말라리아 조기 경보체계 기반조성-GIS와 공간분석을 이용한 말라라아 위험지역 선정과 모델링

초록

목적 : 말라리아 조기 경보체계의 일환으로 GIS와 공간분석을 이용하여 말라리아 환자발생에 영향을 미치는 요인을 분석하고 이를 모델링하여 말라리아 확산 예상지역을 예측하고자 하였으며 통계학적 기법을 이용해 발생 위험지역(hot spot)를 찾아냄으로서 말라리아 방역사업에 효율적으로 이용하고자 하였다. 방법 : 인구 10만 명당 말라리아 발생률이 100명 이상인 경기도 연천군을 대상으로 조기 경보시스템을 구축하고자 하였다. 조기경보시스템의 구성요소가 되는 1)행정구역별 환자발생률과 발생지 주소 2)환경 자료(기상자료, 토지이용도등) 3)매개체자료(모기밀도)를 수집하여 분석에 적합하도록 변환하여 사용하였다. 또한 환자발생 의 중심지를 밝히기 위하여 GPS를 이용, 환자 거주지 조사를 실시하였으며 분석도구로는 ArcView, S-Plus등의 소프트웨어를 사용하였다. 결과 모델링 : 모기밀도, 기온, 강수량, 가축두수, 토지이용율에 대한 자료를 수집하여 변수를 재정의 하였고 환자 발생률과의 상관관계를 산출하였다. 모기밀도 변수의 상관관계가 가장 높았고 (약 0.6) 양의 상관관계가 있었다. 기상변수중 강수와 관련된 변수(강수량, 강수일), 모기의 서식지가 되는 논과 수로의 비율 변수가 양의 상관관계를 보인반면 가축(소, 돼지)의 사육두수 및 기온변수는 음의 상관관계를 나타내었다. 공간적 자기상관성이 크므로 공간회귀분석(Spatial regression)을 이용해, 상관관계 분석을 통해 얻어진 유의한 변수들을 조합하여 모델6(Yi^(~)12.9 +0.01(MO.7) +0.07(AR.1) -0.06(DL.15) -0.7(L.CNO) + residuals)를 말라리아 예측 모델로 선정하였다. 종속변수(Yi)와 모델을 통해 fit된 값과 공간적요소(signal)의 합이 완벽한 상관관계를 보임으로서 말라리아 발생을 예측하기에 매우 적합한 모델로 사료되었다. 위험지역선정 : Nearest neighbor hierarchical 방법으로 p값이 0.05, 클러스터 내 최소 발생수 20, SD 1X의 조건으로 클러스터링을 수행하여 lst-order cluster 10개와 2nd-order cluster 2개를 찾았다. ID.2(전곡리)를 제외하고 모두 휴전선에서 이었으며 ID.4(동중리)와 ID.6(원당리)를 제외하고 하천과 매우 근접하여 인근 하천의 반경 700m 이내에 위치하며 이 안에서 발생한 환자는 전체 발생의 39.6%였다. 결론 : 환자발생자료, 환경자료, 매개체발생자료를 수집하여 공간회귀분석을 통해 의미 있는 발생 예측모델 을 도출하였다. 또한 환자거주지(GPS 확인 자료)자료를 토대로 환자 발생이 집중된 위험지역(hot-spot)을 통계적으로 분류하여 방역사업을 효율적으로 진행할 수 있는 기초자료를 수립하였다.

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