야생 동물의 감염병 통제는 제한된 정보로 인해 종종 어려운 것으로 간주됩니다. 야생 동물의 일부 감염병은 가축에도 영향을 미쳐 축산업에 상당한 문제를 야기할 수 있습니다. 일본에서는 2018년 9월에 돼지 열병(classical swine fever, CSF)이 재발했습니다. 상용 백신의 사용 가능성을 고려할 때, 통제 조치는 주로 국내 돼지 백신 접종 및 야생 멧돼지에게 경구 백신을 배포하는 것입니다. 이러한 노력에도 불구하고 질병은 계속 확산되고 있으며, 이는 주로 야생 멧돼지 때문입니다. 일본의 약 66%가 산림으로 이루어진 도전적인 지형은 많은 지역에 접근을 어렵게 하고, 감시에 공간적 편향을 초래하여 전염병 상황을 완전히 이해할 수 없게 만들어 통제 조치의 효율성을 제한합니다. 본 연구에서는 지리적 편향 수정을 포함하는 종 분포 모델(SDM)을 사용하여 야생 멧돼지 분포를 추정했습니다. 아이치 현에서의 야생 멧돼지 관찰 데이터를 사용하여 표준 모델과 보고된 편향 수정 모델의 두 가지 최대 엔트로피(MaxEnt) 모델이 개발되었습니다. 두 모델은 우수한 예측 정확도(AUC: 0.946, 0.946, 민감도: 0.868, 0.943, 특이도: 0.999, 0.991)를 보여주었으며, 가장 영향력 있는 변수는 유사한 순서로 확인되었습니다(11월의 태양복사, 고도, 가장 습한 분기의 강수량, 8월의 태양복사 순). 두 모델 모두 동쪽의 높은 확률 지역을 발견했지만, 편향 수정 모델은 동북쪽으로 확장된 높은 확률 지역 또한 밝혀냈습니다. 전염병 단계 동안에는 농장을 보호하는 것이 우선이며, 박멸 단계에서 통제 조치는 또한 산림 지역의 야생 멧돼지 서식지를 표적으로 해야 합니다. 공공이용 가능 환경 데이터를 사용함으로써 이 모델링 접근법은 다른 지역에도 적용될 수 있습니다. 야생 멧돼지 분포의 정확한 추정은 야생 동물 질병 감시에 도움을 주고, 경구 백신 배포 전략을 최적화할 수 있습니다.