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研究生:盧謙華
研究生(外文):Chien-Hua Lu
論文名稱:使用公民資料庫 eBird 分析歐洲禽流感爆發之高風險鳥種
論文名稱(外文):The use of eBird database to identify high risk bird species associated with avian influenza outbreaks in Europe
指導教授:吳宏達吳宏達引用關係趙黛瑜趙黛瑜引用關係
指導教授(外文):Hong-Dar WuDay-Yu Chao
口試委員:莊定武
口試委員(外文):Ting-Wu Chuang
口試日期:2023-07-06
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:統計學研究所
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2023
畢業學年度:111
語文別:中文
論文頁數:67
中文關鍵詞:eBird禽流感網格化QGIS零膨脹卜瓦松模型傾向分數配對條件邏輯斯迴歸風險地圖
外文關鍵詞:eBirdavian influenzagriddingQGISzero-inflated Poisson modelpropensity score matchingconditional logistic regressionrisk map
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本研究欲探討歐洲地區鳥類與禽流感爆發之關聯性。首先,針對2015年至2020年公民資料庫eBird之鳥類觀測資料,以及經由衛星影像辨識所得之環境因子資料,來探討歐洲地區常見之候鳥與疑似挾帶禽流感病毒之鳥種的潛勢分布。將歐洲分割成100公里×100公里網格,接著利用零膨脹卜瓦松(Zero-Inflated Poisson, ZIP)迴歸進行建模,以估計每一網格內各鳥種之出現機率。考慮的變數有該鳥種的空間自相關以及其他鳥種的出現與否,又分為未考慮環境因子與考慮環境因子兩種做法進行建模。在變數選擇上使用向前選取法(Forward Selection),並以AIC(Akaike Information Criterion)作為模型選擇標準。
其次,利用估計的鳥種出現機率作為傾向分數,加入Gilbert等人在2018年發表的論文中所提供之禽場資料,藉由傾向分數配對(Propensity Score Matching, PSM)與條件邏輯斯迴歸(Conditional Logistic Regression, CLR),探討各鳥種的出現與禽場爆發之間的關聯性。在配對時,一共考慮三種不同的配對方式,分別是一般的配對、逆配對與調整權重後的逆配對。
最後,透過判斷迴歸係數的大小,找出與禽場爆發顯著相關之鳥種。在未加入環境因子的結果中三種配對方法皆為顯著的鳥種共有155種,而在加入環境因子的結果中三種配對方法皆為顯著的鳥種共有142種。利用這些鳥種在各網格內的出現機率以計算其感染禽場之風險,並繪製成禽場爆發風險地圖。
This study aims to investigate the association between bird species and outbreaks of avian influenza in Europe. Firstly, the common migratory birds in Europe and bird species suspected of carrying avian influenza viruses will be examined using bird observation data from the eBird citizen science database for the years 2015 to 2020, as well as environmental factor data obtained through satellite image recognition. Europe will be divided into 100 km×100 km grids, and a zero-inflated Poisson (ZIP) regression model will be used to estimate the occurrence probability of each bird species within each grid. Spatial autocorrelation of the bird species and the presence of other bird species will be considered as variables in the modeling process, which will be conducted with and without the inclusion of environmental factors. Forward selection will be used for variable selection, and the Akaike information criterion (AIC) will serve as the model selection criterion.
Secondly, the estimated probabilities of bird species occurrence will be used as propensity scores. These scores will be combined with poultry farm data provided in a publication by Gilbert et al. in 2018. Propensity score matching (PSM) and conditional logistic regression (CLR) will be employed to explore the association between the occurrence of each bird species and poultry farm outbreaks. Three different matching approaches will be considered: standard matching, counter matching, and counter matching with adjusted weights.
Finally, by examining the magnitudes of the regression coefficients, bird species significantly associated with poultry farm outbreaks will be identified. In the results without the inclusion of environmental factors, a total of 155 bird species showed significant associations using all three matching methods. In the results with the inclusion of environmental factors, a total of 142 bird species showed significant associations using all three matching methods. The occurrence probabilities of these bird species within each grid will be used to calculate the risk of infecting poultry farms and to create maps depicting the risk of poultry farm outbreaks.
摘要 i
Abstract ii
目次 iv
表目次 v
圖目次 vi
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機 2
第三節 文獻回顧 3
第四節 研究架構 4
第二章 資料處理 5
第一節 鳥種篩選 5
第二節 資料網格化 5
第三節 環境因子處理 7
第四節 禽場資料處理 7
第三章 研究方法 10
第一節 傾向分數之估計 10
第二節 傾向分數配對與條件邏輯斯迴歸 12
第三節 風險地圖之估計 14
第四章 分析結果 15
第一節 傾向分數配適結果 15
第二節 傾向分數配對與條件邏輯斯迴歸配適結果 24
第三節 風險地圖 33
第五章 結論與建議 35
第一節 結論 35
第二節 建議 36
參考文獻 37
一、 中文部分 37
二、 西文部分 37
附錄 39
一、中文部分
1.劉正夫(2021)。《以條件自相關迴歸模型估計全台禽流感風險鳥種之潛勢分布圖》。國立中興大學統計學研究所碩士論文。
2.莊湧盛(2021)。《以世界公民科學家eBird資料庫及傾向分數配對法探討禽流感爆發之危險因子》。國立中興大學統計學研究所碩士論文。
3.許家欣(2020)。《以eBird資料庫估計鳥種數量分布並探討其與2015年台灣禽流感爆發禽場之相關性》。國立中興大學應用數學系所碩士論文。
4.曾智一(2019)。《台灣禽流感爆發與公民科學家鳥類觀測資料之關聯性分析》。國立中興大學統計學研究所碩士論文。
5.溫唯佳(2013)。《禽場牛背鷺(Bubulcus ibis)日行為與活動模式》。國立中山大學生物科學系研究所碩士論文。
6.胡雯婷(2022)。《歐洲爆發大規模禽流感 已撲殺4800萬隻禽鳥》。世界民報。摘自http://www.worldpeoplenews.com/content/news/338678
7.中央社(2023)。《缺蛋危機不只台灣!禽流感、通膨打擊,歐美蛋價飆漲70%》。遠見。摘自https://www.gvm.com.tw/article/99935
二、西文部分
1.Cliff, A. D., & Ord, J. K. (1981). Spatial processes: Models and applications. Pion.
2.Boshmann, E. E., & Cubbon, E. (2014). Sketch maps and qualitative GIS: Using cartographies of individual spatial narratives in geographic research. The Professional Geographer, 66(2), 236-248.
3.Sullivan, B. L., Wood, C. L., Iliff, M. J., Bonney, R. E., Fink, D., & Kelling, S. (2009). eBird: A citizen-based bird observation network in the biological sciences. Biological Conservation, 142(10), 2282-2292.
4.Lambert, D. (1992). Zero-inflated Poisson regression, with an application to defects in manufacturing. Technometrics, 34(1), 1-14.
5.Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55.
6.Breslow, N. E., Day, N. E., Halvorsen, K. T., Prentice, R. L., & Sabai, C. (1978). Estimation of multiple relative risk functions in matched case-control studies. American Journal of Epidemiology, 108(4), 299-307.
7.Alders, R., Awuni, J. A., Bagnol, B., Farrell, P., de Haan, N. (2014). Impact of avian influenza on village poultry production globally. Ecohealth, 11(1), 63-72.
8.Lee, Bruce Y. (2020). Avian influenza, H5N8, spreading rapidly in Europe, what to do about the bird flu. Forbes.
9.Gilbert, M., Conchedda, G., Van Boeckel, T. P., Cinardi, G., Linard, C., Nicolas, G., Thanapongtharm, W., D'Aietti, L., Wint, G. R. W., Newman, S. H., & Robinson, T. P. (2018). Global distribution of chickens and pigs raised in extensive, semi-intensive and intensive systems in 2010 (5 minutes of arc). Harvard Dataverse. [Data set].
https://doi.org/10.7910/DVN/A7GQXG
10.Centers for Disease Control and Prevention. (2022). Spread of bird flu viruses between animals and people.
Retrieved from https://www.cdc.gov/flu/avianflu/virus-transmission.htm
電子全文 電子全文(網際網路公開日期:20250808)
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