广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (6): 139-149.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2022121102

• • 上一篇    下一篇

基于机器学习的云南省蝙蝠空间分布及其危害分析

周鹏飞1, 刘琳2, 杨晋帆1, 刘婷婷1, 魏贵宇1, 周汝良1*   

  1. 1.西南林业大学 地理与生态旅游学院, 云南 昆明 650224;
    2.西南林业大学 理学院, 云南 昆明 650224
  • 收稿日期:2022-12-11 修回日期:2023-03-23 发布日期:2023-12-04
  • 通讯作者: 周汝良(1963—), 男, 云南祥云人, 西南林业大学教授。E-mail: zhou_ruliang@163.com
  • 基金资助:
    云南省科技厅重大科技专项(202002AA100007); 国家自然科学基金(31760212, 42061004)

Analysis on Spatial Distribution and Harm of Bats in Yunnan Province Based on Machine Learning

ZHOU Pengfei1, LIU Lin2, YANG Jinfan1, LIU Tingting1, WEI Guiyu1, ZHOU Ruliang1*   

  1. 1. School of Geography and Ecotourism, Southwest Forestry University, Kunming Yunnan 650224, China;
    2. College of Science, Southwest Forestry University, Kunming Yunnan 650224, China
  • Received:2022-12-11 Revised:2023-03-23 Published:2023-12-04

PDF (PC)

25

摘要： 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 6×104 km2,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。

关键词: 蝙蝠, 适生区, 随机森林模型, 风险评估模型, 空间分布

Abstract: Various pathogens that live or are parasitic in the wild may have the potential to infect humans through evolution, genetic variation, or ecological suitability alteration. Therefore, it is important to carry out risk analysis of spatial and temporal intersection of human and important host animals for traceability tracking of unknown epidemic infections, field environmental health management and early warning. Bats carry a variety of dangerous pathogens. In this paper, a random forest model was constructed to predict the suitable distribution area of bats as the target hosts, and spatial variables related to bats and human activities were integrated to establish a risk assessment model with spatial intersection of humans and bats, and to produce a risk distribution map; for the convenience of administrative management, a risk analysis at the township level as the management unit was conducted. The results show that, 1) The dominant variables affecting bat fitness are average annual precipitation, annual temperature fluctuation range, monthly mean diurnal temperature difference, seasonal variation of temperature, seasonal variation of rainfall and mean temperature of the coldest quarter. 2) The random forest predicted the high fitness distribution area of bats was 9.796 5×104 km2, accounting for 24.86% of the total area of Yunnan Province, mainly distributed in southern part of Yunnan Province. 3) The risk assessment of epidemic infection found 45 townships belonging to the high risk area of epidemic infection, with an area of about 0.534 6×104 km2 and an affected population of about 2.87 million, mainly distributed in the southern, southwestern and central-eastern parts of Yunnan Province.

Key words: bats, suitable areas, random forest model, risk assessment modeling, spacial distribution

中图分类号:  Q958

[1] 江廷磊, 赵华斌, 何彪, 等. 中国蝙蝠生物学研究进展及其保护对策[J]. 兽类学报, 2020, 40(6): 539-559. DOI: 10.16829/j.slxb.150430.
[2] 张海林, 张富强, 胡挺松, 等. 云南省蝙蝠携带重要人兽共患病相关病毒病原的研究进展[J]. 中国人兽共患病学报, 2017, 33(9): 821-827. DOI: 10.3969/j.issn.1002-2694.2017.09013.
[3] 许振文, 蔡艳琨, 蔡英楠, 等. 东北三省蝙蝠研究进展[J]. 长春师范大学学报, 2018, 37(12): 78-81. DOI: 10.3969/j.issn.1008-178X.2018.06.017.
[4] 陈立宏, 吴志强, 胡永峰, 等. 中国蝙蝠腺病毒遗传多样性研究[J]. 病毒学报, 2012, 28(4): 403-408. DOI: 10.13242/j.cnki.bingduxuebao.002296.
[5] 潘虹.祥云县蝙蝠粪便中携带的病毒调查研究[D]. 大理:大理大学, 2020. DOI: 10.27811/d.cnki.gdixy.2020.000046.
[6] 周浩, 马龙, 姚新生. 蝙蝠携带病毒机制的研究概况和进展[J]. 中国免疫学杂志, 2021, 37(20): 2539-2543. DOI: 10.3969/j.issn.1000-484X.2021.20.022.
[7] 陈晨, 宋世佩, 邓致荣, 等. 我国蝙蝠与病毒传播关系的研究进展[J]. 医学动物防制, 2013, 29(9):988-989. DOI: 10.7629/yxdwfz201309015.
[8] 栗冬梅, 杨卫红, 李庆多, 等. 巴尔通体在滇西南蝙蝠中高度流行并具有丰富的遗传变异特征[J]. 生物多样性, 2021, 29(9): 1245-1255. DOI: 10.17520/biods.2021028.
[9] 张欣, 钟韦凌, 吴毅, 等. 云南三种管鼻蝠形态特征描述及系统发育[J]. 野生动物学报, 2021, 42(3): 706-717. DOI: 10.3969/j.issn.1000-0127.2021.03.008.
[10] 李兴宇, 陈刚, 夏乐乐, 等. 云南一种新型蝙蝠博卡病毒的鉴定与分析[J]. 军事医学, 2016, 40(3): 207-212, 233. DOI: 10.7644/j.issn.1674-9960.2016.03.011.
[11] HE B, YANG F L, YANG W H, et al. Characterization of a novel G3P[3]rotavirus isolated from a lesser horseshoe bat: a distant relative of feline/canine rotaviruses[J]. Journal of Virology, 2013, 87(22): 12357-12366. DOI: 10.1128/jvi.02013-13.
[12] HE B, ZHANG Y Z, XU L, et al. Identification of diverse alphacoronaviruses and genomic characterization of a novel severe acute respiratory syndrome-like coronavirus from bats in China[J]. Journal of Virology, 2014, 88(12): 7070-7082. DOI: 10.1128/JVI.00631-14.
[13] HE B, FENG Y, ZHANG H L, et al. Filovirus RNA in fruit bats, China[J]. Emerging Infectious Diseases, 2015, 21(9): 1675-1677. DOI: 10.3201/eid2109.150260.
[14] 刘博洋. 中国裂谷热媒介分布、风险评估及传播模型研究[D]. 哈尔滨: 东北农业大学, 2020. DOI: 10.27010/d.cnki.gdbnu.2020.000001.
[15] 滕艾颖. 中国布尼亚病毒目病原体的空间分布及传播风险预测研究[D]. 北京:军事科学院, 2022. DOI: 10.27193/d.cnki.gjsky.2022.000008.
[16] 庞丽芳, 庾太林. 基于MaxEnt模型的黄腹角雉的潜在生境预测[J]. 广西师范大学学报(自然科学版),2023,41(5):123-133. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2022092101.
[17] FENG T T, VAN MANEN F T, ZHAO N X, et al. Habitat assessment for giant pandas in the Qinling Mountain region of China[J]. Journal of Wildlife Management, 2009, 73(6): 852-858. DOI: 10.2193/2008-186.
[18] THUILLER W, LAFOURCADE B, ENGLER R, et al. BIOMOD-a platform for ensemble forecasting of species distributions[J]. Ecography, 2009, 32(3): 369-373. DOI: 10.1111/j.1600-0587.2008.05742.x.
[19] 翟天庆, 李欣海. 用组合模型综合比较的方法分析气候变化对朱鹮潜在生境的影响[J]. 生态学报, 2012, 32(8): 2361-2370. DOI: 10.5846/stxb201103110297.
[20] SUN R X, LAI S J, YANG Y, et al. Mapping the distribution of tick-borne encephalitis in mainland China[J]. Ticks and Tick-borne Diseases, 2017, 8(4): 631-639. DOI: 10.1016/j.ttbdis.2017.04.009.
[21] PIGOTT D M, GOLDING N, MYLNE A, et al. Mapping the zoonotic niche of Ebola virus disease in Africa[J]. eLife, 2014,3: e04395. DOI: 10.7554/eLife.04395.
[22] MESSINA J P, KRAEMER M U G, BRADY O J, et al. Mapping global environmental suitability for Zika virus[J]. eLife, 2016, 5: e15272. DOI: 10.7554/eLife.15272.
[23] 方立群, 曹务春, 陈化新, 等. 应用地理信息系统分析中国肾综合征出血热的空间分布[J]. 中华流行病学杂志, 2003,24(4): 265-268. DOI: 10.3760/j.issn:0254-6450.2003.04.005.
[24] 卢亮平, 马芬, 王丽, 等. 莱姆病暴发流行预警指标体系研究[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2011, 22(1): 41-43.
[25] 李玉春, 蒙以航, 张利存, 等. 中国翼手目地理分布的环境因子影响分析[J]. 动物学报, 2005,51(3): 413-422. DOI: 10.3969/j.issn.1674-5507.2005.03.006.
[26] ZHANG X, LIU L Y, CHEN X D, et al. GLC_FCS30: Global land-cover product with fine classification system at 30 m using time-series Landsat imagery[J]. Earth System Science Data, 2021,13(6):2753-2776. DOI: 10.5194/essd-13-2753-2021.
[27] YANG J L, DONG J W, XIAO X M, et al. Divergent shifts in peak photosynthesis timing of temperate and alpine grasslands in China[J]. Remote Sensing of Environment, 2019, 233:111395. DOI:10.1016/j.rse.2019.111395.
[28] 仲晓雅, 闫庆武, 李桂娥. 中国长时间序列夜间灯光数据集的研发(2000-2020)[J]. 全球变化数据学报(中英文), 2022,6(3):420-428.
[29] MU H W, LI X C, WEN Y N. et al. A global record of annual terrestrial Human Footprint dataset from 2000 to 2018[J]. Scientific Data, 2022,9(1):176. DOI: 10.1038/s41597-022-01284-8.
[30] 赵宁, 夏少霞, 于秀波, 等. 基于MaxEnt模型的渤海湾沿岸鸻鹬类栖息地适宜性评价[J]. 生态学杂志, 2020, 39(1): 194-205. DOI: 10.13292/j.1000-4890.202001.015.
[31] 温玄烨, 王越, 姜璠, 等. 基于MaxEnt模型预测黄脊竹蝗在中国的适生区[J]. 环境昆虫学报, 2021, 43(6): 1427-1434. DOI: 10.3969/j.issn.1674-0858.2021.0610.
[32] 李宏群, 牛常会, 袁晓青, 等. 基于MaxEnt模型的陕西黄龙山原麝(Moschus moschiferus)潜在分布区研究[J]. 生态与农村环境学报, 2021, 37(12): 1616-1622. DOI: 10.19741/j.issn.1673-4831.2021.0010.
[33] BREIMAN L. Random forests[J]. Machine Learning, 2001, 45(1): 5-32. DOI:10.1023/A:1010933404324.
[34] 金宇, 周可新, 高吉喜, 等. 基于随机森林模型的国家重点保护陆生脊椎动物物种优先保护区的识别[J]. 生态学报, 2016, 36(23): 7702-7712. DOI: 10.5846/stxb201512082454.
[35] 张军, 石若利, 张雪, 等. 基于随机森林模型的国家重点保护药用植物物种优先保护区的识别[J]. 西南大学学报(自然科学版), 2022, 44(8): 67-76. DOI: 10.13718/j.cnki.xdzk.2022.08088.
[36] LI H F, CALDER C A, CRESSIE N. Beyond Moran’s I: testing for spatial dependence based on the spatial autoregressive model[J]. Geographical Analysis, 2007, 39(4): 357-375. DOI: 10.1111/j.1538-4632.2007.00708.x.
[37] 陈智强, 赵增辉, 王远飞, 等. 基于红外相机技术和MaxEnt模型的黑麂(Muntiacus crinifrons)活动节律分析和潜在适生区预测[J]. 生态学报, 2021, 41(9): 3535-3547. DOI: 10.5846/stxb201906041185.
[38] 何文文, 伍军, 温丽翠, 等. MaxEnt模型对新疆盾糙璃眼蜱生境适应性预测[J]. 中国动物检疫, 2022, 39(2): 45-51. DOI: 10.3969/j.issn.1005-944X.2022.02.009.
[39] 段居琦, 周广胜. 中国水稻潜在分布及其气候特征[J]. 生态学报, 2011, 31(22): 6659-6668.
[40] 赵国平. 中国蜱类空间分布及其危害预测[D]. 北京: 军事科学院, 2018.
[41] 王茹琳, 王闫利, 陈东东, 等. 基于MaxEnt模型的柑橘木虱在西南地区潜在分布模拟[J]. 植物保护, 2021, 47(1): 84-90, 96. DOI: 10.16688/j.zwbh.2019592.
[42] 胡政香, 诺明达来, 余权威, 等. 新疆地区草原革蜱MaxEnt分布预测分析[J]. 生态科学, 2022, 41(4): 92-101. DOI: 10.14108/j.cnki.1008-8873.2022.04.012.
[43] 梁俊. 贵州省翼手目物种多样性空间分布格局与环境因子的关系[D]. 贵阳: 贵州师范大学, 2019.
[44] 裴俊峰. 陕西秦巴山区翼手目物种多样性与地理分布特征研究[D]. 西安: 西北大学, 2020. DOI: 10.27405/d.cnki.gxbdu.2020.002482.
[45] 张语之. 中国翼手目动物多样性分布格局[D]. 武汉: 武汉大学, 2021. DOI: 10.27379/d.cnki.gwhdu.2021.000247.
[46] 胡宜峰, 王晓云, 邓学建, 等. 罗霄山脉翼手目物种多样性及适生区预测[J]. 生物多样性, 2020, 28(7): 876-888. DOI: 10.17520/biods.2019259.
[47] 周全, 李彦男, 余文华, 等. 圆耳管鼻蝠在云南西双版纳的新发现[J]. 四川动物, 2021, 40(3): 292-297. DOI: 10.11984/j.issn.1000-7083.20200429.
[48] 余文华, 李峰, 郭伟健, 等. 施氏菊头蝠再发现及回声定位声波特征分析[J]. 内江师范学院学报, 2016, 31(10): 29-34. DOI: 10.13603/j.cnki.51-1621/z.2016.10.006.
[49] 胡宜峰, 余文华, 岳阳, 等. 海南岛翼手目物种多样性现状与分布预测[J]. 生物多样性, 2019, 27(4): 400-408. DOI: 10.17520/biods.2018256.
[50] 张成菊, 吴毅. 洞穴型蝙蝠的栖息环境选择、生态作用及保护[J]. 生物学通报, 2006,41(5): 4-6. DOI: 10.3969/j.issn.0006-3193.2006.05.002.
[1] 郭永丽, 全洗强, 吴庆. 北方喀斯特地区地下水VOCs污染特征及健康风险——以山东省淄博市临淄区为例[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2020, 38(6): 102-113.
[2] 李旋菁, 李生强, 汪国海, 施泽攀, 周岐海. 广西猫儿山鸟类多样性和空间分布格局——基于样线法和红外相机技术[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2019, 37(2): 143-151.
[3] 彭国清, 郭屹立, 韦素娟, 陈海玲, 何运林, 唐绍清. 弄岗淡黄金花茶种群年龄结构与空间分布格局[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2016, 34(3): 138-143.
Viewed
Full text


Abstract

Cited
  Shared   
  Discussed   
[1] 董淑龙, 马姜明, 辛文杰. 景观视觉评价研究进展与趋势——基于CiteSpace的知识图谱分析[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2023, 41(5): 1 -13 .
[2] 马乾然, 韦笃取. 基于线性耦合储备池计算的电机系统混沌预测研究[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2023, 41(6): 1 -7 .
[3] 颜闽秀, 靳琪森. 多维混沌系统的构建及其多通道自适应控制[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2023, 41(6): 8 -21 .
[4] 赵伟, 田帅, 张强, 王耀申, 王思博, 宋江. 基于改进YOLOv5的平贝母检测模型[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2023, 41(6): 22 -32 .
[5] 高飞, 郭晓斌, 袁冬芳, 曹富军. 改进PINNs方法求解边界层对流占优扩散方程[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2023, 41(6): 33 -50 .
[6] 周桥, 翟江涛, 荚东升, 孙浩翔. 基于卷积门控循环神经网络的Web攻击检测方法[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2023, 41(6): 51 -61 .
[7] 林玩聪, 韩明杰, 靳婷. 基于数据增强的多层次论点立场分类方法[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2023, 41(6): 62 -69 .
[8] 温雪岩, 谷训开, 李祯, 黄英来, 黄鹤林. 融合释义与双向交互的成语阅读理解方法研究[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2023, 41(6): 70 -79 .
[9] 宋冠武, 陈知明, 李建军. 基于ResNet-50的级联注意力遥感图像分类[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2023, 41(6): 80 -91 .
[10] 徐紫钰, 吴克晴. Caputo型分数阶微分系统正解的唯一性[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2023, 41(6): 92 -104 .
版权所有 © 广西师范大学学报（自然科学版）编辑部
地址：广西桂林市三里店育才路15号　邮编：541004
电话：0773-5857325　E-mail: gxsdzkb@mailbox.gxnu.edu.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发