동아시아 지역 아까바네바이러스 감염 발생과 기상 요인 간 연관성 : 쾨펜–가이거 기후분류 기반 분석 = Meteorological Determinants of Akabane Virus Circulation in East Asia: Insights from the Köppen-Geiger Classification

국문 초록 (Abstract)

아까바네바이러스 (Akabane virus, AKAV)는 Orthobunyavirus 속의 Simbu serogroup으로 분류되며 Culicoides 속 등에모기에 의해 매개되어 소와 양에서 심각한 발달 장애와 출생률 감소를 야기하는 아보바이러스 (arbovirus)이다. Culicoides 매개곤충의 활동성은 온도 의존적이며, 적정한 온도의 범위는 25-30℃이다. 나아가 매개체 개체수와 바이러스 순환이 기후 조건과 강하게 연관되었기 때문에 지역적인 기후 패턴을 이해하는 것이 AKAV 분포와 잠재적인 위험 지역을 평가하는데 필수적이다. 그러나 동아시아, 특히 한국과 일본에서 AKAV 발생과 기후요인 간의 상관관계를 평가하는 체계적인 조사는 존재하지 않는다. 이 격차를 해결하기 위해 쾨펜-가이거 (Köppen–Geiger, KG) 기후 구분을 적용하여 지역의 기후대를 특정하고 AKAV 발생과의 연관성을 분석하였다. 4가지의 KG 기후대 (Cwa, Cfa, Dwa, Dfa)가 특정되었고, 지역별 1998년부터 2020년까지의 AKAV 발생 건수를 Wilcoxon rank-sum test를 통해 그 연관성을 파악하였다 (p <0.05). 또한 KG 기후 구분을 정의하는 여러가지 기준들과 AKAV 발생 건수와의 상관관계를 음이항회귀분석을 통해 분석하였다. 그 과정에서 상호 연관성이 높은 기후 변수들 간의 다중공선성을 최소화하기 위하여 분석 진행 시 기온과 강수량 파라미터 중 각각 하나의 변수를 설정하였다. 음이항회귀분석 결과, 모델의 조합에 따라 이러한 기후 매개변수와 AKAV 발생률 사이에 유의미한 연관성이 있는 것으로 나타났다 (p <0.05). 이에 더해 각 지역별 규모 차이를 조정하기 위하여 지역별 연평균 소 사육 두수의 로그 값을 오프셋 (offset) 변수로 적용하였다. 이러한 연구결과는 지속적 기온 상승으로 동아시아 지역에서 AKAV발생 위험이 확대되는 현재 기후적인 요인이 해당 바이러스가 분포하는 양상에 중요한 역할을 한다는 것을 강조하며, 한국과 일본에서의 최초의 비교라는 의의를 가진다. 즉 본 연구는 AKAV가 가축의 건강과 생산성에 미치는 영향을 완화하기 위해 기후 기반의 감시 및 위험성 평가의 중요성을 강조한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Akabane virus (AKAV), a member of the genus Orthobunyavirus (Simbu serogroup), is an arbovirus transmitted by Culicoides spp. that causes congenital malformations and reproductive losses in cattle and sheep. The activity of Culicoides vectors is temperature-dependent, with an optimal range of 25–30℃. Because vector abundance and virus circulation are strongly influenced by local climatic conditions, understanding regional climate patterns is essential for assessing AKAV distribution and potential risk areas. However, no systematic investigations have evaluated the relationship between AKAV occurrence and climatic factors in East Asia, particularly in South Korea and Japan. To address this gap, we applied the Köppen–Geiger (KG) climate classification to characterize regional climatic zones and analyze their association with AKAV occurrence. Four KG zones (Cwa, Cfa, Dwa, Dfa) were examined, and AKAV cases reported from 1998 to 2020 were compared across regions using Wilcoxon rank-sum test. The Wilcoxon rank-sum test and AKAV case counts of both countries indicated a significant association (p < 0.05) between KG zones and AKAV occurrence. Correlations with multiple criteria defining the KG climate classification and regional AKAV cases were analyzed by using negative binomial regression. To minimize multicollinearity among highly correlated climatic variables, representative temperature and precipitation parameters were selected for pairwise analyses. Negative binomial regression revealed significant associations between these climatic parameters and AKAV incidence, depending on the model combination (p < 0.05). The log of cattle population was included as an offset to account for regional differences in host abundance. These findings underscore the pivotal role of climatic factors in shaping AKAV distribution, provide the first comparative insights into South Korea and Japan, and suggest that ongoing warming trends may further expand AKAV risk in East Asia. This study highlights the importance of climate-based surveillance and risk assessment to mitigate the impact of AKAV on livestock health and productivity.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 i
• 목 차 iii
• 표 목 차 iv
• 그림목차 v
• 제 1장 서론 1
• 1.1.아까바네바이러스의 분류학적 특징과 임상증상 1
• 1.2.아까바네바이러스의 피해 사례와 분포에 영향을 미치는 기후적 요인 2
• 1.3.연구의 목적 4
• 제 2장 연구 방법 5
• 2.1.쾨펜-가이거 기후 구분 5
• 2.2.데이터 수집 12
• 2.2.1.기상 데이터 12
• 2.2.2.아까바네바이러스 발생 건수 13
• 2.2.3.연평균 소 사육 두수 14
• 2.3.한국과 일본의 데이터 병합 20
• 2.3.1.지리적 특징 21
• 2.3.2.두 국가 간 Culicoides 종 공유 23
• 2.3.3.아까바네바이러스의 계통학적 유사성 24
• 2.4.통계 분석 27
• 2.4.1.Wilcoxon rank-sum test 27
• 2.4.2.음이항회귀분석 28
• 제 3장 연구 결과 29
• 3.1.한국과 일본의 아까바네바이러스 분포 29
• 3.2.통계 분석 32
• 3.2.1.쾨펜-가이거 기후구분 상 아까바네바이러스 분포 차이 검증 32
• 3.2.2.기온과 아까바네바이러스 발생 간의 양의 상관관계 36
• 3.2.3.강수량과 아까바네바이러스 발생 간의 음의 상관관계 및 통계적 유의성이 없는 결과 37
• 3.2.4.오카야마현의 기상 데이터와 아까바네바이러스 발생 건수 비교 39
• 제 4장 토의 및 결론 42
• 참고문헌 47
• Abstract 55
• 감사의 글 57