基于大地球观测数据对 Ae. aegypti 蚊 temporal 种群分布的建模
种群与进化
2019-11-28 v2 定量方法
应用统计
摘要
超过 50% 的世界人口面临蚊媒疾病的风险。雌性 Ae. aegypti 蚊种传播寨卡、登革热和基孔肯雅热。这些疾病的传播与媒介种群呈正相关，而该种群依赖于包括温度、植被状况、湿度和降水在内的生物与非生物环境因子。为应对病毒暴发，需要关于媒介种群的信息。为此，地球观测（EO）数据提供了快速、高效且经济可行的手段来估计感兴趣的环境特征。在本工作中，我们提出了一个基于归一化植被指数、归一化水体指数、地表温度（昼夜均含）以及从 EO 数据中提取的降水信息联合使用的成年雌性 Ae. aegypti 蚊时间分布模型。该模型分别应用于在三种不同媒介控制与野外数据收集条件体制下获得的数据，并用于解释这些体制间环境变量贡献的差异。为此，实现了随机森林（RF）回归技术及其基于平均不纯度减少（MDI）的非线性特征重要性排序。为证明所提模型的鲁棒性，我们将其与其他机器学习技术和统计模型进行比较。我们的结果表明，对于当前任务，机器学习技术优于线性统计模型，且 RF 表现最佳。通过基于 RF 中的 MDI 对所有特征的重要性排序并选择包含最具信息性特征的子集，可获得一个更简洁但同样有效且可解释的模型……
引用
@article{arxiv.1911.08979,
title = {Modeling the Temporal Population Distribution of Ae. aegypti Mosquito using Big Earth Observation Data},
author = {Oladimeji Mudele and Fabio M. Bayer and Lucas Zanandrez and Alvaro E. Eiras and Paolo Gamba},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.08979},
year = {2019}
}
备注
Submitted to IEEE Access Journal