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Spatio-Temporal Clustering Analysis of HPAI Outbreaks in South Korea, 2014

2014년 국내 발생 HPAI(고병원성 조류인플루엔자)의 시·공간 군집 분석

  • MOON, Oun-Kyong (Animal and Plant Quarantine Agency) ;
  • CHO, Seong-Beom (College of Veterinary Medicine and Research Institute for Veterinary Science, Seoul National University) ;
  • BAE, Sun-Hak (Deptartment of Geography Education, Kangwon National University)
  • Received : 2015.06.23
  • Accepted : 2015.09.09
  • Published : 2015.09.30

Abstract

Outbreaks of highly pathogenic avian influenza(HPAI) subtype H5N8 have occurred in Korea, January 2014 and it continued more than a year until 2015. And more than 5 million heads of poultry hads been damaged in 196 farms until May 2014. So, we studied the spatial, temporal and spatio-temporal patterns of the HPAI epidemics for understanding the propagation and diffusion characteristics of the 2014 HPAI. The results are expressed using GIS. Throughout the study period three epidemic waves occurred over the time. And outbreaks made three clusters in space. First spatial cluster is adjacent areas of province of Chungcheongbuk-do, Chungcheongnam-do and Gyeonggi -do. Second is Jeonlabuk-do Gomso Bay area. And the last is Naju and Yeongam in Jeollanam-do. Also, most of spatio-temporal clusters were formed in spatially high clustered areas. Especially, in Gomso Bay area space density and spatio-temporal density were concurrent. It means that the effective prevention activity for HPAI was carried out. But there are some exceptional areas such as Chungcheongbuk-do, Chungcheongnam-do, Gyeonggi-do adjacent area. In these areas the outbreak density was high in space but the spatio-temporal cluster was not formed. It means that the HPAI virus was continuing inflow over a long period.

본 연구는 질병역학의 관점에서 2014년 발생한 HPAI(H5N8)의 시간적 분포와 공간적 분포 그리고 시 공간을 동시에 고려한 분포를 지리정보시스템과 연계하여 분석함으로써 2014년 발생한 HPAI의 전파 및 확산 특징을 알아보고자 한다. 분석 결과 2014년 HPAI는 시간적으로는 모두 3 번의 파동을 형성하였으며, 공간적으로는 경기도 충청북도 충청남도가 인접하는 지역, 전라북도의 곰소만 일대, 전라남도의 영암과 나주 등 영산강과 인접한 지역에서 높은 밀도를 보였다. 시 공간적으로도 공간 밀도가 높은 충청북도 음성지역, 전라북도 부안 고창지역, 나주지역에서 군집이 형성되었다. 다만, 충청북도 음성 진천, 충청남도 천안, 경기도 안성 이천 지역과 전라남도 영암 지역에서는 공간적인 밀도는 높음에도 불구하고 시간적인 범위가 넓음으로써 시 공간 군집이 형성되지 못하였다. 이는 이들 지역의 방역에 문제가 있음을 의미한다. 반면에 곰소만과 인접하고 있는 전라북도 부안 고창 장수 지역은 시 공간 군집이 형성됨으로써, 상대적으로 효과적인 방역이 수행되었다고 볼 수 있다.

Keywords

References

  1. Ahmed, S.S., A.K. Ersboll, P.K. Biswas, J.P. Christensen and N. Toft. 2011. Spatio-temporal magnitude and direction of highly pathogenic avian influenza (H5N1) outbreaks in Bangladesh. PLoS One 6(9):e24324. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0024324
  2. Alexandersen, S., Z. Zhang, A.I. Donaldson and A.J. Garland. 2003. The pathogenesis and diagnosis of foot-and-mouth disease. Journal of Comparative Pathology 129:1-36. https://doi.org/10.1016/S0021-9975(03)00041-0
  3. Alkhamis, M.A., A.M. Perez, H. Yadin and N.J. Knowles. 2009. Temporospatial clustering of foot-and-mouth disease outbreaks in Israel and Palestine, 2006-2007. Transboundary and Emerging Diseases 56:99-107. https://doi.org/10.1111/j.1865-1682.2009.01066.x
  4. Bae S.H., Y.K Sin, B.H. Kim and S.I. Pak. 2013. Temporospatial clustering analysis of foot-and-mouth disease transmission in South Korea, 2010-2011. Journal of Veterinary Science 53(1):49-54 (배선학, 신연경, 김병한, 박선일. 2013. 시공간클러스터링 분석을 이용한 2010-2011 국내 발생 구제역 전파양상. 대한수의학회지53(1): 49-54).
  5. Carpenter, T.E. 2001. Methods to investigate spatial and temporal clustering in veterinary epidemilolgy. Preventive Veterinary Medicine 48:303-320. https://doi.org/10.1016/S0167-5877(00)00199-9
  6. Carpenter, T.E., 2011. Stochastic, spatially-explicit epidemic models. Revue Scientifique et Technique 30:417-424. https://doi.org/10.20506/rst.30.2.2044
  7. Ekong, P.S., E. Ducheyne, T.E. Carpenter, O.A. Owolodun, A.T. Oladokun, L.H. Lombin and D. Berkvens. 2012. Spatio-temporal epidemiology of highly pathogenic avian influenza(H5N1) outbreaks in Nigeria, 2006-2008. Preventive Veterinary Medicine 103(2): 170-177. https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2011.10.001
  8. Gang, H.J. 2008. Hot spot analysis. The Korea Spatial Planning Review 324:116-121 (강호제. 2008. 핫스팟 분석기법(HotSpot Analysis): 공간분석의 기초, 최근린군집분석과 국지모란지수의 이해와 활용. 국토연구 324:116-121).
  9. Kulldorff M. and N. Nagarwalla. 1995. Spatial disease clusters: detection and inference. Statistics in Medicine 14: 799-810. https://doi.org/10.1002/sim.4780140809
  10. Kulldorff M., R. Heffernan, J. Hartman, R. Assuncao and F. Mostashari. 2005. A space-time permutation scan statistic for disease outbreak detection. PLoS Medicine 2(3):216-224. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020216
  11. Minh, P.Q., R.S. Morris, B. Schauer, M. Stevenson, J. Benschop, H.V. Nam and R. Jackson. 2009. Spatio-temporal epidemiology of highly pathogenic avian influenza outbreaks in the two deltas of Vietnam during 2003-2007. Preventive Veterinary Medicine 89(1):16-24. https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2009.01.004
  12. Park, S.I. and S.H. Bae. 2012. A space-time cluster of foot-and-mouth disease outbreaks in south Korea, 2010-2011. Journal of the Korean Association of Regional Geographers 14(4):464-472 (박선일, 배선학. 2012.구제역의 시.공간 군집 분석 -2010-2011한국에서 발생한 구제역을 사례로-. 한국지역지리학회지 14(4):464-472).
  13. Verhagen, J.H., S. Herfst and R.A. Fouchier. 2015. Infectious disease, how a virus travels the world. Science 347(6222):616-617. https://doi.org/10.1126/science.aaa6724
  14. http://www.qia.go.kr (Animal and Plant Quarantine Agency, 농림축산검역본부).
  15. http://www.satscan.org (SatScan).

Cited by

  1. Social Network Type Analysis of Highly Pathogenic Avian Influenza(HPAI) Outbreaks in South Korea, 2014-2016 vol.19, pp.3, 2016, https://doi.org/10.11108/kagis.2016.19.3.114
  2. 국내 조류인플루엔자 발생 지역의 모델 패턴을 활용한 고병원성조류인플루엔자(HPAI)의 감염가능 지역 분석 vol.20, pp.2, 2017, https://doi.org/10.11108/kagis.2017.20.2.060
  3. 뉴스기사 분석을 통한 사회이슈와 가격에 관한 연구 - 조류인플루엔자와 달걀가격 중심으로 - vol.7, pp.1, 2018, https://doi.org/10.30693/smj.2018.7.1.45
  4. 고병원성 조류인플루엔자(HPAI) 발생농가 입지특성 vol.23, pp.4, 2020, https://doi.org/10.11108/kagis.2020.23.4.140