Краткое описание проекта
- Цель: создать интегрированную платформу, которая на основе климатных прогнозов, ГИС‑данных и эпидемиологических моделей предсказывает вероятность и скорость проникновения климаточувствительных патогенов/переносчиков в новые регионы и оценивает риск вспышек.
Необходимые данные
- Клим. данные: исторические и прогнозы (GCM/RCM), переменные: температура, осадки, влажность, ветровая скорость; временное разрешение: суточное/метеодобовое, пространственное: до <1–10 km (через даунскейлинг).
- Биологические параметры переносчика/патогена: векторная плотность, жизненный цикл, смертность $\mu (T)$, частота укусов $a(T)$, инкубационный период в векторе $\tau (T)$, переносимость (vector competence) $b,c$.
- Экологические/ландшафтные: землепользование, водные объекты, растительность, высота.
- Демография и мобильность: плотность населения, мобильность (мобильные данные, транспортные сети).
- Наблюдения по заболеваемости: геопривязанные случаи, маркёры надёжности (лаборат./клинико-диагн.), временные ряды.
- Геномные данные патогенов (при наличии) для реконструкции путей завоза.
- Социоэкономические данные: доступ к здравоохранению, поведенческие факторы.
- Метаданные о качестве данных и лицензиях (для обмена).
Ключевые математические модели и компоненты
- Климатическое ядро: использование ансамблей GCM/RCM + статистическое/динамическое даунскейлинг; представлять неопределённость через ансамбли.
- Видовые/экологические ниши:
- Корреляционные SDM (MaxEnt, RF) для вероятности присутствия вектора/хоста.
- Механистические модели распределения на основе физиологии (температурные ограничения).
- Температурно‑зависимые компоненты передачи:
- Модели для трейт‑функций, напр. Brière: $r(T)=aT(T-T_{min})\sqrt{T_{max}-T}$, где параметры оцениваются по экспериментальным данным.
- Базовое репродуктивное число для векторной передачи (модификация Росс‑Макдональда):
$$R_0=\frac{m{a}^{2}bc{e}^{-\mu \tau }}{\mu }$$ где $m$ — плотность векторов на человека, $a=biterate$, $b,c$ — вероятности передачи, $\mu$ — смертность вектора, $\tau$ — период экскурбации; параметры — функции температуры/влажности: $a=a(T),\mu =\mu (T),\tau =\tau (T)$.
- Эпидемиологическое ядро:
- Механистические модели (SEIR/SEI) с параметрами, зависящими от климата: $\beta (T)$, $\gamma (T)$ и т.д.
- Мета‑популяционные и сетьевые модели для пространственного распространения с мобильностью.
- Агент‑базированные модели для локальных вмешательств/контактов.
- Уравнения пространственной динамики: реакция‑диффузия или стохастические процессы переноса (мобильность, туризм, грузоперевозки).
- Учет неопределённости и ансамблирование: Bayesian hierarchical models для объединения источников данных; внутри — параметрические распределения.
- Data assimilation: частичный/частицовый фильтр:
$$w_t^i\propto w_{t-1}^{i}p(y_t\mid x_t^i)$$ для регулярного обновления прогнозов по поступающим наблюдениям.
- Валидация прогнозов: процедуры описаны ниже.
Процедура моделирования / рабочий пайплайн (связки)
1. Сбор и предобработка: стандартизация, gap‑filling, даунскейлинг климата, привязка к сетке ГИС.
2. Оценка трейт‑функций из лабораторных/полевых данных (фитинг Brière/Sharpe‑Schoolfield и др.).
3. Построение SDM и механистического слоя для наличия вектора/хоста.
4. Интеграция: климат → трейт‑функции → параметризация $R_0(T)$ и $\beta (T)$ → SEIR/метапопуляция/ABM.
5. Прогнозирование сценариев: RCP/SSP климатические сценарии + изменения землепользования + мобильность.
6. Ассимиляция наблюдений в реальном времени, обновление прогнозов.
7. Визуализация/инструменты принятия решений: карты риска, пороговые уведомления.
Процедуры валидации и оценки качества
- Пространственно-временная кросс‑валидация: блоковая CV по пространству (spatial block CV) и времени (hindcasting).
- Хиндкастинг: проверка на известных эпидемиях — «предсказать прошлое» с теми же данными, что были в момент прогноза.
- Метрики прогноза:
- Для вероятностных прогнозов: Brier score $\mathrm{BS}=\frac{1}{N}{\sum }_{i=1}^N(f_i-o_i{)}^2$.
- CRPS (Continuous Ranked Probability Score), логарифмическая вероятность (log score).
- Для детерминированных карт присутствия/отсутствия: AUC, TSS, sensitivity/specificity, precision/recall.
- Калибровка и проверка неуправляемости: posterior predictive checks в байесовской модели.
- Чувствительность/анализ неопределённости: глобальный (Sobol) и локальный анализ параметров; оценка важности входных данных.
- Валидация механизмов: сравнение оценённых трейт‑функций с независимыми лабораторными данными и полевыми измерениями.
- Оценка оперативной полезности: тестирование на реальных задачах здравоохранения (timeliness, false alarm rate, выявление кластеров).
Ожидаемые организационные и институционные барьеры
- Доступ и качество данных: приватность (мобильность, медицинские данные), фрагментация и лицензирование; нехватка полевых/лабораторных трейт‑данных для новых видов.
- Междисциплинарность: разрыв в терминологии и методах между климатологами, эпидемиологами, биологами и специалистами по ГИС; необходимость общих стандартов.
- Масштаб и несоответствие временных/пространственных разрешений: климатические модели дают крупномасштабные поля, эпидемиологические данные — локальные случаи.
- Институциональная конкуренция и ответственность: кто поддерживает и публикует прогнозы, кто реагирует на предупреждения.
- Вычислительные ресурсы и поддержка ПО: потребность в HPC/облачных решениях, сопровождении пайплайна и reproducibility.
- Финансирование и устойчивость: многолетние финансирования для мониторинга и обновления моделей.
- Юридические/этические вопросы: ответственность за ошибочные прогнозы, информирование населения, риск паники.
- Кадровый дефицит: нехватка специалистов, умеющих одновременно работать с Климат→ГИС→эпидмоделированием.
- Политические ограничения: доступ в приоритетные регионы, трансграничное сотрудничество.
Краткие рекомендации по организации проекта
- Начать с пилотного региона/вектора с хорошей базой наблюдений.
- Построить модульную архитектуру (климатный модуль, трейт‑модуль, эпидмодуль, DA), документировать API и стандарты обмена.
- Обеспечить соглашения по обмену данными и governance (MOUs), вовлечь местные органы здравоохранения.
- Использовать ансамбли моделей и открытые репозитории для прозрачности; запланировать план валидации и регулярные хиндкасты.
Если нужно, могу предложить пример технического стека и шаблон рабочих пакетов (data, models, validation, deployment).