main concepts scientists sections
ПростоПопулярноПодробно

Тёплый океан предупредил о холере за восемь месяцев ✎

Оригинал: "Cholera forecast for Dhaka, Bangladesh, with the 2016 El Niño"
· Pamela P. Martinez, Robert C. Reiner, Manojit Roy, Benjamin A. Cash, Md. Yunus, A. S. G. Faruque, Sayeeda Huq, Aaron A. King, Mercedes Pascual
arXiv:1607.01008 · 2016-07-04 · arXiv non-exclusive · собственный разбор · 1 мин
Популяции и эволюция
Температура воды в Тихом океане помогла предсказать вспышку холеры в Дакке задолго до её начала.

В январе 2016 года вода в Тихом океане стала теплее обычного на 2,6 градуса. Это далеко от Бангладеш, но именно это тепло помогло предсказать, что в Дакке осенью будет много случаев холеры.

Учёные взяли данные о болезни в городе за много лет и построили две модели. Одна смотрит, как болезнь передаётся от человека к человеку и через воду. Другая делит город на районы и следит, как вспышки переходят из одного района в другой. В обе модели заложили один и тот же сигнал: температуру океана в январе. Если вода тёплая, жди вспышку.

Проверка показала: в спокойные годы с 2011 по 2015 модели не давали ложных тревог. Вероятность крупной вспышки была ниже 29%. А для 2016 года обе модели дали больше 87%.

Сравнение с прошлым подтверждает: в январе 1998 года океан был тёплым почти так же, и тогда Дакка пережила сильнейшую вспышку холеры. Теперь у врачей есть месяцы, чтобы подготовиться: запасти лекарства, подготовить больницы, предупредить людей. Термометр в океане стал ранним сигналом тревоги.

Весь граф →

Аномалия температуры поверхности океана в регионе Ниньо-3.4 в январе 2016 года составила 2.60°C, что почти совпадает с аномалией 2.56°C в январе 1998 года, когда Дакка пережила крупнейшую вспышку холеры за 20 лет и наводнение, затопившее более половины города.

\lambda(t) = e^{-\nu(t-t_0)} \left[ \beta(t) \frac{I}{N} + \omega \right]
Скорость заражения восприимчивого человека складывается из затухающего со временем тренда, передачи от инфицированных с коэффициентом β и постоянного источника из окружающей среды ω.
\beta(t) = \exp\left[ \sum_{j=1}^{6} b_j s_j(t) + \sum_{m=4}^{5} b_{Em} s_m(t) f(ENSO) \right] \frac{d\Gamma}{dt}
Сезонность задана шестью сплайнами, влияние Эль-Ниньо включено в четвёртый и пятый сплайны через функцию f(ENSO), а стохастичность — через гамма-процесс.
f(ENSO) = A \left[ \frac{\tanh(ENSO_{Jan}(t))}{\tanh(1)} \right]
Аномалия температуры в январе преобразуется гиперболическим тангенсом, что даёт нелинейный отклик с насыщением при больших аномалиях.
Понятия
ла-нинья энсо