基于空間信息技術(shù)的動物疫病預(yù)警研究進(jìn)展

鄧振民，柳平增*，馬彬彬，趙 麗，成子強(qiáng)

(1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東 泰安 271018;2.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)動物科技學(xué)院，山東 泰安 1 271018)

1 引言

隨著全球一體化進(jìn)程和世界貿(mào)易的不斷發(fā)展，國際間人員與貨物的流通日益頻繁，動物疫病跨國界傳播呈逐年上升趨勢。2004年以來，我國乃至世界范圍內(nèi)相繼發(fā)生了高致病性禽流感、豬鏈球菌病、高致病性豬藍(lán)耳病、小反芻獸疫、豬瘟等動物疫情［1］，給人們的正常生產(chǎn)生活帶來了嚴(yán)重影響(如圖1)。如何快速、及時(shí)地監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的疫情信息，并采取有效措施阻斷疫病蔓延，防止疫病大規(guī)模爆發(fā)，已成為國際社會關(guān)注的熱點(diǎn)問題。目前許多國家和地區(qū)還缺乏完善的衛(wèi)生防疫制度和疾病防治措施，無法在疫病大規(guī)模爆發(fā)時(shí)采取有效措施進(jìn)行控制［2，3］。因此，風(fēng)險(xiǎn)評估及預(yù)警在動物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域(比如口蹄疫、藍(lán)舌病、牛海綿狀腦病等流行病的監(jiān)測)越來越引起研究人員的關(guān)注［4］，各國家、地區(qū)和組織正在加緊制定動物衛(wèi)生檢驗(yàn)檢疫法規(guī)，研究疫病早期預(yù)警技術(shù)，控制動物傳染病的蔓延與跨國界傳播。

傳染源、傳播途徑和易感動物是動物傳染病流行傳播的三個(gè)基本環(huán)節(jié)，社會因素和自然因素是影響動物傳染病流行過程兩個(gè)基本因素［5］，動物疫病預(yù)警技術(shù)的原理是通過獲取疫病及疫情信息，結(jié)合基本因素進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出疫病的風(fēng)險(xiǎn)等級，然后進(jìn)行信息發(fā)布。傳統(tǒng)動物疫病預(yù)警技術(shù)多采用人工方式進(jìn)行，數(shù)據(jù)信息的時(shí)效性、準(zhǔn)確性、完整性及直觀性等無法得到有效保證［6－8］。隨著空間信息技術(shù)的發(fā)展，基于空間分析的研究思想對動物疫病預(yù)警產(chǎn)生了重大影響，空間分析正在改變著研究人員的思維方式［9］?？臻g信息技術(shù)可以通過網(wǎng)絡(luò)提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、完整、可視的多源信息，基于此優(yōu)點(diǎn)，研究人員正在嘗試?yán)迷摷夹g(shù)來完善動物疫病的監(jiān)測、預(yù)警及風(fēng)險(xiǎn)評估［10－12］，以此提升對于動物疫病的綜合防治能力。

本文通過對相關(guān)文獻(xiàn)的梳理和分析，總結(jié)了動物疫病預(yù)警的主要內(nèi)容與技術(shù)體系，探討了空間信息技術(shù)在動物疫病預(yù)警中發(fā)揮的作用，展望了技術(shù)的發(fā)展趨勢，以期能夠梳理空間信息技術(shù)與動物疫病預(yù)警的協(xié)同發(fā)展脈絡(luò)，為技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用及未來發(fā)展提供借鑒。

圖1 動物疫病對于人類的影響Fig.1 Impacts of animal diseases on human well－being

2 動物疫病預(yù)警研究內(nèi)容與技術(shù)體系

2.1 動物疫病預(yù)警研究內(nèi)容

Joseph E.Quansah(2010)對預(yù)警系統(tǒng)的定義:是利用實(shí)時(shí)傳感技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、傳輸、評價(jià)、分析，及時(shí)發(fā)布警情信息并做出反應(yīng)的一套體系［13］。動物疫病預(yù)警是根據(jù)歷史資料及疫病發(fā)生、發(fā)展規(guī)律和其它影響因素，用直觀判斷、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、理論模型等方法對其發(fā)生、發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測［14］，預(yù)警不僅需要掌握疾病的發(fā)生發(fā)展趨勢，更要及時(shí)識別早期異常情況并發(fā)出警報(bào)，啟動應(yīng)急反應(yīng)［15］，并對可能造成的損失進(jìn)行評估［16］。

動物疫病預(yù)警研究內(nèi)容主要包括基礎(chǔ)理論與技術(shù)研究兩個(gè)部分?；A(chǔ)理論研究包括:疫病流行病學(xué)、疫病發(fā)生發(fā)展規(guī)律、風(fēng)險(xiǎn)評估及預(yù)測模型等的研究;技術(shù)研究包括:疫病數(shù)據(jù)庫建設(shè)、疫情監(jiān)測、預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)、預(yù)警模型建設(shè)等。除此之外，法規(guī)制度、實(shí)驗(yàn)室檢測、國際合作、機(jī)構(gòu)建設(shè)等內(nèi)容都是動物疫病預(yù)警體系不可缺少的有機(jī)組成部分。動物疫病預(yù)警理論研究以動物醫(yī)學(xué)研究為基礎(chǔ)，分別從宏觀(流行病學(xué))與微觀角度(分子生物學(xué))對疫病規(guī)律進(jìn)行研究［37］，本文側(cè)重對預(yù)警技術(shù)的歸納總結(jié)，從空間信息技術(shù)的角度研究動物疫病的預(yù)警。

2.2 動物疫病預(yù)警技術(shù)體系

空間信息技術(shù)在動物疫病預(yù)警中的應(yīng)用開始于20世紀(jì)，前蘇聯(lián)科研人員利用疫病專題圖對動物疫病進(jìn)行空間分析，通過疊加的方法獲取多因素綜合圖層，尋找疫病空間規(guī)律［11，17］?，F(xiàn)代動物疫病監(jiān)測預(yù)警技術(shù)已發(fā)展成為一種以計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、智能決策及空間信息等技術(shù)為支撐，以疾病預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù)為核心的綜合性技術(shù)體系(如圖2)，空間信息技術(shù)以其強(qiáng)大的空間分析能力彌補(bǔ)了傳統(tǒng)技術(shù)分析能力不足的缺陷，已經(jīng)成為該體系的支撐技術(shù)之一。

空間信息技術(shù)內(nèi)涵廣泛，動物疫病預(yù)警中所涉及的空間信息技術(shù)主要指3S 技術(shù)，即GIS(地理信息系統(tǒng))、GPS(全球定位系統(tǒng))和RS(遙感)技術(shù)。作為空間信息技術(shù)核心的GIS 技術(shù)主要用來進(jìn)行空間分析，GPS技術(shù)用來獲取空間點(diǎn)位數(shù)據(jù)，RS 技術(shù)用來獲取宏觀數(shù)據(jù)。僅這三項(xiàng)技術(shù)并不能完成動物疫病的監(jiān)測預(yù)警，傳感器、A－GPS、Web、無線通信、人工智能等技術(shù)也是進(jìn)行疫病預(yù)警的必要組成部分?？臻g信息技術(shù)與上述技術(shù)協(xié)同作用，形成一套完整體系(主要包括“信息采集”、“語境分析”、“信息發(fā)布”、“應(yīng)急反應(yīng)”等部分［18］)，共同實(shí)現(xiàn)動物疫病的預(yù)警。

圖2 動物疫病預(yù)警技術(shù)體系Fig.2 Animal epidemic disease early warning technology system

3 動物疫病預(yù)警中空間信息技術(shù)的應(yīng)用

3.1 動物疫病空間數(shù)據(jù)獲取

動物疫病監(jiān)測預(yù)警需要獲取兩種類型的數(shù)據(jù)。一是微觀數(shù)據(jù)，包括病原體理化數(shù)據(jù)及特征數(shù)據(jù)等，主要用以檢測、確認(rèn)疫病;二是宏觀數(shù)據(jù)，包括病原宿主的空間分布數(shù)據(jù)及空間變化數(shù)據(jù)等，主要用以研究疫病的宏觀發(fā)生與傳播規(guī)律，建立流行病學(xué)模型。動物疫病的空間數(shù)據(jù)泛指宏觀數(shù)據(jù)中與空間位置有關(guān)的數(shù)據(jù)，是研究疫病的空間流行規(guī)律及建立疫病空間擴(kuò)散模型的基礎(chǔ)，同時(shí)也是檢驗(yàn)疫病空間流行規(guī)律與模型的依據(jù)之一。

動物疫病空間數(shù)據(jù)獲取方法主要包括標(biāo)記重捕法、放射標(biāo)記法等，但目前應(yīng)用最廣泛且最精確的方法是無線電追蹤定位法［19］。LBS(Location－Based Service)，即基于位置的服務(wù)，也稱為空間定位服務(wù)、移動位置服務(wù)等，指的是在移動計(jì)算環(huán)境、異構(gòu)環(huán)境下，利用GIS 技術(shù)、空間定位技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)，為移動(物理移動和邏輯移動)對象提供基于空間位置的信息服務(wù)［20］。LBS 是無線電追蹤定位領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，可以獲取動物個(gè)體及疫情發(fā)生地的實(shí)時(shí)空間數(shù)據(jù)，并動態(tài)添加至GIS 系統(tǒng)中顯示出來，用以確定研究目標(biāo)的地理位置、疫病空間發(fā)病及蔓延規(guī)律、評估疫病風(fēng)險(xiǎn)等級等。

空間數(shù)據(jù)獲取是實(shí)現(xiàn)動物疫病監(jiān)測預(yù)警的關(guān)鍵［21］。動物疫病的LBS 空間數(shù)據(jù)以實(shí)際的空間坐標(biāo)作為參考，按照數(shù)據(jù)的時(shí)效性長短可以分為兩類:靜態(tài)(時(shí)間間隔長)空間數(shù)據(jù)獲取，定期對目標(biāo)空間坐標(biāo)進(jìn)行更新;動態(tài)(時(shí)間間隔短)空間數(shù)據(jù)獲取，實(shí)時(shí)更新目標(biāo)空間坐標(biāo)。

3.1.1 靜態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取 靜態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取是采集固定地物要素的位置信息，以用來確定動物棲息地或飼養(yǎng)地的地理位置。靜態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取以地球表面固定地物要素為目標(biāo)(如宗地、道路、植物、水系以及人工建筑構(gòu)筑物等)，獲取的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后用作動物疫病預(yù)警研究的背景數(shù)據(jù)，對疫情進(jìn)行空間分析。靜態(tài)位置獲取的范圍以行政區(qū)劃作為參考，如某個(gè)省、市、縣或鄉(xiāng)［18，21］。以行政區(qū)劃為參照的數(shù)據(jù)是以面或區(qū)域的形式顯示，這種數(shù)據(jù)一般用于研究不同區(qū)域之間的疫情的相關(guān)性以及疫情的擴(kuò)散規(guī)律與趨勢［21］。傳統(tǒng)靜態(tài)空間數(shù)據(jù)的獲取多以數(shù)字化專題圖等方法完成。隨著新技術(shù)的發(fā)展，遙感、遙測、衛(wèi)星定位、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)已成為空間數(shù)據(jù)獲取的更有效的手段。

空間位置數(shù)據(jù)是GIS 數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)與核心，是動物疫病預(yù)警空間分析的前提，流行病學(xué)研究、預(yù)警模型建立等工作都以空間數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。近年來，在動物疫情研究方面利用靜態(tài)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的案例逐漸增多，湖南省血吸蟲病防治所的夏蒙等人利用Google Earth 技術(shù)進(jìn)行了湖南省血吸蟲病GIS 監(jiān)測平臺的研究，利用Google Earth 的API 函數(shù)與數(shù)據(jù)庫連接開發(fā)監(jiān)測平臺，進(jìn)行血吸蟲病疫情空間監(jiān)測，提高信息的時(shí)效性［22，23］。

3.1.2 動態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取 Peter Rabinowitz 認(rèn)為:“為了監(jiān)測與控制風(fēng)險(xiǎn)較大的疫病發(fā)生人口而對人群進(jìn)行定位跟蹤是一項(xiàng)公認(rèn)的、受歡迎的技術(shù)，這項(xiàng)技術(shù)用來跟蹤人群的流感和新發(fā)傳染病等。同樣，動物衛(wèi)生工作人員也可以用它來定期跟蹤外來入侵動物與本地動物的疫情信息”［24］。目前，最可靠的動態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取是通過無線定位技術(shù)(如GPS、A－GPS 等)綁定目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的。

動態(tài)空間數(shù)據(jù)獲取的本質(zhì)是追蹤動物個(gè)體的空間位置信息，包括動物當(dāng)前所在位置及動物遷徙路徑等，通過對獲取的位置數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定疫病的空間分布及蔓延趨勢，對病原宿主棲息地其它動物染病風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)報(bào)。美國堪薩斯州動物防疫局早在2004年為防止來自牛的疾病，在運(yùn)輸?shù)倪^程中流行啟動了一個(gè)試驗(yàn)項(xiàng)目，運(yùn)用無線網(wǎng)絡(luò)移動技術(shù)、射頻定位和GPS、GIS 等手段對于牛群進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，對每頭牛自出生時(shí)起48 h 之內(nèi)建立追蹤定位檔案資料。Spire和Blasi 兩位博士與Sandia 實(shí)驗(yàn)室展開后續(xù)合作研發(fā)牲畜綜合病癥快速識別技術(shù)項(xiàng)目，該技術(shù)可向具有地理空間系統(tǒng)支持的數(shù)據(jù)庫提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，運(yùn)用移動電話技術(shù)擴(kuò)大了研究范圍［25］。

3.2 動物疫病空間分布模式研究

由于動物生存地點(diǎn)的地理差異，疫病發(fā)生的空間分布模式十分復(fù)雜。但GIS 具有強(qiáng)大的空間分析、可視化顯示功能，能夠以專題圖、統(tǒng)計(jì)圖表等方式把動物疫情發(fā)生的時(shí)空特征表現(xiàn)出來(如圖3)，方便直觀的展示分析結(jié)果，輔助專業(yè)人員進(jìn)行疫病空間分布規(guī)律的研究。

圖3 “Health Map”專題圖Fig.3 Thematic map of the‘Health Map’

疫病的區(qū)域分布圖一般以市(縣)為基本單位，將不同市(縣)范圍內(nèi)的顏色差異或點(diǎn)狀符號顯示疫病分布數(shù)量或危害性，直觀展示疫病空間分布規(guī)律。在疫病專題圖的顯示方面，特殊的圖層顏色代表疫病暴發(fā)的等級，可以清楚的顯示疫病信息的空間分布特征［26－28］。Cringoli G 等在對意大利亞平寧山區(qū)牛和羊的肝片吸蟲流行情況調(diào)查研究中，利用GIS 來選擇條件比較均一的研究地區(qū)，并且對病例的分布和統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行專題地圖的制作［29－31］。通過疫病專題地圖，阿根廷研究人員對屠宰場記錄的TB 樣損傷的牛的所在地信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，利用最近鄰算法分析得出的結(jié)果顯示阿根廷肉牛的TB 在分布上呈現(xiàn)簇狀，而且呈簇狀分布的地區(qū)同時(shí)也是奶牛飼養(yǎng)地區(qū)［32］。

3.3 動物疫病相關(guān)環(huán)境因素分析

內(nèi)陸國家地理景觀復(fù)雜多樣，動物疫病的感染過程復(fù)雜，傳染來源多，疫情的發(fā)生往往受地理與生態(tài)環(huán)境、氣候、候鳥遷移、河流、交通等因素的影響，使疫情的發(fā)生呈現(xiàn)明顯的地域性和季節(jié)性［33，26］。利用GIS 對疫病發(fā)生時(shí)空分布模式的環(huán)境因素進(jìn)行相關(guān)性分析，并進(jìn)行流行病學(xué)判別，可以有效揭示動物疫病發(fā)生、傳播與周圍環(huán)境因素及媒介的關(guān)系。目前，環(huán)境因素分析主要采用定性研究方法，利用疫病專題圖輔助專業(yè)人員進(jìn)行分析與判斷。定量分析疫病源與環(huán)境因素間的關(guān)系尚處于起步階段。在缺乏明確的流行病學(xué)規(guī)律的狀況下，空間回歸分析方法可以在虛擬地理環(huán)境中模擬疫病的發(fā)生與傳播，幫助研究人員發(fā)現(xiàn)地理環(huán)境與疫病流行之間的關(guān)系。

美國馬里蘭省的科學(xué)家將GIS和流行病學(xué)方法結(jié)合起來來揭示環(huán)境危險(xiǎn)因素和萊姆病之間的關(guān)系，建立了一個(gè)將GIS和邏輯衰減分析結(jié)合起來的危險(xiǎn)預(yù)測模型，用來確定最有可能發(fā)生萊姆病的地區(qū)［34］。東非研究人員利用天氣預(yù)報(bào)信息和FAO 提供的數(shù)據(jù)庫來建立基于GIS 的肝片吸蟲危險(xiǎn)性評估模型進(jìn)而根據(jù)氣候和環(huán)境因素的變化對肝片吸蟲的危險(xiǎn)性進(jìn)行預(yù)警和預(yù)報(bào)［35］。中國動物衛(wèi)生與流行病學(xué)中心的張志誠等人進(jìn)行了基于GIS 的禽流感發(fā)生格局研究，研究基于GIS 空間數(shù)據(jù)處理技術(shù)，綜合風(fēng)險(xiǎn)評估的理論和方法探詢我國禽流感發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)格局，分析了環(huán)境因素對于疫病發(fā)生的影響［36］。

3.4 疫病擴(kuò)散模擬

疫情擴(kuò)散模擬是對疫情擴(kuò)散規(guī)律進(jìn)行建模，通過已經(jīng)掌握的疫情流行病學(xué)規(guī)律和獲取的疫情實(shí)時(shí)信息，利用GIS 直觀顯示疫情的空間擴(kuò)散情況，結(jié)合相關(guān)屬性數(shù)據(jù)快速發(fā)現(xiàn)疫情的空間擴(kuò)散規(guī)律，為風(fēng)險(xiǎn)評估與預(yù)警提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。根據(jù)影響疾病發(fā)生與傳播的環(huán)境因素和疾病的空間分布特征建立空間模型，可以用于預(yù)測疾病的流行強(qiáng)度、媒介孽生地的范圍以及疾病的空間分布狀況，為疾病的監(jiān)測和預(yù)防提供有效的依據(jù)。

目前，動物疫情預(yù)報(bào)預(yù)警模擬方法主要分為三類:直接預(yù)測法、統(tǒng)計(jì)模型法與系統(tǒng)模型模擬法［37－40］。疫病研究中的數(shù)學(xué)模型主要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)對大量符合歷史規(guī)律的疫病數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，微分方程為主要研究對象，比較典型的有:多元回歸、時(shí)間序列、自適應(yīng)過濾、灰色系統(tǒng)、趨勢面分析等統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型和以元胞自動機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)等網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)模型研究。這一領(lǐng)域取得的研究成果促進(jìn)了數(shù)學(xué)模型在疫情防治領(lǐng)域中理論體系的建立和發(fā)展。BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以較好的處理病害在發(fā)生、流行過程中所受的影響因素較為復(fù)雜的問題［15］。

在荷蘭、比利時(shí)、瑞士等國家，此項(xiàng)研究開展的比較早，取得了一些重大研究成果，如Ronald Meester等人用二型分支方法建立豬瘟流行模型，用指導(dǎo)預(yù)測豬瘟的發(fā)生與發(fā)展。Karsten 用蒙特卡羅模擬法來模擬農(nóng)場內(nèi)部豬瘟病毒的傳播過程。Graeme Garner 博士利用DAFF 口蹄疫模型來預(yù)防澳大利亞的口蹄疫的發(fā)生等。J.Gloster 等利用空氣傳播數(shù)學(xué)模型，綜合氣象因素及流行病學(xué)資料，成功預(yù)測了歐洲兩次口蹄疫疫情。A.I.Donaldson 等亦利用數(shù)學(xué)模型成功預(yù)測英國兩次口蹄疫和一次以色列口蹄疫疫情，并被以后學(xué)者用分子生物學(xué)方法證實(shí)了預(yù)測的準(zhǔn)確性。［41－45］

3.5 疾病防疫資源配置

動物疫病防疫資源的合理和有效配置是進(jìn)行疫病防治的重要保證。疫病的預(yù)防和控制是指在認(rèn)清疾病發(fā)生的時(shí)空規(guī)律或者確定引發(fā)疾病的危險(xiǎn)因素以后，通過疫苗接種、患者隔離、醫(yī)療資源有效配給等手段進(jìn)行疾病的防御［46］。其中，疾病發(fā)生的時(shí)空趨勢分析是疾病預(yù)防和控制的前提，而醫(yī)療資源的有效配置則是疾病預(yù)防和控制的保障［47］。

GIS 可進(jìn)行空間地理數(shù)據(jù)管理，利用GIS 專題地圖組織和顯示各種空間和屬性數(shù)據(jù)，可以合理分配現(xiàn)有的防疫資源［48］。研究人員可以利用空間分析技術(shù)對已有的防疫資源的配置進(jìn)行了分析評價(jià)，通過對某一區(qū)域內(nèi)的所有相關(guān)設(shè)施和機(jī)構(gòu)的宏觀管理，使疫病地區(qū)的資源得到最合理的利用［23，46］。

3.6 信息發(fā)布及應(yīng)急反應(yīng)

在動物疫病防治過程中，信息發(fā)布和應(yīng)急反應(yīng)是有效控制疫病蔓延的關(guān)鍵。信息發(fā)布的過程是分析已經(jīng)收集到的疫情情報(bào)，提出可能發(fā)生疫情突發(fā)事件的地區(qū)，然后對該地區(qū)突出預(yù)警，啟動突發(fā)事件處理的緊急預(yù)案，同時(shí)對可能受到威脅的其他地區(qū)、工作人員提出警告，防止疫情進(jìn)行擴(kuò)散和傳播［48］。GIS 技術(shù)被廣泛運(yùn)用到預(yù)警領(lǐng)域，利用GIS 進(jìn)行危險(xiǎn)因素分析和定位，針對危險(xiǎn)因素的分布對相關(guān)地區(qū)進(jìn)行預(yù)警，在相鄰范圍內(nèi)采取相應(yīng)的預(yù)防和控制措施，并及時(shí)把信息通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)布給周邊地區(qū)，使防疫機(jī)構(gòu)和養(yǎng)殖戶能更快、更準(zhǔn)確地了解疫情相關(guān)信息，以便及時(shí)做好預(yù)防和控制措施［31，48］。

4 結(jié)論與展望

數(shù)字地球戰(zhàn)略的實(shí)施和空間信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，使我們能夠快速獲取和掌握大量的關(guān)于自然、生態(tài)、環(huán)境及社會經(jīng)濟(jì)等方面的數(shù)據(jù)信息，從而客觀上促進(jìn)了空間分析技術(shù)的發(fā)展及其在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。由于人類80%的活動均與空間位置相關(guān)，由空間位置而衍生的服務(wù)內(nèi)容舉不勝舉［49］，在過去的15年中，空間信息技術(shù)已成為的疫病監(jiān)測不可分割的一部分，這為動物疫病的監(jiān)測預(yù)警提供了一種低成本的、高透明度的、及時(shí)有效的技術(shù)手段。但是，目前基于空間信息服務(wù)的動物疫病預(yù)警技術(shù)還處于不斷的發(fā)展與完善之中，風(fēng)險(xiǎn)評估預(yù)警理論、預(yù)警模型及空間信息服務(wù)數(shù)據(jù)獲取與融合等技術(shù)尚未成熟［50，17，51］。

將空間信息服務(wù)技術(shù)應(yīng)用于動物疫病預(yù)警研究，可以促進(jìn)研究人員確定疾病發(fā)生的時(shí)空模式、揭示影響疾病發(fā)生和傳播的危險(xiǎn)因素、預(yù)測疾病流行趨勢及對醫(yī)療資源進(jìn)行有效配置等工作。然而從整體上看，空間信息技術(shù)在動物疫病預(yù)警研究中的應(yīng)用還處于初級階段。這是因?yàn)橐恍┛臻g分析的模型、方法和技術(shù)本身尚存在許多不完善之處，并且長期以來積累的流行病學(xué)數(shù)據(jù)缺乏空間屬性，這些都限制了空間信息技術(shù)和方法在疫病預(yù)警研究中的應(yīng)用。但是，以地理信息系統(tǒng)為中心的空間信息技術(shù)可以處理海量數(shù)據(jù)和進(jìn)行空間分析結(jié)合［52］，決定了其在分析疾病地理分布模式和社會、自然環(huán)境條件的關(guān)系中的核心作用，作為疾病的預(yù)防和干預(yù)決策支持系統(tǒng)的核心，其潛力是不可替代的［39］。因此，隨著信息技術(shù)的發(fā)展、空間信息服務(wù)技術(shù)的進(jìn)一步廣泛應(yīng)用和空間數(shù)據(jù)分析理論、技術(shù)和方法體系的完善，空間信息服務(wù)技術(shù)將在動物疫病預(yù)警領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。

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