亚马逊地区 Batrachochytrium dendrobatidis 历史动态数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.h3112

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数据集大小约 142.8 KB。

数据说明

亚马逊森林以其惊人的两栖动物多样性而闻名，然而对于亚马逊大部分地区而言，最重要的两栖动物病原体的潜在分布及其潜在影响尚不清楚。在这项对保存的Leptodactylus蛙类进行的回顾性调查中，这些蛙类采集时间跨越119年，我们采用定量PCR检测真菌病原体Batrachochytrium dendrobatidis（Bd），并进行空间扫描分析以识别Bd的时空聚集区。我们还量化了环境因素对Bd出现可能性的潜在影响，并生成了包含我们回顾性采样在内的亚马逊地区Bd的最新适宜性分布图。我们早在1935年就在巴西帕拉州的亚马逊低地检测到了Bd，并发现其随时间推移的流行率较低（约3.8%）。我们识别出两个具有统计学显著性的Bd时空聚集区：一个位于亚马逊河三角洲的近期且范围狭窄的聚集区，以及一个位于亚马逊南部边缘和巴西稀树草原的时空范围广泛的聚集区。

此外，我们发现自20世纪90年代以来，亚马逊西南部Bd阳性样本有所增加，这与秘鲁安第斯山坡邻近高海拔地区报道的两栖动物数量下降相吻合。空间回归分析表明，较高的人类干扰、较高的降水量和较低的气温是Bd出现的显著预测因子。环境生态位模型预测，亚马逊边缘地带存在一些气候适宜性狭窄的区域，而亚马逊中部总体上对Bd的气候适宜性较低；然而，我们在预测适宜性较低的地区发现了Bd阳性样本的聚集，且感染载量出乎意料地高。我们的研究表明，加速的人类开发可能使亚马逊两栖动物面临Bd引入的风险，并凸显了监测亚马逊港口城市附近Bd动态的潜在必要性。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。