基于MaxEnt的山东省SFTS影响因素评估及风险区域预测

作者:韩璐怿; 田雪莹; 高琦; 佘凯丽; 曹云贤; 魏淑淑; 丁淑军*; 李秀君*
来源:山东大学学报(医学版), 2023, 61(04): 103-118.
DOI:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2022.1106

摘要

目的 探讨山东省发热伴血小板减少综合征(SFTS)发病的适宜环境因素,预测其高风险区域,为山东省SFTS防控提供科学依据。方法 基于山东省2016—2019年SFTS报告病例和环境因子训练最大熵生态位模型(MaxEnt),分析SFTS发病的影响因素,并预测山东省2017—2020年SFTS发病高风险区域。结果 对2016—2020年山东省报告的2 548例SFTS病例及环境因子的建模分析显示,14个环境因子不同程度影响山东省SFTS的发生,其中坡度贡献最大;日照时数、年累计降水量、年相对湿度、年平均风速为SFTS发生主要影响因子。ROC曲线显示,MaxEnt模型预测效果较优,预测模型的AUC分别为0.862、0.842、0.830、0.832、0.814。模型预测的高风险区范围相对集中,围绕胶东半岛及鲁中地区集群。结论 山东省SFTS高风险区域较为稳定,易发生在缓坡周围的平坡所在区域,且受到多种气象因素的影响。应针对高发地区采取综合措施防控SFTS。

  • 单位
    山东省疾病预防控制中心; 公共卫生学院; 山东大学

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