Los sistemas como el clima y el clima y los sistemas humanos (por ejemplo, enfermedades infecciosas) se rigen por ecuaciones matemáticas que tienen términos no lineales en sus ecuaciones de gobierno. Cosas no lineales que pueden multiplicarse y crecer rápidamente para que la salida no sea directamente proporcional a la entrada.
El ejemplo del clima es más fácil de explicar por qué las predicciones de sistemas no lineales son tan desafiantes. El clima en el próximo minuto dependerá de su estado inicial. Es decir, la temperatura (de la tierra, la atmósfera y el océano), la humedad, los vientos, las nubes, etc., que existen en cada punto del planeta en este caso. Las ecuaciones de gobierno no lineales se denominan ecuaciones de Navier-Stokes en el caso del clima y el clima. Estas ecuaciones describen cómo se mueven los vientos y llevan consigo la temperatura y la humedad, y cómo se intercambia energía entre la atmósfera, la tierra y los océanos. Estas ecuaciones son tan complicadas que no podemos resolverlas con un lápiz y papel. Tienen que resolverse usando supercomputadoras masivas.
Modelando el futuro
Hay satélites, globos meteorológicos, boyas, estaciones meteorológicas, pluviómetros, etc., que miden constantemente el clima. La siguiente caricatura muestra el círculo dentro del cual caen todas las condiciones en este caso. También muestra la evolución de varios posibles estados climáticos que evolucionan en el tiempo. ¿Por qué hay múltiples trayectorias? Porque nunca podemos prescribir las condiciones climáticas en cada punto de la Tierra con precisión. Nunca tenemos tanta cobertura por parte de los instrumentos que los miden.
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Por lo tanto, los modelos tienen que representar el impacto de las observaciones faltantes o errores en la prescripción de las condiciones climáticas en cualquier caso. Esto se logra al perturbar las variables iniciales medidas, como la temperatura y la humedad, en una cantidad aleatoria pero razonable. La Madre Naturaleza misma integra el clima de esta instancia para alcanzar algo de clima al día siguiente. En ausencia de mediciones precisas del estado inicial en cada punto de la Tierra, los modelos solo pueden intentar predecir dónde puede terminar la Madre Naturaleza. Lo que significa que los modelos ofrecen la mejor estimación del círculo en el que aterrizará la Madre Naturaleza.
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Sin embargo, las llamadas no linealidades hacen que esto sea aún más desafiante.
Incluso si logramos medir el estado inicial del clima en cada punto del planeta, el camino exacto que tomará la Madre Naturaleza puede ser impredecible. Porque la relación entre diferentes variables como la temperatura, la humedad y la lluvia no son lineales. Por ejemplo, un aumento del uno por ciento en la temperatura conduce a un aumento del siete por ciento en la humedad porque el aire caliente retiene mucha más humedad. Y un aumento del siete por ciento en la humedad puede conducir a un aumento del 2-3 por ciento en la lluvia porque la precipitación depende de qué tan rápido pueda subir el aire húmedo. El aire ascendente se expande porque la presión disminuye con la altura y la expansión del aire se enfría. El aire más frío conduce a la condensación de la humedad que contiene. Esta condensación es importante para formar nubes y precipitaciones. Ese movimiento vertical depende de si el aire húmedo fluye sobre el océano o una montaña, y así sucesivamente. El sistema es tan no lineal que un pequeño error en el estado inicial conduce a un clima muy diferente mañana. Esto hace que el clima sea básicamente impredecible después de unos días. Especialmente en los trópicos donde la convección intensa en la atmósfera puede crecer en unas pocas horas. Entonces, un día soleado puede volverse nublado y lluvioso muy rápidamente.
Las trayectorias del modelo se limitan a la realidad al empujar la integración del modelo a las últimas observaciones que llegan. Por lo tanto, si se pronostica el clima para 24 horas más tarde, cada seis horas, el modelo ingiere datos.
El hecho de que la predicción del clima es imposible más allá de unos pocos días fue atribuido al caos intrínseco por el famoso profesor del MIT Edward Lorenz en un artículo seminal en 1964. Esto se convirtió en un gran campo de estudio y condujo al conocido concepto del Efecto Mariposa. . La idea de que la aleta del ala de una mariposa en un extremo del mundo se convierta en un ciclón en el otro extremo.
Ahora puede preguntar cómo se pronostica el monzón o El Niño con una o dos temporadas de anticipación si no se puede predecir el clima más allá de unos pocos días. Esto viene del hecho de que el clima puede tomar la trayectoria que quiera durante unos días. Esto sería similar a un niño corriendo helter-skelter cuando un padre no está mirando. Pero el océano, que tiene una capacidad calorífica mucho mayor en comparación con la atmósfera o la tierra, almacena mucho calor. Entonces el océano es como un padre. Evita que la atmósfera se escape demasiado lejos sin su permiso. Esto se logra controlando la energía, es decir, la humedad disponible para el crecimiento no lineal de los estados climáticos. Ese control del océano permite a los pronosticadores predecir algunos fenómenos en el futuro por una temporada o más.
Cualquier tipo de patógeno no ha evolucionado para matarnos, sino para procrear, es nuestro cuerpo el que decide que es un objeto extraño que debe eliminarse. crédito de mago: Shutterstock
Predecir la propagación de una infección
Ahora volviendo a predecir las enfermedades infecciosas. Las enfermedades infecciosas son el resultado neto de una interacción compleja entre patógenos, humanos y el medio ambiente. Uno debe recordar que los patógenos realmente no evolucionan para matarnos o dañarnos. Simplemente evolucionan para procrear y sobrevivir como cualquier forma de vida. Si encuentran condiciones adecuadas en nuestro cuerpo, comienzan a multiplicarse. Como se reproducen asexualmente, pueden multiplicarse rápidamente y mutar varias veces. Entonces, ¿por qué nos enfermamos si no intentan matarnos?
Es el sistema inmunitario de nuestro cuerpo el que decide que algo extraño ha entrado en el sistema y debe ser eliminado. Y la respuesta del cuerpo puede volverse cada vez más agresiva en respuesta a ciertos patógenos como el nuevo coronavirus. Es la inflamación y el bloqueo de las vías respiratorias que terminan matándonos. Muchas formas más leves de la lucha del cuerpo contra los fantasmas incluyen cosas como las alergias.
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La propagación de enfermedades infecciosas se basa en una clase de modelos que dividen a la población humana en Susceptible, Infectious and Removed (SIR) o Susceptible, Exposed, Infectious, and Removed (SEIR). Eliminado aquí incluye aquellos que están curados o muertos. Las ecuaciones matemáticas que mueven a las personas entre estos cuadros también son no lineales, lo que dificulta la predicción de la evolución del contagio. También necesitamos la población inicial en cada casilla que no siempre está disponible.
Además, los factores ambientales (temperatura, humedad) también afectan la propagación o las tasas de reproducción. La edad, el estado social, las medidas de intervención, la capacidad de practicar medidas de intervención, etc., también afectan la forma en que se propaga el patógeno. Por ejemplo, las familias conjuntas y los vecindarios abarrotados pueden hacer que sea imposible practicar el distanciamiento social.
A pesar de estos desafíos monumentales, los modelos de pronóstico de enfermedades infecciosas se han utilizado con éxito en el manejo de brotes durante el SARS, el H1N1 y el Ébola. Se están reportando muchas predicciones de COVID-19 para cada país. Algunas predicciones de la cantidad de infecciones son asombrosas. Pero tales predicciones conducen a intervenciones más estrictas que tienden a modular el brote. Por lo tanto, los modelos de predicción están disparando a un objetivo en movimiento, pero están ayudando a apuntar mejor al mismo tiempo.
Esto también subraya la importancia de establecer esfuerzos de recolección de datos de salud uniformes y de calidad controlada que también respeten los problemas de privacidad de los historiales médicos individuales.
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Fecha de actualización: 07 de abril de 2020 13:05:31 IST
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Via: FirstPost
