主构建随机森林模型,预测蝙蝠适生分布区,并融合与蝙蝠、人类活动有关的空间变量,建立人与蝙蝠空间交错的风险评估模型,制作风险分布地图;为方便行政管理,还进行以乡镇级为管理单元的风险分析.结果表明:1)影响蝙蝠适生的主导变量有年均降水量、温度全年波动范围、昼夜温差月均值、温度季节性变化、降水量季节性变化和最冷季度均温.2)随机森林预测蝙蝠高适生分布区面积为9.796 5 ×104 km2,占云南省总面积的24.86％,主要分布在云南省南部、西南部和中东部地区.3)疫病传染风险评估发现45个乡镇属疫病传染高风险区,面积约0.534 6×104km2,受影响人口约287万,主要分布在云南省南部、西南部和中东部地区.
Analysis on Spatial Distribution and Harm of Bats in Yunnan Province Based on Machine Learning

batssuitable areasrandom forest modelrisk assessment modelingspacial distribution

周鹏飞、刘琳、杨晋帆、刘婷婷、魏贵宇、周汝良

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西南林业大学地理与生态旅游学院,云南昆明 650224

西南林业大学理学院,云南昆明 650224

蝙蝠 适生区 随机森林模型 风险评估模型 空间分布

云南省科技厅科技重大专项国家自然科学基金国家自然科学基金

202002AA1000073176021242061004

2023

10.16088/j.issn.1001-6600.2022121102

广西师范大学学报(自然科学版)
广西师范大学

广西师范大学学报(自然科学版)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.448
ISSN：1001-6600
年,卷(期)：2023.41(6)
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