A Predictive BTV Wind Spread Model A innovative approach which may contribute to improved vaccination schemes Guy Hendrickx (1), Yves Van Der Stede (2),

A Predictive BTV Wind Spread ModelA innovative approach which may contribute to

improved vaccination schemes

A Predictive BTV Wind Spread ModelA innovative approach which may contribute to

improved vaccination schemes

Guy Hendrickx (1), Yves Van Der Stede (2), Estelle

Meroc (2), Benoit Durand (3) & E. Ducheyne (1)

(1) Avia-GIS, (2) CODA, (3) AFSSA

Guy Hendrickx (1), Yves Van Der Stede (2), Estelle

Meroc (2), Benoit Durand (3) & E. Ducheyne (1)

(1) Avia-GIS, (2) CODA, (3) AFSSA

BTV spread in Europe

Table of ContentsTable of Contents

Introduction BTV

Previous wind models (gen 1-2)

Current wind model (gen 3)

→ Model Input Data

→ Model Parameters

→ Model Flow Chart

→ Model Outputs

Discussion

Introduction BTV






→ Model Outputs

Discussion

IntroductionIntroduction

Gen 1-2Gen 1-2

InputInput

ParametersParameters

FlowchartFlowchart

OutputsOutputs

DiscussionDiscussion


Culicoides chiopterusPicture ITM

Culicoides chiopterusPicture ITM

Live cycleLive cycleIntroductionIntroduction

Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



European biomesEuropean biomes

Temperate:

BTV 1-8 (6-11)

Temperate:

BTV 1-8 (6-11)

Mediterranean:

BTV 1-2-4-8-9-16

Mediterranean:

BTV 1-2-4-8-9-16


Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs


Current EU restriction zonesCurrent EU restriction zones



Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs




Introduction BTV






→ Model Outputs

Discussion

Introduction BTV






→ Model Outputs

Discussion


Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



1rst generation model: BTV9 19991rst generation model: BTV9 1999

June November


Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



2nd generation model: BTV8 20062nd generation model: BTV8 2006IntroductionIntroduction

Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs




Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs




Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



Introduction BTV






→ Model Outputs

Discussion

Introduction BTV






→ Model Outputs

Discussion



Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs


Model input data (1/3)Model input data (1/3)

Epidemiological BTV1FR2008 data

(AFSSA) at the municipality level

epidemiological curves

Denominator data (AFSSA) at

municipality level coordinates

modeled within suitable LC

Vaccination BTV1FR2009 data (AFSSA)

Epidemiological BTV1FR2008 data

(AFSSA) at the municipality level

epidemiological curves

Denominator data (AFSSA) at

municipality level coordinates

modeled within suitable LC

Vaccination BTV1FR2009 data (AFSSA)



Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



Entomological data:

→ In flight data ABTD 150-1000m (Goossens et al. subm.)

→ Rothamsted suction trap 11m (Fassotte et al. 2008)

→ OVI ground level traps (Fassotte et al. 2008)

Wind data (ECMWF)

Entomological data:

→ In flight data ABTD 150-1000m (Goossens et al. subm.)

→ Rothamsted suction trap 11m (Fassotte et al. 2008)

→ OVI ground level traps (Fassotte et al. 2008)

Wind data (ECMWF)



Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs





Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs




Introduction BTV






→ Model Outputs

Discussion

Introduction BTV






→ Model Outputs

Discussion


Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs


Model parameters (1/4)Model parameters (1/4)

Cluster analysis using a retrospective space-time permutation model (SatScan)

identify location (S1, S2,… Sn) and

timing (tS1, tS2,… tSn) of the model seed

cases.

Weekly incidence was calculated from the epidemiological curves and fitted using a least square estimator to the Verhulst-Pearl growth function (Verhulst, 1845).

Cluster analysis using a retrospective space-time permutation model (SatScan)

identify location (S1, S2,… Sn) and

timing (tS1, tS2,… tSn) of the model seed

cases.

Weekly incidence was calculated from the epidemiological curves and fitted using a least square estimator to the Verhulst-Pearl growth function (Verhulst, 1845).



Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs





Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



Based on results 2nd gen. model (Hendrickx et al. 2008) a distinction is made between:

→ Local mainly midge-flight driven spread (LDS): 50% of the weekly incidence is observed within a range of 4km.

→ Medium range mainly wind driven spread (WDS): an additional 45% of the weekly incidence is observed within a range of 22km.

Based on results 2nd gen. model (Hendrickx et al. 2008) a distinction is made between:

→ Local mainly midge-flight driven spread (LDS): 50% of the weekly incidence is observed within a range of 4km.

→ Medium range mainly wind driven spread (WDS): an additional 45% of the weekly incidence is observed within a range of 22km.



Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



Wind parameters included to restrict WDS:

→ highest Culicoides activity during the period prior to sunset (Fassotte et al., 2008)

→ highest density of airborne Culicoides at an altitude of 150m (Goossens et al., submitted).

The slowing impact of slope on medium distance wind spread (Bishop et al., 2000, 2005; Ducheyne et al., 2007; Hendrickx et al., 2008) was taken into consideration by reducing the wind magnitude relative to the slope.

Wind parameters included to restrict WDS:

→ highest Culicoides activity during the period prior to sunset (Fassotte et al., 2008)

→ highest density of airborne Culicoides at an altitude of 150m (Goossens et al., submitted).

The slowing impact of slope on medium distance wind spread (Bishop et al., 2000, 2005; Ducheyne et al., 2007; Hendrickx et al., 2008) was taken into consideration by reducing the wind magnitude relative to the slope.



Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs




Introduction BTV






→ Model Outputs

Discussion

Introduction BTV






→ Model Outputs

Discussion


Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs


3rd generation model flowchart3rd generation model flowchart


LDSprob

50% INCt=tS1

WDSprob

45% INCt=tS1

W1

M1, Cl1, t = tS1 = 0

LDSprob

50% INCt

WDSprob

45% INCt

Wx

M2, Cl1, t < tS2

M2, Cl1,2, t<tS3t=tS2

Add seed cases S2

Repeatt<tS2

Repeatt<tS3

M2, Cl1,2,3, t<tn-1

Repeatt<tn-1

t=tS3Add seed cases S3

t=tn-1

Predicted cases Wn

LDSprob

50% INCt=tS1

WDSprob

45% INCt=tS1

W1

M1, Cl1, t = tS1 = 0

LDSprob

50% INCt

WDSprob

45% INCt

Wx

M2, Cl1, t < tS2

M2, Cl1,2, t<tS3t=tS2

Add seed cases S2

Repeatt<tS2

Repeatt<tS3

M2, Cl1,2,3, t<tn-1

Repeatt<tn-1

t=tS3Add seed cases S3

t=tn-1

Predicted cases Wn


Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs




Introduction BTV






→ Model Outputs

Discussion

Introduction BTV






→ Model Outputs

Discussion


Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



Descriptive wind model BTV1 2008Descriptive wind model BTV1 2008

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Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



BTV1 FR 2008: Observed-weeklyBTV1 FR 2008: Observed-weeklyIntroductionIntroduction

Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



BTV1 FR 2008: Observed-cumulative

BTV1 FR 2008: Observed-cumulative


Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



BTV1 FR 2008 - simulatedBTV1 FR 2008 - simulated

BTV1-2008 observed(Includes vaccination)

BTV1-2008 observed(Includes vaccination)

BTV1-2008 simulation outputBTV1-2008 simulation output


Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



Predictive wind model BTV1 2009Predictive wind model BTV1 2009

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Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



BTV 1 – vaccination coverage bovine

BTV 1 – vaccination coverage bovine

Adapted from:Adapted from:

Data May 2009 included in model

Data August 2009


Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



BTV 1 – vaccination coverage ovineBTV 1 – vaccination coverage ovine

Adapted from:Adapted from:

Data May 2009 included in model

Data August 2009


Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



BTV1 prediction 2009 – SW FranceBTV1 prediction 2009 – SW FranceIntroductionIntroduction

Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs




Introduction BTV






→ Model Outputs

Discussion

Introduction BTV






→ Model Outputs

Discussion


Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs



Significant step to predict BTV spread after

first introduction:

→ Predict spatial extent

→ Improved vaccination policy

Further model improvements:

→ Include impact weather

→ Disentangle wind and movement

Significant step to predict BTV spread after

first introduction:

→ Predict spatial extent

→ Improved vaccination policy

Further model improvements:

→ Include impact weather

→ Disentangle wind and movement



Gen 1-2Gen 1-2

InputInput


FlowchartFlowchart

OutputsOutputs


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A Predictive BTV Wind Spread Model A innovative approach which may contribute to improved vaccination schemes Guy Hendrickx (1), Yves Van Der Stede (2),

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