날씨 모델링은 미래의 전염병을 예측하는 데 도움이 됩니다
최근 리뷰 : 07.06.2024
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새로운 프로젝트에서 과학자들은 기후 및 날씨 연구를 사용하여 전염병의 발생을 미리 예측하는 방법을 결정하려고 시도했습니다.
과학은 여전히 서 있지 않습니다. 과학자들은 SARS-COV-2 코로나 바이러스를 포함한 특정 바이러스 질환의 발병을 반복적으로 모니터링하고 예측하려고 시도했습니다. 이러한 예측에 대한 접근 방식에는 위험 정보, 비교 및 교환 조치, 새로운 모델 개발 등이 포함되었습니다. 다음으로 더 적응 된 방법은 위험 기반 예측을 사용하는 것입니다. 다음으로 더 적응 된 방법은 날씨와 기후의 평가이며 특정 병리의 확산을 조절하는 것입니다. 수십 년 동안 세계 기상 조직은 실시간으로 정보를 공유해 왔으며, 이는 세계 보건기구 (WHO)의 예측의 기초로 사용될 수 있습니다. 현재 대기 평가는 상당히 정확하지만 전염병에 관한 정보를 얻는 것은 오해의 소지가있을 수 있습니다. 무엇보다도, 병리학의 전염 및 심각성에 영향을 줄 수있는 바이러스 돌연변이의 형성을 예측하는 것은 어렵다.
표준화되고 체계적인 데이터 공유를 보장하는 것이 중요하며, 이는 이미 존재하는 전염병의 맥락에서 특히 필요합니다. 관행에서 알 수 있듯이, 의료 서비스 제공자는 부적절한 문서화 및 불완전한 정보 수집을 포함하여 몇 가지 문제를 겪었으며 치료 중재의 효과에 대한 부적절한 평가를 받았습니다.
일반적으로 개별 기상 기관은 국가 표준화 된 네트워크와 협력하고 기후 장비를 유지하며 해당 분야의 조직과 통신하여 필요할 때 적시 예방 조치를 취합니다. 공중 보건 의학에 힘을 실어주기 위해 전문가들은 통합 된 기상 시스템 네트워크를 활용하여 지역 사회에 정보를 수집하고 전달했습니다.
전염병의 모습을 모호하게 예측하는 것은 매우 어렵습니다. 많은 다른 지표를 고려하고 끊임없이 개선해야합니다. 이것은 완전히 이해되지 않은 감염에 특히 그렇습니다.
점진적인 기후 변화는 일기 예보가 종종 큰 불확실성 조건 하에서 이루어진다는 것을 의미합니다. 전문가들은 명확한 확립 된 절차, 커뮤니케이션 능력 및 과학, 정치 및 대중 간의 신뢰 관계를 개발해야한다는 점에 유의합니다. 발생하는 불확실성을 공개적으로 논의하고 실수를 인식하고 수정할 수 있으려면 예측 결정을 크게 향상 시키고이 프로세스를보다 합리적으로 만들 수 있습니다.
주제에 대한보다 완전한 정보는 소스 링크의 소스 페이지에서 찾을 수 있습니다.