数据:评估携带疾病的啮齿动物在人类改造热带景观中的分布
该数据集来自 Dryad,包含东南亚人类主导景观中啮齿动物分布与栖息地结构及破碎化关系的研究数据。数据覆盖泰国、柬埔寨和老挝的七个样点,含广泛的地理参考啮齿动物捕获记录及各地土地覆盖图层,并整合了已发表研究中五种主要鼠传病原体的筛查结果

基本信息
资源简介
数据:评估携带疾病的啮齿动物在人类改造热带景观中的分布
Data from: Assessing the distribution of disease-bearing rodents in human-modified tropical landscapes
该数据集来自 Dryad,包含东南亚人类主导景观中啮齿动物分布与栖息地结构及破碎化关系的研究数据。数据覆盖泰国、柬埔寨和老挝的七个样点,含广泛的地理参考啮齿动物捕获记录及各地土地覆盖图层,并整合了已发表研究中五种主要鼠传病原体的筛查结果。可用于分析栖息地变化如何影响鼠类空间分布,进而评估鼠传疾病风险,适用于物种分布建模与疾病风险预测等研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2015。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):1. 我们测试了栖息地结构和破碎化如何影响栖息在东南亚人类主导景观中的常见鼠科啮齿动物的空间分布。然后,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. 在这项分析中,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的专化种和/或伴人种状态,尽管m
【主题与分类】
主题标签:habitat、Mus caroli、Rattus norvegicus、Maxomys surifer、Berylmys berdmorei、Rattus argentiventer、Rattus exulans、Rattus tanezumi、Rodents、rodent-borne diseases。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.m0s63
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 226.0 KB。
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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