一、选题背景与意义

（一）选题背景

野生动物疫病的传播不仅对野生动物种群的生存和发展构成严重威胁，还可能跨越物种屏障，对人类健康和畜牧业生产造成潜在风险。气候条件作为生态系统的重要组成部分，对野生动物的生存环境、行为模式以及疫病的传播动态有着显著影响。不同的气候因素，如温度、湿度、降水等，会改变野生动物的栖息地质量、食物资源分布和种群密度，进而影响疫病的传播速度、范围和模式。随着全球气候变化的加剧，气候条件的不稳定性增加，野生动物疫病的传播规律也变得更加复杂和难以预测。因此，深入研究不同气候条件下野生动物疫病的传播机制，构建科学合理的传播模型，并将其应用于疫病的监测、预警和防控，具有重要的现实意义。

（二）选题意义

本研究旨在构建不同气候条件下野生动物疫病传播模型，为野生动物疫病的防控提供科学依据和技术支持。通过模型的构建和应用，可以准确预测疫病在不同气候条件下的传播趋势，提前制定防控策略，降低疫病对野生动物和人类的危害。同时，该研究有助于深入了解气候条件与野生动物疫病传播之间的内在联系，丰富和完善野生动物疫病学的理论体系，为相关领域的研究提供新的思路和方法。此外，研究成果还可以为野生动物保护、生态环境管理和公共卫生安全保障等方面提供决策参考，促进人与自然的和谐共生。

二、研究目标与内容

（一）研究目标

本课题旨在构建气候敏感型的野生动物疫病传播预测体系，实现以下四个层面的研究目标：

1. 气候-疫病关联机制解析目标：系统探究温度、降水、湿度等关键气候因子对野生动物疫病传播的影响路径和强度，揭示气候变化背景下病原体-宿主-环境相互作用的动态规律。重点分析极端气候事件对疫病传播的扰动效应，建立气候敏感性评价指标体系。

2. 多尺度传播模型构建目标：开发融合气候参数的时空传播模型：在微观尺度模拟气候对病原体存活率和宿主免疫力的影响；在中观尺度刻画栖息地变化导致的宿主接触模式改变；在宏观尺度预测区域间疫病传播风险。构建适应不同生态区的模型参数库，提升模型泛化能力。

3. 模型验证与优化目标：设计多场景验证方案，通过历史疫情数据回测、对照区域实测和专家德尔菲法，全面评估模型性能。建立参数动态校准机制，开发模型自适应优化算法，确保预测结果的可靠性和稳定性。

4. 决策支持应用目标：将模型输出转化为防控决策依据，开发风险预警等级划分标准，设计差异化防控预案。构建"监测-预测-预警-处置"的全链条应用体系，实现模型成果向防控实践的有效转化。

（二）研究内容

为实现上述研究目标，本研究将主要开展以下几个方面的内容：

1. 气候因素对野生动物疫病传播的影响分析：收集不同地区、不同时间段的气候数据和野生动物疫病监测数据，建立数据库。运用统计学方法和机器学习算法，分析气候因素（如温度、湿度、降水等）与野生动物疫病传播之间的相关性，确定关键的气候因素。研究气候因素对野生动物行为、种群动态和疫病传播途径的影响机制，为模型的构建提供理论基础。

2. 野生动物疫病传播模型的构建：基于传染病动力学原理，结合气候因素对疫病传播的影响，构建不同气候条件下的野生动物疫病传播模型。确定模型的结构和参数，包括易感者、感染者、康复者等状态变量，以及传播率、治愈率、死亡率等参数。运用数值模拟方法，对模型进行求解和分析，模拟疫病在不同气候条件下的传播过程。

3. 模型的验证和优化：利用实际的野生动物疫病监测数据，对构建的模型进行验证，评估模型的准确性和可靠性。采用敏感性分析和不确定性分析方法，分析模型参数的敏感性和不确定性，对模型进行优化和改进。与其他已有的野生动物疫病传播模型进行比较和验证，进一步提高模型的性能。

4. 模型的应用研究：将构建的模型应用于实际的野生动物疫病监测和防控工作中，制定基于模型的疫病防控策略。评估模型在疫病预警、风险评估和防控效果评估等方面的应用效果，为野生动物疫病的科学防控提供决策支持。结合地理信息系统（GIS）技术，将模型与空间数据相结合，实现疫病传播的可视化和空间分析。

三、研究方法与技术路线

（一）研究方法

本研究将综合运用多种研究方法，包括文献调研、数据收集与分析、模型构建与模拟、实验验证等，具体方法如下：

1. 文献调研法：查阅国内外相关的文献资料，了解野生动物疫病传播模型的研究现状和发展趋势，掌握气候因素对野生动物疫病传播的影响机制和研究方法。

2. 数据收集与分析法：收集不同地区、不同时间段的气候数据和野生动物疫病监测数据，建立数据库。运用统计学方法和机器学习算法，对数据进行分析和处理，确定关键的气候因素和传播参数。

3. 模型构建与模拟法：基于传染病动力学原理，结合气候因素对疫病传播的影响，构建不同气候条件下的野生动物疫病传播模型。运用数值模拟方法，对模型进行求解和分析，模拟疫病在不同气候条件下的传播过程。

4. 实验验证法：利用实际的野生动物疫病监测数据，对构建的模型进行验证和优化。通过对比模型预测结果与实际监测数据，评估模型的准确性和可靠性。

（二）技术路线

本研究的技术路线如下：

1. 数据收集与预处理：收集不同地区、不同时间段的气候数据和野生动物疫病监测数据，对数据进行清洗、整理和预处理，建立数据库。

2. 气候因素分析：运用统计学方法和机器学习算法，分析气候因素与野生动物疫病传播之间的相关性，确定关键的气候因素。

3. 模型构建：基于传染病动力学原理，结合气候因素对疫病传播的影响，构建不同气候条件下的野生动物疫病传播模型。

4. 模型求解与分析：运用数值模拟方法，对模型进行求解和分析，模拟疫病在不同气候条件下的传播过程。

5. 模型验证与优化：利用实际的野生动物疫病监测数据，对构建的模型进行验证和优化，提高模型的准确性和可靠性。

6. 模型应用：将构建的模型应用于实际的野生动物疫病监测和防控工作中，制定基于模型的疫病防控策略，评估模型的应用效果。

四、研究进度安排

本研究计划具体研究进度安排如下：

（一）第一阶段（第 1 - 3 个月）

1. 查阅相关文献资料，了解野生动物疫病传播模型的研究现状和发展趋势。

2. 确定研究方案和技术路线，制定详细的研究计划。

3. 收集不同地区、不同时间段的气候数据和野生动物疫病监测数据，建立数据库。

（二）第二阶段（第 4 - 6 个月）

1. 分析气候因素对野生动物疫病传播的影响机制，确定关键的气候因素和传播参数。

2. 构建基于气候因素的野生动物疫病传播模型，确定模型的结构和参数。

3. 运用数值模拟方法，对模型进行求解和分析，模拟疫病在不同气候条件下的传播过程。

（三）第三阶段（第 7 - 9 个月）

1. 利用实际的野生动物疫病监测数据，对构建的模型进行验证和优化，提高模型的准确性和可靠性。

2. 采用敏感性分析和不确定性分析方法，分析模型参数的敏感性和不确定性。

3. 与其他已有的野生动物疫病传播模型进行比较和验证，进一步提高模型的性能。

（四）第四阶段（第 10 - 12 个月）

1. 将构建的模型应用于实际的野生动物疫病监测和防控工作中，制定基于模型的疫病防控策略。

2. 评估模型在疫病预警、风险评估和防控效果评估等方面的应用效果，为野生动物疫病的科学防控提供决策支持。

3. 撰写研究报告和学术论文，总结研究成果。

五、预期成果与创新点

（一）预期成果

1. 建立不同气候条件下野生动物疫病传播的数据库，为后续的研究和应用提供数据支持。

2. 构建基于气候因素的野生动物疫病传播模型，模拟疫病在不同气候条件下的传播过程。

3. 完成模型的验证和优化，提高模型的准确性和可靠性。

4. 将模型应用于实际的野生动物疫病监测和防控工作中，制定基于模型的疫病防控策略，评估模型的应用效果。

（二）创新点

1. 综合考虑气候因素：本研究将气候因素纳入野生动物疫病传播模型的构建中，全面分析气候条件对疫病传播的影响机制，突破了传统模型仅考虑生物因素的局限性。

2. 多学科交叉融合：综合运用传染病动力学、统计学、机器学习、地理信息系统等多学科的理论和方法，构建科学合理的野生动物疫病传播模型，为疫病的研究和防控提供了新的思路和方法。

3. 实际应用导向：将构建的模型应用于实际的野生动物疫病监测和防控工作中，注重模型的实用性和可操作性，为野生动物疫病的科学防控提供决策支持。

六、研究的可行性分析

（一）理论基础可行

本研究基于传染病动力学原理，结合气候因素对疫病传播的影响，构建野生动物疫病传播模型。传染病动力学作为一门成熟的学科，为模型的构建提供了坚实的理论基础。同时，国内外在气候因素与野生动物疫病传播关系的研究方面已经取得了一定的成果，为模型的构建和分析提供了理论参考。

（二）数据资源可行

本研究所需的气候数据和野生动物疫病监测数据可以通过多种渠道获取。气象部门、野生动物保护机构和相关科研单位都积累了大量的历史数据，为数据的收集和分析提供了保障。

（三）技术方法可行

本研究将运用统计学方法、机器学习算法、数值模拟方法和地理信息系统技术等多种技术方法，这些技术方法在相关领域已经得到了广泛的应用和验证。