Luna trecută, în ciuda consecințelor tragice ale Uraganului Sandy, un lucru a devenit evident - modelele puternice de vreme disponibile acum au devenit din ce în ce mai bune pentru a ajuta predicatorii să prezice unde urmează furtuni precum Sandy.
Continut Asemanator
- De ce tendințele gripei Google nu pot urmări gripa (totuși)
Această tehnologie este mai utilă decât simpla previziune a furtunii. Într-un studiu publicat ieri în Proceedings of the National Academy of Sciences, o pereche de cercetători au valorificat această tehnologie pentru a prezice răspândirea gripei. Cu date în timp real din Google Flu Trends, modelele lor pot prognoza unde, când și cât de severe vor avea loc focare de gripă sezonieră în toată țara.
"Constatarile indica faptul ca predictiile in timp real ale timpului maxim pot fi facute cu mai mult de sapte saptamani inainte de varful real", scrie Jeffrey Shaman, un om de stiinta de mediu de la Universitatea Columbia, si Alicia Karspeck de la Centrul National de Cercetare Atmosferica, in hârtia lor. „Această lucrare reprezintă un pas inițial în dezvoltarea unui sistem riguros statistic pentru prognoza în timp real a gripei sezoniere.” Dacă astfel de speranțe vor fi realizate, ar putea exista ceva ca un sistem de avertizare antigripală în avans („se estimează că ratele de gripă sunt maxime” în zona dvs. săptămâna viitoare ”) similare cu cele pentru uragane și alte evenimente meteorologice severe.
Atât transmiterea vremii, cât și cea a gripei sunt exemple de sisteme neliniare: cele în care o mică schimbare a condițiilor de pornire poate aduce o schimbare enormă a rezultatelor. În modelele meteorologice de construcție, oamenii de știință analizează datele istorice despre modul în care aceste tipuri de mici schimbări (apă ușor mai caldă în Caraibe, spun) au afectat rezultatele (un uragan cu mult mai multă forță atunci când face debarcarea pe coasta de est). Asimilând ani de date și rulând nenumărate simulări, acestea pot genera o predicție rezonabilă exactă pentru șansele evenimentelor meteorologice ipotetice care se petrec într-o perioadă de aproximativ o săptămână.
În noul studiu, cercetătorii au folosit principii derivate din aceste modele și le-au aplicat la răspândirea gripei. Pentru intrări, pe lângă măsurătorile atmosferice ale temperaturii, presiunii și vântului, au folosit Google Flu Trends, un serviciu care oferă date în timp real despre transmiterea gripei în întreaga lume, examinând îndeaproape termenii de căutare înscriși în Google. Deși nu orice persoană care caută „gripa” are neapărat gripă, cercetătorii Google au arătat că termenii de căutare în ceea ce privește gripa pot fi un proxy precis pentru ratele de transmitere a gripei de pe tot globul - dacă multe persoane dintr-o anumită zonă sunt brusc în căutarea gripei ”Este un pariu bun că infecția a ajuns masiv.
Gripa pare să se comporte conform principiilor probabilistice care implică condiții atmosferice similare vremii. Alți factori de luat în considerare includ densitatea populației unei zone. În combinarea unor factori precum umiditatea și temperatura cu datele de la Google și informațiile reale despre rata de gripă păstrate de spitale, cercetătorii au putut dezvolta modele care să aprobe modul în care s-a transmis gripa în anii de când oficialii au urmărit.
Pentru a testa modelul lor, cercetătorii au evaluat datele referitoare la gripa din New York din 2003 până în 2008. Prin introducerea datelor privind transmiterea gripei până la un moment dat și au cerut modelului să furnizeze o prognoză săptămânală pentru modul în care se va comporta gripa, au fost capabili să producă. prognoze precise cu privire la momentul când infecția va atinge maximul, uneori cu șapte săptămâni înainte. În plus, la fel ca în cazul modelelor meteo, sistemul poate face distincția între mai multe scenarii diferite și poate oferi estimări ale probabilității fiecăruia.
Având la dispoziție dezvoltarea continuă și date în timp real, cum ar fi tendințele gripei Google, acest tip de tehnologie ar putea fi teoretic folosit pentru a genera o prognoză a gripei pentru zonele locale, chiar până la nivelul statului sau al orașului.
