2003 Fiscal Year Annual Research Report
RSとGISを利用した地球観測システムに基づく熱帯感染症の流行予想モデルの検討―リモートセンシング(RS)と地理情報システム(GIS)の疫学への応用
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15659142
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
山本 秀樹 岡山大学, 大学院・医歯学総合研究科, 講師 (50243457)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
河原 研二 岡山大学, 大学院・医歯学総合研究科, 助教授 (50076113)
関 明彦 岡山大学, 大学院・医歯学総合研究科, 助手 (20314685)
谷村 晋 長崎大学, 熱帯医学研究所, 助手 (60325678)
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| Keywords | 地理情報システム(GIS) / リモートセンシング(RS) / 人工衛星 / コレラ / ザンビア / ランドサット / 南部アフリカ / 地球観測 |
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| Research Abstract |
本研究(3年間)の初年度である本年度はザンビア国を中心とする南部アフリカ地域における疫学情報の入手、リモートセンシング画像の入手・解析方法の検討を行った。
1)疫学情報の入手、
2000年以降南部アフリカ地域で大規模なコレラ流行が発生しなかったが、2003年11月-2004年3月比較的大規模なコレラ流行が発生した。本研究の中心地域である、ザンビア国で3,000例を超していることが判明した。このザンビア国のコレラ流行に先立ち、隣国のモザンビーク、ジンバブエ国で流行が先行しており、同国への感染や患者分布等のコレラ流行に影響を与えた可能性が高いことが示唆された。詳細な感染経路は16年度度検討する。本年度予定していた現地疫学調査は研究者らの日程の調整が付かず実施することができなかったために、現地(ザンビア国)で指導に当たっているJICA(独立行政法人国際協力機構)の専門家らが本邦に帰国した時にコレラの疫学に関する聞き取り調査や意見交換を実施した。
2)リモートセンシング画像の解析
本研究はコレラの流行時の疫学データとコレラの流行のおこらなかった年度のリモートセンシング画像の比較を行う計画であり、本年度地球観測衛星であるランドサット(Landsat)衛星画像の土地被覆分類からコレラの流行に影響を与える要因(雨量・湿地面積、植生の変化、気温、海水の表面水温等)等の解析方法の検討をリモートセンシング研究者やリモートセンシングソフトウエア開発者らと討議を行い、本研究に必要なシステムの構築(機材・リモートセンシングソフトウエアを購入)およびその運用法について検討を行った。
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