Данные по NASA пользы Исследователей спутниковые для того чтобы прогнозировать вспышки маларии

В Тропическом лесе Амазонкы, немногие животные как опасны к людям как москиты которые передают маларию. Тропическое заболевание может принести на высокую лихорадку, головные боли, и холодки и в частности строго для детей и пожилых людей и может причинить усложнения для беременных женщин. В тропический лес-покрытом Перу, число случаев маларии брало на острие. В прошлых 5 летах, страна имела на среднем второй самый высокий тариф в Южной Америке. В каждом из лет 2014 и 2015 были 65.000 сообщенных случаев.

Содержать вспышки маларии трудный потому что трудно к давати в численном выражении куда люди заключают контракт заболевание. В результате, ресурсы как клопомор-обработанные сети кровати и крытые брызги часто раскрыны к зонам куда немного людей получает зараженным, позволяющ вспышке вырасти.

Для того чтобы решать эту проблему, исследователя университета поворачивали к данным от флота NASA Земл-Наблюдая спутников, которые могл отслеживать типы людских и относящих к окружающей среде случаев которые типично предшествуют вспышку. С финансированием от Программы Прикладных Наук NASA, они работают в товариществе с Перуанским правительством для того чтобы начать систему которая использует спутник и другим данным, котор нужно помочь прогнозировать вспышки на домочадце выровняйте месяцы заранее и предотвращают их от случаться.

Отслеживать Москитов

В Амазонке, вид москита darlingi Анофелесов самый ответственный для распространять маларию, которая причинена одиночн-celled вызванными дармоедами Plasmodia. Женщины (и только женщины) ingest дармоед по подавать на крови зараженного человека и могут передать его дальше к следующему человеку он подает дальше. «Малария вектор-принесенное заболевание, которому середины вы должны иметь вектор, или москит, в этот случай, передайте заболевание,» сказала Лоток Вильгельма главным образом исследователя, ассистента профессора глобальных состояний окружающей среды на Университете Дьюка. «Ключ к нашему инструменту прогнозирования маларии лежит в pinpointing зоны где нерестилища главного для этих москитов перекрывают одновременно с людскими населенностями.»

Предсказывать где эти москиты процветают полагается на определять зоны с теплыми температурами воздушной среды и штилевыми водами, как пруды и лужицы, которые им нужны для класть яичка. Исследователя поворачивают к Системе Усваивания Данным По Земли, или LDAS: земл-поверхность моделируя поддержанное усилие NASA и другими организациями. Спутники NASA, как Лэндсат, Глобальное Измерение Высыпания, и Terra и Aqua, подача как входные сигналы для LDAS, которое в свою очередь обеспечивает продолжающийся информацию на высыпании, температуре, влаге почвы и вегетации вокруг мира.

Пока не определяющ лужицы и пруды прямые, LDAS показывает где они очень правоподобно для того чтобы сформировать. Например, затоплять может переполнить речные берега или проливные дожди могут насытить почву, позволяющ воде скложить вместе.

«Тренировка в косвенном рассуждении,» сказал Бен Zaitchik, co-исследователя проекта ответственный для компонента LDAS и адъюнкта-профессора на Отделе Университета Джонаа Хопкинсаа Земли и Планетарных Наук. «Эти модели препятствуют нам предсказать куда влага почвы идет находиться в условии которое будет прибавлять на места размножения для того чтобы сформировать.»

Через спутник-выведенные карты вегетации и крышки земли, LDAS также отслеживает другой главный индикатор для будущих вспышек маларии: обезлесение, в частности когда развитие дороги включено. Когда дороги построены, бульдозеры выкапывают рвы для того чтобы размещать деревьев и другого вегетативного отхода; заполняно с дождевой водой те рвы будут местами размножения москита. Когда зараженные люди traverse эти дороги и передают заболевание к darlingi Анофелесов, вспышка могут произойти.

Отслеживать Людей

Пока следы LDAS выдерживают и обезлесение для того чтобы определить вытекая населенностей москита и будущих Точек доступа вспышки, сообщенных маларию покрывает места зараженное на карте. Но для предсказывать вспышку, та карта не говорит полный рассказ.

В Перу, малария диагностирована и обработана на столбах здоровья разбросанных вокруг страны, и ресурсы посланы к тем столбам для того чтобы содержать вспышки. Проблема с этим подходом к сдерживанию, согласно Лотку, что столб здоровья где персона изыскивает обработку нет всегда около куда он или она заключили контракт заболевание. То потому что те которые на большом риске для маларии проводят несколько месяцев года внося в журнал или минируя, который часто посылает их на путешествиях далеко от их домов.

Находящ куда люди получают зараженные формы затруднение маларии прогнозируйте систему, и Лоток начинает регионарн-основанную статистически модель и более детальную агент-основанную модель для того чтобы пристрелть эти Точки доступа.

Для регионарной модели, сообщено случаи маларии включайте вместе с оценками численности и состава населения для каждого графства и предположения о где люди перемещать основанный на сезонном переселении изучают. Интегрируя относящие к окружающей среде данные через населенности москита мест LDAS не только на карте но также помогают сообщить людское движение, например, путем обнаруживать поднимая реки во время сезона дождей. «Гораздо легке плыть журналы вниз с реки когда свой максимум, и в тоже время москиты потому что карманн воды вытекают вдоль речного берега,» преуспевют объясненным Лотком, «поэтому эти типы условий соответствуют с высоким риском маларии.»

Регионарная модель предусмотрит взгляд больш-изображения на как обнаружены местонахождение люди, москиты, и заболевание и где их возглавляют основали на как те переменные величины взаимодействуют. В тоже время, агент-основанная модель--названо потому что она моделирует поведение каждого агента, или каждые человек, москит, и дармоед маларии в пределах области--просигналит внутри на более плотном географическом космосе путем использовать данные по гидрологии высок-разрешения и путем самонаводить внутри на районах и движении людей. В комбинации с данными по LDAS, модель будет работать имитацию для того чтобы определить вероятность когда, где и как ожидано, что получают много людей сдержанными и зараженными с заболеванием.

Предотвращать Вспышку

Согласно Лотку, 2 модели будут использованы для того чтобы запроектировать вперед 12 недели и заострить внимание, вниз к уровню домочадца, где предсказаны, что принимает заболевание владение. Модели также сымитируют что привело бы к от любое одного из нескольких действий, от вручать вне сети и брызги кровати которые могут уменьшить контакт людск-москита к управлять профилактической обработкой анти--маларии которая может остановить передачу. Основано на результатах, Министерство Здравоохранения может унести оптимальный план.

Способность агент-основанной модели сделать проекции вниз к уровню домочадца позволяет для ресурсов пойти где они необходимы. Было бы маркированным поворотом от метода правительства настоящего, который распределить ресурсы обширно, иногда к зонам которые не могут они. «Вместо обрабатывать 100 процентов общины, мы смогли сфокусировать управление вектора в одних домочадцах или специфических зонах общины,» объясненный Лоток. «Пристрелнная стратегия которая может достигнуть такого же уменьшения в маларии, но на потенциально более недорогой и с более быстрой реакции.»

По Мере Того Как проект вводит треть своего трехгодовалого дара, Лоток и его коллегаы продолжаются уточнить модели. Он оценивает инструмент прогнозирования смог быть готов для пользы в пределах немного лет. Перуанское правительство уже работает с Лотком для того чтобы ознакомить с системой, в частности по мере того как оно начинает свою программу Cero Маларии, которая направляет исключить заболевание к 2021. Другие страны, включая Колумбию и Эквадор, выражали интерес.

Пока этот проект сфокусирован на маларии, Лоток заметил что одно из преимуществ инструмента своя приспособляемостьь, по мере того как модели LDAS и населенности можно использовать для отслеживать не только маларию но также несколько других заболеваний, как Zika и Лихорадкаа. «Я думаю что агенства здоровья правительства найдут не как раз одно но много польз для системы которая может помочь много людям,» он сказал. «Которое всегда наша цель.»

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

Advertisement