マラリア発生を予測する研究者の使用 NASA の衛星データ

アマゾン雨林では、少数の動物はマラリアを送信するカ人間に同様に危ないです。 熱帯病気は高熱、頭痛および冷えで持って来ることができ、子供および年配者のために特に厳しく、妊婦のための複雑化を引き起すことができます。 雨林で覆われたペルーでは、マラリアケースの番号は打ちつけました。 過去5年間では、国に南アメリカで第 2 最高速度が平均するとありました。 年のそれぞれで 2014 年および 2015 年 65,000 の報告されたケースがありました。

マラリア発生を含んでいることは人々が病気をどこに引き締めているか把握することは困難であるので挑戦的です。 その結果、殺虫剤扱われたベッドのネットおよび屋内スプレーのようなリソースは頻繁に数人が感染させて得ている領域に配置され、育つように発生がします。

この問題に取り組むためには、大学研究者は NASA の普通発生に先行する人間および環境事象の種類を追跡できる地球観察衛星の多量からのデータに回りました。 NASA の応用科学プログラムからの資金調達によって世帯で発生の予測を助けるべき他のデータ月を使用し、働いて、起こることを防ぎます前もって水平にしなさい衛星をシステムを開発するために、彼らはペルーの政府と協力して。

カの追跡

アマゾンでは、アノフェレスカの darlingi のカ種は Plasmodia と呼出される単一 celled 寄生虫によって引き起こされるマラリアを広げるために最も責任があります。 女性 (および女性だけ感染させた人間の血の入れた上で) 寄生虫を摂取し、入れる次の人間にそれを渡すことができます。 「マラリア平均はベクトルがなければならないかまたはカベクトル耐えられた病気この場合、病気を送信して下さい」、は言いました主任調査官のウィリアム鍋、デューク大学の全体的な環境衛生のある助教授をです。 「私達のマラリア予測のツールへのキーこれらのカのためのプライム記号の飼育場が人口母集団と」。は同時に重複する領域を正確に示すことにあります

これらのカがどこに活気づくか予測することは卵を産むために必要とする水溜識別に頼ります、および池のような暖かい気温そして穏やかな水との領域の。 研究者は土地データ同化システム、か LDAS に回っています: サポートされる NASA および他の組織による努力を模倣する土地表面。 NASA 衛星、ランドサットのような、全体的な沈殿物の測定および大地および水の世界中で沈殿物、温度、土の湿気および植物でそれから進行中の情報を提供する LDAS のための入力としてサーブ。

水溜および池を完全に識別していない間、 LDAS は形作るが可能性が非常に高いどこにか示します。 例えば、あふれることは流出するかもしれ川岸または大雨は土を飽和できま分かち合うように水がします。

「それは間接推論の練習です」、 LDAS のコンポーネントにおよびジョーンズ・ホプキンス大学の地球および惑星科学の部で助教授を責任があるベン Zaitchik、プロジェクトの共同調査官言いました。 「これらのモデル私達が土の湿気が繁殖サイトが」。は形作ることができるように可能にする条件にどこにあることを行っているか予測することを可能にします

衛星得られた植物および土地カバーマップを通して、 LDAS はまた未来のマラリア発生のための別の主要な表示器を追跡します: 道の開発が複雑である時森林伐採、特に。 道が構築されるとき、ブルドーザーは木および他の生長する無駄を捨るために溝を掘ります; 雨水で満たされたときそれらの溝はカの繁殖サイトになります。 感染させた人々はアノフェレスカの darlingi に横切ってこれらの道病気を、発生発生できます送信し、時。

人間の追跡

出現のカの人口および未来の発生のホットスポットを風化する間、マラリアを識別するために LDAS トラックがおよび森林伐採マップで感染する場所の包装します報告される。 しかし発生を予測する目的のために、そのマップは完全な物語を告げません。

ペルーでは、マラリアは国中で分散する健康のポストで診断され、扱われ発生を含むためにリソースはそれらのポストに急派されます。 包含へのこのアプローチを用いる問題は、鍋に従って、彼または彼女が病気をどこにの近くに引き締めたか人が処置を追求する健康のポストが常にないことです。 それはマラリアのための最も大きい危険にある人が記録するか、または採鉱する頻繁にホームから遠くに旅行のそれらを送る年の数月を過ごすのであります。

マラリアの難解な点を人々が感染させた形式を得ているところで見つけてシステムおよび鍋をこれらのホットスポットを目標とするために開発しています地方ベースの統計モデルおよびより詳しいエージェントベースのモデルを予測して下さい。

地方のモデルのために、マラリアのケースを報告される各郡のための人口推定値と共に組み込まれ、についての人々が季節的な移行に基づく旅である仮定は調査します。 LDAS のマップの場所のカの人口だけを通した統合の環境データはまたしかし雨期の間に上昇の川の検出によって人間の動きを、例えば、知らせるのを助けます。 「水のポケットが川岸に沿って現れるので最高および同時にカが鍋説明される」、 「繁栄する従ってこれらのタイプの条件は高いマラリア危険と」。対応しますとき川の下のログを浮かべることは大いに容易です

地方のモデルはそれらの変数がどのようにに相互に作用しているか人間が、カ、どのようにで病気見つけられる先頭に立たれるところで基づいていたか大きい映像の一見を提供し。 同時に、エージェントベースのモデル--それがあらゆるエージェントの動作を模倣するので指名される、または領域内のあらゆる人間、カおよびマラリア原虫--高解像の水文学データを利用することと人々の近隣そして動きに的を搾ることによってより堅く地理的なスペースで急上昇します。 LDAS データと組み合わせて、モデルは多くの人々が病気にかまれ、感染させて得ると期待されるかどこで、どのように、確率をの査定するためにシミュレーションを時実行します。

発生を防ぐこと

鍋に従って病気が定着するために予測される世帯のレベルに 12 週およびピンポイントを、順方向に写し出すのに、 2 つのモデルが使用されます。 モデルはまた、起因するものが伝達を停止できる予防反マラリア処置の管理に人間カの接触を減らすことができるスプレーおよびベッドのネットを配ることからの複数の処置のどれにでも模倣します。 結果に基づいて、衛生部は最適計画を遂行できます。

世帯のレベルに投射をするエージェントベースのモデルの機能によってはリソースが行くことができるように可能にします必要どこにがであるか。 それはそれらを必要としない場合もある領域へリソースを広く配ること政府の現在の方法からの時々マーク付きの回転です。 「コミュニティの 100% 扱うかわりに、私達は説明された」鍋コミュニティのある特定の世帯または特定地域のベクトル制御を集中できます。 「より急速な応答に可能性としては低価格そしてとマラリアの同じ減少を達成できる」。ですのは目標とされた作戦

プロジェクトが 3 年の許可の三番目を入力するので、鍋および彼の同僚はモデルを精製し続けます。 彼は予測のツールが数年の内に使用可能であることができることを推定します。 ペルーの政府は鍋を既に特に 2021 年までに病気を除去することを向けるマラリア Cero プログラムを始めるのでシステムとそれ自身を精通させるために使用しています。 他の国は、コロンビアおよびエクアドルを含んで、関心を示しました。

このプロジェクトがマラリアに焦点を合わせる間、鍋は LDAS および人口モデルがマラリアだけ Zika およびデング熱のようなまた他のいくつかの病気の、追跡に使用することができるのでツールの利点のが適応性であることに注意しました。 「私は政府の健康代理店がちょうど 1 つを見つけるが、人々にたくさん寄与できるシステムのための多くの使用」とと考えます彼は言いました。 「常にである私達の目的」。

ソース: https://www.nasa.gov/feature/goddard/2017/using-nasa-satellite-data-to-predict-malaria-outbreaks

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