Каждый год в Коста-Рике лихорадка денге приходит как сезон дождей: её ждут, к ней готовятся, но точный ритм вспышек оставался загадкой. В одних кантонах болезнь вспыхивает каждый год, в других — раз в два или три года. Исследователи решили послушать этот ритм, как врач слушает сердце, но вместо стетоскопа взяли спутниковые снимки и математический инструмент, который раскладывает сигнал на волны разной длины.

Двадцать лет наблюдений — с 2000 по 2019 год — превратились в ряды чисел: сколько человек заболело в каждом из 32 кантонов каждый месяц. Потом эти ряды пропустили через вейвлет-анализ. Если обычный график показывает, когда был пик, то вейвлет показывает, из каких волн этот пик состоит: быстрых, годовых, или медленных, многолетних. Оказалось, что во всех кантонах доминируют три волны: годовая, двухлетняя и трёхлетняя. До 2008 года чаще звучали первые две, а после — усилилась третья, будто оркестр сменил темп.

Дальше встал вопрос: кто дирижирует этим оркестром? Учёные сравнили заболеваемость с шестью переменными, которые видны из космоса: зелёность растительности, её влажность, дневная и ночная температура поверхности, температура Атлантики и четыре индекса Эль-Ниньо. Выяснилось, что растительность ведёт денге только на тихоокеанском побережье: когда листва набирает силу, через три месяца растёт заболеваемость. А температура поверхности и Эль-Ниньо связаны с болезнью по всей стране, но с задержкой: пик денге наступает через 3–6 месяцев после температурного минимума.

Эта картина меняет подход к прогнозу. Раньше можно было думать, что денге в Коста-Рике подчиняется одному общему ритму, но теперь видно: в разных регионах болезнь слушает разных дирижёров. На побережье главный сигнал подаёт листва, а в глубине страны — океан. Значит, и системы раннего предупреждения нужно настраивать локально: где-то следить за спутниковыми снимками растительности, где-то — за температурой океана.

Так океан и листва перестают быть просто фоном. Они задают ритм, по которому живёт лихорадка, и этот ритм можно услышать, если правильно разложить сигнал на волны. Вейвлет-анализ, созданный когда-то для сейсмических данных, сегодня помогает эпидемиологам не просто считать случаи, а понимать, когда ждать следующую волну.