No hay duda de que la leptospirosis se verifica como la enfermedad zoonótica más importante en regiones tropicales y húmedas. En el norte de Irán, la mayoría de los informes se han dedicado a la provincia de Gilan y se considera un problema endémico allí. Por lo tanto, modelar o investigar sobre diferentes aspectos de ella parece indispensable. Así, este documento investigó varios modelos del enfoque de Regresión Geográficamente Ponderada (GWR) y los impactos de siete variables ambientales en el modelado de la leptospirosis en Gilan. En consecuencia, se consideraron los conteos de pacientes como variable dependiente durante 2009-2011 a nivel de aldea y se utilizaron variables ambientales como variables independientes en el modelado. Además, se compararon y evaluaron el rendimiento de dos núcleos (fijo y adaptativo), dos funciones de ponderación (bisquare y gaussiana) y tres criterios de selección de ancho de banda (AIC (Criterio de Información de Akaike), CV (Validación Cruzada) y BIC (criterio de información bayesiano)) en los modelos GWR. Los resultados ilustraron: (1) La leptospirosis y las variables efectivas varían localmente en el área de estudio (positivas y negativas); (2) El núcleo adaptativo en comparación con el núcleo fijo, la función de ponderación bisquare frente a la gaussiana, y también AIC frente a CV y BIC (debido a los criterios de validación R y Error Cuadrático Medio (MSE)); (3) La temperatura y la humedad se encontraron como factores impresionantes (incluyen valores más altos de coeficientes); finalmente, contienen resultados más confiables de manera consecutiva. Sin embargo, los mapas de distribución proporcionados afirmaron que las aldeas centrales de Gilan no solo están más predispuestas a la prevalencia de leptospirosis, sino que también los programas de prevención deberían centrarse en estas regiones más que en otras.