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    Calcolo dei rischi per la salute umana con dati meteorologici generali

    Durante eventi di temperatura problematici, scienziati e responsabili delle politiche devono sapere quali comunità sono maggiormente a rischio di subire effetti sulla salute. In un nuovo studio, i ricercatori hanno scoperto che grigliato, i dati climatici medi funzionano altrettanto bene delle misurazioni della temperatura della stazione meteorologica. Credito:Dominic Royé

    Le stazioni meteorologiche forniscono registrazioni dettagliate della temperatura, precipitazione, ed eventi di tempesta. Queste stazioni, però, non sono sempre ben distanziati e possono essere sparsi per le città o addirittura assenti in regioni remote.

    Quando le misurazioni dirette del tempo non sono disponibili, i ricercatori hanno una soluzione. Usano i set di dati climatici a griglia esistenti (GCD) a diverse risoluzioni spaziali che fanno la media del tempo all'interno di una griglia specifica. A differenza delle stazioni di monitoraggio, le temperature stimate in queste celle della griglia si basano su una combinazione di previsioni modellate e modelli climatici, nonché su osservazioni (che variano dai monitor a terra e dagli aerei alle boe marine e alle immagini satellitari). Questi GCD sono molto utili negli studi climatici su larga scala e nella ricerca ecologica, soprattutto nelle regioni prive di stazioni di monitoraggio.

    Ma i GCD possono essere efficaci negli studi epidemiologici, ad esempio, guardando in che modo le temperature avverse potrebbero influenzare la salute e la mortalità umana?

    In un nuovo studio, de Schrijver et al. ha testato se i GCD potrebbero essere utili nello studio della mortalità correlata alla temperatura nelle aree in cui le stazioni meteorologiche sono scarse. Hanno confrontato i dati sulla temperatura della griglia con le temperature delle stazioni meteorologiche in due località, Inghilterra, Galles e Svizzera, per vedere se un set di dati funzionava meglio dell'altro. Queste regioni hanno una topografia variabile, intervalli di temperatura eterogenei, e diverse distribuzioni della popolazione, tutto ciò porta a sacche di temperature irregolari all'interno di un'area.

    Per capire quali dati sulla temperatura sarebbero più utili per prevedere i rischi per la salute delle comunità, i ricercatori hanno confrontato i decessi per esposizione a temperature calde o fredde sia per i GCD che per i dati delle stazioni meteorologiche. Hanno utilizzato i dati delle stazioni meteorologiche di ciascun paese e un GCD ad alta e bassa risoluzione (scala locale e regionale) per vedere quali dati erano migliori per prevedere il rischio di morte per freddo o caldo.

    Il team ha scoperto che entrambi i set di dati prevedevano esiti simili degli impatti sulla salute derivanti dall'esposizione alla temperatura. Però, in alcuni casi, i GCD ad alta risoluzione sono stati in grado di catturare meglio il calore estremo rispetto ai dati della stazione meteorologica quando è stata considerata una distribuzione ineguale della popolazione. Questo era particolarmente vero nelle aree urbane densamente popolate che sperimentano notevoli differenze di temperatura al loro interno.

    I ricercatori concludono che nelle città e nelle aree con terreno accidentato, i GCD locali potrebbero essere migliori dei dati delle stazioni meteorologiche per gli studi epidemiologici.

    Questa storia è ripubblicata per gentile concessione di Eos, ospitato dall'American Geophysical Union. Leggi la storia originale qui.




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