Integrated Practice of Field Science Contributing to Monkey Malaria (Plasmodium knowlesi) Control from an Eco-Health Perspective

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本研究では、前年度に引き続き計6,245人分のマラリア・サーベイランスデータを用いて調査地域におけるサルマラリア（Pk）感染流行の地理情報科学的な分析を主として行った。前年度までは、既存の全球土地被覆・土地利用分類データセット（Copernics Global Land Cover）で定義されている森林・都市・耕地・草地・水域などの土地被覆比率を、Pk患者発生地点周辺について集計し、Pk流行地の環境類型としては従来注目されていた森林型とプランテーション型以外にも、市街地型や耕地・水田型も無視できない比率で存在することを明らかにした。一方で、この科研では最終的には、サバ州全土を対象とするPk流行地リスク分布の精巧な予測地図を作成することを最終目的のひとつとして掲げている。そのためには、森林やプランテーションのタイプ、耕地の作付けの差異、市街地のより細かな分類といった詳細な環境の差異とPkの流行分布の関係を知る必要がある。そこでこの年度では、地球観測衛星データ（MODIS:MOD09A1）の40日間コンポジット処理画像を複数枚、サーベイランスデータと同じ期間（2017-2019）分準備した上で、水域・植生・土壌指標（NDWI, NDVI, NDSI）をそれぞれ算出し、これら３指標の推移パターンの分析（クラスター解析）の結果、サバ州の自然環境（土地被覆・土地利用）を20種類のクラスとして分類した。更にここに高解像度降水量分布データ（GSMaP）と地形湿潤指標（TWI）の分布も加味して、Pk流行発生地点に共通する自然環境（土地被覆・土地利用、降水量、地質）の範囲を定量化することに成功した。この分析結果から、サバ州全体において特にPk流行リスクの高い地域分布は、州全体のうち31％の領域に絞られることが明らかになった。