《表3 生态位模型预测精度与危险等级评价标准表》

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《清代疟疾流行的时空特征、危险模拟与边界探测》

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步骤四：对预测模型进行分析评价，包括模型预测度评价、疫种适生度分析、疫种危险度分析和因子贡献度分析4类。1）模型预测度评价。通常采用受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC曲线），反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，基本原理是假设一个阈值为预测正确的判定标准，低于标准的为错误预测值，高于标准的为正确预测值。ROC曲线下的面积即AUC值（Area Under Curve），其值越接近于1表示模型预测的结果越好，其准确性通常以较差（0.5～0.7）、一般（0.7～0.8）、较高（0.8～0.9）、极高（0.9～1.0）进行评判（表3）。2）疫种适生度分析。MaxEnt生态位模型分析结果是取值范围0～1的连续变量，其值越接近于1，表明适生度越高，暴发危险也就越大。3）疫种危险度分析。通过选择合适的阈值对各区域疫种发病危险等级进行划分，一般划分为低危区（≤0.01）、中危区（0.01～0.1）、高危区（0.1～0.3）、特危区（≥0.3)4级（表3）。在此基础上提取各省区不同危险等级面积，依据主成分判断方法确定其危险等级，同样分为低、中、高、特危4级（见表3）。4）因子贡献度分析。MaxEnt生态位模型用相对贡献度指标来评价参与描摹刻画的环境因子对预测结果的重要性程度，其值越高，贡献度越高，反之则反。