GIS and Spatial Analysis in Veterinary Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Durr, P. A. (EDT)/ Gatrell, Anthony C. (EDT)

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2004-10

价格:$ 180.80

装帧:HRD

isbn号码:9780851996349

丛书系列:

图书标签:

• GIS
• Spatial Analysis
• Veterinary Science
• Animal Health
• Epidemiology
• Disease Mapping
• Spatial Epidemiology
• Veterinary Medicine
• Geographic Information Systems
• One Health

兽医学中的空间分析与地理信息系统：理论、方法与应用 作者： [此处可填入原书作者或虚拟作者] 出版社： [此处可填入虚拟出版社名称] --- 内容简介 本书深入探讨了地理信息系统（GIS）和空间分析技术在现代兽医学研究、实践与公共卫生管理中的广泛应用。随着全球化进程的加速和人畜共患疾病防控需求的日益迫切，将空间维度纳入传统的生物学和流行病学研究框架，已成为提升决策效率和精准度的关键手段。本书旨在为兽医学家、动物卫生官员、公共卫生专业人员以及对空间流行病学感兴趣的研究人员，提供一套全面、实用的理论基础与操作指南。 全书结构严谨，内容涵盖了从基础的空间数据采集、处理到高级空间统计建模与可视化展示的全过程。我们力求通过详实的案例研究和清晰的图表说明，展示空间分析如何有效地解决兽医学领域中的复杂问题，例如动物疫病的监测与预测、畜群健康管理、野生动物保护与栖息地评估、以及动物源性食品安全溯源等。 第一部分：空间科学基础与兽医学的交汇 本部分为读者构建理解空间分析在兽医学中应用所需的理论基石。我们首先界定了GIS和空间分析的核心概念，解释了地理坐标系统、地图投影的重要性，以及在生物学研究中如何准确地对动物活动、疾病爆发点进行地理定位。 1.1 兽医学中的空间思维： 探讨为什么空间因素（如距离、密度、环境梯度）对动物健康和疾病传播至关重要。介绍了空间自相关性（Spatial Autocorrelation）的概念及其在评估疾病聚集性（Clustering）中的意义。 1.2 空间数据源与管理： 详细介绍了可用于兽医学研究的主要空间数据类型，包括GPS轨迹数据、遥感影像（如卫星图像、无人机数据）、地籍图、以及各种环境变量数据（气候、植被指数）。重点阐述了数据清洗、配准和数据库构建的方法，确保用于分析的数据具有高精度和时空一致性。 1.3 基础空间操作： 涵盖了缓冲区分析、叠加分析（Overlay Analysis）、网络分析在动物流向追踪中的应用。例如，如何利用缓冲区确定特定风险区域的家禽养殖场密度，或如何通过网络分析模拟动物（如候鸟或活畜）的潜在扩散路径。 第二部分：空间流行病学与疾病传播建模 这是本书的核心部分，专注于应用空间统计工具来理解和预测动物传染病（如非洲猪瘟、禽流感、布鲁氏菌病等）的暴发和传播动态。 2.1 疾病地理分布与热点识别： 介绍如何使用核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）和Getis-Ord $G^i$ 统计量（Hot Spot Analysis）来识别疾病在地理空间上的高风险聚集区。深入探讨了如何区分真实的疾病聚集与随机的分布模式。 2.2 空间回归模型： 讲解如何构建和解释空间计量经济学模型，用于探究环境、社会经济因素与疾病风险之间的复杂关系。重点分析了空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）和空间误差模型（Spatial Error Model, SEM），说明在评估气候变化、土地利用变化对人畜共患病风险影响时，为何必须考虑空间依赖性。 2.3 疾病传播的动态空间模拟： 介绍基于主体的模型（Agent-Based Modeling, ABM）和基于元胞自动机（Cellular Automata, CA）的方法，用于模拟疾病在不同空间异质性环境中的演化过程。这部分将提供工具来评估干预措施（如隔离区划定、疫苗接种策略）在空间尺度上的潜在效力。 第三部分：畜群健康、环境健康与资源管理 本部分拓宽了应用范围，展示了空间分析在非传染病领域以及跨学科研究中的价值。 3.1 精准畜牧业中的空间决策支持： 探讨如何利用GIS和高精度定位技术优化畜群管理。内容包括：利用空间插值技术创建环境压力图（如温度、湿度、空气质量），指导牲畜的饲养环境调控；以及通过空间分析优化饲料投放、粪污处理设施的选址。 3.2 栖息地适宜性评估与保护生物学： 针对野生动物保护、人兽交界面研究，详细介绍了最大熵模型（MaxEnt）等生态位模型（Ecological Niche Modeling, ENM）的应用。读者将学习如何整合遥感数据和地面观测数据，预测关键物种的地理分布范围，并评估不同基础设施建设对野生动物廊道的影响。 3.3 食品安全与供应链追溯： 讨论利用GIS构建从农场到餐桌的动物源食品供应链的可视化与分析平台。重点关注如何集成批次信息和地理位置数据，实现快速的地理溯源，并在发生食品安全事件时，精准锁定污染源头和受影响区域。 第四部分：工具、实践与未来展望 本部分面向实际操作，指导读者选择合适的软件工具，并展望空间分析在未来兽医学发展中的前沿方向。 4.1 软件平台与实践工作流： 对市场上主流的GIS软件（如ArcGIS Pro, QGIS）以及统计分析包（如R语言中的sp/sf包）进行对比评述，并提供具体的实践流程示例，例如如何从原始GPS数据中提取每日活动范围，并将其导入空间统计软件中进行分析。 4.2 数据可视化与地图叙事： 强调高质量的可视化在科学交流中的重要性。介绍如何设计具有科学严谨性、同时兼具信息传达效率的专题地图，包括使用三维可视化、时间序列地图等高级表达方式，有效地向决策者传达空间分析的结果。 4.3 前沿领域探索： 展望物联网（IoT）传感器数据、大数据集成在空间兽医学中的潜力，以及人工智能与深度学习技术在处理高维度遥感数据和预测复杂疾病爆发方面的最新进展。 本书特色： 强调实践性： 理论讲解紧密结合实际的兽医案例，确保读者能够将所学知识直接应用于解决现实问题。 跨学科整合： 融合了流行病学、生态学、环境科学和地理空间技术的知识体系。 数据驱动： 提供了清晰的数据准备和分析流程，鼓励读者建立以数据为基础的决策支持系统。 本书是兽医学领域专业人士、研究生以及所有关注动物健康与环境相互作用的科研工作者不可或缺的参考资料。通过掌握这些空间分析工具，读者将能够以前所未有的深度和精度，理解、预测和管理动物健康危机。

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坦白说，我对这本书的期待很高，因为它触及了我一直以来在兽医工作中所感受到的一个“盲点”——空间维度。我常常思考，为什么某些疾病在特定的地区更容易发生？为什么动物的某些行为模式会受到地理环境的显著影响？这本书似乎能够提供解答这些问题的工具。我非常希望书中能够详细阐述如何利用GIS来构建和管理动物健康数据库，以及如何通过空间分析来识别出潜在的风险区域和关键的干预点。我设想，通过书中介绍的方法，我们可以更清晰地描绘出动物疾病的传播网络，甚至预测出疾病可能蔓延的方向和速度，这对于制定精准防控策略，减少经济损失和保护公众健康都将具有不可估量的价值。此外，书中对“尺度效应”的讨论也引起了我的兴趣，同一个空间现象，在不同的尺度下可能会呈现出截然不同的规律，如何在兽医研究中恰当地选择和分析空间尺度，将是提升研究质量的关键。这本书的出现，无疑为兽医科学的研究和实践注入了新的活力，让我看到了利用先进的空间分析技术解决复杂问题的光明前景。

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作为一名对数据驱动型决策感兴趣的兽医，这本书对我来说就像是一场及时雨。我一直认为，传统的兽医工作往往局限于对个体的关注，而忽略了疾病发生的空间维度和社会经济背景。这本书恰好弥补了这一不足。我非常好奇书中是否会深入探讨如何整合多种数据源，比如地理信息、气候数据、动物种群密度、人类活动模式，甚至社交媒体上的信息，来构建一个全面的动物健康监测和预警系统。如果书中能够展示如何利用这些多源数据进行建模，预测疾病的爆发风险，那么对于公共卫生部门和畜牧业从业者来说，将是具有革命性的意义。我尤其希望能看到书中关于“地理加权回归”等方法的应用实例，这种能够考虑空间异质性的回归模型，可能比传统的全局模型更能揭示出影响动物健康的局部因素。它或许能帮助我们理解，为什么在某些地理区域，特定的疾病会更加猖獗，而其他区域却相对安全。这本书的出现，让我看到了将先进的空间分析技术应用于兽医科学领域的巨大可能性，为更科学、更精准的疾病防控和动物福利保障打开了新的大门。

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我尝试性地翻阅了这本书的部分章节，立即被其严谨的逻辑和前沿的视角所吸引。尽管我并非资深的空间分析专家，但书中的讲解方式却相当直观易懂，逐步引导读者理解复杂的概念。我特别关注到书中有关于“空间自相关”和“热点分析”的讨论，这两种技术在识别疾病聚集区或潜在风险区域方面具有极大的潜力。想象一下，通过对动物病例的空间分布进行分析，我们是否能更精确地找出疾病的“热点”，然后集中资源进行干预？书中或许会提供具体的算法和可视化工具，帮助我们生成直观的地图，一目了然地揭示出潜在的风险区域。此外，书中对“空间插值”方法的介绍也引起了我的兴趣，这是否意味着我们可以根据有限的监测点数据，推断出更广泛区域的动物健康状况，从而在资源有限的情况下进行更有效的普查？我期待书中能够提供一些关于如何选择合适插值方法以及如何解读插值结果的指导，这对于提高数据利用效率至关重要。这本书的价值在于，它不仅仅是理论的堆砌，而是将这些强大的空间分析工具具体应用到兽医科学的实际问题中，为我们提供了解决实际挑战的全新思路和方法。

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这本书给我带来了一种全新的视角来看待动物健康问题。我之前更多地从生物学和临床的角度去理解疾病，而这本书则将“地点”和“空间”的重要性提升到了前所未有的高度。我特别期待书中对“空间统计学”在兽医领域应用的讲解。例如，书中是否会介绍如何检测动物疾病在地理空间上的聚集性，以及如何区分随机分布和非随机分布的病例？这对于识别传染病的传播源和传播途径至关重要。我又在想，书中是否会讨论如何利用GIS技术来评估不同地理环境对动物健康的影响，比如污染物的空间分布如何影响当地野生动物的健康，或者不同气候条件下，动物更容易感染哪些疾病？这种将地理信息与生物指标相结合的分析方法，无疑能够帮助我们更深入地理解疾病发生的生态学基础。我也对书中可能包含的“空间采样设计”部分感到兴奋，如何能够更有效地选择采样点，以最少的成本获取最有代表性的数据，这对于疾病监测和流行病学调查来说，是极其重要的。

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这本书给我一种非常深刻的印象，虽然我还没来得及深入研究其中的每一个细节，但从目录和前言就能感受到作者在GIS（地理信息系统）和空间分析领域深厚的功底。我尤其对书中可能包含的实际案例分析部分充满期待，想象着它会如何将抽象的空间理论与现实中的兽医科学问题相结合。例如，我非常好奇书中是否会探讨如何利用GIS技术追踪和预测动物疫病的传播路径，这对于早期预警和有效控制疫情爆发至关重要。又或者，它会如何帮助我们理解特定地理环境下野生动物的栖息地偏好，从而制定更有效的保护策略。书中可能还会涉及如何利用空间数据来优化畜牧业的资源配置，比如合理规划兽药和疫苗的投放点，或者分析不同区域的放牧适宜性。这种将地理空间信息与生物学、流行病学、生态学等交叉融合的学科，无疑是现代兽医科学发展不可或缺的一部分。我希望这本书能够提供一套清晰的框架和实用的方法论，让像我这样的兽医工作者，即使不是GIS领域的专业人士，也能掌握运用这些工具解决实际问题的能力。它就像一把钥匙，能够打开我理解和解决那些传统方法难以触及的空间维度问题的门。

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