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Impact of meteorological factors on the prevalence of porcine pasteurellosis in the southcentral of China's mainland

Impact of meteorological factors on the prevalence of porcin...

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中国畜牧兽医学会信息技术分会第十二届学术研讨会

作者： Gao Xiang Xiao Jianhua Qin Hongyu Cao Zheng Wang Hongbin Department of Veterinary Surgery Northeast Agricultural University

Using data collected from 2006 to 2014,we applied geographic information system(GIS) mapping and spatial clustering analysis to evaluate prevalence of porcine pasteurellosis in all 31 provinces of China’s *** provinces have been affected,but our results show that there is a very high incidence in provinces of the southcentral of China’s *** provinces comprise the area and account for 14082 outbreaks or 74.66%of the total 18862 number:Guangxi(4574),Sichuan(3493),Chongqing(2443),Guangdong(1584),Guizou(1041) and Yunnan(947).This study aims to evaluate the relation between meteorological factors and number of cases of porcine pasteurellosis in the southcentral of China’s *** meteorological variables and case data of porcine pasteurellosis were provided by *** rank correlation analysis and cross-correlation analysis were used to control for collinearity and lag effects.A zero-inflated poisson model was used to estimate the probability of an impact of meteorological factors on the epidemiology of porcine *** results of this model indicated that ENSO have a positive effect on the occurrence of the *** there are a positive correlation between mean monthly temperature,relative humidity of the current and previous month and the number of cases of the *** contrast,average wind speed of the current month negatively correlated with the number of newly reported *** findings indicate that there may exist meteorological conditions in the southcentral of China’s mainland that increase the risk for the appearance of porcine ***,these meteorological variables may be used to estimate the number of disease’ cases in this region.

关键词： Porcine pasteurellosis meteorological factor southcentral of China’s mainland spatial analysis Local Moran’s index zero-inflated poisson Spearman rank correlation analysis Interclass Correlation Coefficient

来源： cnki会议评论

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