Een expertsysteem om de uitbraken van hantavirussen en de ziekte van Lyme te detecteren en te voorspellen door middel van biofysische modellen, klimatologie en aardobservatie data van vegetatiesystemen.

De ontwikkeling van nieuwe technologieën zoals geavanceerde weervoorspellingsmodellen, teledetectie methoden en nieuwe medische inzichten hebben recent geleid tot nieuwe vooruitgangen in de kennis over de interactie tussen klimaat en gezondheid. Hieruit volgde de eerste modellen die het voorkomen van epidemieën trachten te voorspellen. Het doel is vroegtijdig risicos van ziekteverspreiding te detecteren zodat overheden tijd hebben om maatregelen te nemen die de verspreiding van de epidemieën voorkomt. Deze detectiesystemen zijn echter weinig geavanceerd en zijn slechts beperkt bruikbaar. Momenteel worden klimaat­gerelateerde ziektes gekwantificeerd m.b.v. statistische fittings tussen de voorspellingsvariabelen en het gevolg. De correlatie tussen klimaatvariabelen en de epidemie wordt meestal gelegd d.m.v. statistische testen. De overeenkomst tussen realiteit en voorspelling test men gebruikmakend van deze afgeleide vergelijkingen. Deze methodiek is beperkt omdat de afgeleide relaties lokaal zijn en afwijkingen en storingen van klimaat en vegetatie niet kunnen opvangen. Een betere aanpak is om de interacties tussen klimaatsvariabelen (temperatuur, vochtigheid, neerslag) en de dynamiek van vegetatiesystemen (groei en bloei) online te meten en te modelleren. Belangrijk hierbij is dat de modellen rekening houden met alle relevante invoer­variabelen, stoorfactoren en terugkoppelingen, en met het ruimtelijke en temporele karakter van deze variabelen. Hiermee komt men tot een globalere benadering van vroegtijdige detectie en voorspellingen van mogelijke klimaatgerelateerde epidemieën op grote schaal. Ruimtelijke en temporele indicatoren die de dynamiek van vegetatiesystemen en hun interactie met klimaat kwantificeren zijn afleidbaar uit teledetectie. Deze interactie is een doorslaggevende factor omdat dit het gedrag van de drager (reservoir van de ziekte) en verspreider (vector) sterk beïnvloedt. Dé doelstelling van dit Interdisciplinair Onderzoek is het opstellen van een algemeen kader van een expertsysteem dat uitbraken van het hantavirus en de ziekte van Lyme (Borrelia) kan lokaliseren en voorspellen d.m.v. het biofysische modelleren van vegetatie en de ziektevectoren gebaseerd op teledetectie. Dit expertsysteem, INFOPRESS, dient ultiem ook de grootte van deze vegetatie en klimaatgerelateerde epidemie te voorspellen.

Trefwoorden:Teledetectie, modellering, epidemiologie

Disciplines:Fysische geografie en omgevingsgeowetenschappen, Communicatietechnologie, Geomatische ingenieurswetenschappen, Maatschappelijke gezondheidszorg, Gezondheidswetenschappen, Publieke medische diensten