Published June 13, 2021 | Version v1
Publication Open

Remote sensing of environmental risk factors for malaria in different geographic contexts

Creators

  • 1. University of Oklahoma
  • 2. Ethiopian Public Health Association
  • 3. Ethiopian Public Health Institute
  • 4. Bahir Dar University

Description

Despite global intervention efforts, malaria remains a major public health concern in many parts of the world. Understanding geographic variation in malaria patterns and their environmental determinants can support targeting of malaria control and development of elimination strategies.We used remotely sensed environmental data to analyze the influences of environmental risk factors on malaria cases caused by Plasmodium falciparum and Plasmodium vivax from 2014 to 2017 in two geographic settings in Ethiopia. Geospatial datasets were derived from multiple sources and characterized climate, vegetation, land use, topography, and surface water. All data were summarized annually at the sub-district (kebele) level for each of the two study areas. We analyzed the associations between environmental data and malaria cases with Boosted Regression Tree (BRT) models.We found considerable spatial variation in malaria occurrence. Spectral indices related to land cover greenness (NDVI) and moisture (NDWI) showed negative associations with malaria, as the highest malaria rates were found in landscapes with low vegetation cover and moisture during the months that follow the rainy season. Climatic factors, including precipitation and land surface temperature, had positive associations with malaria. Settlement structure also played an important role, with different effects in the two study areas. Variables related to surface water, such as irrigated agriculture, wetlands, seasonally flooded waterbodies, and height above nearest drainage did not have strong influences on malaria.We found different relationships between malaria and environmental conditions in two geographically distinctive areas. These results emphasize that studies of malaria-environmental relationships and predictive models of malaria occurrence should be context specific to account for such differences.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

على الرغم من جهود التدخل العالمية، لا تزال الملاريا مصدر قلق كبير للصحة العامة في أجزاء كثيرة من العالم. يمكن أن يدعم فهم التباين الجغرافي في أنماط الملاريا ومحدداتها البيئية استهداف مكافحة الملاريا وتطوير استراتيجيات القضاء عليها. استخدمنا البيانات البيئية المستشعرة عن بعد لتحليل تأثيرات عوامل الخطر البيئية على حالات الملاريا التي تسببها المتصورة المنجلية والمتصورة النشيطة من عام 2014 إلى عام 2017 في موقعين جغرافيين في إثيوبيا. تم اشتقاق مجموعات البيانات الجغرافية المكانية من مصادر متعددة وتتميز بالمناخ والغطاء النباتي واستخدام الأراضي والتضاريس والمياه السطحية. تم تلخيص جميع البيانات سنويًا على مستوى الناحية (كيبل) لكل من منطقتي الدراسة. قمنا بتحليل الارتباطات بين البيانات البيئية وحالات الملاريا باستخدام نماذج شجرة الانحدار المعزز (BRT). وجدنا تباينًا مكانيًا كبيرًا في حدوث الملاريا. أظهرت المؤشرات الطيفية المتعلقة بخضرة الغطاء الأرضي (NDVI) والرطوبة (NDWI) ارتباطات سلبية بالملاريا، حيث تم العثور على أعلى معدلات الملاريا في المناظر الطبيعية ذات الغطاء النباتي المنخفض والرطوبة خلال الأشهر التي تلي موسم الأمطار. كان للعوامل المناخية، بما في ذلك هطول الأمطار ودرجة حرارة سطح الأرض، ارتباطات إيجابية بالملاريا. لعب هيكل المستوطنات أيضًا دورًا مهمًا، مع تأثيرات مختلفة في منطقتي الدراسة. لم يكن للمتغيرات المتعلقة بالمياه السطحية، مثل الزراعة المروية والأراضي الرطبة والمسطحات المائية التي غمرتها الفيضانات الموسمية والارتفاع فوق أقرب مصرف، تأثيرات قوية على الملاريا. وجدنا علاقات مختلفة بين الملاريا والظروف البيئية في منطقتين متميزتين جغرافيًا. تؤكد هذه النتائج على أن دراسات العلاقات بين الملاريا والبيئة والنماذج التنبؤية لحدوث الملاريا يجب أن تكون محددة السياق لمراعاة هذه الاختلافات.

Translated Description (French)

Malgré les efforts d'intervention mondiaux, le paludisme reste un problème majeur de santé publique dans de nombreuses régions du monde. La compréhension de la variation géographique des modèles de paludisme et de leurs déterminants environnementaux peut soutenir le ciblage de la lutte antipaludique et le développement de stratégies d'élimination. Nous avons utilisé des données environnementales de télédétection pour analyser les influences des facteurs de risque environnementaux sur les cas de paludisme causés par Plasmodium falciparum et Plasmodium vivax de 2014 à 2017 dans deux contextes géographiques en Éthiopie. Les ensembles de données géospatiales ont été dérivés de sources multiples et ont caractérisé le climat, la végétation, l'utilisation des terres, la topographie et les eaux de surface. Toutes les données ont été résumées chaque année au niveau du sous-district (kebele) pour chacune des deux zones d'étude. Nous avons analysé les associations entre les données environnementales et les cas de paludisme avec des modèles d'arbre de régression boosté (BRT). Nous avons constaté une variation spatiale considérable dans l'occurrence du paludisme. Les indices spectraux liés à la verdure de la couverture terrestre (NDVI) et à l'humidité (NDWI) ont montré des associations négatives avec le paludisme, car les taux de paludisme les plus élevés ont été trouvés dans les paysages à faible couverture végétale et à faible humidité pendant les mois qui suivent la saison des pluies. Les facteurs climatiques, y compris les précipitations et la température de la surface du sol, avaient des associations positives avec le paludisme. La structure de peuplement a également joué un rôle important, avec des effets différents dans les deux zones d'étude. Les variables liées aux eaux de surface, telles que l'agriculture irriguée, les zones humides, les plans d'eau inondés saisonnièrement et la hauteur au-dessus du drainage le plus proche n'ont pas eu d'influence forte sur le paludisme. Nous avons trouvé des relations différentes entre le paludisme et les conditions environnementales dans deux zones géographiquement distinctes. Ces résultats soulignent que les études des relations paludisme-environnement et les modèles prédictifs de la survenue du paludisme doivent être spécifiques au contexte pour tenir compte de ces différences.

Translated Description (Spanish)

A pesar de los esfuerzos de intervención mundial, la malaria sigue siendo un importante problema de salud pública en muchas partes del mundo. Comprender la variación geográfica en los patrones de malaria y sus determinantes ambientales puede apoyar la focalización del control de la malaria y el desarrollo de estrategias de eliminación. Utilizamos datos ambientales de teledetección para analizar las influencias de los factores de riesgo ambientales en los casos de malaria causados por Plasmodium falciparum y Plasmodium vivax de 2014 a 2017 en dos entornos geográficos en Etiopía. Los conjuntos de datos geoespaciales se derivaron de múltiples fuentes y caracterizaron el clima, la vegetación, el uso de la tierra, la topografía y las aguas superficiales. Todos los datos se resumieron anualmente a nivel de subdistrito (kebele) para cada una de las dos áreas de estudio. Analizamos las asociaciones entre los datos ambientales y los casos de malaria con modelos de Árbol de Regresión Impulsada (BRT). Encontramos una variación espacial considerable en la incidencia de malaria. Los índices espectrales relacionados con el verdor de la cubierta terrestre (NDVI) y la humedad (NDWI) mostraron asociaciones negativas con la malaria, ya que las tasas más altas de malaria se encontraron en paisajes con baja cobertura vegetal y humedad durante los meses posteriores a la temporada de lluvias. Los factores climáticos, incluidas las precipitaciones y la temperatura de la superficie terrestre, tuvieron asociaciones positivas con la malaria. La estructura del asentamiento también jugó un papel importante, con diferentes efectos en las dos áreas de estudio. Las variables relacionadas con las aguas superficiales, como la agricultura de regadío, los humedales, las masas de agua inundadas estacionalmente y la altura por encima del drenaje más cercano no tuvieron una fuerte influencia en la malaria. Encontramos diferentes relaciones entre la malaria y las condiciones ambientales en dos áreas geográficamente distintivas. Estos resultados enfatizan que los estudios de las relaciones entre la malaria y el medio ambiente y los modelos predictivos de la aparición de la malaria deben ser específicos del contexto para tener en cuenta dichas diferencias.

Files

s12942-021-00282-0.pdf

Files (3.8 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:0bf44636db0399c74943e3373a9297f7
3.8 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
الاستشعار عن بعد لعوامل الخطر البيئية للملاريا في سياقات جغرافية مختلفة
Translated title (French)
Télédétection des facteurs de risque environnementaux du paludisme dans différents contextes géographiques
Translated title (Spanish)
Teledetección de factores de riesgo ambientales para la malaria en diferentes contextos geográficos

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3134905925
DOI
10.1186/s12942-021-00282-0

Is supplement to
https://openalex.org/W4385533602 (Other)
https://openalex.org/W4382239404 (Other)
https://openalex.org/W4367313141 (Other)
https://openalex.org/W4324030030 (Other)
https://openalex.org/W3207046288 (Other)
https://openalex.org/W3189212133 (Other)
https://openalex.org/W3023446922 (Other)
https://openalex.org/W2021379394 (Other)
https://openalex.org/W2004086023 (Other)
https://openalex.org/W1980260791 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Ethiopia

References

  • https://openalex.org/W1513618424
  • https://openalex.org/W1542432275
  • https://openalex.org/W1544052989
  • https://openalex.org/W1784712707
  • https://openalex.org/W1833075864
  • https://openalex.org/W1978327175
  • https://openalex.org/W1978617972
  • https://openalex.org/W1986750515
  • https://openalex.org/W1995622703
  • https://openalex.org/W1998025025
  • https://openalex.org/W2027894375
  • https://openalex.org/W2029941262
  • https://openalex.org/W2048170253
  • https://openalex.org/W2063623478
  • https://openalex.org/W2067956949
  • https://openalex.org/W2077509829
  • https://openalex.org/W2091384691
  • https://openalex.org/W2103813957
  • https://openalex.org/W2106862040
  • https://openalex.org/W2109581323
  • https://openalex.org/W2114531560
  • https://openalex.org/W2116375570
  • https://openalex.org/W2118205041
  • https://openalex.org/W2121193536
  • https://openalex.org/W2125223451
  • https://openalex.org/W2126103153
  • https://openalex.org/W2131222241
  • https://openalex.org/W2134603694
  • https://openalex.org/W2135695572
  • https://openalex.org/W2138055306
  • https://openalex.org/W2146999458
  • https://openalex.org/W2154534964
  • https://openalex.org/W2157200430
  • https://openalex.org/W2162467623
  • https://openalex.org/W2166987974
  • https://openalex.org/W2167091406
  • https://openalex.org/W2167831135
  • https://openalex.org/W2171048860
  • https://openalex.org/W2186795832
  • https://openalex.org/W2283333202
  • https://openalex.org/W2337870046
  • https://openalex.org/W2411960898
  • https://openalex.org/W2412917900
  • https://openalex.org/W2425984739
  • https://openalex.org/W2496117949
  • https://openalex.org/W2513578103
  • https://openalex.org/W2582264034
  • https://openalex.org/W2586777805
  • https://openalex.org/W2589631854
  • https://openalex.org/W2604675629
  • https://openalex.org/W2617775882
  • https://openalex.org/W2623782242
  • https://openalex.org/W2624389717
  • https://openalex.org/W2626352674
  • https://openalex.org/W2725897987
  • https://openalex.org/W2755439935
  • https://openalex.org/W2769690433
  • https://openalex.org/W2802687421
  • https://openalex.org/W2803877645
  • https://openalex.org/W2809347519
  • https://openalex.org/W2895066872
  • https://openalex.org/W2898189947
  • https://openalex.org/W2902710993
  • https://openalex.org/W2910604776
  • https://openalex.org/W2921015218
  • https://openalex.org/W2940180668
  • https://openalex.org/W2949746867
  • https://openalex.org/W2952094509
  • https://openalex.org/W2954907547
  • https://openalex.org/W2961201202
  • https://openalex.org/W2968211639
  • https://openalex.org/W2982068927
  • https://openalex.org/W2991504646
  • https://openalex.org/W3006519054
  • https://openalex.org/W3012374686
  • https://openalex.org/W3017555579
  • https://openalex.org/W3024813557
  • https://openalex.org/W3045799161
  • https://openalex.org/W3093095740
  • https://openalex.org/W3136729388
  • https://openalex.org/W563184063