Climatic and geographical variables

Climatic and geographical variables are known to be important in determining the risk of fluke infection, because of their effect on the survival and rate of development of the parasite on pasture and in the intermediate host, Galba truncatula, and on the intermediate host itself. A predictive model based on climate data first developed by Ollerenshaw and Rowlands (1959) is still used on the National Animal Disease Information Service (NADIS) website to predict years when fluke infection related losses will be heaviest, enabling farmers to plan ahead (NADIS, 2014). More recent work on climate showed that geographical and climate variables can explain 70–76% of variation in fluke infection at the level of postcode area (McCann et al., 2010a)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวแปรภูมิอากาศ และภูมิศาสตร์เป็นที่รู้จักกันจะเป็นสิ่งสำคัญในการกำหนดความเสี่ยงของการติดเชื้อ fluke เนื่องจากผลของพวกเขารอดตายและอัตราการพัฒนาของเชื้อ บนทุ่งหญ้า และ ใน โฮสต์กลาง จักรพรรดิกาลบา truncatula และโฮสต์กลางเอง แบบจำลองคาดการณ์สภาพภูมิอากาศที่ยังคงมีใช้ข้อมูลที่พัฒนาขึ้นครั้งแรก โดย Ollerenshaw และ Rowlands (1959) บนเว็บไซต์ชาติสัตว์โรคข้อมูลบริการ (NADIS) ทำนายปีเมื่อติดเชื้อ fluke ที่เกี่ยวข้องกับความสูญเสียจะหนัก ช่วยให้เกษตรกรสามารถวางแผนล่วงหน้า (NADIS, 2014) ล่าสุดงานแสดงให้เห็นว่าทางภูมิศาสตร์ภูมิอากาศและสภาพภูมิอากาศแปรสามารถอธิบายความผันแปร fluke ติดในระดับพื้นที่รหัสไปรษณีย์ (McCann et al. 2010a) 70-76%

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวแปรภูมิอากาศและภูมิศาสตร์เป็นที่รู้จักกันเป็นสิ่งที่สำคัญในการกำหนดความเสี่ยงของการติดเชื้อพยาธิใบไม้เพราะผลของพวกเขาในการอยู่รอดและอัตราของการพัฒนาของปรสิตบนทุ่งหญ้าและโฮสต์กลาง Galba truncatula และบนโฮสต์กลางเอง แบบจำลองการคาดการณ์บนพื้นฐานของข้อมูลสภาพภูมิอากาศที่พัฒนาขึ้นเป็นครั้งแรกโดย Ollerenshaw และโรว์แลนด์ (1959) ยังคงใช้บนเว็บไซต์แห่งชาติสัตว์โรคบริการข้อมูล (Nadis) ที่จะทำนายปีเมื่อความบังเอิญที่เกี่ยวข้องกับการติดเชื้อการสูญเสียจะหนักที่สุดที่ช่วยให้เกษตรกรในการวางแผนล่วงหน้า (nadis, 2014) ผลงานล่าสุดเพิ่มเติมเกี่ยวกับสภาพภูมิอากาศพบว่าตัวแปรทางภูมิศาสตร์และสภาพภูมิอากาศที่สามารถอธิบายได้ว่า 70-76% ของการเปลี่ยนแปลงในการติดเชื้อพยาธิใบไม้ในระดับของพื้นที่รหัสไปรษณีย์ (McCann et al., 2010A)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวแปรภูมิอากาศและภูมิศาสตร์เป็นที่รู้จักกันจะเป็นปัจจัยสำคัญในการกำหนดความเสี่ยงของการติดเชื้อพยาธิใบไม้เนื่องจากผลของอัตรารอดและอัตราการพัฒนาของปรสิตในทุ่งหญ้าและในพื้นที่กลางจักรพรรดิกาลบา truncatula และในกลางเป็นเจ้าภาพเอง แบบจำลองทำนายจากข้อมูลสภาพภูมิอากาศพัฒนาครั้งแรกโดย ollerenshaw rowlands ( 1959 ) และยังคงใช้ในโรคสัตว์แห่งชาติบริการข้อมูล ( nadis ) ทำนายปีเมื่อการติดเชื้อพยาธิใบไม้ที่ขาดทุนจะหนักเว็บไซต์ช่วยให้เกษตรกรเพื่อวางแผนล่วงหน้า ( นาฑี ปี 2014 ) ผลงานล่าสุดในบรรยากาศ พบว่า ตัวแปรทางภูมิศาสตร์และภูมิอากาศ สามารถอธิบายการผันแปรของ 70 และ 76 การติดเชื้อพยาธิใบไม้ในระดับพื้นที่รหัสไปรษณีย์ ( McCann et al . , 2010a )