Ứng dụng GIS trong dự báo dịch tả

Bài viết này đề xuất xây dựng mô hình dự báo dịch tả trên địa bàn thành phố Hà Nội có xem xét đến ảnh hưởng của biến đổi khí hậu trên cơ sở ứng dụng công nghệ GIS.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ứng dụng GIS trong dự báo dịch tảLê Thị Ngọc Anh, Hoàng Xuân Dậu ỨNG DỤNG GIS TRONG DỰ BÁO DỊCH TẢ Lê Thị Ngọc Anh*, Hoàng Xuân Dậu+ * Phòng Công nghệ thông tin, Trường Đại học Y Hà Nội + Khoa Công nghệ thông tin I, Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông, Hà NộiTóm tắt: Việc lan truyền các bệnh truyền nhiễm nguyên nhân chính gây tử vong hàng loạt trêncó liên hệ mật thiết với sự lân cận về không gian toàn thế giới, nhất là tại các nước đang phát triểnvà thời gian, do sự lan truyền bệnh dịch có nhiều thuộc vùng nhiệt đới ở châu Phi, châu Á và Namkhả năng xảy ra nếu các cá nhân có nguy cơ ở gần Mỹ. Trong lịch sử, các đợt bùng phát dịch tảtrong một không gian và thời gian nhất định. Vì từng được coi như những thảm họa do tỷ lệ tửthế các phân tích dữ liệu trong y tế luôn cần xem vong cao, mức độ lây lan nhanh, phạm vi ảnhxét cả hai vấn đề không gian và thời gian theo hưởng rộng và khó kiểm soát [1]. Virus tả Vibrionguyên lý cơ bản là kiểm tra mối quan hệ phụ Cholerae có thể dễ dàng lan truyền hoặc phát tánthuộc giữa các quan sát ở cả hai chiều không gian thông qua con người và động vật, đặc biệt tạivà thời gian. Để đáp ứng được yêu cầu trên, Hệ những vùng thiếu nguồn nước sạch, cơ sở vệ sinhthống thông tin địa lý (Geographic Information kém, ô nhiễm. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mốiSystem - GIS) tỏ rõ ưu thế so với các phương quan hệ nhân quả giữa các yếu tố như hành vipháp phi không gian truyền thống. GIS hỗ trợ xác của con người, hệ sinh thái và các yếu tố nguy cơđịnh vị trí, lập bản đồ ca bệnh, tìm hiểu nguyên truyền nhiễm khác với sự bùng phát dịch bệnh.nhân bùng phát dịch bệnh, mô phỏng, dự báo sự Chính vì vậy, phân tích mô hình không gian vàlây lan dịch bệnh trong các vụ dịch. Bài bào này các yếu tố có ảnh hưởng đến dịch tả đóng vai tròđề xuất xây dựng mô hình dự báo dịch tả trên rất quan trọng trong nghiên cứu sâu về tính chấtđịa bàn thành phố Hà Nội có xem xét đến ảnh lây lan của dịch bệnh này.hưởng của biến đổi khí hậu trên cơ sở ứng dụngcông nghệ GIS. Các kết quả đạt được cho thấy Bài báo này tập trung nghiên cứu, khảo sát mộtkhả năng ứng dụng hiệu quả GIS trong phân tích số mô hình dự báo dịch tả trên thế giới và trongdịch bệnh tả trên địa bàn nghiên cứu khi chỉ ra khu vực có sử dụng công nghệ GIS và đề xuất môđược những điểm nóng, cũng như lý giải mối liên hình dự báo dịch tả ở khu vực thành phố Hà Nộihệ giữa các biến khí hậu, mặt nước, dân số phân dựa trên GIS.bố theo không gian với số ca bệnh theo thời gian. Phần còn lại của bài báo được bố cục như sau: MụcTừ khóa: Dự báo dịch bệnh, GIS trong y tế, mô II trình bày các nghiên cứu có liên quan; Mục IIIhình dự báo, phân tích không gian1 mô tả tập dữ liệu thử nghiệm và mô hình dự báo đề xuất. Các thực nghiệm, kết quả và nhận xét đượcI. ĐẶT VẤN ĐỀ trình bày tại Mục IV. Mục V là phần Kết luận.Bệnh tả xuất hiện lần đầu trên thế giới vào năm1817 và nhanh chóng trở thành một trong những II. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUANTác giả liên lạc: Hoàng Xuân Dậu, Trong những năm gần đây, GIS là công cụ đã vàemail: dauhoang@gmail.com đang được sử dụng rộng rãi trong việc hỗ trợ raĐến tòa soạn: 14/3/2016, chỉnh sửa: 28/4/2016, chấp quyết định trong nhiều hoạt động kinh tế, xã hộinhận đăng: 30/5/2016. và quốc phòng của nhiều quốc gia trên thế giới. Số 1 năm 2016 Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 69 THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNGỨNG DỤNG GIS TRONG DỰ BÁO DỊCH TẢGIS cung cấp các công cụ phân tích thống kê, trong GIS và hồi quy tuyến tính (Ordinary Leastmô hình hóa không gian, hỗ trợ cho việc nghiên Square - OLS) để phân tích các mối quan hệ giữacứu các mối quan hệ giữa các yếu tố điều kiện tự sự xuất hiện của dịch tả và các nguồn cấp nướcnhiên, môi trường và tình hình sức khỏe, bệnh tật cho các hộ gia đình. Nghiên cứu sử dụng dữ liệucủa người dân, theo dõi và dự báo diễn biến dịch bản đồ các tiểu bang của Nigeria và số liệu thốngbệnh, từ đó hỗ trợ ra quyết định phù hợp ở từng kê về các trường hợp mắc bệnh tả, nguồn cungthời điểm và ở các cấp quản lý khác nhau [2]. cấp nước cho các hộ gia đình và dữ liệu dân số.Chính vì phạm vi ứng dụng rộng rãi nên có nhiều Kết quả cho thấy phương pháp GWR tốt hơncá ...