评估携带疾病啮齿动物在人类改造热带景观中的分布
该数据集来自 search.dataone.org,用于评估栖息地结构与破碎化如何影响东南亚人类主导景观中常见鼠类啮齿动物的空间分布,并据此推测栖息地结构变化对若干主要鼠传疾病风险的潜在影响

基本信息
资源简介
评估携带疾病啮齿动物在人类改造热带景观中的分布
Assessing the distribution of disease-bearing rodents in human-modified tropical landscapes
该数据集来自 search.dataone.org,用于评估栖息地结构与破碎化如何影响东南亚人类主导景观中常见鼠类啮齿动物的空间分布,并据此推测栖息地结构变化对若干主要鼠传疾病风险的潜在影响。分析基于泰国、柬埔寨和老挝七个站点捕获啮齿动物的地理参考数据库,并为各站点构建土地覆盖图层,同时结合已发表研究中五种主要鼠传病原体的筛查结果进行估计。数据可用于鼠类分布与鼠传疾病风险的景观尺度研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):1. 我们检验了栖息地结构和破碎化如何影响栖息于东南亚人类主导景观中的常见鼠类啮齿动物的空间分布。随后利用观察到的每种啮齿动物的空间分布模式,评估栖息地结构的变化可能如何潜在地影响几种主要鼠传疾病的风险。2. 在本分析中,我们使用了一个广泛的地理参考数据库,其中包含在泰国、柬埔寨和老挝人民民主共和国七个站点捕获的啮齿动物的详细信息。我们还为每个站点开发了土地覆盖图层。已发表研究中筛查啮齿动物中五种主要鼠传病原体的结果被用来估计这些病原体可能如何受到栖息地结构和组成这些改变的影响。3. 我们的结果证实了几种啮齿动物物种的专性栖息和/或伴人 status,尽管 m
【主题与分类】
主题标签:land-cover、Bandicota savilei、synanthropy、Mus cervicolor、Niviventer fulvescens、Mus cookii、Rattus sakeratensis、Rattus tanezumi、Berylmys berdmorei、Bandicota indica。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A79bf865a009b25c82bf268482b01ad65350fb3868ec6d3ec6c383edc0af89cc4
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
- 我们研究了栖息地结构和破碎化如何影响东南亚人类主导景观中常见鼠类啮齿动物的空间分布。随后,利用观察到的每种啮齿动物的空间分布模式,评估栖息地结构变化可能如何潜在地影响几种主要鼠传疾病的风险。2. 在此分析中,我们使用了一个广泛的地理参考数据库,其中包含在泰国、柬埔寨和老挝人民民主共和国七个地点捕获的啮齿动物的详细信息。我们还为每个地点开发了土地覆盖层。利用已发表研究中筛选啮齿动物中五种主要鼠传病原体的结果,来估计这些病原体可能如何受到栖息地结构和组成这些改变的影响。3. 我们的结果证实了几种啮齿动物物种的专化性和/或伴人性状态,尽管大多数研究的物种表现出某种程度的低水平栖息地专化。4.
研究发现,生境多样性及其改变(森林覆盖减少、破碎化加剧、城市化进程加快)有利于共栖啮齿动物物种的存在,如黄胸鼠(Rattus tanezumi),该物种已知会破坏农作物并携带重要的鼠传疾病。5. 综合与应用。五种主要的鼠传病原体与生境结构的持续变化相关。特别是巴尔通体属(Bartonella spp.)和汉坦病毒的存在似乎在受持续破碎化和人类侵占影响的林地景观中更为有利。啮齿动物还对东南亚的作物生产构成重大问题。我们的结果表明,景观结构影响了被视为农业害鼠的啮齿动物物种的可能存在。景观的斑块状结构可能增强(如B. indica)或降低(如B. savilei)可能对作物造成严重损害的啮齿动物的存在。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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