Exploring Spatial Variations in the Influences of Health-threatening Anthropogenic Factors on Human Health: An ESDA Approach to Remote Sensing Data

Abstract

The distribution pattern of disease and health care delivery are the two major strands of health geography. A great deal of resources and geographic analytical techniques have been utilized to conduct research on these two principal concerns. Due to the abundant information and the wide spatiotemporal scale, remote sensing has been widely applied in the studies of health geography since the 1970s. By using remotely sensed data, the main objective of this study is to explore spatial variations in the influences of health-threatening anthropogenic factors on human health under the exploratory spatial data analysis (ESDA) framework.

Diverse remote sensing data from Landsat 8 and the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) have been utilized in this study to extract potential health-threatening anthropogenic. In these two examples, the man-made impervious surface (IMS) and the exposure to artificial nighttime light (NTL) have been extracted as the most representative potential health-threatening anthropogenic factors. Meanwhile, the discomfort index (DI) and non-accident mortality as well as the prevalence of breast cancer were considered as potential public health outcomes influenced by those factors.

Based on this, the distributive characteristics of potential health-threatening anthropogenic factors as well as their possible health outcomes and the spatial co-pattern detection between the two variables have been firstly analyzed. Results show that the potential health-threatening anthropogenic factors have a tendency to concentrate in urban area, while their possible health outcomes have various spatial distributive features. These two variables tend to have a positive spatial association. Next, spatial variations in the influences of health-threatening anthropogenic factors on human health has been estimated by spatial regression analysis. The results indicate that man-made IMS and NTL are the main influencing factors for the increase of the DI value and the increase of the breast cancer prevalence rate.

질병과 보건서비스 제공의 공간적 분포는 보건지리학의 두 가지 주요 주제이다. 두 가지 주요 관심사에 관한 연구를 수행하기 위해 많은 자료와 공간적 분석 기법들이 사용되어 왔다. 그 중에 원격탐사 기술은 다양한 정보와 광범위한 시·공간적 스케일의 장점으로 인해 1970년대 이후 보건지리학에서 널리 사용되어 왔다. 본 연구는 탐색적 공간 데이터 분석(exploratory spatial data analysis, ESDA)의 관점에서 원격탐사 데이터를 사용하여 잠재적인 인류발생적 건강위협 인자가 인체 건강에 미치는 영향에 있어서의 공간 변동을 파악하고자 한다.

이 연구에서는 잠재적인 인류발생적 건강위협 인자를 추출하기 위해 Landsat 8과 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 로부터 얻어진 다양한 원격탐사 데이터를 사용하였다. 두 가지 위성영상 자료에서 잠재적인 인류발생적 건강위협 인자를 추출한 결과, 인공 불투수면(impervious surface, IMS)과 인공 야간 조명(nighttime light, NTL)에 대한 노출이 가장 대표적인 인자로 추출되었다. 한편, 불쾌지수(discomfort index, DI), 비사고 사망률, 그리고 유방암 유병률은 이들 요인들에 의해 영향을 받는 잠재적인 건강 결과로 여겨진다.

이를 바탕으로 본 연구는 우선 잠재적인 인류발생적 건강위협 인자와 건강결과의 공간적 분포 특성 및 공간적 연관성을 파악하였다. 그 결과, 잠재적인 인류발생적 건강위협 인자들은 도시 지역에 집중되는 경향이 있는 반면, 건강결과는 다양한 공간적 분포 특징들을 가진 것으로 나타났다. 그리고 공간적 연관성에 있어 이들 두 변수들은 양(+)의 공간적 상관관계를 갖는 경향을 보였다. 다음으로 본 연구는 공간회귀분석을 이용하여 인류발생적 건강위협 인자가 건강에 미치는 영향력에 대한 공간적 변동을 분석하였다. 분석 결과, 인공 불투수면과 야간 불빛은 불쾌지수 및 유방암 유병률 증가의 주된 요인으로 파악되었다.