我国猪丹毒疫情的时空特征及其影响因素

作     者：王静宇 樊姝琪 黎成 尹宁 庄彬贤 刘慧铭 温永仙 WANG Jingyu;FAN Shuqi;LI Cheng;YIN Ning;ZHUANG Binxian;LIU Huiming;WEN Yongxian

作者机构：福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福建农林大学统计及应用研究所福州350002 福建农林大学动物科学学院福州350002 

出 版 物：《畜牧兽医学报》 (ACTA VETERINARIA ET ZOOTECHNICA SINICA)

年 卷 期：2023年第54卷第6期

页      面：2528-2542页

核心收录：

学科分类：090602[农学-预防兽医学] 09[农学] 0906[农学-兽医学] 

基　　金：福建省自然科学基金项目(2021J01126) 福建农林大学科技创新基金项目(CXZX2020109A) 

主　　题：猪丹毒 时空特征 时空扫描 影响因素 多尺度地理加权回归模型 

摘      要：猪丹毒是危害养殖业的一种由丹毒丝菌引起的传染病,了解我国猪丹毒的时空分布格局以及影响因素可以为今后猪丹毒的早期预警和防控措施提供参考。以我国31个省级行政区为研究区域,结合H-P滤波法、空间自相关分析和时空扫描统计对我国2010-2020年各省猪丹毒发病数的时空分布特征进行探讨,同时采用多尺度地理加权回归模型(multiscale geographically weighted regression,MGWR)、地理加权回归模型(geographically weighted regression,GWR)以及经典的最小二乘法(ordinary least squares,OLS)模型探究社会和气候因素在空间层面上对猪丹毒发病数的影响程度。结果表明:时间上,疫情呈现先增后减的趋势,病例数的季节指数在6—9月大于120%,在1—4月小于90%。空间上,每年的发病数存在明显的空间正相关性(Moran’s I值为0.127~0.295)。时空扫描在2010—2014年和2015—2020年探测出的一级聚集区分别为5和4个,聚集时间为6—8月,且聚集中心有向南移动的趋势。对比多个模型结果显示,MGWR模型拟合效果最佳(R 2为0.43~0.84),风速显著影响猪丹毒病例的时期覆盖了整个研究期,气温、公路密度、生猪数量以及乡村人口比例均能在研究期内的部分年份显著地影响猪丹毒病例,并且不同地区的影响因素存在不同的波动方向和强度。研究结果表明,疫情分布在时空上存在明显的聚集性,疫情主要暴发于我国东南地区的夏季,风速、气温、公路密度、生猪数量以及乡村人口比例均会对区域猪丹毒的病例数有一定影响。