날씨 모델링은 미래의 전염병을 예측하는 데 도움이 됩니다
최근 리뷰 : 07.06.2024
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새로운 프로젝트에서 과학자들은 기후 및 기상 연구를 사용하여 전염병의 발생을 사전에 정확하게 예측하는 방법을 결정하려고 시도했습니다.
과학은 가만히 있지 않습니다. 과학자들은 SARS-CoV-2 코로나바이러스를 포함한 특정 바이러스 질병의 발생을 모니터링하고 예측하려고 반복적으로 노력해 왔습니다. 이러한 예측에 대한 접근 방식에는 위험 정보, 비교 및 교환 조치, 새로운 모델 개발 등이 포함됩니다. 다음으로 보다 적합한 방법은 위험 기반 예측을 사용하는 것입니다. 다음으로 더 적합한 방법은 날씨와 기후를 평가하여 특정 병리의 확산을 조절하는 것입니다. 수십 년 동안 세계기상기구(WMO)는 세계보건기구(WHO)의 예측의 기초로 사용될 수 있는 정보를 실시간으로 공유해 왔습니다. 현재 대기 평가는 상당히 정확하지만 전염병에 관한 정보를 얻는 것은 오해의 소지가 있습니다. 무엇보다도 전염과 병리학의 심각도에 영향을 미칠 수 있는 바이러스 돌연변이의 형성을 예측하는 것은 어렵습니다.
표준화되고 체계적인 데이터 공유를 보장하는 것이 중요하며, 이는 이미 존재하는 전염병의 맥락에서 특히 필요합니다. 실습에서 알 수 있듯이 의료 서비스 제공자는 부적절한 문서화, 불완전한 정보 수집, 치료 중재 효과에 대한 부적절한 평가 등 여러 가지 문제에 직면해 있습니다.
일반적으로 개별 기상청은 국가 표준화 네트워크와 협력하고, 기후 장비를 유지관리하며, 필요할 때 적시에 예방 조치를 취하기 위해 현장의 조직과 소통합니다. 공중 보건 의학에 힘을 실어주기 위한 노력의 일환으로 전문가들은 기상 시스템의 통합 네트워크를 활용하여 정보를 수집하고 지역 사회에 전달했습니다.
전염병의 출현을 명확하게 예측하는 것은 매우 어렵습니다. 다양한 지표를 고려하고 지속적으로 개선하는 것이 필요합니다. 이는 완전히 이해되지 않은 감염의 경우 특히 그렇습니다.
점진적인 기후 변화는 일기 예보가 매우 불확실한 상황에서 발생하는 경우가 많다는 것을 의미합니다. 전문가들은 명확하게 확립된 절차, 의사소통 능력, 과학, 정치, 대중 대표 간의 신뢰 관계를 개발할 필요성에 주목합니다. 발생하는 모든 불확실성에 대해 공개적으로 논의하고 실수를 인식하고 수정할 수 있는 것이 중요합니다. 그러면 예측 결정이 크게 향상되고 이 프로세스가 더욱 합리적이 됩니다.
주제에 대한 더 완전한 정보는 소스 링크의 소스 페이지에서 찾을 수 있습니다 .