DiscussionThis study aimed (i) to p

Discussion
This study aimed (i) to produce maps of chicken and duck population densities, distinguishing intensive from extensive production based on the number of birds per holder, and (ii) to explore the associations between the densities of birds in each category and some anthropogenic predictor variables.
The vast majority (>99%) of ducks in Thailand are raised in the free-grazing production systems and were categorised as intensive using this approach. This may seem surprising since the practice of free-grazing is usually thought to represent a low-input, low output system. However, beyond the number of birds per holder,used here as index to allocate birds to the intensive production category,other arguments support the results that free-grazing duck production in Thailand is more intensive than extensive: (i) free grazing production systems involve flocks of several thousands of individuals and tens of duck herders clustered on small areas of land; (ii) the movement of the ducks from one field to another involves motorised transportation (Songserm et al., 2006; Henning et al., 2009); (iii) ducklings are purchased in high numbers from dedicated intensive producers (Minh et al., 2010); and (iv)the management of eggs produced by millions of free-grazing ducks, laying daily, requires intensive logistics; as does the transportation, processing and storage of duck meat products (Heft-Neal et al., 2008).The main factors in free-grazing duck farming that fall outside the definition of intensive production presented in the introduction are the absence of high investments in bio-security, and that bought feed is not provided. The absence of bio-security measures associated with high production levels of free-grazing duck products had important epidemiological consequences in term of risk of HPAI H5N1 transmission (Otte et al., 2006; Paul et al., 2011).
Most of Thailand’s intensive poultry farming was seen to be clustered in the central region of the Chao Phraya, corroborating conclusions drawn from previous works on Thailand’s poultry sector (Costales, 2004). However different distribution patterns were observed for chickens and ducks. Intensive duck production was concentrated in the Chao Phraya river central flood plain, mainly because this supports multiple rice production cycles per year (a condition necessary to sustain free-grazing duck production (Gilbert et al., 2007)). Intensive chicken production was a lot more scattered through out the country (Fig. 4), but with highest densities in provinces surrounding Bangkok: the largest market for national consumption, but also an important commercial hub for exports.Broiler production is primarily located close to hatcheries, feed mills and processing plants whilst large integrated layer farms are distributed more evenly across regions (Costales, 2004; NaRanong,2007).
These observations were further supported by the results of the regression analyses. The strong relationship between intensively farmed chickens and human population density and proximity to Bangkok reflects the huge demand for chicken meat in the Thai capital and the importance of Bangkok as an exportation hub. For intensively raised ducks, human population density was also found to be an important predictor; but so was the number of crop cycle per year, reflecting the importance of available feeding resources,provided by proximity to paddy fields with multiple cropping as reported in previous studies (Gilbert et al., 2007). Unexpectedly the number of crop cycles showed a negative correlation with the presence of intensively raised chickens, whereas a positive contribution from the percentage of irrigated areas was observed (Table 3b).Intensive chicken farming is less closely associated with the land than is intensive duck farming. The counter-intuitive sign of both coefficients may be explained by the fact that intensive chicken farming occurs within the broad area of the central floodplain, i.e.,an area with a high proportion of land under irrigation, but not right next to the paddy fields themselves. This observation could also have arisen due to scale: the percentage of irrigated area is derived from a 10 km resolution image, whilst the number of crop cycles was derived froma 500 mresolutionimage (Xiao et al., 2006).Both were subsequently aggregated to 1 km pixels. More surprising was the fact that sub-districts dominated by urban areas supported large numbers of intensively raised poultry, possibly corroborating the idea that intensive poultry farming is increasingly urban in nature (Rushton et al., 2005).
Intensive production was found to be strongly clustered (as indicated by the short range of semi-variogram models), and difficult to predict through regression analysis. Both results can be interpreted relatively easily. Firstly, a wide range of parameters influence decisions on where to set up intensive or industrial farms (Neumannet al., 2009). This includes variables such as the cost of the land,local government incentives or tax regimes, which are difficult to integrate into this type of modelling because of a lack of detailed data. Secondly, from a producer perspective, the geographical concentration of production units results in economies of scales for the provision of inputs (low-cost feed and day-old chicks or ducklings) and the collection and transportation of outputs. For two sub-districts which are equally suitable for the establishment of a chicken farm, the decision to set up a farm may have depended initially on some unknown factor such as the availability of a parcel of land to buy. Then subsequent farm establishment may occur in the vicinity of that original farm in order to benefit from economies of scale. Over time, this would result in two sub-districts with apparently identical conditions (in terms of accessibility to Bangkok, etc.) but one having a cluster of intensive production units whilst the other may have none. This situation would typically result in a clustered distribution of production, whose distribution may be difficult to predict using spatial, environmental variables. This is further exacerbated by the fact that chicken production can be fully detached from the land resource, which restricts the extent to which its distribution can be explained by environmental variables (Naylor et al., 2005).
Extensive production showed a much more homogeneous and predictable distribution for both chickens and ducks, and was found to be strongly correlated with human population density and much less influenced by the accessibility to Bangkok and other urban areas. This supports the idea that extensive production mostly comprises subsistence farming in rural areas. Extensive production still dominates Thailand’s poultry sector in terms of number of holders(Poapongsakorn et al., 2003) and their competitiveness with respect to larger-scale producers may be explained by their ability to maintain low production costs, often using family labour and with reduced overhead costs. Among the rural population, which represent about 66% of the total, 73% of poultry farms (UN, 2010) are traditional, low-input, backyard farms, rearing native chickens and fighting cocks in free-range systems (Otte et al., 2006).Only recently have native chickens started to be produced by larger commercial producers (Chang, 2004).
The relatively good predictability of extensive production, with few spatial predictor variables, opens up the possibility for separating extensive from intensive production in other countries that do not have detailed census data such as is available for Thailand.Indeed, given the weight of human population in the prediction of extensively raised poultry, it could be realistically assumed that extensive poultry production could be predicted based solely on rural population maps, and that the amount of intensively raised birds could then be deduced from the difference with census totals.Approaches based on these principles are reviewed in Robinson et al. (2011) and call for detailed follow-up studies to test and validate them.
The approach developed in this paper could be improved in several ways. First, the methodology would benefit from the addition of information derived from expert opinion and, if available, from a selected sets of livestock-oriented, socio-economic predictors.One example is the value of the land, which could be an important factor in deciding where farms should be established. Second,the SARM method used to investigate links between the densities of the different poultry categories and a suite of predictor variables raised some issues. First, models were based only on a sub-sample of 2000 locations randomly distributed across the country, possibly missing some important relationships. Second, the SARM does not explicitly account for possible interaction among predictor variables raised some issues. First, models were based only on a sub-sample of 2000 locations randomly distributed across the country, possibly missing some important relationships. Second, the SARM does not explicitly account for possible interaction among predictor variables There remains considerable scope to evaluate other modelling approaches such as, for example, Boosted Regression Trees (Elith et al., 2008), which may better be able to describe non-linear relationships between poultry densities and covariates.
Poultry data broken down by production system have rarely been used in epidemiological risk factor analyses. An important follow-up to this work will be to look at data on historical HPAI H5N1 epidemics in Thailand in relation to detailed poultry systems information. Poultry data, broken down by production systems,could also be used in knowledge-based approaches such as multi criteria decision analysis (MCDA), in order to characterize better the regions where the interactions between people and poultry are highest.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สนทนาการศึกษานี้มุ่ง (i) ใน การผลิตแผนที่ของไก่และเป็ดประชากรความหนาแน่น การแยกความแตกต่างมากจากการผลิตอย่างละเอียดตามจำนวนนกต่อใส่ และ (ii) การสำรวจการเชื่อมโยงระหว่างความหนาแน่นของนกในแต่ละประเภทและบางตัวแปรผู้ทายผลมาของมนุษย์ส่วนใหญ่ (> 99%) ของเป็ดในประเทศไทยจะเพิ่มขึ้นในระบบผลิตฟรี-grazing และถูกจัดให้เป็นแบบเร่งรัดโดยใช้วิธีการนี้ นี้อาจดูน่าแปลกใจเนื่องจากมักจะมีคิดปฏิบัติฟรี-grazing ถึงระบบผลผลิตป้อน ข้อมูลต่ำ ต่ำ อย่างไรก็ตาม นอกเหนือจากจำนวนนกต่อผู้ ใช้ที่นี่เป็นดัชนีเพื่อปันส่วนนกประเภทผลิตคอร์ อาร์กิวเมนต์อื่น ๆ สนับสนุนผลลัพธ์ว่าฟรี-grazing เป็ดผลิตในประเทศไทยมากขึ้นเข้มข้นกว่าอย่างละเอียด: (i) ฟรีผลิต grazing จำนวนเกือบเท่าเดิมสิบเป็ด herders จับกลุ่มบนพื้นที่เล็ก ๆ ของแผ่นดิน และหลายพันของบุคคลที่เกี่ยวข้องกับระบบ (ii) การเคลื่อนไหวของเป็ดจากการอื่นเกี่ยวข้องกับการขนส่งแบบ (ส่งเสริมและ al., 2006 Henning et al., 2009); (iii) แม่ ducklings ซื้อตัวเลขสูงจากผู้ผลิตเร่งรัดทุ่มเท (น et al., 2010); และ (iv) การจัดการการผลิต โดยล้านฟรี-grazing เป็ด ไข่วางทุกวัน โลจิสติกส์แบบเร่งรัด เป็นไม่ขนส่ง การประมวลผล และการจัดเก็บผลิตภัณฑ์เนื้อเป็ด (Heft นีลเอ็ด al., 2008)ปัจจัยหลักในฟรี-grazing เป็ดเลี้ยงที่อยู่นอกข้อกำหนดของการผลิตแบบเร่งรัดในการแนะนำ ของการลงทุนสูงในด้านความปลอดภัยทางชีวภาพ และที่ซื้ออาหารไว้ไม่ ขาดมาตรการความปลอดภัยทางชีวภาพที่เกี่ยวข้องกับระดับการผลิตที่สูงของผลิตภัณฑ์เป็ดฟรี-grazing มีลำดับความสำคัญของความเสี่ยงของการดื้อ H5N1 ส่ง (Otte et al., 2006 Paul et al., 2011)เลี้ยงสัตว์ปีกแบบเร่งรัดในประเทศไทยส่วนใหญ่ที่เห็นจะจับกลุ่มในภาคกลางของแม่น้ำเจ้าพระยา บทสรุป corroborating ออกจากงานก่อนหน้านี้ในภาคปศุสัตว์ของไทย (Costales, 2004) อย่างไรก็ตาม รูปแบบการกระจายที่แตกต่างกันถูกสังเกตไก่และเป็ด ผลิตเป็ดแบบเร่งรัดเข้มข้นในการเจ้าพระยาแม่น้ำกลางน้ำท่วมล้วน เพราะนี้รองรับรอบการผลิตข้าวหลายปี (เงื่อนไขจำเป็นในการรักษาฟรี-grazing เป็ดผลิต (Gilbert et al., 2007)) ไก่เร่งรัดผลิตถูกมากกระจายผ่าน ออกประเทศ (Fig. 4), แต่ มีความหนาแน่นสูงสุดในจังหวัดรอบ ๆ กรุงเทพมหานคร: ตลาดใหญ่ที่สุดสำหรับปริมาณการใช้วัสดุแห่งชาติ แต่จุดรวมการค้าสำคัญเพื่อการส่งออกการผลิตไก่เนื้อเป็นหลักแห่ง hatcheries อาหารโรงงานผลิตและแปรรูปพืชในขณะที่ฟาร์มขนาดใหญ่รวมชั้นจะกระจายมากเท่า ๆ กันข้ามภูมิภาค (Costales, 2004 NaRanong, 2007)ข้อสังเกตเหล่านี้ได้รับการสนับสนุนเพิ่มเติม โดยผลการวิเคราะห์ถดถอย ความสัมพันธ์ที่ดีระหว่าง intensively farmed ไก่ และความหนาแน่นประชากรมนุษย์และกรุงเทพฯ สะท้อนถึงความต้องการมากสำหรับเนื้อไก่ในกรุงเทพฯ และความสำคัญของกรุงเทพมหานครเป็นศูนย์กลางการส่งออก สำหรับเป็ด intensively ยก ความหนาแน่นประชากรมนุษย์ยังพบมี จำนวนประตูที่สำคัญ แต่เพื่อให้ ได้จำนวนรอบตัดต่อปี การสะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญของทรัพยากรอาหารว่าง โดยกับนาข้าวกับครอบหลายในการศึกษาก่อนหน้า (Gilbert et al., 2007) คาดจำนวนรอบตัดที่แสดงให้เห็นความสัมพันธ์เชิงลบมีไก่ intensively ยก ในขณะที่จัดสรรบวกจากเปอร์เซ็นต์ของพื้นที่ชลประทานได้สังเกต (ตาราง 3b)เลี้ยงไก่แบบเร่งรัดเป็นน้อยอย่างใกล้ชิดเชื่อมโยงกับแผ่นดินกว่าจะเลี้ยงเป็ดแบบเร่งรัด เครื่อง counter-intuitive ของสัมประสิทธิ์ทั้งสองอาจจะอธิบายความจริงที่ว่า เลี้ยงไก่แบบเร่งรัดภายในพื้นที่กว้างกลาง floodplain ตั้ง i.e.,an มีสัดส่วนที่สูงของแผ่นดินภาย ใต้ชลประทาน แต่ไม่ใช่ติด กับทุ่งนาตัวเอง ยังได้เกิดขึ้นนี้สังเกตจากขนาด: เปอร์เซ็นต์ของพื้นที่ยามได้จากรูปที่ความละเอียด 10 กม. ในขณะที่จำนวนรอบตัดได้รับ froma 500 mresolutionimage (เสี่ยวและ al., 2006)นอกจากนี้ทั้งสองในเวลาต่อมาได้รวมการพิกเซล 1 km น่าแปลกใจมากเป็นความจริงที่ครอบงำ โดยเขตเมืองเขตย่อยสนับสนุนจำนวนมาก intensively ยกสัตว์ปีก corroborating อาจคิดว่าการทำฟาร์มปศุสัตว์เร่งรัดมากเมืองธรรมชาติ (Rushton et al., 2005)Intensive production was found to be strongly clustered (as indicated by the short range of semi-variogram models), and difficult to predict through regression analysis. Both results can be interpreted relatively easily. Firstly, a wide range of parameters influence decisions on where to set up intensive or industrial farms (Neumannet al., 2009). This includes variables such as the cost of the land,local government incentives or tax regimes, which are difficult to integrate into this type of modelling because of a lack of detailed data. Secondly, from a producer perspective, the geographical concentration of production units results in economies of scales for the provision of inputs (low-cost feed and day-old chicks or ducklings) and the collection and transportation of outputs. For two sub-districts which are equally suitable for the establishment of a chicken farm, the decision to set up a farm may have depended initially on some unknown factor such as the availability of a parcel of land to buy. Then subsequent farm establishment may occur in the vicinity of that original farm in order to benefit from economies of scale. Over time, this would result in two sub-districts with apparently identical conditions (in terms of accessibility to Bangkok, etc.) but one having a cluster of intensive production units whilst the other may have none. This situation would typically result in a clustered distribution of production, whose distribution may be difficult to predict using spatial, environmental variables. This is further exacerbated by the fact that chicken production can be fully detached from the land resource, which restricts the extent to which its distribution can be explained by environmental variables (Naylor et al., 2005).ผลิตอย่างละเอียดพบกระจายเป็นเนื้อเดียวกันมากขึ้น และได้ไก่และเป็ด และพบ correlated อย่างยิ่ง มีความหนาแน่นประชากรมนุษย์ และผลมากน้อยตามถึงกรุงเทพและพื้นที่อื่น ๆ เมือง นี้สนับสนุนความคิดที่หลากหลายผลิตเลี้ยงชีพในชนบทส่วนใหญ่ประกอบด้วย ผลิตอย่างละเอียดยังคงกุมอำนาจภาคปศุสัตว์ของไทยในแง่ของจำนวนผู้ถือ (Poapongsakorn et al., 2003) และอาจอธิบายความสามารถในการแข่งขันกับผู้ผลิตขนาดใหญ่ โดยความสามารถในการรักษาต้นทุนการผลิตต่ำ มักจะใช้แรงงานครอบครัว และ มีต้นทุนการผลิตลดลง ประชากรชนบท ซึ่งแสดงถึงประมาณ 66% ของผลรวม 73% ของฟาร์มสัตว์ปีก (UN, 2010) หมู่บ้านโบราณ ต่ำ อินพุต ฟาร์ม แม่ไก่พื้นเมือง และการต่อสู้ cocks free-range ระบบ (Otte et al., 2006)เฉพาะเมื่อเร็ว ๆ นี้ มีไก่พื้นเมืองเริ่มต้นที่จะผลิต โดยผู้ผลิตเชิงพาณิชย์ขนาดใหญ่ (ช้าง 2004)แอพพลิเคชันที่ค่อนข้างดีผลิตอย่างละเอียด มีตัวแปร predictor ปริภูมิน้อย เปิดขึ้นสามารถแยกอย่างละเอียดจากการผลิตแบบเร่งรัดในประเทศอื่น ๆ ที่ไม่มีข้อมูลรายละเอียดบ้านเช่นมี Thailand.Indeed รับน้ำหนักของประชากรบุคคลในคำทำนายของสัตว์ปีกยกขึ้นอย่างกว้างขวาง มันอาจจะจริงสันนิษฐานว่า ผลิตสัตว์ปีกมากมายอาจจะทำนายตามแผนที่ประชากรชนบทและว่า การจำนวนนก intensively ยกแล้วสามารถ deduced จากความแตกต่างกับสำนึกรวมกันวิธีตามหลักการเหล่านี้จะดูในโรบินสัน et al. (2011) และเรียกศึกษาติดตามรายละเอียดการทดสอบ และตรวจสอบได้แนวทางพัฒนาในกระดาษนี้สามารถปรับปรุงได้หลายวิธี แรก วิธีจะได้ประโยชน์จากการเพิ่มข้อมูลที่มาจากความเห็นผู้เชี่ยวชาญและ ถ้า มี จากชุดเลือกของ predictors แปลกปศุสัตว์ สังคมเศรษฐกิจตัวอย่างหนึ่งคือ ค่าของแผ่นดิน ซึ่งอาจเป็นปัจจัยสำคัญในการตัดสินใจที่จะสร้างฟาร์ม สอง SARM วิธีใช้การตรวจสอบการเชื่อมโยงระหว่างความหนาแน่นของประเภทสัตว์ปีกต่าง ๆ และชุดตัวแปร predictor ยกบางประเด็น รุ่นแรก ถูกใช้ใน 2000 ที่ตั้งสุ่มกระจายทั่วประเทศ อาจขาดความสัมพันธ์ที่สำคัญบางตัวอย่างย่อย สอง SARM ไม่ชัดเจนบัญชีสำหรับโต้ตอบได้ระหว่างตัวแปร predictor ยกบางประเด็น รุ่นแรก ถูกใช้ใน 2000 ที่ตั้งสุ่มกระจายทั่วประเทศ อาจขาดความสัมพันธ์ที่สำคัญบางตัวอย่างย่อย สอง SARM ไม่ชัดเจนบัญชีสำหรับโต้ตอบได้ระหว่างตัวแปร predictor มีเหลือ มากขอบเขตการประเมินวิธีการสร้างแบบจำลองอื่น ๆ เช่น เช่น ประจำถดถอยต้นไม้ (Elith et al., 2008), ซึ่งอาจดีกว่าจะอธิบายความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นระหว่างความหนาแน่นของสัตว์ปีกและ covariatesข้อมูลสัตว์ปีกแบ่งตามระบบการผลิตได้ไม่ค่อยได้ใช้ในการวิเคราะห์ปัจจัยความเสี่ยง การติดตามผลที่สำคัญงานนี้จะไป ดูที่ข้อมูลในประวัติศาสตร์ดื้อ H5N1 โรคระบาดในประเทศไทยเกี่ยวกับสัตว์ปีกรายละเอียดระบบข้อมูล ยังสามารถใช้ข้อมูลสัตว์ปีก แบ่งตามระบบการผลิต ความรู้วิธีต่าง ๆ เช่นหลายเกณฑ์ตัดสินใจ (MCDA), การวิเคราะห์เพื่อกำหนดลักษณะดีในภูมิภาคสูงที่สุดจากการโต้ตอบระหว่างคนและสัตว์ปีก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พูดคุยเรื่อง
การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ (i) ในการผลิตแผนที่ของไก่และเป็ดมีความหนาแน่นของประชากรที่แตกต่างจากการผลิตอย่างเข้มข้นกว้างขวางขึ้นอยู่กับจำนวนของนกต่อผู้ถือ, และ (ii) การสำรวจของสมาคมระหว่างความหนาแน่นของนกในแต่ละประเภทและมนุษย์บาง ตัวแปร.
ส่วนใหญ่ (> 99%) ของเป็ดในประเทศไทยมีการเติบโตในฟรีแทะเล็มระบบการผลิตและได้รับการจัดหมวดหมู่เป็นอย่างเข้มข้นโดยใช้วิธีการนี้ นี้อาจดูเหมือนน่าแปลกใจเพราะการปฏิบัติของทุ่งเลี้ยงสัตว์ฟรีเป็นความคิดที่มักจะเป็นตัวแทนนำเข้าต่ำระบบการส่งออกที่ต่ำ แต่เกินกว่าจำนวนของนกต่อผู้ถือที่ใช้ที่นี่เป็นดัชนีที่จะจัดสรรนกในประเภทการผลิตอย่างเข้มข้นขัดแย้งอื่น ๆ สนับสนุนผลว่าการผลิตเป็ดฟรีแทะเล็มในประเทศไทยเข้มข้นมากขึ้นกว่ากว้างขวาง: (i) การแทะเล็มฟรีระบบการผลิตที่เกี่ยวข้องกับ ฝูงหลายพันของบุคคลและนับเลี้ยงเป็ดคลัสเตอร์ในพื้นที่เล็ก ๆ ของที่ดิน (ii) การเคลื่อนไหวของเป็ดจากที่หนึ่งไปยังอีกข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการขนส่งมอเตอร์ (ส่งเสริมและคณะ, 2006;. เฮนนิ่ง, et al, 2009.); (iii) ลูกเป็ดจะซื้อในจำนวนที่สูงจากการทุ่มเทผลิตอย่างเข้มข้น (มินห์และคณะ, 2010.); และ (iv) การจัดการของไข่ที่ผลิตโดยล้านของเป็ดฟรีแทะเล็มวางทุกวันต้องใช้โลจิสติกเข้มข้น; เช่นเดียวกับการขนส่งการแปรรูปและการเก็บรักษาของผลิตภัณฑ์เนื้อเป็ด (Heft-โอนีล et al., 2008) ได้โดยง่ายปัจจัยหลักในการแทะเล็มฟรีการเลี้ยงเป็ดที่ตกอยู่นอกความหมายของการผลิตอย่างเข้มข้นที่นำเสนอในการแนะนำจะขาดของเงินลงทุนสูง ชีวภาพในการรักษาความปลอดภัยและอาหารซื้อที่ไม่ได้ให้ กรณีที่ไม่มีมาตรการชีวภาพการรักษาความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับระดับการผลิตสูงของผลิตภัณฑ์เป็ดฟรีทุ่งเลี้ยงสัตว์ได้รับผลกระทบทางระบาดวิทยาที่สำคัญในแง่ของความเสี่ยงของการส่ง HPAI H5N1 (Otte et al, 2006;.. พอล et al, 2011).
ส่วนใหญ่ของที่เข้มข้นของประเทศไทย การเลี้ยงสัตว์ปีกได้รับการเห็นจะกระจุกตัวอยู่ในภาคกลางของแม่น้ำเจ้าพระยายืนยันข้อสรุปมาจากผลงานก่อนหน้านี้ภาคสัตว์ปีกของไทย (Costales, 2004) อย่างไรก็ตามรูปแบบการกระจายที่แตกต่างกันถูกตั้งข้อสังเกตสำหรับไก่และเป็ด การผลิตเป็ดเร่งรัดถูกเข้มข้นในแม่น้ำเจ้าพระยาที่ราบน้ำท่วมภาคกลางส่วนใหญ่เป็นเพราะนี้สนับสนุนวงจรการผลิตข้าวหลายต่อปี (เป็นเงื่อนไขที่จำเป็นในการดำรง-แทะเล็มฟรีผลิตเป็ด (กิลเบิร์ et al., 2007)) การผลิตไก่เร่งรัดถูกมากขึ้นกระจายอยู่ทั่วประเทศ (รูปที่ 4.) แต่มีความหนาแน่นที่สูงที่สุดในจังหวัดใกล้เคียงกรุงเทพฯ: ตลาดที่ใหญ่ที่สุดสำหรับการบริโภคของชาติ แต่ยังเป็นศูนย์กลางการค้าที่สำคัญสำหรับการผลิต exports.Broiler เป็นหลักอยู่ใกล้กับ โรงเพาะฟัก, โรงงานอาหารสัตว์และโรงงานแปรรูปในขณะที่ฟาร์มชั้นแบบบูรณาการที่มีขนาดใหญ่มีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันในแต่ละภูมิภาค (Costales 2004; ณ ระนอง 2007).
ข้อสังเกตเหล่านี้ได้รับการสนับสนุนต่อไปโดยผลของการวิเคราะห์การถดถอย ความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งระหว่างไก่เพาะปลูกอย่างหนาแน่นและความหนาแน่นของประชากรมนุษย์และอยู่ใกล้กับกรุงเทพฯสะท้อนให้เห็นถึงความต้องการมากสำหรับเนื้อไก่ในเมืองหลวงของไทยและความสำคัญของกรุงเทพฯเป็นศูนย์กลางการส่งออก สำหรับเป็ดยกหนาแน่นความหนาแน่นของประชากรมนุษย์ยังถูกพบว่าเป็นปัจจัยบ่งชี้ที่สำคัญ แต่เพื่อให้เป็นจำนวนรอบการเพาะปลูกต่อปีสะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญของทรัพยากรที่มีอยู่ให้อาหารที่มาจากความใกล้ชิดกับเขตข้อมูลข้าวที่มีการปลูกพืชหลายรายงานในการศึกษาก่อนหน้า (กิลเบิร์ et al., 2007) ไม่คาดคิดจำนวนรอบของการเพาะปลูกพบว่ามีความสัมพันธ์ทางลบกับการปรากฏตัวของไก่ยกอย่างหนาแน่นในขณะที่ผลในเชิงบวกจากอัตราร้อยละของพื้นที่ชลประทานได้สังเกต (ตารางที่ 3b) การเลี้ยงไก่ .Intensive มีการเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับที่ดินน้อยกว่าการเลี้ยงเป็ดเข้มข้น . สัญญาณที่เคาน์เตอร์ของสัมประสิทธิ์ทั้งสองอาจจะอธิบายได้ด้วยความจริงที่ว่าการเลี้ยงไก่เข้มข้นเกิดขึ้นในพื้นที่ในวงกว้างของพื้นที่น้ำท่วมภาคกลางคือพื้นที่ที่มีสัดส่วนที่สูงของที่ดินตามชลประทาน แต่ไม่ได้อยู่ติดกับทุ่งนาตัวเอง . ข้อสังเกตนี้ก็อาจจะเกิดขึ้นเนื่องจากขนาด: ร้อยละของพื้นที่ชลประทานที่ได้มาจากภาพความละเอียด 10 กม. ขณะที่จำนวนรอบของการเพาะปลูกได้มา FROMA 500 ​​mresolutionimage (. เสี่ยว et al, 2006) .Both ถูกรวมต่อมา 1 กมพิกเซล ที่น่าแปลกใจกว่านั้นคือความจริงที่ว่าตำบลที่โดดเด่นด้วยพื้นที่ในเมืองได้รับการสนับสนุนจำนวนมากของสัตว์ปีกยกหนาแน่นอาจจะยืนยันความคิดที่ว่าการเลี้ยงสัตว์ปีกอย่างเข้มข้นเป็นเมืองมากขึ้นในธรรมชาติ (รัชตัน et al., 2005).
การผลิตเร่งรัดถูกพบว่าเป็นอย่างยิ่ง คลัสเตอร์ (ตามที่ระบุโดยช่วงสั้น ๆ ของรุ่นกึ่ง variogram) และยากที่จะทำนายผ่านการวิเคราะห์การถดถอย ผลทั้งสองสามารถตีความได้ค่อนข้างง่าย ประการแรกที่หลากหลายของพารามิเตอร์ที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจในการที่จะตั้งค่าฟาร์มมากหรืออุตสาหกรรม (Neumannet al., 2009) ซึ่งรวมถึงตัวแปรเช่นค่าใช้จ่ายของแผ่นดินจูงใจรัฐบาลท้องถิ่นหรือระบบภาษีซึ่งเป็นเรื่องยากที่จะรวมเข้ากับประเภทของการสร้างแบบจำลองนี้เพราะขาดข้อมูลรายละเอียด ประการที่สองจากมุมมองของผู้ผลิตมีความเข้มข้นทางภูมิศาสตร์ของหน่วยการผลิตส่งผลให้เศรษฐกิจของเครื่องชั่งน้ำหนักในการจัดหาปัจจัยการผลิต (อาหารสัตว์ที่มีราคาต่ำและลูกไก่หรือเป็ด) และการจัดเก็บและการขนส่งของเอาท์พุท สองตำบลที่มีเท่ากันเหมาะสำหรับสถานประกอบการของฟาร์มเลี้ยงไก่, การตัดสินใจที่จะตั้งขึ้นมาในฟาร์มอาจจะขึ้นอยู่ในขั้นต้นในบางปัจจัยที่ไม่รู้จักเช่นความพร้อมของพัสดุของที่ดินที่จะซื้อ จากนั้นการจัดตั้งฟาร์มที่ตามมาอาจเกิดขึ้นในบริเวณใกล้เคียงของเดิมที่ฟาร์มเพื่อที่จะได้รับประโยชน์จากการประหยัดจากขนาด เมื่อเวลาผ่านไปนี้จะส่งผลในสองตำบลที่มีสภาพเหมือนกันเห็นได้ชัด (ในแง่ของการเข้าถึงกรุงเทพฯ ฯลฯ ) แต่ก็มีกลุ่มของหน่วยการผลิตอย่างเข้มข้นในขณะที่คนอื่น ๆ อาจจะมีใคร สถานการณ์นี้มักจะส่งผลให้การกระจายแบบคลัสเตอร์ของการผลิตที่มีการกระจายอาจจะยากที่จะคาดการณ์การใช้อวกาศตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อม นี่คือที่มาต่อไปโดยความเป็นจริงว่าการผลิตไก่สามารถถอดออกได้อย่างเต็มที่จากทรัพยากรที่ดินซึ่ง จำกัด ขอบเขตที่กระจายสามารถอธิบายได้ด้วยตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อม (เนย์เลอร์ et al., 2005).
การผลิตแสดงให้เห็นอย่างกว้างขวางมากขึ้นและเป็นเนื้อเดียวกัน การจัดจำหน่ายที่คาดการณ์สำหรับทั้งไก่และเป็ดและถูกพบว่ามีความสัมพันธ์กับความหนาแน่นของประชากรมนุษย์และมีอิทธิพลมากน้อยโดยการเข้าถึงไปยังกรุงเทพฯและพื้นที่ในเมืองอื่น ๆ นี้สนับสนุนความคิดที่ว่ากว้างขวางการผลิตส่วนใหญ่ประกอบด้วยการเกษตรเพื่อการยังชีพในพื้นที่ชนบท การผลิตที่ครอบคลุมยังคงกุมอำนาจภาคสัตว์ปีกของไทยในแง่ของจำนวนผู้ถือ (Poapongsakorn et al., 2003) และการแข่งขันของพวกเขาเกี่ยวกับการผลิตขนาดใหญ่ขนาดอาจจะอธิบายได้ด้วยความสามารถในการรักษาต้นทุนการผลิตที่ต่ำมักใช้แรงงานในครอบครัวและมีการลดลง ต้นทุนค่าใช้จ่าย ในหมู่ชาวชนบทซึ่งเป็นตัวแทนประมาณ 66% ของทั้งหมด 73% ของฟาร์มสัตว์ปีก (UN, 2010) เป็นแบบดั้งเดิมต่ำอินพุตฟาร์มสนามหลังบ้านที่เลี้ยงไก่พื้นเมืองและไก่ชนในระบบฟรีช่วง (Otte และคณะ 2006) เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้ .Only ไก่พื้นเมืองเริ่มต้นที่จะผลิตโดยผู้ผลิตในเชิงพาณิชย์ขนาดใหญ่ (ช้าง, 2004).
การคาดการณ์ที่ดีของการผลิตที่ค่อนข้างกว้างขวางมีไม่กี่ตัวแปรเชิงพื้นที่เปิดขึ้นเป็นไปได้สำหรับการแยกกว้างขวางจากการผลิตอย่างเข้มข้นในประเทศอื่น ๆ ที่ไม่ได้มีข้อมูลการสำรวจสำมะโนประชากรรายละเอียดเช่นสามารถใช้ได้สำหรับ Thailand.Indeed รับน้ำหนักของประชากรมนุษย์ในการทำนายของสัตว์ปีกยกขึ้นอย่างกว้างขวางก็อาจจะสันนิษฐานว่าเป็นจริงว่าการผลิตสัตว์ปีกกว้างขวางอาจจะมีการคาดการณ์ไว้ แต่เพียงผู้เดียวบนแผนที่ประชากรในชนบทและ ว่าปริมาณของนกยกหนาแน่นแล้วจะอนุมานได้จากความแตกต่างที่มีการสำรวจสำมะโนประชากร totals.Approaches บนพื้นฐานของหลักการเหล่านี้จะมีการทบทวนในโรบินสันและคณะ (2011) และเรียกร้องให้มีรายละเอียดการติดตามการศึกษาเพื่อทดสอบและตรวจสอบพวกเขา.
แนวทางการพัฒนาในบทความนี้อาจจะดีขึ้นในหลายวิธี ครั้งแรกที่วิธีการจะได้รับประโยชน์จากการเพิ่มขึ้นของข้อมูลที่ได้มาจากความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญและหากมีจากชุดที่เลือกของปศุสัตว์ที่มุ่งเน้นเช่น predictors.One ทางเศรษฐกิจและสังคมเป็นมูลค่าของที่ดินซึ่งอาจจะเป็นปัจจัยสำคัญในการ การตัดสินใจที่ฟาร์มควรมีการจัดตั้ง ประการที่สองวิธี SARM ใช้ในการตรวจสอบการเชื่อมโยงระหว่างความหนาแน่นของประเภทสัตว์ปีกที่แตกต่างกันและชุดของตัวแปรยกบางประเด็น แรกรุ่นขึ้นอยู่เฉพาะในย่อยตัวอย่างของปี 2000 สถานที่สุ่มกระจายทั่วประเทศอาจจะหายไปบางความสัมพันธ์ที่สำคัญ ประการที่สอง SARM ไม่บัญชีอย่างชัดเจนสำหรับการทำงานร่วมกันเป็นไปได้ในหมู่ตัวแปรยกบางประเด็น แรกรุ่นขึ้นอยู่เฉพาะในย่อยตัวอย่างของปี 2000 สถานที่สุ่มกระจายทั่วประเทศอาจจะหายไปบางความสัมพันธ์ที่สำคัญ ประการที่สอง SARM ไม่บัญชีอย่างชัดเจนสำหรับการทำงานร่วมกันเป็นไปได้ระหว่างตัวแปรทำนายยังคงมีขอบเขตมากในการประเมินวิธีการสร้างแบบจำลองอื่น ๆ เช่นเช่นเพิ่มขึ้นต้นไม้ถดถอย (Elith et al., 2008) ซึ่งอาจจะดีกว่าที่จะสามารถอธิบายไม่ ความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างความหนาแน่นของสัตว์ปีกและตัวแปร.
ข้อมูลสัตว์ปีกแยกตามระบบการผลิตที่ได้รับไม่ค่อยได้ใช้ในการวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงทางระบาดวิทยา ที่สำคัญการติดตามการทำงานนี้จะไปดูที่ข้อมูลเกี่ยวกับโรคระบาดประวัติศาสตร์ HPAI H5N1 ในประเทศไทยที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลระบบสัตว์ปีกรายละเอียด ข้อมูลสัตว์ปีกแยกตามระบบการผลิตนอกจากนี้ยังสามารถนำมาใช้ในวิธีการความรู้ตามเกณฑ์เช่นหลายวิเคราะห์การตัดสินใจ (MCDA) เพื่อที่จะแสดงลักษณะที่ดีกว่าภูมิภาคที่มีปฏิสัมพันธ์ระหว่างผู้คนและสัตว์ปีกสูงสุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การอภิปราย
การศึกษาครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อ ( 1 ) เพื่อผลิตแผนที่ของไก่และความหนาแน่นประชากรเป็ด แตกต่างจากการผลิตอย่างละเอียดเข้มข้น ขึ้นอยู่กับจำนวนนก ต่อเจ้าของ และ ( 2 ) เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างความหนาแน่นของนกในแต่ละประเภท และบางตัวแปร
มนุษย์ .ส่วนใหญ่ ( > 99% ) ของเป็ดในไทยจะเติบโตในระบบการผลิตและฟรีกินหญ้าตามเร่งรัดการใช้วิธีการนี้ นี้อาจดูเหมือนแปลกใจตั้งแต่ฝึกกินหญ้าฟรีมักจะคิดว่าเป็นตัวแทนของสัญญาณต่ำ ระบบ ผลผลิตต่ำ อย่างไรก็ตาม นอกเหนือจากจำนวนของนก ต่อผู้ที่ใช้ที่นี่เป็นดัชนีการจัดสรรนกประเภทผลิตที่เข้มข้นข้อโต้แย้งสนับสนุนอื่น ๆผลลัพธ์ที่ฟรีหญ้าเป็ดการผลิตในประเทศไทยที่เข้มข้นมากกว่าอย่างละเอียด : ( ฉัน ) ฟรีบนระบบการผลิตเกี่ยวข้องกับฝูงของหลายพันของบุคคลและนับหมื่นของผู้เลี้ยงเป็ดแบบบนพื้นที่เล็ก ๆของที่ดิน ; ( 2 ) การเคลื่อนไหวของเป็ดจากเขตข้อมูลหนึ่งไปยังอีกที่เกี่ยวข้องกับมอเตอร์ ( สิริปูชกะ et al , ขนส่ง . , 2006 ; Henning et al . , 2009 )( 3 ) ลูกเป็ดซื้อตัวเลขสูงโดยผู้ผลิตที่เข้มข้น ( มิง et al . , 2010 ) ; และ ( 4 ) การจัดการของไข่ที่ผลิตโดยล้านของฟรีกินหญ้าเป็ด นอนทุกวัน ต้องใช้โลจิสติกส์เข้มข้น ; เช่นเดียวกับการขนส่ง , การประมวลผลและการเก็บรักษาเนื้อสัตว์ เป็ด ( เหลือหลายนีล et al . , 2008 )ปัจจัยในการฟรีหญ้าเป็ดที่อยู่ภายนอกความหมายของการผลิตอย่างเข้มข้นที่นำเสนอในเบื้องต้นคือการขาดการลงทุนสูงในการรักษาความปลอดภัยทางชีวภาพ และซื้ออาหารก็ไม่มีให้การขาดหายไปของ ไบโอ มาตรการรักษาความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับระดับการผลิตสูงของฟรีกินหญ้าเป็ดผลิตภัณฑ์ที่มีผลสำคัญในแง่ของความเสี่ยงของการระบาดไข้หวัดนกของผู้ส่ง ( นาก et al . , 2006 ; Paul et al . , 2011 ) .
ที่สุดของการเลี้ยงสัตว์ปีกของไทยเข้มข้นเห็นเป็นกระจุกในภาคกลางของเชา พระยายืนยันข้อสรุปจากงานก่อนหน้าภาคสัตว์ปีกในประเทศไทย ( costales , 2004 ) อย่างไรก็ตามรูปแบบการกระจายที่แตกต่างกันที่พบในไก่และเป็ด การผลิตเป็ดเข้มข้นในแม่น้ำเจ้าพระยาภาคกลางน้ำท่วมธรรมดาส่วนใหญ่เป็นเพราะนี้สนับสนุนหลายรอบการผลิตข้าวต่อปี ( เงื่อนไขที่จำเป็นเพื่อรักษาฟรีปศุสัตว์การผลิตเป็ด ( Gilbert et al . , 2007 ) การผลิตไก่เข้มข้นถูกมากกระจายอยู่ทั่วประเทศ ( รูปที่ 4 ) แต่ด้วยความหนาแน่นสูงสุดในจังหวัดรอบกรุงเทพฯ : ตลาดที่ใหญ่ที่สุดสำหรับการแห่งชาติแต่ยังเป็นศูนย์กลางการค้าที่สำคัญสำหรับการส่งออก การผลิตไก่เนื้อเป็นหลัก ตั้งอยู่ใกล้กับโรงเพาะฟัก , โรงงานอาหารสัตว์และโรงงานแปรรูป ขณะที่วงจรขนาดใหญ่ชั้นฟาร์มมีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันทั่วภูมิภาค ( costales , 2004 ; มันตา , 2007 ) .
สังเกตเหล่านี้มีการสนับสนุนเพิ่มเติม โดยผลของการวิเคราะห์การถดถอย .ความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งระหว่าง intensively farmed ไก่และความหนาแน่นของประชากรมนุษย์และอยู่ใกล้กับกรุงเทพฯ สะท้อนให้เห็นถึงความต้องการขนาดใหญ่สำหรับไก่เนื้อในเมืองหลวงของไทย และที่สำคัญ เช่น การส่งออกฮับ สำหรับชุดเลี้ยงเป็ด , ความหนาแน่นของประชากรมนุษย์ที่พบจะเป็นการทำนายที่สำคัญ แต่มันเป็นเบอร์ของพืชรอบต่อปีสะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญของการให้ทรัพยากรที่มีความใกล้ชิดกับนาข้าวด้วยกาสาวพัสตร์ตามที่รายงานในการศึกษาก่อนหน้านี้ ( Gilbert et al . , 2007 ) อย่างไม่คาดคิด จํานวนรอบพืชมีความสัมพันธ์เชิงลบ กับการปรากฏตัวของและเลี้ยงไก่ และคุณประโยชน์จากเปอร์เซ็นต์ของพื้นที่เขตชลประทาน ) ( ตารางที่ 3B )