ForskarebruksNASAS satellit- data som förutser malariautbrott

I AmasonRainforesten är få djur så farliga till människor som myggor som överför malaria. Den tropiska sjukdomen kan komma med på kickfeber, huvudvärkar och kyla och är bestämt sträng för barn och åldringen och kan orsaka komplikationer för gravid kvinna. I rainforest-täckte Peru har numrera av malariafall broddat. I de förgångna fem åren har landet haft i genomsnitt understödja highest att klassa i Southet America. I varje av åren 2014 och 2015 fanns det 65.000 anmälde fall.

Att Innehålla malariautbrott är utmana, därför att det är svårt att figurera ut var folket avtalar sjukdomen. Som ett resultat förtjänar resurser liksom insekticid-behandlad säng, och inomhus sprejer utplaceras ofta till områden, var få människor får smittad och att låta utbrott växa.

Att tackla detta problem har universitetarforskare vänt till data från NASAS flotta av Jord-Observerande satelliter, som är kompetent att spåra typerna av människan och miljö- händelser, som kommer före typisk ett utbrott. Med finansiering från NASAS Programmerar Applicerade Vetenskaper, är de funktionsdugliga i partnerskap med den Peruanska regeringen att framkalla ett system som använder satellit-, och andra data som ska hjälpas att förutse utbrott på hushållet, jämnar månader i förskott och förhindrar dem från att hända.

SpårningMyggor

I Amasonen är arten för Anophelesdarlingimyggan mest ansvarig för fördelande malaria, som orsakas av singel-celled parasit som kallas Plasmodia. Kvinnlig (och endast kvinnlig) tar in föda parasit på matning på blod av en infekterad människa och kan passera på den till den nästa människan som den matar på. ”Är Malaria enuthärdad sjukdom, som hjälpmedlet dig måste att ha en vektor, eller myggan, i detta fall, överför sjukdomen,” sade att den främsta utredaren William Panorerar, en assistentprofessor av globalt miljö- vård- på Duke University. ”Bearbetar det nyckel- till vår malariaberäkning lies, i att precisera områden var börjangrogrunder för dessa myggor överlappar samtidigt med människabefolkningar.”,

Förutsägelsen, var dessa myggor ska krusidullen relies på att identifiera områden med varmt, luftar temperaturer och stillhet bevattnar, liksom damm och pölar, som de behöver för att lägga ägg. Forskare är roterande till Systemet för LandDataAssimilation eller LDAS: enytbehandla som modellerar stöttat försök vid NASA och andra organisationar. NASA-satelliter, liksom Landsat, den Globala NederbördMätningen, och Terraen och Aqua, serve som matar in för LDAS, som ger i sin tur pågående information på nederbörd, temperaturen, smutsar fuktighet och vegetation runt om världen.

Fördriva identifiera inte pölar och damm öppet, LDAS-shows var de är mycket rimliga att bilda. Till exempel kan att översvämma överflödflodstränder, eller skurkrollen regnar kan genomdränka smutsa som låter bevattnar för att slå samman.

”Är Det en öva i indirekt resonemang,”, sade Ben Zaitchik, projektets denutredare ansvariga för LDASEN som var del- och en förbunden professor på den Johns Hopkins Universitetar Avdelning av Jord och Planetariska Vetenskaper. ”Modellerar Dessa låter oss förutsäga var smutsafuktigheten går att vara i en villkora som ska låter för att föda upp platser för att bilda.”,

Till Och Med satellit--härlett vegetation och land täcka kartlägger, LDAS spårar också another ha som huvudämne indikatorn för framtida malariautbrott: deforestation i synnerhet, när vägutveckling är involverad. När vägar byggs, gräver bulldozers diken för att kassera av trees och annat vegetative förloradt; när de fylls med rainwater, blir de diken myggaavelplatser. När det infekterade folket korsar dessa vägar och överför sjukdomen till Anophelesdarlingien, kan ett utbrott uppstå.

SpårningMänniskor

Stunden LDAS spårar väder, och deforestation som identifierar att dyka upp myggabefolkningar och framtida utbrotthotspots, anmälde malariafall, förlägger det infekterat på kartlägga. Men för ämnar av förutsägelse ett utbrott, det kartlägger berättar inte en färdig berättelse.

I Peru diagnostiseras malaria, och behandlat på vård- postar spritt runt om landet, och resurser sänds till de postar för att innehålla utbrott. Problemet med detta att närma sig till kontroll, enligt Panorerar, är att det vård- postar var en personsökandenbehandling inte är alltid nära var han eller hon avtalade sjukdomen. Det är, därför att de, som är på mest stor, riskerar för malaria spenderar flera månader av året som loggar eller bryter, som överför dem på resor långtifrån deras hem ofta.

att Finna, var folket får smittat bildar kruxen av malariaprognossystemet, och Pan framkallar ettbaserat statistiskt modellerar och som specificeras medel-baserat, modellerar för att uppsätta som mål dessa hotspots.

För det regionalt modellera, inkorporeras anmälde fall av malaria tillsammans med befolkningbedömningar för varje län, och antaganden om, var folket reser, baserade på säsongsbetonade flyttningsstudier. Integrera miljö- data till och med LDAS förlägger inte endast myggabefolkningar på kartlägga utan hjälper också att informera människarörelse, till exempel, genom att avkänna resningfloder under den regniga säsongen. ”Är Det mycket lättare att sväva loggar besegrar en flod, när dess kick och myggor blomstrar samtidigt, därför att stoppa i fickan av bevattnar dyker upp längs flodstranden,” Pan förklarade, ”, så dessa typer av villkorar motsvarar med kickmalaria riskerar.”,

Det regionalt modellerar ska ger enföreställa look på hur människor, myggor och sjukdomen lokaliseras och var de är hövdat baserat på hur de variabler påverkar varandra. Samtidigt medel-baserade modellerar--namngett, därför att den modellerar uppförandet av varje medel, eller varje människa, mygga och malariaparasit inom ett område--ska zoom in på ett mer åtsittande geografiskt utrymme, genom att använda hydrologydata med hög upplösning och genom att returnera in på grannskapar och rörelsen av folk. I kombination med LDAS-data ska modellera körning en simulering för att bedöma probabilityen av när, var, och hur många folket förväntas att få biten och smittad med sjukdomen.

Förhindra ett Utbrott

Enligt Panorera, tvåna modellerar ska är van vid projekterar framåtriktat 12 veckor, och knappnålsspetsen, besegrar till det jämna hushållet, var sjukdomen förutsägs för att ta hållen. Modellerar ska också simulerar vad skulle resultat från någon av flera handlingar, från att räcka ut sängen förtjänar och sprejer som kan förminska människa-myggan kontakten till att administrera förebyggande medelanti-malaria behandling, som kan stoppa överföringen. Baserat på resultaten, kan departement av vård- bära ut optimaln planerar.

Denbaserade modellens kapacitet att göra projektioner att besegra till det jämna hushållet låter för att resurser ska gå var de är nödvändiga. Den skulle är en markerad vänd från regering strömmetoden, som är att fördela resurser i huvudsak, ibland till områden som inte kan behöva dem. ”, I stället för behandling av 100 procent av gemenskapen, kunde vi fokusera vektorn kontrollerar i bestämda hushåll, eller specifika områden av gemenskapen,” Pan förklarade. ”Är Det en riktad strategi som kan uppnå den samma förminskningen i malaria, men på potentiellt lägre kosta och med ett mer forsvar.”,

Panorera, och hans kollegor fortsätter för att raffinera modellerar, Som projektera skriver in thirden av dess tre-året lån. Han bedömningar som beräkningen bearbetar, kunde vara ordnar till för bruk inom några år. Den Peruanska regeringen är redan funktionsduglig med Panorerar för att göra sig bekant med systemet, som bestämt det börjar dess MalariaCeroprogram, som syften att avlägsna sjukdomen förbi 2021. Andra länder, inklusive Colombia och Ecuador, har uttryckt intresserar.

Fördriva detta projekterar fokuseras på malaria, noterade Pan att en av fördelarna av bearbeta är dess anpassningsförmåga, som LDASEN och befolkningen modellerar kan användas för att spåra inte endast malaria men också ett nummer av andra sjukdomar, liksom Zika och Dengue. ”Mig funderare, som regerings- vård- byråer ska fynd inte precis ett, bara många bruk för systemet, som kan gynna folk för ett lott,”, sade han. ”Som vars alltid vårt mål.”,

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

Advertisement