식생지수(NDVI)를 활용한 매개체 및 매개질병발생 예측

초록

목적 : 기후변화와 같은 환경변화에 많은 영향을 받는 곤충매개질병 및 매개체발생을 보다 효율적으로 예측하기 위하여 원격탐사자료와 지리정보시스템이 활용되고 있다. 원격탐사자료에서는 자외선 (NIR)과 적외선 (RED)에 대한 엽록소의 흡수도의 차이를 이용하여 식물의 생육정도를 효과적으로 관측할 수 있다. 이 중 대표적인 것이 정규식생지수 (NDVI; Normalized Difference Vegetation Index)로서 이를 활용하여 말라리아와 일본뇌염과 같은 곤충매개질병에 대한 예측모형을 작성하고자 한다. 방법 : 한반도 지역에 대한 NDVI자료를 확보하기 위하여 미국의 AVHRR, 프랑스의 SPOT영상을 비롯하여 MODIS영상을 기초로 작성된 자료를 확보하였다. 시범지역인 말라리아 위험지역만을 추출하여 NDVI database를 구축하였다. 각 시기별로 작성된 NDVI자료를 활용하기 위하여 평년자료를 작성하였으며, 이를 기준으로 특정연도의 NDVI값이 증가되었는지 감소되었는지를 density plot을 통하여 확인한다. 이렇게 확보된 NDVI자료와 10일 간격으로 발생한 말라리아 환자자료와의 상관관계를 규명하였고, 다중회기분석을 통 하여 환자발생 예측모형을 작성하였다. 결과 : 1997년부터 2001년까지의 AVHRR영상으로 작성된 NDVI자료는 말라리아 환자가 많이 발생하는 기간의 경우 NDVI값이 다른 연도에 비해서 높이 나타남을 알 수 있었다. SPOT 영상으로부터 추출된 NDVI값과 말라리아 발생에 영향을 주는 요인들과의 상관관계를 조사한 결과 강수량, 온도, NDVI가 모두 높은 상관관계를 보임을 알 수 있었다. 그러나 다중회기분석에서는 NDVI가 유의한 변수로 나타나지 않았다. 본 모형을 통해서 10일후의 말라리아 환자발생은 -0.71+0.89×(10일전 온도) + 0.26×(강수량)+0.697×(20일전 온도)로 예측할 수 있다. 이 모델은 65%의 정확도를 가진다. 결론 : 식생지수는 곤충매개질환의 발생 예측에 활용하기 적합한 요소 이지만 우리나라에서 적용하기 위해서는 장마철에 보다 정확한 NDVI를 산출할 필요가 있다. 환자뿐만이 아니라 매개체 발생밀도에 대한 예측모형과 환자발생에 매개체발생을 포함한다면 보다 정확한 예측모형이 만들어 지리라 생각한다.

키워드