[논문 리뷰] Dengue Seasonality and Non-Monotonic Response to Moisture: A Model-Data Analysis of Sri Lanka Incidence from 2011 to 2016

Milad Hooshyar, Caroline E. Wagner외 6명|arXiv (Cornell University)|2020. 09. 06.

Mosquito-borne diseases and control인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 스리랑카에서 강수량 피크와 지바열 발병률 피크 사이의 두 달 지연를 설명하기 위해 강수량 계절성과 수분 기억을 통합한 수문학적으로 구동되는 전염병 모델(HYSIR)을 제안한다. 이 모델은 수분 증가에 따라 초기에는 지바열 전파가 증가하지만 매우 높은 수분 가용성에서는 감소하는 비단조선적 관계를 밝혀내며, 임의의 지연 매개변수 없이도 계절적 피크 예측 정확도를 향상시킨다.

ABSTRACT

Dengue fever impacts populations across the tropics. Dengue is caused by a mosquito transmitted flavivirus and its burden is projected to increase under future climate and development scenarios. The transmission process of dengue virus is strongly moderated by hydro-climatic conditions that impact the vector's life cycle and behavior. Here, we study the impact of rainfall seasonality and moisture availability on the monthly distribution of reported dengue cases in Sri Lanka. Through cluster analysis, we find an association between seasonal peaks of rainfall and dengue incidence with a two-month lag. We show that a hydrologically driven epidemiological model (HYSIR), which takes into account hydrologic memory in addition to the nonlinear dynamics of the transmission process, captures the two-month lag between rainfall and dengue cases seasonal peaks. Our analysis reveals a non-monotonic dependence of dengue cases on moisture, whereby an increase of cases with increasing moisture is followed by a reduction for very high levels of water availability. Improvement in prediction of the seasonal peaks in dengue incidence results from a seasonally varying dependence of transmission rate on water availability.

연구 동기 및 목표

• 2011년에서 2016년 사이 스리랑카에서 강수량 계절성과 지바열 발병 패턴 간의 기계적 연관성을 이해하기 위해.
• 수문학적 기억과 비선형 역학이 관찰된 강수량과 지바열 피크 사이의 두 달 지연을 설명할 수 있는지 조사하기 위해.
• 수분 가용성이 단순한 단조선적 관계를 넘어서 지바열 전파 역학에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 수분 가용성에 대한 계절적으로 변하는 전파 반응을 통합함으로써 계절적 지바열 발병률 예측을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 최소한의 배럴 모델은 감쇠 매개변수 ρ를 통해 기억 기반으로 수분 가용성(w)을 시뮬레이션하여 수문학적 지속성을 포착한다.
• HYSIR 모델은 수문학과 SIR 유형의 전염병 전파 모델을 결합하며, 전파율이 수분 가용성 w에 비선형적으로 의존하도록 설정된다.
• 전파율은 낮은 w에서는 기울기 ψ가 계절적으로 변하는 선형 함수로 모델링되며, 높은 w에서는 감소하는 형태로 모델링되어 서식지 파괴를 반영한다.
• 모델 매개변수들은 0.05° 공간 해상도의 관측 월간 지바열 환자 수 데이터와 CHIRPS 강수량 데이터를 사용하여 校정된다.
• 군집 분석은 강수량과 지바열 발병률 간의 공간적·시간적 패턴을 식별하여 일관된 두 달 지연을 확인한다.
• 모델 성능은 스리랑카의 여러 지방에서 관측된 데이터와 비교하여 시뮬레이션된 지바열 발병 계절성에 대해 평가된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 스리랑카에서 강수량 계절성은 지바열 발병률 피크 시기와 어떻게 관련되어 있으며, 관찰된 두 달 지연은 무엇에 기인하는가?
• RQ2 임의의 지연 매개변수 없이도 수문학적으로 정보를 반영한 모델이 지바열 발병의 계절적 역학을 설명할 수 있는가?
• RQ3 수분 가용성과 지바열 전파율 간의 관계는 어떤 성격을 가지며, 비단조선적 행동을 보이는가?
• RQ4 수분 기억(매개변수 ρ를 통해)은 모델 내에서 계절적 지바열 패턴의 발생에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 수분에 대한 계절적으로 변하는 전파율 반응이 일정한 반응 모델에 비해 예측 정확도 향상에 얼마나 기여하는가?

주요 결과

• 스리랑카의 여러 지방에서 강수량 피크와 지바열 발병률 피크 사이의 두 달 지연이 일관되게 관찰되며, 군집 분석을 통해 이 시간적 연관성이 확인된다.
• HYSIR 모델은 수문학적 기억과 비선형 전파 역학을 통합함으로써 두 달 지연을 성공적으로 재현하며, 임의의 지연 매개변수의 필요성을 제거한다.
• 수분 가용성과 지바열 전파 간의 비단조선적 관계가 확인된다: 수분 증가에 따라 전파율은 일정 수준까지 증가하다가 매우 높은 수분 가용성에서는 감소한다.
• 높은 수분 수준에서의 전파율 감소는 강한 강우와 홍수로 인한 서식지 파괴로 인해 발생하며, 이는 번식지 파괴와 모기 생존율 감소를 초래한다.
• 계절적으로 변하는 전파율 매개변수(ψ)는 관측된 지바열 발병률에 대한 모델 적합도를 크게 향상시키며, 특히 계절 피크의 진폭과 시기 예측에 유의미한 기여를 한다.
• 모델 성능은 지방 간에 뛰어난 안정성을 보이며, 전파율이 계절적으로 변할 수 있도록 허용할 경우 관측된 데이터와 시뮬레이션된 발병 패턴이 특히 유사하게 나타난다.