【摘 要】
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目的应用最大熵模型（MaxEnt）预测青海省莱姆病的分布。方法查阅1990年以来青海省人群莱姆病的血清检测数据，共收集到6个县（互助、泽库、同德、大通、祁连、循化）的血清学结果，将互助、泽库、同德县的血清学检测结果以及青海省环境和人为活动数据[包括海拔、人口足迹、归一化植被指数（NDVI）、温度等]导入MaxEnt软件，分析环境以及人为条件适宜的莱姆病潜在地理分布，然后以大通县、祁连县、循化县血清
【机 构】
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102206 北京，中国疾病预防控制中心传染病预防控制所 传染病预防控制国家重点实验室,102206 北京，中国疾病预防控制中心传染病预防控制所 传染病预防控制国家重点实验室,102206 北京，中国
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目的应用最大熵模型（MaxEnt）预测青海省莱姆病的分布。
方法查阅1990年以来青海省人群莱姆病的血清检测数据，共收集到6个县（互助、泽库、同德、大通、祁连、循化）的血清学结果，将互助、泽库、同德县的血清学检测结果以及青海省环境和人为活动数据[包括海拔、人口足迹、归一化植被指数（NDVI）、温度等]导入MaxEnt软件，分析环境以及人为条件适宜的莱姆病潜在地理分布，然后以大通县、祁连县、循化县血清学数据作为验证数据，与模型预测结果进行比较。
结果MaxEnt预测结果显示，青海省存在3个莱姆病的热点区域，主要分布在青海省东部林区。在相关影响因子当中，NDVI对于模型的贡献最大；其次是人口足迹。用于验证模型的大通县、祁连县和循化县均分布于青海省东部。其中，循化县位于热点区域Ⅱ中，而大通县紧邻热点区域Ⅲ，位于热点区域Ⅲ的北部地区，祁连县不在预测的热点区域中，且莱姆病血清阳性率在3个调查县中为最低。模型运行良好[曲线下面积（AUC）＝0.980]。
结论实际的人群莱姆病血清学数据与模型预测结果基本吻合。MaxEnt模型可用于莱姆病风险分布的预测。植被和人为活动可能与莱姆病传播有关。
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