Berliner und Münchener Tierärztliche Wochenschrift 122, 193-198

DOI: 10.2376/0005-9366-122-193

© Schlütersche Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG. 2009

Publiziert: 05/2009

Zusammenfassung

In dieser Arbeit werden exemplarisch die in HI-Tier verzeichneten Tierbewegungenim Zeitraum vom 01. Januar 2004 bis zum 30. Juni 2006 zwischen Rinderhaltenden Betrieben eines Landkreises mit Methoden der Netzwerkanalyseuntersucht.Netzwerke werden durch Knoten und Kanten aufgespannt. Dabei verbindet eineKante jeweils zwei Knoten. In dieser Untersuchung werden die Tierbewegungenzwischen landwirtschaftlichen Betrieben als Kanten definiert und die involviertenBetriebe als Knoten.Hinsichtlich der Ausbreitung von Infektionskrankheiten wird üblicherweise dasHauptaugenmerk auf die geographische Nähe der betroffenen Betriebe gelegt.Durch die zum Teil sehr weiten Transportwege ist es jedoch möglich, dass einBetrieb einen anderen durch Handel mit erkrankten Tieren infiziert, obwohl dieserbeliebig weit entfernt liegen kann. Für die Netzwerkbeschreibung ist die geographischeLage einzelner Betriebe von sekundärer Bedeutung.Die Relevanz einzelner Betriebe hinsichtlich der Ausbreitungsdynamik vonInfektionskrankheiten auf Netzwerken wird durch sogenannte Zentralitätsmaßebeschrieben. Das einfachste Zentralitätsmaß ist der Grad eines Betriebes. Diesergibt an, wie viele Verbindungen in einen Betrieb hinein (In-Grad) bzw. hinauslaufen (Aus-Grad). Die Grad-Verteilung enthält wesentliche Informationen überdie Struktur des Handelsnetzes und über die Dynamik einer Infektionskrankheit,die sich auf diesem Netz ausbreitet.Weitere Zentralitätsmaße sind die sog. Zwischenzentralität (engl. Betweenness)und die Closeness eines Betriebes (was der mittleren Nähe zu den anderenBetrieben entspricht). Die Zwischenzentralität eines Betriebes gibt an, wiehäufig dieser auf den kürzesten Verbindungen zwischen anderen Betrieben desNetzwerkes liegt. Die Closeness eines Betriebes ist ein Maß dafür, wie gut andereBetriebe von diesem aus erreichbar sind.

Summary

In this paper data on the movement of animals between farms of a specificcounty in Germany during January 1st 2004 and June 30th 2006, which arerecorded in the HI-Tier database, is investigated exemplarily. Network analysistools are used for the investigation.A network consists of nodes and connections (edges) between the nodes. In caseof animal movement to and from farms, the farms represent the nodes and themovements between the farms represent the edges. An edge always connectstwo nodes.Concerning the spread of diseases between farms, usually the geographicalcloseness between farms is brought into focus (distance dependent spread).But, because animals may be traded on large distances, a farm is able to infectother farms in an arbitrarily far distance (distance independent spread). For thedescription and the analysis of networks, the geographical location of the nodesis irrelevant.In order to assess the relevance of farms with respect to the spread of a diseaseon a network it is convenient to calculate measures of centrality. In degree and out degree are the simplest measures of centrality. In degree and out degreesimply count the number of connections to and from a specific farm to otherfarms respectively. The degree distribution supplies relevant information aboutthe structure of a network and also about the dynamics of a disease spreading onthe network.Additional centrality measures are the Betweenness and the Closeness of a farm.The Betweenness indicates the frequency of a farm lying on the shortest pathbetween other farms of the network. The Closeness of a farm indicates the accessibilityof other farms from this farm.