말라리아 발발을 예측하는 연구원 사용 미항공 우주국의 인공위성 데이터

아마존 열대 다우림에서는, 몇몇 동물은 말라리아를 전달하는 모기 처럼 인간에게 위험합니다. 열대 질병은 고열, 두통 및 오한에 가져올 수 있고 아이들과 연장자를 위해 특히 가혹하 임신부를 위한 합병증을 일으키는 원인이 될 수 있습니다. 열대 다우림 엄호된 페루에서는, 말라리아 케이스의 수는 못을 박았습니다. 5 년 과거에는, 국가에는 남아메리카에 있는 두번째 고가가 평균 있었습니다. 년의 각각에서 2014년과 2015년 65,000의 보고한 케이스가 있었습니다.

말라리아 발발을 포함하는 것은 사람들이 질병에 어디에 걸리는지 파악하기 것은 어렵기 때문에 도전적입니다. 그 결과로, 살충제 취급된 침대 그물 및 실내 살포와 같은 자원은 몇몇 사람이 감염해 얻고 있는 지역에 수시로 배치되 증가하는 것을 발발이 허용하.

이 문제를 다루기 위하여는, 대학 연구원은 미항공 우주국의 전형적으로 발발을 선행하는 인간과 환경 사건의 모형을 추적하을 수 있는 지구 관찰 인공위성의 함대에서 데이터로 돌았습니다. 미항공 우주국의 응용 과학 프로그램에서 자금 조달로, 그(것)들은 페루 정부와 동업하여 인공위성을 사용하고 가구에 발발을 예측하는 것을 도울 그밖 데이터이라고 달을 미리 수평하게 하십시오 시스템을 개발하기 위하여 일하고 그리고 일어나기에서 그(것)들을 방지합니다.

모기 추적

아마존에서는, Anopheles darlingi 모기 종은 Plasmodia이라고 칭한 단 하나 celled 기생충에 기인하는 말라리아를 퍼지기에 책임 있습니다. 여성 (와 단지 여성 감염한 인간의 혈액에 공급에) 기생충을 섭취하고 위에 먹이는 다음 인간에 그것을 전달할 수 있습니다. "말라리아 방법에는 선그림이 있어야 하거나, 모기, 선그림 품어진 질병 이 경우에는, 질병을 전달하십시오,"는 말했습니다 수사반장 윌리엄 팬, 듀크 대학에 글로벌 환경 건강의 조교수를입니다. "우리의 말라리아 예보 공구에 키 이 모기를 위한 지상을 만들어내는 전성기가 인구와."는 동시에 부분적으로 덮는 지역을 정밀 폭격을 하기에서 속입니다

이 모기가 어디에 번영하는지 예상하는 것은 계란을 낳기를 위해 필요로 하는 물웅덩이 확인을 의지합니다와 연못과 같은 온난한 기온 그리고 평온한 근해를 가진 지역. 연구원은 땅 데이터 동화작용 시스템, 또는 LDAS로 돌고 있습니다: 지원되는 미항공 우주국과 그밖 편성부대에 의하여 노력을 만드는 땅 표면. 미항공 우주국 인공위성 랜드셋과 같은 글로벌 강수 측정 및 육지 및 물, 전세계 강수, 온도, 토양 습기 및 식물에 차례차례로 전진하는 정보를 제공하는 LDAS 위한 입력 역할을 하.

물웅덩이와 연못을 철처하게 확인하지 않으며는 동안, LDAS는 형성하기 가능성이 높은 어디에 지 보여줍니다. 예를 들면, 범람은 범람할 수 있어 강둑 또는 호우는 토양을 포화시킬 수 있어, 합동하는 것을 근해가 허용하.

"간접적인 추론에 있는 운동입니다," LDAS 분대에 및 죤스홉킨스 대학의 지구와 행성 과학의 부에 부교수를 책임있던 벤 Zaitchik, 계획사업의 지휘관 조사자 말했습니다. "이 모형 저희가 토양 습기가 사이트 사육을 형성하기 위하여."는 허용할 조건에 어디에 있기 위하여 려고 하는지 예상하게 합니다

인공위성 파생한 식물과 땅 덮개 지도를 통해서, LDAS는 또한 미래 말라리아 발발을 위한 다른 중요한 표시기를 추적하습니다: 도로 발달이 연루될 때 삼림 벌채, 특히. 도로가 건축될 때, 불도저는 나무와 그밖 무성한 낭비를 처분하기 위하여 도랑을 팝니다; 빗물로 채울 때 그 도랑은 사이트를 사육해 모기가 됩니다. 감염한 사람들은 Anopheles darlingi에 가로질러 이 도로 질병을, 발발 발생할 수 있습니다 전달합니다 때.

인간 추적

나오는 모기 인구 및 미래 발발 핫스팟을 극복하는 동안, 말라리아를 확인하는 위하여 LDAS 대위가 삼림 벌채 지도에 감염된 장소 쌉니다 보고된. 그러나 발발 예상의 목적을 위해, 그 지도는 완전한 이야기를 이야기하지 않습니다.

페루에서는, 말라리아는 국가 일주 뿌려진 건강 지점에 진단되고 취급되고, 자원은 그 지점에 발발을 포함하기 위하여 파견됩니다. 견제에 이 접근에 대한 문제는, 팬에 따라, 그 또는 그녀가 질병에 어디에의 가까이에 걸린지 사람이 처리를 찾는 건강 지점이 항상 없다는 것을 입니다. 그것은 말라리아를 위한 가장 중대한 리스크에 있는 사람들이 로그하기 기뢰를 부설하기 수시로 그들의 홈에서 멀리 여행에 그(것)들을 송신하는 년의 몇 달을 보내기 때문입니다.

말라리아의 기틀을 사람들이 감염한 양식을 얻고 있는 곳에 찾아내서 시스템 및 팬을 이 핫스팟을 표적으로 하기 위하여 개발하고 있습니다 지역 기지를 둔 통계 모델 및 더 상세한 에이전트 기지를 둔 모형을 예측하십시오.

지역 모형을 위해, 말라리아의 케이스를 보고하는 각 군을 위한 인구 예측과 더불어 통합되고 사람들이 계절 이동에 근거를 둔 여행인 가정은 공부합니다. LDAS 지도에 뿐만 아니라 장소 모기 인구를 통해서 통합 환경 자료는 또한 우기 도중 상승 강을 검출해서 인간적인 운동을, 예를 들면, 알려주는 것을 돕습니다. "근해의 포켓이 강둑에 따라서 나오기 때문에 그것의 최고 및 동시에 모기가 팬 설명될,", "번창할 때 강의 아래 로그를 뜨는 것이 매우 쉽습니다 그래서 조건의 이 모형은 높은 말라리아 리스크와 대응합니다."

지역 모형은 그 가변이 어떻게에 상호 작용하는지 인간이, 모기, 어떻게에 그리고 질병 찾아내는과 이끌리는 곳에 기지를 둔지 크 그림 보기를 제공할 것입니다. 동시에, 에이전트 기지를 둔 모형--그것이 각 에이전트의 행동을 만들기 때문에 지명하는, 또는 지역 내의 각 인간, 모기 및 말라리아 기생충--고해상도 수문학 데이터를 이용해서와 안으로 사람들의 인근 그리고 운동에 집으로 돌아와서 더 단단한 지리적인 공간에 확대할 것입니다. LDAS 데이터와 조화하여, 모형은 많은 사람들이 질병에 물고 감염해 얻을 것으로 예상되는지 어디서 및 어떻게, 확율을의 평가하기 위하여 시뮬레이션을 때 달릴 것입니다.

발발 방지

팬에 따르면, 2개의 모형은 질병이 정착되기 위하여 예상되는 가구 수준에 12 주 및 정밀 조준 표적을, 아래로 앞으로 계획하기 위하여 이용될 것입니다. 모형은 또한, 유래할 것입니다 무슨이 전송을 중단할 수 있는 예방 반대로 말라리아 처리 관리로 인간 모기 접촉을 감소시킬 수 있는 살포와 침대 그물를 배부하기에서 몇몇 활동의 아무 것나에서 시뮬레이트할 것입니다. 결과에 바탕을 두어, 보건 복지부는 최적 계획을 실행할 수 있습니다.

가구 수준에 투상을 아래로 만드는 에이전트 기지를 둔 모형의 기능은 자원을 필요한 어디에 지 가는 것을 허용합니다. 그(것)들을 필요로 하지 않 수도 있는 지역에 자원을 대체로 분산하기 위한 것인, 정부의 현재 방법에서 때때로 표시되어 있는 회전일 것입니다. "지역 사회의 100% 취급 대신에, 우리는 설명된," 팬 지역 사회의 특정 가구 특정 지역에 있는 벡터 제어를 집중시킬 수 있었습니다. "더 급속한 반응에 잠재적으로 더 값이 싸고 그리고로입니다 말라리아에 있는 동일 감소를 달성할 수 있는 표적으로 한 전략, 그러나."

계획사업이 그것의 3 년 교부금의 세 번째를 입력하기 때문에, 팬과 그의 동료는 모형을 세련하는 것을 계속합니다. 그는 예보 공구가 몇년 안에서 즉시 사용 가능할 수 있었다는 것을 추정합니다. 페루 정부는 팬으로 이미 특히 2021년까지 질병을 삭제하는 것을 작정인 그것의 말라리아 Cero 프로그램을 시작하기 때문에, 시스템에 익숙하게 하기 위하여 작동하고 있습니다. 그밖 국가는, 콜롬비아와 에쿠아도르를 포함하여, 관심사를 나타냈습니다.

이 계획사업이 말라리아에 집중되는 동안, 팬은 LDAS와 인구 모형이 뿐만 아니라 말라리아 또한 Zika와 뎅그열과 같은 다른 다수 질병 추적을 위해 이용되기 수 있기 때문에 공구의 이점의 한개가 그것의 적응성이다는 것을 주의했습니다. "나는 정부 건강 기관이 다만 1개를 찾아낼 것이라고 그러나 사람들을 많게 유익할 수 있는 시스템을 위한 많은 용도," 생각합니다 그는 말했습니다. "항상인 우리의 목표."

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

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