口蹄疫（Foot and Mouth Disease,FMD）属于典型的人兽共患传染病,病原为FMDV。口蹄疫的发病特点包括:突发性、高度接触性、热性,感染包括猪在内的多种动物。因为口蹄疫病的传播速度远远快于其他同类传染病,覆盖范围广泛,发病率高。因此经常会给养殖业造成恶劣的影响,导致养殖业主遭受巨额的经济损失。在很早之前,世界动物卫生组织（OIE）就把口蹄疫界定为典型动物传染病,在国内则被认定为一类动物疫病,要求防疫部门对口蹄疫进行严格的监测和管理,避免人们遭受经济损失,推动养殖业的健康发展。FMD的传染范围和传播速度在各种动物疫病中排在前几位,体现较强的传染性。由于口蹄疫病的传染性非常强,发病率十分高,因此只要发病就会导致人们面临巨大经济损失,在短时间内无法得到有效的控制,造成恶劣的社会影响。FMD地理分布范围很广,从流行历史上看,除南极洲外,几乎所有的国家和地区都曾发生过口蹄疫。疫情主要集中在亚洲,非洲和毗邻亚洲的欧洲部分地区。就受到口蹄疫传染病影响的地区和人们而言,FMD病除了会影响养猪业健康发展之外,还会阻碍国际贸易活动的开展。加强对猪FMD流行病学特征的了解,将有利于相关防控策略的制定,以期减轻猪FMD对养殖业造成的影响。本文对农业农村部提供的国内2010.1.1-2021.3.31之间的猪O型口蹄疫疫情数据进行采集和整理,作为研究依据。数据信息涵盖FMD的发病时间、发病位置、发病数量和频率等;对影响中国大陆口蹄疫传染病病发的因素进行梳理和归类,主要包括大陆的贸易情况、大陆的气候特征、内部环境、猪密度、公路运输系统、人口数量、铁路支线规划等。基于全局空间自相关分析方法对口蹄疫的分布情况进行调研和考察,利用局部空间自相关分析方法对口蹄疫的局部分布特征进行分析,借助方向分布分析方法对猪O型口蹄疫的传播方向进行了解和预测;基于时空聚集性分析方法深度挖掘猪O型口蹄疫的布局情况和病发特征;依据猪O型口蹄疫的影响因素和疫情信息等形成完善的结构方程模型,并结合口蹄疫的传播速度和方向建立Max Ent模型,主要对猪O型口蹄疫疾病的传播和危害进行探索分析,了解产生这种疾病风险的关键因素,明确具体的风险区域,根据疾病传播特征和趋势,来制定合理的疾病管控体系,收集和获取与该传染病相关的资料信息,有助于完善动物疾病相关资料。研究内容如下所示:（1）对农业农村部提供的国内2010.1.1-2021.3.31之间的猪O型口蹄疫疫情数据进行采集和整理,作为研究依据,对口蹄疫的发病率进行了解和分析,基于全局空间自相关分析方法对口蹄疫的分布情况进行调研和考察,利用局部空间自相关分析方法对口蹄疫的局部分布特征进行分析。就全局空间自相关分析而言,结论表明,中国大陆猪O型口蹄疫疫点的分布模式在2010.1.1-2021.3.31呈随机分布模式。局部空间自相关分析结果显示2010.1.1-2021.3.31猪O型口蹄疫在中国大陆的热点分布在新疆维吾尔自治区,冷点分布在贵州省。方向分布分析结果显示中国大陆地区猪O型口蹄疫的分布在2010.1.1-2021.3.31具有明显的方向性,呈西北-东南方向,中心点位于四川盐亭县（105.380015E,31.12696N）。（2）基于2010.1.1-2021.3.31猪O型口蹄疫在中国的发病情况、发病时间、发病规模和发病位置等,借助时空聚集性分析方法对猪O型口蹄疫的时空聚集区进行规划和界定。研究结论表明,主要包括2个时空聚集区,一是一级时空聚集区;二是二级时空集聚区。以一级时空聚集区为例,暴发时间在2010.3.30-2010.5.2,围绕新疆阿克苏地区为中心向四周辐射,包含西藏自治区的部分地区、新疆维吾尔自治区全境、青海省部分区域、甘肃省大部及宁夏回族自治区西部小部分地区。二级时空聚集区在西南地区聚集,暴发时间在2020.7.13-2020.7.19,围绕贵州省三都水族自治县为中心向四周辐射,覆盖贵州省、广西省全境,湖南省、重庆市大部,四川省、云南省东部及广东省西北部部分地区。（3）基于2010.1.1-2021.3.31猪O型口蹄疫发病率指标数据的采集和整理,形成结构方程模型,结合贸易风险因素建立Max Ent模型,对贸易交通因素影响猪O型口蹄疫发生的关系和程度进行调研和考察。研究结论表明,猪肉调运需求量会对猪O型口蹄疫的发病率造成直接影响,猪肉调运需求量越大,口蹄疫的发病几率越高,表现出显著的正相关关系;铁路密度和公路密度都会对猪O型口蹄疫的发生造成直接影响,是非常关键的交通风险因素。日平均气温、日平均相对湿度、日平均光照时长、最干月降水量、UV-B季节性是影响猪O型口蹄疫发生的主要环境因素。（4）基于对2010.1.1-2021.3.31期间国内猪O型口蹄疫时空流行规律与传播风险因素分析,构建由目标层、准则层和指标层三级组成的东北地区猪O型口蹄疫流行风险评价指标体系。通过专家会议打分法制定了每个具体指标的健康评价等级标准,根据各指标与猪O型口蹄疫疾病流行风险的内在关联运用层次分析法确定了评价指标体系的评价权重,结合模糊数学的方法,利用AHP-综合评价法得到最终结果显示我国东北地区猪O型口蹄疫发生的风险程度为中度。（5）基于我国东北地区猪O型口蹄疫发生风险的评估,面对动物卫生管理部门的业务需求,设计建立猪O型口蹄疫监控管理系统。系统基于B/S架构,使用Java Script语言构建,通过Oracle软件建立数据库关联各项数据。系统设计包括“现场监督检查、移动电子出证、档案管理、应急指挥、办公自动化”六大功能模块,可以实现对猪O型口蹄疫疫情的数据上报、防疫人员与物资调配,实现利用移动设备现场出具猪O型口蹄疫疫情检疫证明,养殖户利用手机完成无害化处理申报,提高疫病防控管理的效率。综上,本研究分析了猪O型口蹄疫在特定时间内的时空分布情况,对猪O型口蹄疫的分布模式进行深入的了解,对口蹄疫的分布情况进行调查,对猪O型口蹄疫的传播方向进行预测,对猪O型口蹄疫的时空聚集区进行规划和标注。需要明确的是,研究探讨猪O型口蹄疫时空分布特征能够对猪O型口蹄疫的发病原理和流行趋势进行深入的了解和认知,可以为疫情防控措施的提出和实施奠定基础,提供重要的参考依据。笔者通过结构方程模型和Max Ent模型的建立,对影响猪O型口蹄疫发生的贸易交通因素进行汇总和梳理,对猪O型口蹄疫的发病风险区域进行划分,能够帮助我们对猪O型口蹄疫的病因进行了解和把握,从而提出有效的防疫措施和方案,避免猪O型口蹄疫的大范围传播,对疫情进行有效的控制,具有重要的现实意义。本文在研究中构建猪O型口蹄疫监测预警系统,以实现对猪O型口蹄疫疾病的实时监测与分析,发挥强大的风险预警功能,为管理人员的监测管理工作提供支持,对防疫资源进行合理的分配,实现疫情的精准防控和有效监测。