Applications and challenges of geospatial technologies in veterinary medicine
Assaye Wollelie Fentie · Daniel Haile Asefa
综述地理空间技术在兽医领域的应用、挑战与前景,聚焦疾病监测与风险制图。
叙述性综述,整合GIS、GPS、遥感在兽医流行病学中的应用案例与调查数据。
GIS/RS能有效预测疫情和病媒分布,但应用受限于基础设施、数据质量及政策,如埃塞俄比亚使用率不足2
可探索AI/机器学习与云GIS结合,构建兽医领域标准化地理空间数据平台与预警系统。
综述系统梳理GIS、GPS与遥感在兽医领域的应用与瓶颈,含东非裂谷热、南部非洲蜱虫分布及埃塞俄比亚使用率不足20%等实证数据,对农业信息化与动物疫病防控有参考价值。
地理空间技术在兽医学中日益被视为关键资产,为疾病监测、风险制图和知情决策提供了稳健框架。本叙述性综述旨在总结地理信息系统(Geographic Information Systems, GIS)、全球定位系统(Global Positioning System, GPS)和遥感(Remote Sensing, RS)在推动兽医学发展中的作用,通过综合当前应用、识别主要挑战并探讨未来前景。总体而言,这些工具有助于监测疾病动态、识别流行病学热点、预测疫情,并整合空间与流行病学数据集以指导针对性干预。例如,基于GIS的东非裂谷热疫情制图能够快速识别流行病学热点并指导疫苗接种活动,而遥感衍生的植被指数已成功预测南部非洲蜱虫分布模式,改善了针对性控制策略。其效用不仅限于家畜健康,还对野生动物疾病监测、人兽共患病风险评估、食品安全保障及更广泛的兽医决策过程作出重要贡献。尽管取得了这些成功,其应用仍然有限,受到技术/基础设施障碍、数据质量不佳以及伦理和政策挑战的制约。在埃塞俄比亚,近期调查表明,不到20%的兽医机构在常规监测中积极使用GIS平台,而遥感纳入国家兽医服务仍局限于试点项目。这一差距凸显了建立国家地理空间数据存储库、标准化方案和能力建设举措的迫切需求,以确保公平获取和可持续利用。未来的机遇在于利用人工智能、机器学习和基于云的GIS平台的进步,以及全球合作和培训项目,来加强兽医流行病学和监测系统。应对这些挑战对于将地理空间技术可持续地整合到兽医实践中至关重要,从而增强疾病控制、保障公共卫生并支持家畜生产力。