2017年9月15日

該地圖顯示秘魯亞馬遜河及周邊地區(qū)河流的分布情況。降水和其他環(huán)境條件影響河流高度，對沿岸蚊子繁殖地點(diǎn)數(shù)量產(chǎn)生影響。

圖片由NASA科學(xué)可視化工作室提供

　　在亞馬遜雨林地區(qū)，很少有類似傳播瘧疾的蚊子那樣的物種對人類直接構(gòu)成危險(xiǎn)。這種熱帶疾病會引起高燒、頭痛和寒顫，對兒童和老年人尤其嚴(yán)重，會對孕婦造成并發(fā)癥。在雨林覆蓋的秘魯?shù)貐^(qū)，瘧疾病例數(shù)量激增。過去5年中，這個(gè)國家的該疾病平均增長率位居南美洲第二。2014年和2015年，報(bào)告病例達(dá)到6.5萬例。

　　因?yàn)楹茈y弄清楚人們感染這種疾病的地點(diǎn)，所以遏制瘧疾疫情問題具有挑戰(zhàn)性。經(jīng)過殺蟲劑處理的蚊帳和室內(nèi)噴霧劑等資源常常配置在感染較少地區(qū)，導(dǎo)致疫情發(fā)展迅速。

　　為了解決這一問題，大學(xué)研究人員轉(zhuǎn)向使用多顆美國國家航空航天局（NASA）地球觀測衛(wèi)星數(shù)據(jù)，這些衛(wèi)星能夠追蹤通常發(fā)生在疫情暴發(fā)之前的人類環(huán)境事件類型。在NASA應(yīng)用科學(xué)項(xiàng)目資助下，他們正在與秘魯政府合作開發(fā)一種系統(tǒng)，利用衛(wèi)星和其他數(shù)據(jù)，基于家庭規(guī)模尺度在疫情暴發(fā)前數(shù)月進(jìn)行預(yù)測，有效預(yù)防疫情發(fā)生。

追蹤蚊子

　　在亞馬遜地區(qū)，達(dá)林按蚊（Anopheles darling）是傳播瘧疾的主謀，這是由單細(xì)胞寄生蟲引起，叫做瘧原蟲。雌蟲（也只有雌性）吸食受感染人類血液，并能進(jìn)行人類間廣泛傳播。

　　美國杜克（Duke）大學(xué)全球環(huán)境衛(wèi)生專業(yè)助理教授William Pan指出，瘧疾是一種病媒傳播疾病，這表明必須存在一個(gè)類似蚊子的病媒進(jìn)行疾病傳播。他們預(yù)測瘧疾的關(guān)鍵工具，是對這些蚊子主要滋生地與人群同時(shí)重疊的區(qū)域進(jìn)行精確定位。

　　預(yù)測這些蚊子將會繁茂生長的產(chǎn)卵區(qū)，主要源于溫暖空氣溫度區(qū)和平靜水域，如池塘和水坑。研究人員正在應(yīng)用土地?cái)?shù)據(jù)同化系統(tǒng)，或稱LDAS。該系統(tǒng)通過NASA和其他組織地表建模成果支持，包括Landsat、GPM、Terra和Aqua在內(nèi)的NASA衛(wèi)星提供LDAS系統(tǒng)數(shù)據(jù)輸入，該系統(tǒng)轉(zhuǎn)而提供世界各地降水、溫度、土壤濕度和植被信息。

　　雖然不能完全識別水坑和池塘，LDAS可以找到有可能形成的地區(qū)。例如，洪水可能會淹沒河岸，或暴雨會使土壤水分飽和，水可以聚集。

　　該項(xiàng)目合作研究員，LDAS組件開發(fā)負(fù)責(zé)人，Johns Hopkins大學(xué)地球與行星科學(xué)系副教授Ben Zaitchik提到，這是一種間接推理方法?；谶@些模型，可以預(yù)測哪些地點(diǎn)的土壤濕度有利于蚊蟲繁殖條件形成。

　　基于衛(wèi)星植被和土地覆蓋圖，LDAS還追蹤了未來瘧疾暴發(fā)的另一個(gè)主要指標(biāo)：特別是在道路開發(fā)過程中造成的森林砍伐情況。當(dāng)?shù)缆方ㄔO(shè)時(shí)，推土機(jī)挖溝進(jìn)行樹木和其他植物垃圾處理；雨水灌滿時(shí)，這些溝渠變成蚊子滋生地。當(dāng)受感染的人穿過這些道路并將疾病傳播給Anopheles darling蚊子的時(shí)候，就會暴發(fā)疫情。

跟蹤人類

　　LDAS可以通過追蹤天氣和森林砍伐信息確定蚊子新種群和未來疫情形成熱點(diǎn)地區(qū)，報(bào)告感染瘧疾的病例能夠在地圖上標(biāo)出。但是，這張地圖并沒有對疫情暴發(fā)預(yù)測目的進(jìn)行完全說明。

　　秘魯全國各地衛(wèi)生所對瘧疾進(jìn)行診斷和治療，資源配置到這些地點(diǎn)進(jìn)行疫情控制。根據(jù)Pan的說法，這種遏制措施的問題在于，一個(gè)人尋求治療的衛(wèi)生所地點(diǎn)并不總是在其感染疾病的地方附近。這是因?yàn)槟切┗集懠诧L(fēng)險(xiǎn)最大的人每年通常要花幾個(gè)月的時(shí)間遠(yuǎn)離家園進(jìn)行伐木或采礦。

　　發(fā)現(xiàn)人們感染疾病的地方是瘧疾預(yù)測系統(tǒng)的關(guān)鍵，Pan正在開發(fā)一個(gè)基于區(qū)域統(tǒng)計(jì)模型和基于詳細(xì)主體模型針對這些熱點(diǎn)進(jìn)行更細(xì)致的分析。

　　報(bào)告的瘧疾病例、每個(gè)縣的人口估計(jì)以及基于季節(jié)性遷移研究的人們移動(dòng)地點(diǎn)的假設(shè)信息，都納入?yún)^(qū)域模型。例如，基于LDAS整合的環(huán)境數(shù)據(jù)，不僅可以在地圖上標(biāo)出蚊子數(shù)量，還可以幫助告知人群遷移的信息。例如，在雨季監(jiān)測河流上升的途徑。

　　Pan闡釋，在河流水位高的時(shí)候，原木更容易在河流上漂，便于向下游輸送，同時(shí)因?yàn)楹铀^河堤，形成許多水潭，蚊子也會茁壯成長。因此，這些類型條件與高瘧疾風(fēng)險(xiǎn)相對應(yīng)。

　　該區(qū)域模型根據(jù)人群、蚊子和疾病等這些變量的相互關(guān)系，為確定其空間分布和移動(dòng)方向提供一幅大圖像。

　　與此同時(shí)，基于主體（agent-based）的模型——因?yàn)樗鼘γ總€(gè)人、蚊子和瘧疾寄生蟲在一個(gè)區(qū)域內(nèi)的行為進(jìn)行模擬——通過利用高分辨率水文數(shù)據(jù)，基于社區(qū)和人們的移動(dòng)特點(diǎn)，對一個(gè)更緊密的地理空間進(jìn)行放大。結(jié)合LDAS數(shù)據(jù)，該模型將對何時(shí)、何地以及多少人被感染和感染該疾病概率進(jìn)行模擬。

防止疫情暴發(fā)

　　根據(jù)Pan的說法，這兩種模型將用于預(yù)測未來12周，定位到家庭單位的預(yù)測疾病發(fā)生地點(diǎn)的精確水平。這些模型還將模擬各種防治行動(dòng)計(jì)劃的結(jié)果，從發(fā)放蚊帳和噴霧劑噴灑，減少人類與蚊子的接觸，到管理可預(yù)防性抗瘧治療。根據(jù)結(jié)果，衛(wèi)生部可以實(shí)施最佳方案。

　　基于agent-based模型能夠進(jìn)行以家庭尺度進(jìn)行分析預(yù)測，從而能夠?qū)①Y源配置到需要的家庭。這將是政府目前實(shí)施方法的一個(gè)顯著轉(zhuǎn)變方式，目前的方法是將資源進(jìn)行廣泛地分配，間或分配到了可能不需要的地區(qū)。

　　Pan解釋說，與其對社區(qū)問題進(jìn)行全面處置，不如集中在某些家庭或社區(qū)所在的特定區(qū)域進(jìn)行病原載體控制。這是一種有針對性的策略，可以達(dá)到同樣減少瘧疾的效果，可能會降低成本，形成更快速響應(yīng)。

　　當(dāng)此項(xiàng)目進(jìn)入第3個(gè)3年期經(jīng)費(fèi)資助的時(shí)候，Pan及其同事將繼續(xù)完善這些模型。他估計(jì)這個(gè)預(yù)測工具在幾年內(nèi)就可以使用。秘魯政府已經(jīng)開始與Pan合作，特別是在開始瘧疾治療項(xiàng)目計(jì)劃的時(shí)候，對該系統(tǒng)進(jìn)行熟悉了解，該項(xiàng)目旨在截至2021年消滅該疾病。包括哥倫比亞和厄瓜多爾在內(nèi)的其他國家也表示出興趣。

　　雖然此項(xiàng)目的重點(diǎn)是瘧疾，但是Pan也指出，該工具的優(yōu)點(diǎn)之一是它的適應(yīng)性，因?yàn)長DAS和人口模型不僅可以用于追蹤瘧疾，還可以用于其他一些疾病，如寨卡病毒和登革熱。他認(rèn)為，政府衛(wèi)生機(jī)構(gòu)還會發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)的更多用途造福人民。這一直是他們的工作目標(biāo)。

　　原文題目：Using NASA Satellite Data to Predict Malaria Outbreaks

　　資料來源：https://phys.org/news/2017-09-nasa-satellite-malaria-outbreaks.html

　　（王化編譯，殷永元審核）