مدل سازی توزیع مکانی ناقلین بیماری تب دانگ در ایران با استفاده از مدل آنتروپی بیشینه و الگوریتم ژنتیک
- سال انتشار: 1403
- محل انتشار: نشریه سنجش از دور و GIS ایران، دوره: 16، شماره: 3
- کد COI اختصاصی: JR_GIS-16-3_004
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 194
نویسندگان
کارشناس ارشد سیستم اطلاعات مکانی (GIS)، دانشکده مهندسی نقشه برداری، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
دانشیار گروه GIS، دانشکده مهندسی نقشه برداری، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
استاد گروه بیولوژی و کنترل ناقلین بیماری ها، دانشکده بهداشت، دانشگاه علوم پزشکی و خدمات بهداشتی و درمانی تهران، تهران، ایران
چکیده
سابقه و هدف: تب دانگ، یکی از بیماری های واگیر و ویروسی است که از طریق دو گونه پشه آئدس اجیپتی و پشه آئدس آلبوپیکتوس منتقل می شود و به سرعت در جهان در حال گسترش است. افزایش دمای کره زمین، تغییرات اقلیمی و الگوی بارندگی و نیز گسترش شهرنشینی در اغلب نقاط دنیا بر گستره انتشار گونه های مذکور موثر بوده و باعث گسترش مناطقی جدید برای حضور این گونه ها شده است. این در حالی است که بخشی از کشور ایران در برابر این گونه و حضور آن آسیب پذیر تلقی شده و لازم است گستره انتشار احتمالی آن برای اجرای برنامه کنترل جمعیت این گونه مشخص شود. مدل های مطلوبیت زیستگاه مجموعه ای از مدل های الگوریتم مبنا هستند که قادرند پراکنش مکانی برای استقرار انواع گونه ها را پیش بینی کنند. هدف اصلی این پژوهش مدل سازی توزیع مکانی ناقلین این بیماری در ایران است که با توجه به نبود داده های ناقلین کافی در کشور، از داده های ناقلین موجود در سطح جهان و همچنین در سطح قاره آسیا، در دو مقیاس مختلف استفاده شد. از مهم ترین جنبه های نوآوری این پژوهش می توان به استفاده از لایه هتروژنتی به عنوان یک عامل کمکی برای تحلیل نقاط حضور و کاهش خودهمبستگی مکانی و به کارگیری و مقایسه دو مدل پراکنش گونه متکی به داده های حضور برای انتخاب روش مدل سازی بهینه اشاره کرد. مواد و روش ها: مدل های مورد استفاده در این پژوهش شامل روش آنتروپی بیشینه (MaxEnt) و یک نوع الگوریتم ژنتیک تحت عنوان گارپ (GARP) هستند. این مدل ها می توانند ارتباطات غیرخطی و اثرگذار بین گونه ها و متغیرهای محیطی را تشخیص دهند و آن ها را برای توسعه مدل های پیش بینی به کار گیرند. همچنین لایه های اطلاعاتی مورد نیاز شامل لایه نقاط حضور گونه ها و لایه های متغیرهای مستقل زیست محیطی هستند. در مجموع ۲۷۸۰ نقطه حضور برای هر دو گونه (۱۹۲۶: گونه آئدس اجیپتی و ۸۵۴: گونه آئدس آلبوپیکتوس) با مراجعه به پایگاه های اطلاعاتی مختلف جمع آوری شد. به منظور کاهش خودهمبستگی مکانی بین داده های نقاط حضور ناقلین تب دانگ، لایه هتروژنتی توپوگرافی با استفاده از SDM toolbox در ArcGIS ساخته شد و نقاطی که از نظر ارتفاع دارای شرایط یکسانی هستند از فرایند مدل سازی حذف شدند. به منظور بررسی میزان همبستگی متغیرهای زیستی از تابع PCA در ArcGIS استفاده شد و متغیرهایی که میزان همبستگی بین آنها بالای ۷۵/۰ بود، از تحلیل حذف و متغیرهای تراکم جمعیت، اقلیم، تراکم پوشش گیاهی، ارتفاع و کربن آلی خاک لحاظ وارد مدل شدند. در نهایت با استفاده از روش آنتروپی بیشینه (MaxEnt) و یک نوع الگوریتم ژنتیک تحت عنوان گارپ (GARP) میزان مطلوبیت زیستگاهی در سطح جهان با قدرت تفکیک مکانی ۵ کیلومتر برای هر دو گونه مدل سازی شد. با توجه به دقت بالای روش MaxEnt، با استفاده از این روش، مطلوبیت زیستگاهی قاره آسیا با قدرت تفکیک ۹۰۰ متر برای هر دو گونه مدل سازی شد. نتایج و بحث: مقادیر سطح زیر منحنی (AUC) برای گونه آئدس اجیپتی ۹۴۲/۰ و برای گونه آئدس آلبوپیکتوس ۹۴۸/۰ محاسبه شد. نتایج پژوهش نشان داد که استان های شمالی و جنوبی کشور مطلوبیت زیستگاهی بالاتری را برای هر دو گونه دارند، با این تفاوت که گونه آئدس اجیپتی در قسمت های جنوبی به سمت شرق در حاشیه دریایی عمان دارای احتمال پراکندگی بالاتری است. در پیاده سازی روش MaxEnt برای گونه آئدس آلبوپیکتوس، استان های موجود در غرب ایران نیز مطلوب تعیین شدند که این مهم در مقیاس کوچک تر به صورت درست مدل سازی نشده بود. در بهمن ۱۳۹۹ متاسفانه تعداد کمی پشه و تخم پشه آئدس اجیپتی در شهرستان بندر لنگه کشف شد که دقیقا این پژوهش آن را پیش بینی کرده بود. نتیجه گیری: از نتایج این مطالعه می توان در راستای برنامه ریزی برای مدیریت جمعیت این حشرات ناقل برای کنترل بیماری هم زمان با پایش جمعیت ها در فصول اپیدمی استفاده کرد.کلیدواژه ها
تب دانگ, توزیع مکانی, پشه آئدس اجیپتی, پشه آئدس آلبوپیکتوس, مدل آنتروپی بیشینه, ایراناطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.