생물학에서 마르코브 프로세스 (Markov processes)는 DNA 서열, 생태계 천이 등 복잡하며 연속된 서열 자료를 분석하기 위해 사용되어져 왔다. 특히 은닉마르코프모델(Hidden Markov Model; HMM)은 관찰 가능한 시계열 자료(observable event)가 가진 상태(hidden state)의 변화를 예측하기 위해 사용되었다. 본 연구에서는 2012년 5월부터 12월까지 영등포구 일대 토지 피복/이용(주거지역, 상업지역, 문화체육, 공공시설, 초지, 내륙습지, 나지, 내륙수, 공업지역, 교통지역) 정도가 다른 12 지점에서 관측된 모기 발생량을 예측하기 위하여 HMM을 사용하였다. 추가적으로 3개의 기상 관측소에서 측정된 기상요인(온도, 습도, 풍속, 강수량, 일사량, 일조량)이 관찰 자료로 사용되었다. 모기 발생의 정도를 HMM의 상태(state)로 지정하고 동일한 값의 시작 전이확률(transition probability matrix; TPM)을 적용하였다. 그리고 앞서 제시된 기상요인과 출현 정도의 관계인 출력 전이확률 (emission probability matrix; EPM)을 지정하여 HMM(100 iteration)에 적용하였다. 모델을 통해 예측된 전이확률을 통해 각 기상요인에 따른 모기 발생 확률의 측정이 가능했다. 또한 발생단계에 따라 기상요인이 가지는 예측 확률이 계산되었다. 또한 토지 피복 상태에 따라 높은 예측 확률을 보이는 기상인자의 추출이 가능하였다.