Рыба поможет ученым прогнозировать эпидемии гриппа

Рыба поможет ученым прогнозировать эпидемии гриппа

Ученый из Калифорнии долгое время наблюдал за популяциями сардин и анчоусов и пришел к выводу, что они зависят от колебаний влажности и температуры, как и эпидемия гриппа.

Биолог и математик Института океанографии Скриппса в Сан-Диего Джордж Сугихара придумал математическую модель для прогнозирования эпидемий гриппа. Ученый долго работал над определением динамики изменений популяций промысловой рыбы в зависимости от колебаний температуры и влажности воздуха, пишет журнал Science.

После он решил применить свои данные в медицине, чтобы найти взаимосвязь между эпидемиями гриппа и погодой.

Вспышки гриппа связаны с климатом. В северном полушарии эпидемии случаются зимой, когда погода холодная и сухая. В тропиках сезоны не так ярко выражены, поэтому прогнозировать эпидемии труднее. Чтобы найти связь, были обработаны данные о температуре, влажности и вспышках вируса в разных районах за 18 лет. Оказалось, что важнейшим фактором для предсказания эпидемии гриппа является влажность, но температура тоже оказывает влияние.

Например, в северном полушарии вспышки гриппа происходят при температуре ниже 24 градусов Цельсия при пониженной влажности. Если температура выше, то эпидемии чаще бывают при высокой влажности. То есть, в тропиках эпидемии чаще всего бывают в сезон дождей. Температуру в 24 градуса ученые считают критической для вируса – его оболочка гибнет при понижении температуры и увеличении влажности.

Кстати, в России зафиксирован резкий скачок смертности от гриппа и острых респираторных заболеваний (ОРЗ). В январе–сентябре 2016 года смертность от гриппа увеличилась в три раза по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Объяснить это медики пока не могут.

Иллюстрация к статье: Яндекс.Картинки
Самые свежие новости медицины на нашей странице в Вконтакте
Читайте также
Вы можете оставить комментарий, или trackback с Вашего сайта.

Оставить комментарий

Подтвердите, что Вы не бот — выберите самый большой кружок: