Fotoğraf kredisi: NASA
Geçen yıl, çoğunlukla Sahra altı Afrika'da bir milyondan fazla insan sıtmadan öldü. Dang humması, hantavirüs, Batı Nil Ateşi, Rift Vadisi Ateşi ve hatta Veba salgınları hala zaman zaman köylere, kasabalara ve tüm bölgelere saldırır. Acı verici ölümler yaşayan düzinelerce veya yüzlerce kişiye ve sevdiklerine, bu hastalıklar hiçbir yerden kendilerine yayılmalı gibi görünmelidir.
Ancak bu hastalıklar tekerleme veya akılsız değildir. Bir salgın meydana geldiğinde, bunun nedeni genellikle yağış, sıcaklıklar ve bitki örtüsü gibi çevresel koşulların hastalık taşıyan zararlılarda bir nüfus artışına zemin hazırlamasıdır. Sivrisinekler veya fareler veya keneler gelişir ve taşıdıkları hastalıklar hızla yayılır.
Öyleyse neden bu çevresel faktörleri izlemiyor ve bir salgın için koşullar olgunlaştığında uyarmıyorsunuz? Bilim adamları, 1960'larda Rus epidemiyoloğu E.N. Pavlovsky tarafından ilk kez ifade edildiğinden beri bu olasılıkla öfkelendi. Şimdi teknoloji ve bilimsel uzmanlık bu fikre yetişiyor ve hastalık salgınları için bölge çapında bir erken uyarı sistemi erişilebilir görünüyor.
Alabama, Huntsville'deki Küresel Hidroloji ve İklim Merkezi'nden Ronald Welch, böyle bir erken uyarı sistemi geliştirmek için çalışan bilim adamlarından biridir. “Hem Guatemala'da hem de Hindistan'da pek çok mahallede bulundum” diyor. “Genellikle bu alanlarda yoksulluk beni Amerika Birleşik Devletleri'nde nadiren görülen bir düzeyde vuruyor. İnsanlar sıcak ve dost canlısı ve yardım etmek için orada olduğumuzu bilerek takdir ediyorlar. Özellikle çocukların, hastalığın rahatlamasına ve ölümü önlemeye katkıda bulunduğunuzu bilmek çok iyi hissettiriyor. ”
Welch ve diğerlerinin kullandığı yaklaşım, yüksek teknoloji ürünü çevresel uydulardan gelen verileri eski moda “haki şortları ve tozlu botlar” saha çalışmasıyla birleştiriyor. Bilim adamları aslında hastalık salgınları olan yerleri arar ve ziyaret ederler. Daha sonra hastalık dostu koşulların uzaydan nasıl göründüğünü öğrenmek için uydu görüntülerini incelerler. Uydular daha sonra günde bir kez, her gün gökyüzünde sessizce kayarak tüm bölge, ülke veya kıtadaki koşulları izleyebilir.
Örneğin Welch'in araştırma yaptığı Hindistan'da, sağlık yetkilileri tüm ülke için uydu tabanlı bir sıtma erken uyarı sistemi kurmaktan bahsediyor. Huntsville'deki Alabama Üniversitesi'nden matematikçi Jia Li ve Hindistan’ın Sıtma Araştırma Merkezi ile koordineli olarak Welch, Hindistan’ın Yeni Delhi’nin güneyindeki kırsal kesimindeki Mewat’ta bir pilot çalışma yapmayı umuyor. Bölge, 491 köyde ve 5 kasabada yaşayan 700.000'den fazla insana ev sahipliği yapıyor, ancak Rhode Adası'nın sadece üçte ikisi.
Welch, “Belirli bir köy veya bölge için bir ay öncesine kadar yüksek hastalık riski uyarıları verebilmeyi bekliyoruz” diyor. “Bu 'kırmızı bayraklar' sağlık görevlilerinin aşılama programlarına, sivrisinek ilaçlamalarına ve diğer hastalıklarla mücadele çabalarına en çok ihtiyaç duydukları alanlara odaklanmalarına izin verecek, belki de bir salgını gerçekleşmeden önce önleyecektir.”
Salgınlar, şaşırtıcı çeşitli faktörlerden kaynaklanır.
Örneğin, Welch’in çalışma alanında sıtma taşıyan sivrisinek türleri için, bir salgın hotspot'unun yetişkin sivrisineklerin yumurtalarını yeni yetişkinlere olgunlaştırabilecekleri durgun su havuzları olacaktır. Bunlar, yoğun yağmurlar, yakınlarda bulunan bataklıklar ve hatta köylüler tarafından alışılmış şekilde dışarıda bırakılan yağmurla dolu kovalardan sonra yoğun, kil benzeri topraklarda biriken su birikintileri olabilir. Bir sıtma sıcak noktası 18 ° C'den daha sıcak olacaktır, çünkü daha soğuk havalarda, sıtmaya neden olan tek hücreli "plazmodyum" paraziti, konukçu sivrisinek ölmeden önce enfeksiyon döngüsünden geçmek için çok yavaş çalışır. Ancak hava çok sıcak olmamalı ya da sivrisinekler gölgede saklanmalı. Nem, bu sivrisineklerin hayatta kalmak için ihtiyaç duyduğu% 55 ila% 75 aralığında kalmalıdır. Tercihen sivrisineklerin 1 km'lik uçuş menzili içinde sığır veya diğer hayvancılık olurdu, çünkü bu zararlılar aslında hayvanların kanıyla beslenmeyi tercih ediyor.
Tüm bu koşullar çakışırsa, dikkat edin!
Welch, toprak türü ve yerel kova bırakma alışkanlıkları gibi bu faktörlerin bazılarının belgelenmesi için, sahadaki araştırmacıların ilk temelini gerektirdiğini belirtti. Bu bilgiler, Coğrafi Bilgi Sistemleri veritabanı (CBS) adı verilen bilgisayarlı bir harita sistemine eklenir. Yerel sivrisinek türlerinin nasıl davrandığını karakterize etmek için saha çalışması da gereklidir. İnsanları içeride mi, dışarıda mı yoksa her ikisinde mi ısırıyor? Sığır meraları ve insan konutlarının yerleri gibi diğer faktörler, yerdeki nesneleri 80 cm kadar küçük olan Ikonos ve QuickBird gibi ticari uydulardan gelen ultra yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerine dayanarak GIS haritasına girilir. Daha sonra sıcaklık, yağış, bitki örtüsü türleri ve toprak nemi gibi bölge çapında değişkenler Landsat 7 veya NASA'nın Terra uydusundaki MODIS sensörü gibi orta çözünürlüklü uydu verilerinden elde edilir. (MODIS, MODre çözünürlüklü Görüntüleme Spektrometresi anlamına gelir.)
Bilim adamları tüm bu bilgileri manzaranın dijital haritasının üstünde çalışan bir bilgisayar simülasyonuna besliyorlar. Sofistike matematiksel algoritmalar tüm bu faktörleri çiğniyor ve salgın riskinin tahminini veriyor.
Hastalık riskini tahmin etmek için bu yaklaşımın temel sağlamlığı önceki çalışmalarla ortaya konmuştur. Nevada Üniversitesi ve Çöl Araştırma Enstitüsü'nden bir grup, Sin Nombre virüsü tarafından sadece vejetasyon tipi ve yoğunluğu, yükselmesi ve eğimi temelinde% 80'e kadar doğrulukla tarihi fare enfeksiyonu oranlarını “tahmin edebildi”. arazi ve hidrolojik özellikler, hepsi uydu verileri ve CBS haritalarından elde edilmiştir. Davis'teki ortak bir NASA Ames / California Üniversitesi, Landsat verilerine göre, Kaliforniya'nın merkezindeki hangi pirinç tarlalarının çok sayıda sivrisinek üreteceğini ve daha az üreyeceğini belirleme konusunda% 90 başarı oranına ulaştı. Bir başka Ames projesi, uydu görüntülerinde görülen peyzaj özelliklerine dayanarak Meksika'nın Chiapas bölgesindeki yüksek sivrisinek köylerinin% 79'unu öngördü.
Mükemmel tahminler asla mümkün olmayacaktır. Hava durumu gibi, insan hastalığı fenomeni çok karmaşıktır. Ancak bu cesaret verici sonuçlar, eski moda saha çalışmasını uydu teknolojilerindeki en yenilerle birleştirerek makul derecede doğru risk tahminlerinin elde edilebileceğini düşündürmektedir.
Welch, “Bulmacanın tüm gerekli parçaları orada,” diyor Welch, yakında “hiçbir yerden gelmeyecek” gibi görünen hastalık salgınlarının insanları daha az sıklıkta koruyacağını umuyor.
Orijinal Kaynak: NASA Bilim Hikayesi
