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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所

摘要：本申请公开了一种蚊虫暴发风险的预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域。其中，该方法包括：确定目标区域内蚊虫密度数据对应的密度二值数据，并确定目标区域中影响蚊虫密度数据的多个潜在影响因素；根据密度二值数据和每个潜在影响因素的属性数据构建用于预测蚊虫暴发风险的目标预测模型；对待测区域进行空间降尺度处理得到多个子格网，基于目标预测模型预测每个子格网内蚊虫暴发的预测概率；基于每个子格网对应的预测概率确定待测区域中蚊媒疾病的传播风险区。本申请提供的技术方案，可以提高蚊虫暴发风险的预测精确度，精确地预测蚊媒疾病的传播态势，为制定蚊虫精准防控方案提供空间信息参考。

主权项：1.一种蚊虫暴发风险的预测方法，其特征在于，所述方法包括：确定目标区域内蚊虫密度数据对应的密度二值数据，并确定所述目标区域中影响蚊虫密度数据的多个潜在影响因素；其中，所述密度二值数据用于表示所述蚊虫密度数据是否小于蚊媒疾病传播阈值；根据所述密度二值数据和每个潜在影响因素的属性数据构建用于预测蚊虫暴发风险的目标预测模型，包括：根据所述密度二值数据和每个潜在影响因素的属性数据从所述多个潜在影响因素中筛选出至少一个目标影响因素；根据所述密度二值数据和所述目标影响因素的属性数据构建用于预测蚊虫暴发风险的所述目标预测模型；对待测区域进行空间降尺度处理得到多个子格网，基于所述目标预测模型预测每个子格网内蚊虫暴发的预测概率；基于所述每个子格网对应的预测概率确定所述待测区域中蚊媒疾病的传播风险区；其中，所述根据所述密度二值数据和所述目标影响因素的属性数据构建用于预测蚊虫暴发风险的所述目标预测模型，包括：对所述密度二值数据分别进行至少两种重采样处理得到对应的至少两类样本数据集；根据所述目标影响因素的属性数据和每类样本数据集分别构建多变量预测模型，从而得到至少两个多变量预测模型；确定所述至少两个多变量预测模型的预测性能数据；基于所述预测性能数据从所述至少两个多变量预测模型中筛选出所述目标预测模型；所述目标预测模型为以目标影响因素对应的属性数据作为输入，对每个子格网内蚊虫暴发风险进行预测，得到蚊虫暴发的预测概率。

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权利要求：

百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 蚊虫暴发风险的预测方法、装置、电子设备及存储介质