Malaria ist eine ?u?erst t?dliche Infektionskrankheit, die haupts?chlich in den Tropen und Subtropen verbreitet ist. Sie wird durch einzellige Parasiten ausgel?st, die durch den Stich der weiblichen Anopheles-Mücke übertragen werden. Etwa 40 % der Weltbev?lkerung lebt in Malaria-Gebieten. Durch die globale Erw?rmung ver?ndert sich auch die Ausbreitung der Krankheit, da Temperatur und Wasserfl?chen die Zahl der Mücken beeinflussen, die Malaria übertragen.

In einer neuen Studie, die im renommierten Journal ?Water Resources Research“ ver?ffentlicht wurde, kombiniert ein internationales Forschungsteam ein Klima- und Wettermodell mit einem Modell zur Malaria-Ausbreitung. Mit dem Wettermodell beschreiben die Forschenden die gesamten Vorg?nge in der Atmosph?re und auf der Landoberfl?che inklusive der Wechselwirkung zwischen beiden. Der Augsburger Klimaforscher Prof. Dr. Harald Kunstmann nennt ein Beispiel: ?Das Modell berechnet die Temperatur, wann es wie viel regnet und wo sich dann Wasser ansammelt – in Gew?ssern und auf dem Boden. Das Modell zeigt auf, wann und wo gr??ere Wasserfl?chen entstehen“, sagt Kunstmann. ?Dabei erreichen wir eine Genauigkeit von einem Quadratkilometer.“

Aus der medizinischen Forschung stammt das Modell zur Malaria-Ausbreitung: Unter welchen Rahmenbedingungen entwickeln sich die Mücken, Larven und Eier? Wie sieht das ?bertragungsschema im Blut von Menschen aus? Letztlich gibt das Modell Aufschluss über Entwicklung von Larvendichte, Moskitomenge und Malariaf?llen in einem Gebiet.

?Klima- und Wasserforschung kommen mit 新万博体育下载_万博体育app【投注官网】izin zusammen“, beschreibt Prof. Dr. Harald Kunstmann, der auch Direktor des Zentrums für Klimaresilienz ist, das besondere an der Studie. ?Wir fragten uns, wie gut wir anhand der Modelle die in der Realit?t aufgezeichneten Daten der Gesundheitsdienste vorhersagen k?nnen. Für Klima- und Gesundheitsdaten aus der Vergangenheit für Burkina Faso in Westafrika konnte das neue kombinierte Modell sehr genau überprüft werden und die Malaria-Ausbreitung treffsicher replizieren.“

Malaria-Risiko vorhersagen

Als n?chster Schritt ist geplant, das Modellsystem nun auch im Vorhersagemodus und für weitere Regionen zu betreiben. Damit bietet die Forschung nun die M?glichkeit, das Malaria-Risiko in einem Gebiet bereits Wochen und Monate im Voraus vorherzusagen und erm?glicht damit dem Gesundheitssystem, frühzeitig Ma?nahmen zu ergreifen. ?Dabei ist unsere ?Brille‘ sehr scharf“, meint Kunstmann. ?Das Gel?nde und die Landschaft in hoher r?umlicher Aufl?sung so kleinteilig aufzul?sen ist sehr wichtig, da sich beispielsweise in den Bergen Temperaturen schneller ?ndern als im Tal und Wasserk?rper wie z.B. Teiche eine gro?e Rolle spielen.“

Die Ergebnisse der Studie bieten wertvolle Einblicke und methodische Ans?tze, die nicht nur für die Wissenschaft, sondern auch für politische Entscheidungstr?ger und Gesundheitsorganisationen von gro?er Bedeutung sind. Die verbesserten Modellierungstechniken k?nnten dazu beitragen, gezieltere und effektivere Ma?nahmen zur Bek?mpfung und Kontrolle der Malaria zu entwickeln und umzusetzen.

Mit Blick auf die Zukunft ist die kontinuierliche Verfeinerung der Modelle und die Integration weiterer Umweltdaten entscheidend. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus sechs L?ndern betonen die Notwendigkeit, auch die Qualit?t der epidemiologischen Daten zu verbessern, um noch genauere Vorhersagen treffen zu k?nnen. Diese Bemühungen sind entscheidend, um das Ziel, Malaria bis 2030 zu besiegen, zu erreichen.

Publikation:
Dieng, M. D. B., Tompkins, A. M., Arnault, J., Si., A., Fersch, B., Laux, P., Schwarz, M., Zabré, P., Munga, S., Khagayi, S., Diouf, I., Kunstamnn H. (2024). Process‐based atmospherehydrology‐malaria modeling: Performance for spatio‐temporal malaria transmission dynamics in Sub‐Saharan Africa. Water Resources Research, 60,
https://doi.org/10.1029/2023WR034975

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