Eelmisel kuul, vaatamata orkaan Sandy traagilistele tagajärgedele, ilmnes üks asi - nüüd saadaolevad võimsad ilmastikumudelid on muutunud paremaks ja aitavad ennustajatel ennustada, kuhu Sandy-sugused tormid lähevad.
Seotud sisu
- Miks ei suuda Google'i gripitrendid grippi jälgida (veel)
See tehnoloogia on kasulikum kui tormi ennustamine. Eile ajakirjas Proceedings of the National Academy of Sciences avaldatud uuringus on teadlaste paar rakendanud seda tehnikat gripi leviku ennustamiseks. Google Flu Trendsi reaalajas andmete abil saavad nende mudelid ennustada, kus, millal ja kui tõsiselt esinevad kogu riigis hooajalised gripipuhangud.
"Tulemused näitavad, et reaalajas oskuslikke prognoose tipptaseme saavutamise kohta saab teha rohkem kui seitse nädalat enne tegelikku haripunkti, " kirjutavad Columbia ülikooli keskkonnateadlane Jeffrey Shaman ja Alicia Karspeck (Riiklik atmosfääriuuringute keskus) nende paber. „See töö kujutab endast esimest sammu hooajalise gripi reaalajas prognoosimise statistiliselt range süsteemi väljatöötamisel.” Kui sellised lootused teoks saavad, võib olla midagi sellist nagu gripi eelhoiatussüsteem („gripi esinemissageduse prognoositakse saavutavat maksimumi teie piirkonnas järgmisel nädalal ”) sarnane orkaanide ja muude raskete ilmastikunähtustega.
Nii ilmastiku kui ka gripi levik on mittelineaarsete süsteemide näited: sellised, milles väike muutmine starditingimustes võib tulemuses tohutult muutuda. Ilmamudelite ehitamisel vaatavad teadlased ajaloolisi andmeid selle kohta, kuidas sellised väikeste muutuste tagajärjed (näiteks Kariibi mere veidi soojem vesi) on mõjutanud tulemusi (orkaan, millel on idarannikule maabumine), on palju tugevama orkaaniga. Assimileerides aastatepikkuseid andmeid ja käivitades lugematu arv simulatsioone, saavad nad genereerida mõistlikult täpse prognoosi hüpoteetiliste ilmastikunähtuste tõenäosuse kohta umbes nädala jooksul.
Uues uuringus kasutasid teadlased nendest mudelitest tuletatud põhimõtteid ja rakendasid neid gripi leviku tõkestamiseks. Sisendite jaoks kasutasid nad lisaks temperatuuri, rõhu ja tuule atmosfääri mõõtmisele ka teenust Google Flu Trends - teenus, mis pakub reaalajas andmeid gripi leviku kohta kogu maailmas, uurides tähelepanelikult Google'i sisestatud otsingutermineid. Kuigi mitte kõigil inimestel, kes otsivad sõna "gripp", pole tingimata grippi, on Google'i teadlased tõestanud, et gripiga seotud otsinguterminid võivad olla täpseks vahendiks gripi leviku kiirusele kogu maailmas - kui paljud konkreetses piirkonnas olevad inimesed otsivad äkki "grippi" ”On kihla, et nakkus on massiliselt saabunud.
Gripp näib käituvat tõenäosuspõhimõtete kohaselt, mis hõlmavad ilmastikuoludega sarnaseid õhutingimusi. Muud arvestatavad tegurid hõlmavad piirkonna asustustihedust. Kombineerides selliseid tegureid nagu niiskus ja temperatuur Google'i andmetega ja haiglate säilitatava tegeliku gripitasemega, suutsid teadlased välja töötada mudeleid, mis ligikaudselt kirjeldaksid gripi levikut aastatel, mil ametnikud on jälginud.
Oma mudeli testimiseks hindasid teadlased New Yorgi gripi andmeid ajavahemikul 2003–2008. Sisestades gripi leviku andmed kindla ajani ja paludes mudelil esitada nädalane prognoos gripi käitumise kohta, suutsid nad saada täpsed prognoosid selle kohta, millal nakkus saavutab haripunkti, mõnikord kuni seitse nädalat enne tähtaega. Nagu õhumudelite puhul, saab süsteem lisaks eristada mitut erinevat stsenaariumi ja anda hinnangu iga sellise ilmnemise tõenäosuse kohta.
Pideva arengu ja reaalajas pakutavate andmete (nt Google Flu Trends) olemasolul võiks seda tüüpi tehnoloogia teoreetiliselt kasutada ka kohalike piirkondade gripiprognoosi genereerimiseks, isegi riigi või linna tasemel.
