Minulý měsíc, navzdory tragickým důsledkům hurikánu Sandy, se jedna věc stala zjevnou - výkonné modely počasí, které jsou nyní k dispozici, se zlepšily a pomohly předpovědět předpovědět, kde budou bouře jako Sandy.
Související obsah
- Proč chřipkové trendy Google nemohou chřipku sledovat (zatím)
Tato technologie je užitečnější než pouhá předpověď před bouří. Ve studii zveřejněné včera ve sborníku Národní akademie věd využil pár vědců tuto technologii k předpovědi šíření chřipky. Díky datům z chřipkových trendů Google v reálném čase mohou jejich modely předpovídat, kde, kdy a jak vážně se v celé zemi vyskytne sezónní výskyt chřipky.
„Zjištění naznačují, že dovedné předpovědi maximálního načasování v reálném čase mohou být provedeny více než sedm týdnů před skutečným vrcholem, “ píše Jeffrey Shaman, ekologická vědkyně z Columbia University a Alicia Karspeck z Národního centra pro výzkum atmosféry jejich papír. „Tato práce je počátečním krokem ve vývoji statisticky přísného systému pro predikci sezónní chřipky v reálném čase.“ Pokud se takové naděje dostanou k uskutečnění, může existovat něco jako systém varování před chřipkou předem („předpokládá se, že míra chřipky dosáhne vrcholu ve vaší oblasti příští týden “) podobné těm pro hurikány a jiné závažné povětrnostní události.
Přenosy počasí i chřipky jsou příklady nelineárních systémů: systémy, ve kterých může malá změna výchozích podmínek způsobit obrovskou změnu výsledků. Při vytváření modelů počasí vědci sledují historická data o tom, jak tyto druhy malých změn (řekněme mírně teplejší voda v Karibiku) ovlivnily výsledky (hurikán s mnohem větší silou, když dělá landfall na východním pobřeží). Asimilací let dat a spuštěním nespočet simulací mohou generovat přiměřeně přesnou předpověď pravděpodobnosti hypotetických meteorologických jevů, ke kterým dojde v období asi týdne.
V nové studii vědci použili principy odvozené z těchto modelů a aplikovali je na šíření chřipky. Pro vstupy, kromě atmosférických měření teploty, tlaku a větru, použili Google Flu Trends, službu, která poskytuje data v reálném čase o přenosu chřipky po celém světě pomocí důkladného zkoumání hledaných výrazů zadaných do Google. Přestože ne každý člověk, který hledá „chřipku“, má nutně chřipku, vědci společnosti Google ukázali, že vyhledávací dotazy související s chřipkou mohou být přesným zástupcem pro přenosové rychlosti chřipky po celém světě - pokud mnoho lidí v určité oblasti náhle googluje za „chřipku“, „Je dobré se vsadit, že infekce dorazila hromadně.
Zdá se, že chřipka se chová podle pravděpodobnostních principů zahrnujících atmosférické podmínky podobné počasí. Mezi další faktory, které je třeba zvážit, patří hustota obyvatelstva oblasti. V kombinaci faktorů, jako je vlhkost a teplota, s údaji od Google a skutečnými informacemi o míře chřipky uchovávané v nemocnicích, byli vědci schopni vyvinout modely, které přibližují, jak byla chřipka přenášena v letech od doby, kdy úředníci sledovali.
Aby otestovali svůj model, vědci vyhodnotili údaje o chřipce v New Yorku v letech 2003 až 2008. Zadáním údajů o přenosu chřipky do určitého času a požádáním modelu, aby poskytli týdenní předpověď, jak se chřipka bude chovat, byli schopni vyrobit přesné předpovědi, kdy by infekce dosáhla vrcholu, někdy až sedm týdnů dopředu. Navíc, stejně jako u modelů počasí, může systém rozlišovat mezi několika různými scénáři a poskytovat odhady pravděpodobnosti výskytu každého z nich.
S pokračujícím vývojem a dostupnými údaji v reálném čase, jako jsou například chřipkové trendy Google, by se tento typ technologie mohl teoreticky použít k vytvoření prognózy chřipky pro místní oblasti, dokonce až na úroveň státu nebo města.
