चित्र साभार: NASA
पिछले साल मलेरिया से दस लाख से अधिक लोग मारे गए, जिनमें से ज्यादातर सब-सहारा अफ्रीका में थे। डेंगू बुखार का प्रकोप, हैनटवायरस, वेस्ट नाइल फीवर, रिफ्ट वैली फीवर, और यहां तक कि प्लेग अभी भी कभी-कभी गांवों, कस्बों और पूरे क्षेत्रों में हड़ताल करता है। दर्जनों या सैकड़ों लोग जो दर्दनाक मौतें झेलते हैं, और अपने प्रियजनों को, ये बीमारियाँ उन पर कहीं से भी नहीं लगती हैं।
फिर भी ये रोग तुकबंदी या कारण के बिना नहीं हैं। जब इसका प्रकोप होता है, तो अक्सर ऐसा इसलिए होता है क्योंकि बारिश, तापमान और वनस्पतियों जैसी पर्यावरणीय स्थितियों में रोग फैलाने वाले कीटों में वृद्धि होती है। मच्छर या चूहे या टिक्कियां पनपती हैं, और जो रोग उन्हें होते हैं वे तेजी से फैलते हैं।
तो क्यों नहीं इन पर्यावरणीय कारकों को देखते हैं और चेतावनी देते हैं कि जब प्रकोप के लिए स्थितियां पकी हों? 1960 के दशक में रूसी महामारी विज्ञानी ई। एन। पावलोवस्की द्वारा इस विचार को पहली बार व्यक्त किए जाने के बाद से वैज्ञानिकों ने इस संभावना के साथ छेड़छाड़ की है। अब तकनीक और वैज्ञानिक जानकारी कैसे विचार के साथ पकड़ रही है, और बीमारी के प्रकोप के लिए एक क्षेत्र-व्यापी प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली पहुंच के भीतर प्रतीत होती है।
अलबामा के हंट्सविले में नासा के ग्लोबल हाइड्रोलॉजी एंड क्लाइमेट सेंटर के रोनाल्ड वेल्च, वैज्ञानिकों में से एक हैं जो इस तरह की प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली को विकसित करने के लिए काम कर रहे हैं। वे कहते हैं, '' मैं ग्वाटेमाला और भारत दोनों में मलेरिया के क्षेत्रों में रहा हूं। “आमतौर पर मैं इन क्षेत्रों में गरीबी से मारा जाता हूं, संयुक्त राज्य अमेरिका में शायद ही कभी देखा गया हो। लोग गर्म और दोस्ताना हैं, और वे सराहना करते हैं, यह जानकर कि हम मदद करने के लिए वहां हैं। यह जानकर बहुत अच्छा लगता है कि आप बीमारी से राहत दिलाने और मृत्यु को रोकने में योगदान दे रहे हैं, खासकर बच्चों को। ”
वेल्च और अन्य लोगों द्वारा नियोजित दृष्टिकोण पुराने तकनीक वाले, "खाकी शॉर्ट्स और डस्टी बूट्स" फील्डवर्क के साथ उच्च तकनीक वाले पर्यावरणीय उपग्रहों के डेटा को जोड़ती है। वैज्ञानिक वास्तव में बीमारी के प्रकोप वाले स्थानों की तलाश करते हैं। फिर वे यह जानने के लिए उपग्रह चित्रों की छानबीन करते हैं कि अंतरिक्ष से रोग के अनुकूल परिस्थितियाँ कैसे दिखती हैं। उपग्रह तब पूरे क्षेत्र, देश, या यहां तक कि उन महाद्वीपों के लिए देख सकते हैं, जहां वे चुपचाप दिन भर में एक बार आकाश में स्लाइड करते हैं।
भारत में, उदाहरण के लिए, जहां वेल्च अनुसंधान कर रहा है, स्वास्थ्य अधिकारी पूरे देश के लिए एक उपग्रह-आधारित मलेरिया प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली स्थापित करने की बात कर रहे हैं। हंट्सविले में अलबामा विश्वविद्यालय के गणितज्ञ जिया ली और भारत के मलेरिया अनुसंधान केंद्र के समन्वय में, वेल्च नई दिल्ली के भारत के मुख्य रूप से ग्रामीण क्षेत्र मेवात में एक पायलट अध्ययन करने की उम्मीद कर रही है। यह क्षेत्र 491 गांवों और 5 शहरों में रहने वाले 700,000 से अधिक लोगों का घर है, फिर भी यह केवल दो-तिहाई रोड आइलैंड के आकार का है।
"हम उम्मीद करते हैं कि किसी दिए गए गाँव या क्षेत्र के लिए एक महीने पहले तक उच्च रोग के जोखिम की चेतावनी देने में सक्षम हो," वेल्च कहते हैं। "ये 'लाल झंडे' स्वास्थ्य अधिकारियों को उनके टीकाकरण कार्यक्रमों, मच्छरों के छिड़काव और उन क्षेत्रों में अन्य बीमारी से लड़ने के प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देंगे, जो इसे होने से पहले शायद सबसे पहले फैलने से रोकते हैं।"
प्रकोप विभिन्न प्रकार के कारकों के कारण होता है।
मच्छरों की प्रजातियों के लिए जो वेल्श के अध्ययन क्षेत्र में मलेरिया को ले जाती हैं, उदाहरण के लिए, एक फैलने वाले हॉटस्पॉट में स्थिर पानी के पूल होंगे जहां वयस्क मच्छर नए वयस्कों में परिपक्व होने के लिए अपने अंडे जमा कर सकते हैं। ये भारी बारिश के बाद घने, मिट्टी की तरह मिट्टी पर पोखर, आसपास स्थित swamplands, या ग्रामीणों द्वारा बारिश-भरी बाल्टी को आदतन छोड़ दिया जा सकता है। एक मलेरिया हॉटस्पॉट 18 से अधिक गर्म होगा? सी, क्योंकि ठंड के मौसम में, एकल-कोशिका "प्लास्मोडियम" परजीवी जो वास्तव में मलेरिया का कारण बनता है, मेजबान मच्छर के मरने से पहले अपने संक्रमण चक्र से गुजरने के लिए बहुत धीरे-धीरे संचालित होता है। लेकिन मौसम बहुत गर्म नहीं होगा, या मच्छरों को छाया में छिपना होगा। आर्द्रता को 55% से 75% सीमा में मँडराया जाना चाहिए जो इन मच्छरों को जीवित रहने के लिए आवश्यक है। अधिमानतः मच्छरों की 1 किमी की उड़ान सीमा के भीतर मवेशी या अन्य पशुधन होंगे, क्योंकि ये कीट वास्तव में जानवरों के खून को खिलाना पसंद करते हैं।
यदि ये सभी स्थितियां मेल खाती हैं, तो देखें!
इनमें से कुछ कारकों का दस्तावेजीकरण करना, जैसे मिट्टी के प्रकार और स्थानीय बाल्टी छोड़ने की आदतें, क्षेत्र में शोधकर्ताओं द्वारा प्रारंभिक ग्राउंडवर्क की आवश्यकता होती है, वेल्च नोट। इस जानकारी को एक कम्प्यूटरीकृत मानचित्रण प्रणाली में प्लग किया जाता है जिसे भौगोलिक सूचना प्रणाली डेटाबेस (GIS) कहा जाता है। मच्छर की स्थानीय प्रजाति कैसे व्यवहार करती है, यह देखने के लिए फील्डवर्क भी आवश्यक है। क्या यह घर के अंदर या बाहर या दोनों जगह लोगों को काटता है? अन्य कारक, मवेशी चरागाहों और मानव आवासों के स्थानों की तरह, जीआईएस मानचित्र में इकोनोस और क्विकबर्ड जैसे वाणिज्यिक उपग्रहों से अल्ट्रा-हाई रिज़ॉल्यूशन उपग्रह चित्रों के आधार पर इनपुट किए गए हैं, जो जमीन पर मौजूद वस्तुओं को 80 से अधिक के रूप में छोटा कर सकते हैं। तब तापमान, वर्षा, वनस्पतियों और मिट्टी की नमी जैसे क्षेत्र-व्यापी चर मध्यम-रिज़ॉल्यूशन उपग्रह डेटा से प्राप्त होते हैं, जैसे कि लैंडसैट 7 या NASA के टेरा उपग्रह पर MODIS सेंसर से। (MODIS का मतलब मॉडरेट-रेजोल्यूशन इमेजिंग स्पेक्ट्रोमीटर है।)
वैज्ञानिक इस सारी जानकारी को एक कंप्यूटर सिमुलेशन में खिलाते हैं जो परिदृश्य के डिजिटल मानचित्र के शीर्ष पर चलता है। परिष्कृत गणितीय एल्गोरिदम इन सभी कारकों को चबाते हैं और प्रकोप के जोखिम का अनुमान लगाते हैं।
बीमारी के जोखिम के आकलन के लिए इस दृष्टिकोण की मूल ध्वनि पिछले अध्ययनों से पैदा हुई है। नेवादा विश्वविद्यालय और डेजर्ट रिसर्च इंस्टीट्यूट का एक समूह केवल सिन नम्ब्रे वायरस द्वारा हिरण-माउस संक्रमण की ऐतिहासिक दरों का अनुमान लगाने में सक्षम था, जो कि केवल 80% सटीकता के साथ वनस्पति प्रकार और घनत्व, ऊंचाई और ढलान पर आधारित है। भूमि, और हाइड्रोलॉजिकल विशेषताएं, सभी उपग्रह डेटा और जीआईएस नक्शे से प्राप्त हुई हैं। डेविस अध्ययन में एक संयुक्त नासा एम्स / कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय ने यह पहचानने में 90% सफलता की दर हासिल की कि मध्य कैलिफोर्निया में कौन से चावल के खेतों में बड़ी संख्या में मच्छर पैदा होंगे और जो लैंडसैट डेटा के आधार पर कम प्रजनन करेंगे। एक अन्य एम्स परियोजना ने मेक्सिको के चियापास क्षेत्र में 79% उच्च मच्छर गाँवों की भविष्यवाणी की, जो उपग्रह चित्रों में देखी गई परिदृश्य विशेषताओं पर आधारित है।
सही भविष्यवाणियों की संभावना कभी संभव नहीं होगी। मौसम की तरह, मानव रोग की घटना बहुत जटिल है। लेकिन ये उत्साहजनक परिणाम बताते हैं कि उपग्रह प्रौद्योगिकियों में नवीनतम के साथ पुराने ज़माने के फील्डवर्क को मिलाकर सटीक सटीक अनुमान लगाया जा सकता है।
"पहेली के सभी आवश्यक टुकड़े हैं," वेल्श कहते हैं, इस आशा की पेशकश करते हुए कि जल्द ही बीमारी का प्रकोप "कहीं से भी" आने लगता है, लोगों को बहुत कम बार गार्ड से पकड़ेगा।
मूल स्रोत: NASA विज्ञान कहानी
