Per la prima volta in assoluto, le misurazioni dei satelliti di ricerca della NASA in orbita intorno alla Terra vengono utilizzate per aiutare a combattere un potenziale focolaio di colera potenzialmente letale.
Le squadre umanitarie nello Yemen si stanno concentrando su aree identificate da un progetto sostenuto dalla NASA che prevede con precisione quali sono le regioni ad alto rischio in base alle condizioni ambientali osservate dallo spazio.
“Unendo le competenze internazionali a quelle che lavorano sul terreno, per la prima volta abbiamo usato queste sofisticate previsioni per aiutare a salvare vite umane e prevenire sofferenze inutili per migliaia di yemeniti”, ha detto Charlotte Watts, capo scienziato del Dipartimento del Regno Unito per Sviluppo internazionale.
Il colera nel mondo
Il colera è una malattia causata dal consumo di cibo o acqua contaminati da un batterio chiamato Vibrio cholerae. La malattia colpisce milioni di persone ogni anno, causando grave diarrea e persino la morte. Rimane una grave minaccia per la salute globale, specialmente nei paesi in via di sviluppo, come lo Yemen, dove l’accesso all’acqua pulita è limitato. Un nuovo approccio di modellazione che utilizza i dati satellitari migliorerà probabilmente la nostra capacità di sviluppare mappe del rischio di colera in diverse regioni del globo.
Uno sguardo dall’alto
A partire da questa primavera, il governo britannico e gli aiuti internazionali nello Yemen hanno iniziato a utilizzare queste nuove previsioni sul colera per concentrarsi sul loro lavoro nel ridurre il rischio di diffusione della malattia. Questo lavoro include la promozione di una buona igiene per prevenire la diffusione trasmissione dall’acqua e la distribuzione di kit per l’igiene e il trattamento del colera. I risultati fino ad oggi suggeriscono che il modello previsionale potrebbe cambiare radicalmente il modo in cui la comunità internazionale affronta il colera.
La ricerca sulla previsione di epidemie di colera finanziata dal Programma di scienze applicate della NASA è guidata dall’idrologo e ingegnere civile Antar Jutla della West Virginia University, Morgantown, insieme a Rita Colwell e Anwar Huq, microbiologi dell’Università del Maryland, College Park.
Lo strumento di previsione della NASA divide l’intero paese dello Yemen in regioni delle dimensioni di una tipica contea degli Stati Uniti e prevede il rischio di epidemie di colera in ogni regione. Per calcolare la probabilità di un focolaio, il team scientifico gestisce un modello computerizzato che combina osservazioni satellitari e condizioni ambientali che influenzano i batteri del colera, con informazioni sui servizi igienico-sanitari e sulle infrastrutture dell’acqua pulita.
Lo strumento di previsione analizza una serie di osservazioni satellitari della NASA, compresi i dati sulle precipitazioni, dalla missione Global Precipitation Measurement, le temperature dell’aria e degli oceani dagli strumenti MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sui satelliti Terra e Aqua della NASA, nonché le misurazioni delle concentrazioni di fitoplancton in zone costiere vicine dell’oceano.
Le mappe del rischio
La mappa pubblicata nella foto mostra il rischio di colera previsto sulla base di analisi e dati satellitari nello Yemen, nel giugno 2017. Il colore blu indica un basso rischio di colera mentre il colore rosso indica un alto rischio di colera.
Nel 2017, il modello ha raggiunto un’accuratezza del 92% nel predire le regioni in cui il colera era più probabile si verificasse e si diffondesse nello Yemen quell’anno, identificando anche le aree interne che di solito non sono suscettibili alla malattia ma hanno invece subito epidemie. L’epidemia di colera nello Yemen è stata la peggiore del mondo nel 2017, con oltre 1,1 milioni di casi sospetti e oltre 2.300 morti, secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità.
“Il modello ha svolto un ottimo lavoro nello Yemen rilevando i trigger di epidemie di colera, ma c’è ancora molto lavoro da fare per avere questo modello previsionale che fornisce previsioni accurate ovunque” ha detto Jutla.
