야생동물의 감염병 통제는 정보의 제한된 가용성으로 인해 종종 어려운 과제로 인식됩니다. 야생동물의 일부 감염병은 가축에도 영향을 미쳐 동물 사육 산업에 significant한 문제를 초래할 수 있습니다. 일본에서는 2018년 9월에 전통적 돼지열병(CSF)이 재발했습니다. 상업적 백신이 사용 가능함에 따라 주로 집돼지의 예방 접종과 야생 멧돼지에 대한 구두 백신 배포가 통제 조치로 진행되고 있습니다. 이러한 노력에도 불구하고, 주로 야생 멧돼지로 인해 질병이 계속 확산되고 있습니다. 일본의 도전적인 지리적 조건, 약 66%의 산림으로 이루어진 지역은 접근이 어렵고, 이로 인해 감시의 공간적인 편향을 초래합니다. 결과적으로 전염병 상황을 완전히 이해할 수 없어, 통제 조치의 효과가 제한됩니다. 이 연구는 지리적 편향 수정이 포함된 종 분포 모델(SDM)을 사용하여 야생 멧돼지 분포를 추정하였습니다. 아이치 현의 야생 멧돼지 관측 데이터를 바탕으로 두 가지 최대 엔트로피(MaxEnt) 모델, 즉 일반 모델과 신고 편향 수정 모델을 개발하였습니다. 두 모델 모두 예측 정확도가 뛰어났으며(곡선 아래 면적 [AUC] 0.946 및 0.946, 민감도 0.868 및 0.943, 특이성 0.999 및 0.991), 가장 영향력 있는 변수를 유사한 순서로 식별하였습니다(11월의 일사량, 고도, 가장 습한 분기의 강수량, 8월의 일사량 순). 두 모델 모두 동쪽의 높은 확률 지역을 식별했으나, 편향 수정 모델은 북동쪽에 확장된 높은 확률 지대를 추가로 드러냈습니다. 전염병 단계에서는 농장을 보호하는 것이 우선이며, 박멸 단계에서는 산림 지역의 야생 멧돼지 서식지를 대상으로 통제 조치를 취해야 합니다. 공개된 환경 데이터를 사용하여 이 모델링 방법은 다른 지역에도 적용할 수 있습니다. 야생 멧돼지 분포를 정확하게 추정하면 야생 동물 감염병 감시를 개선하고 구두 백신 제공 전략을 최적화하는 데 기여할 수 있습니다.