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J-GLOBAL ID：201802285950962366   整理番号：18A1746765

ZINBモデルと気象因子に基づくトリコレラの発症予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Avian pasteurellosis based on ZINB model and meteorological factors

著者 (3件)： Gao Xiang (東北農業大学黒竜江省動物普通疾病防治重点実験室,哈爾浜,150030) ,  Xiao Jianhua (東北農業大学黒竜江省動物普通疾病防治重点実験室,哈爾浜,150030) ,  Wang Hongbin (東北農業大学黒竜江省動物普通疾病防治重点実験室,哈爾浜,150030)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 34  号： 15  ページ： 176-182  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 鳥のコレラに対する気象因子の影響を評価するために,鳥コレラ疾患の早期警告と可視化管理を実現した。本研究では、季節、時間分析方法とゼロ膨張負二項式(zero-inflatednegativebinomial,ZINB)モデルに基づくトリコレラリスク分析の方法を設計した。季節分析および時系列分析法を用いて,中国の鳥コレラの分布特性を記述し,ZINBモデルを構築し,気象因子と鳥コレラの発生間の関係を評価した。最後に,モデル解析結果とネットワーク地理情報(WebGIS)技術を利用して,鳥コレラ監視警報システムを確立した。結果、中国の鳥コレラの発病は明らかな季節性があり、前月の発病数の影響を受け、同時に、比較的高い気温、空気湿度、比較的小さい風速は鳥コレラの発病を促進する気象条件である。本研究の方法と気象データを用いて、鳥コレラの発病に対して予測を行い、予測値と実際の値のフィッティング結果のICC(グループ内相関係数)は0.802、R2値は0.7853で、モデルの予測精度が良く、システムの各機能モジュールの運行は正常であった。WebGIS技術と数学モデルを用いて、鳥コレラのモニタリング早期警戒を行い、家禽の養殖管理レベルを高め、発病リスクを下げ、動物疫病による経済損失を減らすことができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 発病 ,  *コレラ ,  気象条件 ,  ネットワーク ,  リスク分析 ,  湿度 ,  数学モデル ,  気温 ,  気象データ ,  相関係数 ,  可視化 ,  時系列分析 ,  養殖 ,  風速
準シソーラス用語： 予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 農業一般  (FB01010A) ,  農業土木  (FB02000W)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  気象因子 ,  トリ ,  コレラ ,  発症予測