Bản đồ vùng dịch thực sự đã xuất hiện vào năm 400 trước Công nguyên, bác sĩ người Hy Lạp nổi tiếng Hippocrates đã đưa ra tài liệu được biết đến sớm nhất về một căn bệnh hô hấp theo mùa. “Cơn ho Perinthus” là một căn bệnh ập đến vào mùa đông tại thành phố cảng ở Hy Lạp. Các triệu chứng bao gồm sốt, ớn lạnh, khó thở, viêm phổi và đôi khi dẫn đến tử vong.
Và chắc rằng Hippocrates sẽ kinh ngạc thế nào khi ngày nay dựa vào các công cụ khoa học hiện đại đã cho phép chúng ta quan sát và giải thích bệnh lý một cách rõ ràng và chính xác nhất. Nhưng để giải thích tại sao một số đợt bùng phát dịch bệnh có chu kỳ theo mùa và dự đoán thời gian của các chu kỳ đó vẫn là một vấn đề khó khăn.
Mục lục nội dung:
Những dữ liệu quan trọng được thu thập từ bản đồ số
Năm 2020 chúng ta đã chứng kiến việc giải quyết vấn đề dịch bệnh trở nên cấp bách hơn bao giờ hết. Khi virus Corona (SARS-CoV-2) và căn bệnh mà nó gây ra (Covid-19) đã lây lan nhanh chóng trên khắp thế giới như thế nào.
Theo đó, NASA đã cùng với các cơ quan khác của Hoa Kỳ và quốc tế đi tìm kiếm câu trả lời. Các nhà khoa học vẫn đang điều tra các mối quan hệ tiềm ẩn giữa sự lây lan của Corona mới và sự thay đổi theo mùa về độ ẩm, nhiệt độ, lượng mưa và các biến số môi trường khác. Họ hy vọng công việc nghiên cứu này sẽ làm rõ được vai trò của thời tiết và khí hậu trong việc ảnh hưởng đến sự lây lan của virus.
Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng một số virus đường hô hấp có nhịp điệu theo mùa rõ ràng.
Ví dụ: Các trường hợp cúm và một số loại Corona virus được cho là sẽ gia tăng vào mùa đông. Các đợt bùng phát enterovirus thường xảy ra vào mùa hè. Một số adenovirus và rhinovirus thì không có chu kỳ rõ ràng theo mùa.
Và câu hỏi được đặt ra với các chuyên gia về bệnh truyền nhiễm và các nhà hoạch định chính sách là: SARS-CoV-2 sẽ xử lý vấn đề này như thế nào?
Các virus có sự liên quan chặt chẽ nhất đó là manh mối về 4 loại betacoronavirus hình cầu, có gai. Hội chứng hô hấp Trung Đông (MERS) và Hội chứng hô hấp cấp tính nặng (SARS) chưa bao giờ lây lan rộng rãi hoặc đủ nhanh để biểu hiện theo mùa. Nhưng trong đó 2 loại betacoronavirus đặc hữu (OC43 và HKU1) gây ra cảm lạnh thông thường lây lan nhiều hơn vào mùa đông. (Endemic là virus luôn hiện hữu; epidemic là virus lây lan nhanh chóng trong một khu vực; Pandemic là đại dịch lây lan toàn cầu).
Có thể thấy virus Corona và Covid-19 ưa thích mùa đông như những loại virus anh em họ của nó, các ca bệnh sẽ thuyên giảm vào mùa hè và sau đó lại bùng phát trở lại vào mùa thu hoặc mùa đông.
Trong quá khứ đã có một tiền lệ đáng lo ngại cho khả năng này. Đó là đại dịch cúm năm 1918, đợt bệnh đầu tiên đến vào mùa xuân nhưng lượng người mắc chưa cao. Tuy nhiên đợt sóng thứ hai đến vào mùa thu năm 1918 đã rất thảm khốc và gây ra cái chết cho hàng chục triệu người trên khắp thế giới.
Các nhà khoa học đã tính toán xung quanh thời điểm của SARS-CoV-2 còn quá mới để có thể nói một cách chắc chắn. Benjamin Zaichik, một nhà nghiên cứu của Đại học Johns Hopkins đang làm việc trong một dự án Khoa học Ứng dụng của NASA để điều tra xem các yếu tố môi trường có ảnh hưởng thế nào đến sự lây lan của coronavirus mới.
Cách mà Zaichik và các nhà nghiên cứu khác hy vọng là có được sự rõ ràng trong việc sử dụng các bộ dữ liệu và mô hình phân tích trên bản đồ số để tổng hợp các dữ liệu môi trường khác nhau thành một tổng thể thống nhất. Các hệ thống này đã tạo ra những bức ảnh chụp nhất quán về bầu khí quyển của Trái đất cũng như bề mặt đất và nước trong những khu vực rộng lớn và trong khoảng thời gian dài. Điều này đã làm cho những dữ liệu hữu ích cho nghiên cứu về các vấn đề toàn cầu kéo dài như biến đổi khí hậu hoặc tính toán thời gian theo mùa của một căn bệnh truyền nhiễm.
Trong một cuộc săn lùng dấu hiệu Covid-19, Zaichik và các nhà khoa học đã dựa vào các mô hình, dữ liệu bản đồ vùng dịch từ NASA, các tổ chức nghiên cứu lớn khác và một loạt vệ tinh, máy bay và hệ thống quan sát thời tiết quốc tế. NASA, NOAA, Cơ quan Thám hiểm Hàng không Vũ trụ Nhật Bản, Cơ quan Không gian Châu Âu và Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung Châu Âu (ECMWF) có vị trí đặc biệt tốt để tạo ra dữ liệu hữu ích cho các nghiên cứu Covid-19. Bởi những đơn vị này duy trì các hệ thống quan sát và tính toán có khả năng theo dõi mọi thứ trên quy mô toàn cầu.
Tại sao virus hô hấp có thể bị ảnh hưởng theo các mùa trong năm?
Một số điểm tương đồng trong cấu trúc virus theo mùa cho thấy một số đặc điểm quan trọng.
Ví dụ, một số virus theo mùa có bao lipid bảo vệ RNA của virus và có thể giúp virus tránh khỏi hệ thống miễn dịch của con người. Một số nghiên cứu chỉ ra rằng những lớp bao lipid này trở nên vô tổ chức trong điều kiện ẩm ướt, ấm áp, khiến virus khó lây lan hơn.
Nghiên cứu khác về giải phẫu người cũng chỉ ra rằng các cấu trúc trong mũi và cổ họng chống lại nhiễm trùng thường hoạt động tốt hơn trong điều kiện ấm hơn, ẩm ướt hơn.
Một số nghiên cứu sơ bộ từ bản đồ vùng dịch trong phòng thí nghiệm vào năm 2020 đã chỉ ra mối liên hệ tiềm ẩn giữa điều kiện lạnh, khô và sự gia tăng lây truyền SARS-CoV-2. Một số nhóm nghiên cứu bắt đầu tìm kiếm các mô hình tương tự trong dữ liệu môi trường và sức khỏe trong thế giới thực.
Dựa theo bản đồ vùng dịch, các nghiên cứu lưu ý rằng thành phố có đợt bùng phát dịch bệnh nghiêm trọng nhất vào cuối mùa đông năm 2020 hầu hết nằm xung quanh cùng vĩ độ (30 đến 50 độ Bắc) và có cùng điều kiện nhiệt độ và độ ẩm chung.
Hiện tại mối tương quan như vậy được coi là giả thuyết, không phải bằng chứng về mối liên hệ. Các tiêu chuẩn để thu thập dữ liệu y tế khác nhau rất nhiều giữa các quốc gia, thể hiện ở việc so sánh kết quả sớm trong một trận đại dịch có thể cho thấy mối quan hệ không phù hợp với thời gian và sự giám sát.
Mối quan hệ giữa các biến số môi trường và sự lây truyền virus có thể được chứng minh là phức tạp, trên bản đồ vùng dịch chúng có thể diễn ra khác nhau ở vùng khí hậu nhiệt đới ở vĩ độ thấp so với vùng khí hậu ôn đới ở vị độ trung bình. Trong trường hợp bệnh dịch cúm, không khí mùa đông khô giúp virus lây lan ở vĩ độ trung bình và cao, nhưng ngược lại có bằng chứng cho thấy điều kiện cực kỳ ẩm ướt vào mùa mưa ở vùng nhiệt đới cũng có lợi cho virus.
Tìm kiếm các mẫu trong các dữ liệu bản đồ vùng dịch
Với những gợi ý về độ ẩm có thể quan trọng đối với sự tồn tại và lây truyền của virus hô hấp theo mùa, Zaichik và các đồng nghiệp đang kiểm tra một loạt các biến số môi trường trên bản đồ vùng dịch. Đó là lý do vì sao họ cho rằng các mô hình khí quyển toàn cầu và bộ dữ liệu phân tích sẽ hữu ích trong việc thúc đẩy nghiên cứu về tính thời vụ của Covid-19.
Các trạm thời tiết và các công cụ giám sát trên mặt đất khác nhau nằm rải rác không đồng đều trên khắp thế giới và phần lớn tập trung ở một số ít các quốc gia phát triển. Điều này có nghĩa họ có xu hướng cung cấp quan điểm theo khu vực, thay vì một điểm nhất định về hơi nước và độ ẩm, nhiệt độ, các biến số khác nhau thay đổi theo mùa trên toàn cầu.
Trong đó các dữ liệu phân tích lại từ bản đồ vùng dịch cho thấy khí quyển giải quyết được hạn chế. Bằng cách liên tục kết hợp các mô hình mô phỏng về trạng thái của khí quyển với lượng lớn dữ liệu từ vệ tinh, khinh khí cầu, máy bay, tàu và các trạm đo đạc khí hậu. Hệ thống phân tích lại liên tục điều chỉnh những mô phỏng bằng cách thêm các phép đo mới trong thế giới thực thể hiện trên bản đồ vùng dịch.
Nhiệt độ và độ ẩm hàng ngày và theo mùa, được quan sát và đo lường bằng các thiết bị của NASA và được thể hiện bằng các mô hình. (Hoạt hình Đài quan sát Trái đất của NASA do Joshua Stevens thực hiện, sử dụng dữ liệu GEOS-5)
Dữ liệu từ hai mô hình phân tích lại khí quyển chính được sử dụng trong các nghiên cứu về mối quan hệ giữa thời tiết, khí hậu và dịch bệnh trong bản đồ vùng dịch. Điều này là rất quan trọng đối với những đột phá dựa theo yếu tố mùa của SARS-CoV-2. Một tập dữ liệu là ERA-5 từ ECMWF và tập dữ liệu Phân tích hồi cứu Kỳ nguyên Hiện đại cho Nghiên cứu và ứng dụng (MERA-2) của NASA.
MERRA-2 chính thức là một sản phẩm phân tích lại của NASA, lấy dữ liệu từ một số vệ tinh của NASA và NOAA như Terra, Aqua và Sứ mệnh đo lượng mưa nhiệt đới. Thực sự điều này là sự kết hợp của dữ liệu thời tiết tốt nhất thế giới từ hàng chục vệ tinh và hệ thống giám sát thời tiết.
Sự phong phú về chiều rộng và chiều sâu của dữ liệu phân tích và điều kiện khiến nó trở nên hữu ích. Với sự trợ giúp của công cụ phân tích lại được gọi là Hệ thống đồng hóa dữ liệu đất đai Bắc Mỹ, Zaichik và nhóm của ông có thể kết nối dịch tễ học và thời tiết xuống cấp quận cho Bắc Mỹ và Châu Âu vì dữ liệu môi trường và sức khỏe cộng đồng chi tiết và nhất quán hơn ở các nước phát triển này.
Covid-19 có thể xuất hiện và bùng phát ở bất kỳ mùa nào trong năm
Ngay khi có quyền truy cập vào các bộ dữ liệu và mô hình bản đồ vùng dịch nền tảng số, các nhà khoa học cho biết sẽ mất thời gian để phân loại vai trò của sự thay đổi theo mùa với các yếu tố khác có ảnh hưởng đến SARS-CoV-2 như chế độ đi lại, kinh tế và thói quen đeo khẩu trang.
Nhà dịch tễ học Marc Lipsitch của Đại học Harvard cho biết: “Dựa vào bản đồ vùng dịch có có thể thấy sự thay đổi theo mùa có thể chỉ là một yếu tố phụ, làm chậm lại nhưng không có khả năng ngăn chặn virus cho đến khi có khả năng miễn dịch phát triển trong cộng đồng”.
Một nhóm nghiên cứu của Đại học Princeton đã nhấn mạnh trong một nghiên cứu được công bố vào tháng 5 năm 2020. Họ sử dụng dữ liệu độ ẩm tuyệt đối 2014-2020 từ ERA-5 và MERRA-2 để phát triển các kịch bản về cách SARS-CoV-2 có thể lây lan nếu các tác động theo mùa được chứng minh tương tự thể hiện trên bản đồ vùng dịch nền tảng số.
Rachel Naker, nhà nghiên cứu chính của Princeton về nghiên cứu đã giải thích rằng đại dịch SARS-CoV-2 cuối cùng có thể giải quyết thành một mô hình bùng phát theo mùa. “Nhưng có lẽ sẽ mất một thời gian để thực sự thấy điều này trên dữ liệu bản đồ vùng dich. Bạn sẽ phải có đủ dữ liệu trên bản đồ để có thể xem xét hoạt động lan truyền trong cùng một thành phố qua nhiều mùa – ít nhất là trong 3 năm” – Rachel cho biết.
Vì vậy, trong khi các nhà khoa học như Baker, Shaman và Zaitchik đang hối hả tìm manh mối dịch bệnh thì những câu trả lời chắc chắn về tính chất lây lan theo mùa của Covid-19 sẽ không còn xuất hiện.
Nguồn: earthobservatory.nasa.gov
Biên dịch từ đội ngũ eKMap
Xem thêm các nội dung:
Ứng dụng công nghệ bản đồ GIS trong phân phối vắc-xin Covid-19 nhanh chóng và chính xác
Ứng dụng GIS đã giúp sức cho các Tổ chức viện trợ chung tay vì Covid-19 như thế nào
20 ứng dụng của hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong cuộc sống
Ứng dụng GIS trong thực tiễn từng ngành nghề lĩnh vực
7 hình ảnh trực quan hấp dẫn không ngờ thể hiện sức mạnh của ứng dụng GIS
