14  Capítulo 14 — Propagación espacial y de redes

Epidemiología aplicada en acuicultura — Parte V: Detección y respuesta

Dónde encaja esto — Responder y Anticipar. El SRS “vive en vecindarios, no solo en centros”. Controlar una enfermedad propagada significa actuar a la escala en que se propaga —a través del espacio y de las redes de movimiento y conectividad hídrica que unen los sitios—. Este capítulo avanzado equipa tanto la fase Responder (¿hacia dónde va?) como Anticipar (¿qué sitios son estructuralmente de alto riesgo?).

14.1 Panorama

Los Capítulos 4–13 trataron cada centro como una isla. No lo es. La enfermedad se agrupa en el espacio y viaja por redes —movimientos de peces, agua compartida, jaulas vecinas—. Este capítulo mapea la enfermedad, prueba el agrupamiento espacial (I de Moran, con una mención a los estadísticos de barrido) y analiza la red de movimientos para hallar los sitios que intermedian la propagación. Son justo los métodos del trabajo de SRS del autor, que mostró que cerca del 70 % del SRS permanece dentro de su propio vecindario y que retirar los centros más conectados está entre las estrategias de control más efectivas.

Usamos farms_spatial.csv (40 centros con coordenadas y mortalidad por SRS) y movements.csv (una red sitio a sitio).

14.2 14.1 Preparación

pacman::p_load(rio, here, tidyverse, igraph)   # sf, spdep para trabajo espacial de producción
farms <- import(here("data", "farms_spatial.csv"))
mov   <- import(here("data", "movements.csv"))

14.3 14.2 Mapeo y agrupamiento espacial

El primer paso es siempre un mapa —graficar los centros, dimensionar o colorear por mortalidad por SRS, y mirar—:

ggplot(farms, aes(x, y, size = srs_rate, colour = srs_rate)) +
  geom_point() + scale_colour_viridis_c() +
  labs(size = "SRS %", colour = "SRS %")

Mirar no basta; probamos si los centros de alta mortalidad están cerca de otros de alta mortalidad. La I de Moran mide la autocorrelación espacial, de −1 (dispersión perfecta) pasando por 0 (aleatorio) a +1 (fuerte agrupamiento):

# pesos de distancia inversa, estandarizados por fila; I de Moran en R base
# -> I de Moran = 0.27  (esperado bajo aleatoriedad = -0.03)

La I de Moran = 0,27, muy por encima del ~0 esperado por azar —la mortalidad por SRS está agrupada espacialmente—. Para mayor resolución, los estadísticos de barrido (la familia smerc/SaTScan) localizan dónde están los conglomerados: aplicado a cinco años de monitoreo de Caligus en 784 centros chilenos, este enfoque halló 26 conglomerados distintos de infestación (Lepe-López et al., 2021), y los modelos espaciales del autor sitúan la I de Moran de mortalidad por SRS y uso de antimicrobianos en 0,51–0,57 (Montt et al., en prensa). Los modelos endémico-epidémicos (hhh4) muestran además que ~70 % del SRS es persistencia dentro del mismo vecindario.

🧮 Epivet Tools — Autocorrelación espacial (I de Moran) tools.epivet.cl/moran — sube coordenadas y un valor por centro para probar el agrupamiento.

14.4 14.3 Redes de movimiento y conectividad

La enfermedad también viaja por redes —movimientos de peces vivos, rutas de wellboats, manejo compartido—. Representa los sitios como nodos y los movimientos como aristas, y luego mide el rol de cada sitio:

g <- graph_from_data_frame(mov, directed = TRUE)
degree(g)       |> sort(decreasing = TRUE) |> head()   # sitios más conectados
betweenness(g)  |> sort(decreasing = TRUE) |> head()   # intermediarios de la propagación
components(g)$no                                        # 1 componente conexo

La red tiene 40 sitios, 113 movimientos, grado medio 5,7 y forma un único componente conexo —así que una introducción en cualquier lugar puede, en principio, llegar a todas partes—. Tres sitios concentradores (hubs) (S12, S05, S01) tienen muchas más conexiones que el resto, y los de mayor intermediación (betweenness) (S01, S12, S08) son los corredores —los sitios cuya eliminación más fragmenta la red—. Esto no es abstracto: los movimientos de peces impulsaron la propagación del virus ISA en el salmón chileno en 2007–2009 (Mardones et al., 2011, 2013), y la conectividad hidrodinámica significa que los centros aguas abajo de un sitio infectado pueden alcanzar ~100 % de prevalencia en semanas (Bravo et al., 2020).

El beneficio es el control dirigido. En vez de tratar todos los sitios por igual, las simulaciones de Aysén hallaron que retirar cerca del 30 % de los centros más conectados por vecindario —los concentradores identificados justo como arriba— estaba entre las estrategias regionales más efectivas (Lam et al., 2025).

14.5 14.4 Interpretación en el centro de cultivo

El análisis espacial y de redes reencuadra el control de la jaula al paisaje. Para Anticipar, las coordenadas y la posición en la red de un sitio predicen su riesgo estructural antes de que un pez se enferme. Para Responder, el mapa y la red te dicen hacia dónde irá un brote y qué sitios priorizar para vaciado, restricción de movimientos o vigilancia reforzada. El hallazgo recurrente —el SRS es un problema de vecindario— significa que las intervenciones más potentes se coordinan entre centros, no se perfeccionan dentro de uno.

14.6 14.5 Ejercicios

Inténtalo tú (14.1). Mapea los centros por tasa de SRS y calcula la I de Moran. ¿El valor apoya el agrupamiento? ¿Qué habría significado una I cercana a 0 para tu estrategia de control?

14.2 Construye la red de movimientos y lista los cinco sitios de mayor grado. Explica por qué el grado de un sitio importa para su prioridad de bioseguridad.

14.3 Calcula la intermediación y compara los sitios top con los de mayor grado. ¿Por qué un sitio de grado modesto pero alta intermediación puede ser especialmente peligroso?

14.4 La red es un único componente conexo. ¿Qué implica eso para la factibilidad de erradicar el SRS solo con acción a nivel de centro, y qué argumenta en su lugar?

14.7 Resumen y qué sigue

  • La enfermedad rara vez es aleatoria en el espacio: la I de Moran (0,27 aquí) prueba el agrupamiento; los estadísticos de barrido localizan conglomerados.
  • Las redes de movimiento/conectividad revelan concentradores (alto grado) y corredores (alta intermediación) —los sitios que impulsan y podrían fragmentar la propagación—.
  • Un único componente conexo significa que la acción a nivel de centro sola no puede contener una enfermedad propagada —se requiere control coordinado por áreas—.

En el Capítulo 15 — PICO, revisión sistemática y metaanálisis pasamos a Resguardar.

14.8 Referencias y lecturas

  • Lepe-López M, …, Álvarez J, Mardones FO. Infección por Caligus: distribución espacial y conglomerados por estadístico de barrido. Front Vet Sci. 2021;8:595024.
  • Mardones FO, et al. Movimientos de peces y propagación del virus ISA en Chile, 2007–2009. 2011; y propagación intra-centro de ISA, 2013.
  • Bravo F, et al. Conectividad hidrodinámica y propagación del SRS. Aquac Environ Interact. 2020;12:263–279.
  • Lam CT, et al. Control regional simulado del SRS, incluida la retirada de centros muy conectados. Prev Vet Med. 2025;243:106595.
  • Montt R, Mardones FO, Reyes P, Rojas H. Agrupamiento espacial de mortalidad por SRS y uso de antimicrobianos. Aquaculture, en prensa.
  • Stevenson M. Investigation of Spatial Patterns of Animal Disease. 2020.

Archivos de este capítulo: data/farms_spatial.csv, data/movements.csv y scripts/make_spatial_network.R.