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A型流感病毒H5N1亚型是一种能感染包括人在内的多个物种，威胁到经济发展和人类健康的高致病性禽流感病毒。利用空间统计学方法建立模型，判断影响其爆发和传播的生态因子，推测风险热点区域，已经成为研究禽流感生态的重要途径。在已有在不同尺度下的关于中国HPAIH5N1的研究中，对各种风险因子对禽流感传播的影响能力的判断有较大差别，因此需要进一步的研究和讨论。 我们收集了中国县市两级有关人为活动和自然条件的信息和包含发生时间和地点的H5N1爆发记录。我们运用重采样多元逻辑斯蒂回归和引导回归树两种方法，分别以县级行政区域和市级行政区域作为粒度，在全国和聚类后的两个类群共三种范围中，建立了空间统计模型，对可能影响H5N1传播和爆发的9种生态因子进行了分析。利用全国范围内县级粒度的分析结果，我们绘制了分月风险分布图。 分析所得出的主要结果是：1月平均温度在每个模型中都表现出与H5N1的爆发呈现强相关并且与当月平均温在BRT。模型中表现出强交互作用，显示最易发生H5N1的温度为0℃到10℃之间。鸭养殖密度只在以市级行政区域为粒度的模型中对疾病爆发风险表现出强贡献率；而人口密度，人均GDP和道路密度只在以县级行政区域为粒度的模型中表现出强相关性。水体密度则只在以全国为范围的模型中才表现与H5N1爆发显著相关。 通过以上的分析结果，我们可以得出三点结论。1)中国HPAIH5N1的爆发有着明显的季节性和地区性，禽流感更易发生在气候相对温和地区的寒冷季节。2)活禽生产，运输和消费是我国H5N1禽流感传播的重要驱动力。高密度的家禽养殖能够增加周边的运输和消费强度，进而使得较大范围内的风险升高；而与之相比，高强度的运输网络和消费影响辐射范围则较小。3)我国东西部地区H5N1传播和爆发的主导因子是不同的。西北部地区风险主要是由鸡的养殖和运输以及人类活动带来的；而在东南部地区水禽生产，运输，消费等行为更可能是主要的风险因素。 另外，我们的模型结果显示了应用多尺度分析在空间统计模型运用中的必要性。多尺度分析为我们推测生态过程，判断风险因子影响范围和找出单尺度模型中可能被忽略的影响因子提供了有效的手段。