حقوق الصورة: ناسا
وفي العام الماضي توفي أكثر من مليون شخص بسبب الملاريا ، معظمهم في أفريقيا جنوب الصحراء. تفشي حمى الضنك ، فيروس هانتا ، حمى غرب النيل ، حمى الوادي المتصدع ، وحتى الطاعون لا يزال يضرب القرى والبلدات والمناطق بأكملها من حين لآخر. بالنسبة للعشرات أو المئات الذين يعانون من وفيات مؤلمة ، ولأحبائهم ، يجب أن تبدو هذه الأمراض قد ظهرت عليهم من العدم.
لكن هذه الأمراض لا تخلو من القافية أو السبب. عندما يحدث تفشي المرض ، غالبًا ما يكون ذلك بسبب الظروف البيئية مثل هطول الأمطار ودرجات الحرارة والنباتات التي تمهد الطريق لطفرة سكانية في الآفات الحاملة للأمراض. يزدهر البعوض أو الفئران أو القراد ، وتنتشر الأمراض التي يحملها بسرعة.
فلماذا لا تراقب هذه العوامل البيئية وتحذر عندما تكون الظروف جاهزة لانتشار المرض؟ وقد تم محيرة العلماء من هذا الاحتمال منذ أن تم التعبير عن الفكرة لأول مرة من قبل عالم الأوبئة الروسي E. N. Pavlovsky في الستينيات. أصبحت التكنولوجيا والدراية العلمية تلحقان بالفكرة الآن ، ويبدو أن نظام الإنذار المبكر على مستوى المنطقة على نطاق واسع في متناول اليد.
رونالد ولش من مركز الهيدرولوجيا والمناخ العالمي التابع لوكالة ناسا في هانتسفيل ، ألاباما ، هو أحد العلماء الذين يعملون على تطوير مثل هذا النظام للإنذار المبكر. يقول: "لقد زرت مناطق شريرة في كل من غواتيمالا والهند". "عادة ما أذهلني الفقر في هذه المناطق ، على مستوى نادر الحدوث في الولايات المتحدة. الناس ودودون وودودون ، وهم يقدرون ، مع العلم أننا موجودون للمساعدة. إنه شعور جيد جدًا أن تعرف أنك تساهم في تخفيف المرض ومنع الموت ، وخاصة الأطفال ".
يجمع النهج الذي استخدمه ولش وآخرون بين البيانات من الأقمار الصناعية البيئية ذات التقنية العالية مع العمل الميداني "السراويل الكاكي والأحذية المتربة القديمة". يبحث العلماء بالفعل عن الأماكن التي يتفشى فيها المرض ويزورونها. ثم يقومون بفحص صور الأقمار الصناعية لمعرفة كيف تبدو الظروف الصديقة للأمراض من الفضاء. يمكن للأقمار الصناعية بعد ذلك مشاهدة هذه الظروف فوق منطقة بأكملها أو بلد أو حتى قارة لأنها تنزلق بصمت عبر السماء مرة واحدة يوميًا كل يوم.
في الهند ، على سبيل المثال ، حيث يجري ولش أبحاثًا ، يتحدث مسؤولو الصحة عن إنشاء نظام إنذار مبكر من الملاريا عبر الأقمار الصناعية للبلاد بأكملها. بالتنسيق مع عالم الرياضيات جيا لي من جامعة ألاباما في هانتسفيل ومركز أبحاث الملاريا في الهند ، يأمل ولش في إجراء دراسة تجريبية في موات ، وهي منطقة ريفية في الغالب في الهند جنوب نيودلهي. تضم المنطقة أكثر من 700000 شخص يعيشون في 491 قرية و 5 بلدات ، إلا أنها لا تزيد عن ثلثي مساحة رود آيلاند.
يقول ولش: "نتوقع أن نكون قادرين على إعطاء تحذيرات من ارتفاع مخاطر الإصابة بأمراض قرية أو منطقة معينة قبل شهر واحد". "ستسمح هذه" الأعلام الحمراء "لمسؤولي الصحة بتركيز برامجهم للتطعيم ورش البعوض وغير ذلك من جهود مكافحة الأمراض في المناطق الأكثر احتياجًا لهم ، وربما منع تفشي المرض قبل حدوثه".
تحدث الفاشيات بسبب مجموعة متنوعة من العوامل المحيرة.
بالنسبة لأنواع البعوض التي تحمل الملاريا في منطقة الدراسة في ولش ، على سبيل المثال ، ستحتوي النقطة الساخنة لتفشي البرك على برك من المياه الراكدة حيث يمكن للبعوض البالغ أن يودع بيضه لينضج في البالغين الجدد. قد تكون هذه بركًا طويلة على تربة كثيفة تشبه الطين بعد هطول أمطار غزيرة ، أو مستنقعات تقع في مكان قريب ، أو حتى دلاء مملوءة بالمطر عادة ما يتركها القرويون في الخارج. يمكن أن تكون نقطة الملاريا الساخنة أكثر دفئًا من 18 درجة مئوية ، لأنه في الطقس البارد ، يعمل طفيل "البلازموديوم" أحادي الخلية الذي يتسبب بالفعل في الإصابة بالملاريا ببطء شديد في المرور بدورة العدوى قبل موت البعوض المضيف. لكن يجب ألا يكون الطقس حارًا جدًا ، أو يجب أن يختبئ البعوض في الظل. يجب أن تحوم الرطوبة في نطاق 55٪ إلى 75٪ الذي تتطلبه هذه البعوض من أجل البقاء. ويفضل أن يكون هناك ماشية أو مواشي أخرى في نطاق طيران البعوض الذي يبلغ كيلومترًا واحدًا ، لأن هذه الآفات تفضل في الواقع أن تتغذى على دم الحيوانات.
إذا تزامنت كل هذه الظروف ، فاحذر!
ويشير ويلش إلى أن توثيق بعض هذه العوامل ، مثل نوع التربة وعادات ترك الدلو المحلية ، يتطلب الأساس المبدئي للباحثين في هذا المجال. يتم توصيل هذه المعلومات بنظام خرائط محوسب يسمى قاعدة بيانات نظم المعلومات الجغرافية (GIS). العمل الميداني مطلوب أيضًا لتمييز كيفية تصرف الأنواع المحلية من البعوض. هل يعض الناس في الداخل أو في الهواء الطلق أو كليهما؟ يتم إدخال عوامل أخرى ، مثل مواقع مراعي الماشية والمساكن البشرية ، في خريطة نظم المعلومات الجغرافية استنادًا إلى صور الأقمار الصناعية عالية الدقة من الأقمار الصناعية التجارية مثل Ikonos و QuickBird ، والتي يمكنها تحديد الأشياء على الأرض بحجم 80 سم عرضًا. ثم يتم اشتقاق متغيرات على مستوى المنطقة مثل درجة الحرارة وهطول الأمطار وأنواع النباتات ورطوبة التربة من بيانات الأقمار الصناعية متوسطة الدقة ، مثل لاندسات 7 أو مستشعر MODIS على القمر الصناعي Terra التابع لناسا. (يشير MODIS إلى مطياف التصوير عالي الدقة.)
يقوم العلماء بتغذية كل هذه المعلومات في محاكاة كمبيوتر تعمل على أعلى خريطة رقمية للمناظر الطبيعية. تمضغ الخوارزميات الرياضية المتطورة كل هذه العوامل وتبث تقديرًا لمخاطر التفشي.
وقد أثبتت الدراسات السابقة سلامة هذا النهج لتقدير مخاطر المرض. تمكنت مجموعة من جامعة نيفادا ومعهد أبحاث الصحراء من "التنبؤ" بالمعدلات التاريخية لعدوى الغزلان والماوس بفيروس Sin Nombre بدقة تصل إلى 80٪ ، استنادًا إلى نوع الغطاء النباتي وكثافته وارتفاعه ومنحدره. الخصائص المائية والهيدرولوجية ، كلها مستمدة من بيانات الأقمار الصناعية وخرائط نظم المعلومات الجغرافية. حققت دراسة مشتركة بين وكالة ناسا أميس وجامعة كاليفورنيا في ديفيس معدل نجاح بنسبة 90٪ في تحديد حقول الأرز في وسط كاليفورنيا التي ستولد أعدادًا كبيرة من البعوض وأيها سيولد عددًا أقل ، بناءً على بيانات لاندسات. توقع مشروع Ames آخر 79 ٪ من القرى عالية البعوض في منطقة تشياباس في المكسيك بناءً على ميزات المناظر الطبيعية التي تظهر في صور الأقمار الصناعية.
من المحتمل ألا تكون التوقعات المثالية ممكنة أبدًا. إن ظاهرة الأمراض البشرية معقدة للغاية مثل الطقس. لكن هذه النتائج المشجعة تشير إلى أنه يمكن تحقيق تقديرات مخاطر دقيقة إلى حد معقول من خلال الجمع بين العمل الميداني القديم مع الأحدث في تقنيات الأقمار الصناعية.
يقول ولش: "جميع القطع الضرورية من اللغز موجودة" ، معبراً عن أمله في أن تفشي المرض قريباً والذي يبدو أنه "يأتي من العدم" سيقلل الناس كثيرًا.
المصدر الأصلي: قصة علوم ناسا
