Миналия месец, въпреки трагичните последици от урагана Санди, едно нещо стана очевидно - мощните модели на времето, които вече са на разположение, станаха все по-добри и по-добри, за да помогнат на прогнозистите да предскажат къде следващите бури като Санди.
Свързано съдържание
- Защо тенденциите на грипа в Google не могат да проследят грипа (все пак)
Тази технология е по-полезна от прогнозирането на бури. В проучване, публикувано вчера в Proceedings of the National Academy of Sciences, двойка изследователи са използвали тази технология, за да предскажат разпространението на грипа. С данните в реално време от грипните тенденции в Google, техните модели могат да прогнозират къде, кога и как ще възникнат остро сезонни огнища на грип в цялата страна.
„Констатациите показват, че умелите прогнози в реално време за пикови времена могат да бъдат направени повече от седем седмици преди реалния пик“, пише Джефри Шаман, природозащитник от Колумбийския университет и Алисия Карспек от Националния център за атмосферни изследвания, в хартията им. „Тази работа представлява първоначална стъпка в развитието на статистически строга система за прогноза в реално време за сезонен грип.“ Ако подобни надежди се сбъднат, може да има нещо като система за предварително предупреждение за грип („прогнозира се, че скоростта на грип ще достигне максимален във вашия район следващата седмица ”) подобно на тези за урагани и други тежки метеорологични събития.
Както предаването на времето, така и грипът са примери за нелинейни системи: такива, при които малка промяна в началните условия може да доведе до огромна промяна в резултатите. При изграждането на метеорологични модели учените разглеждат исторически данни за това как тези видове малки промени (казват, малко по-топла вода в Карибите) са повлияли на резултатите (ураган с много повече сила, когато прави сушата на Източното крайбрежие). Чрез усвояване на години данни и извършване на безброй симулации, те могат да генерират сравнително точна прогноза за шансовете на хипотетични метеорологични събития, настъпващи в рамките на период от около седмица.
В новото проучване изследователите са използвали принципи, произтичащи от тези модели и са ги прилагали за разпространението на грипа. За входни данни, в допълнение към атмосферните измервания на температура, налягане и вятър, те използваха Google Flu Trends - услуга, която предоставя данни в реално време за предаване на грип по целия свят, като внимателно проучва думите за търсене, въведени в Google. Въпреки че не всеки човек, който търси „грип“, задължително има грип, изследователите от Google показаха, че свързаните с грипа думи за търсене могат да бъдат точен прокси за скоростта на предаване на грип по цялото земно кълбо - ако много хора в определен район внезапно се вдигнат за „грип, “Е добър залог, че инфекцията е пристигнала масово.
Изглежда грипът се държи според вероятностните принципи, включващи атмосферни условия, подобни на времето. Други фактори, които трябва да се вземат предвид, включват гъстотата на населението на даден район. При комбиниране на фактори като влажност и температура с данни от Google и актуална информация за скоростта на грип, съхранявана от болниците, изследователите успяха да разработят модели, които приблизително показват как се предава грип през годините, откакто служителите следят.
За да тестват своя модел, изследователите оцениха данните за грипа в Ню Йорк от 2003 до 2008 г. Като въведоха данни за предаването на грип до дадено време и помолиха модела да представи седмична прогноза за това как ще се държи грипът, те успяха да представят точни прогнози за това кога ще достигне връхната инфекция, понякога до седем седмици преди време. Освен това, както при метеорологичните модели, системата може да разграничи няколко различни сценария и да даде приблизителни оценки на вероятността всеки от тях да се случи.
При наличие на непрекъснато развитие и данни в реално време, като Google Грипни тенденции, този тип технологии теоретично биха могли да бъдат използвани за генериране на прогноза за грип за местните райони, дори до нивото на държавата или града.
