Epidemien mit Satellitendaten vorhersagen

18.02.2015 - USA

(dpa) Mithilfe von Satellitendaten können Wissenschaftler Epidemien einiger Krankheiten Monate im Voraus vorhersagen. Gemeinsam mit seinem Team habe er beispielsweise eine Art Frühwarnsystem für das Rifttalfieber entwickelt, das vor allem Rinder betrifft und hauptsächlich in Afrika vorkommt, sagte der US-Biologe Kenneth Linthicum am Sonntag (Ortszeit) bei der Konferenz des Wissenschaftsverbands AAAS (American Association for the Advancement of Science) im kalifornischen San Jose. «Wir können die Ausbrüche zwei bis fünf Monate, bevor sie passieren, vorhersagen.»

Den Satellitenbildern entnehmen die Forscher unter anderem Daten über Regen, Überflutungen und Dürren, aus denen sie dann beispielsweise Informationen über die Verbreitung von Moskitos gewinnen und daraus Vorhersagen erstellen können. Diese würden dann beispielsweise an die Vereinten Nationen gegeben, die sie an die betroffenen Länder weiterleiteten. So könnten die Menschen vor Ort gewarnt werden und beispielsweise Tiere impfen oder bei Ausbruch der Epidemie erkrankte Tiere in Quarantäne bringen.

Auch Menschen können an Riftalfieber erkranken. Sie stecken sich nach Angaben des Friedrich-Loeffler-Instituts, des Bundesforschungsinstituts für Tiergesundheit, bei Kontakt mit infizierten Tieren an oder durch Insektenstiche. Besonders empfänglich seien Hauswiederkäuer (Schaf, Ziege, Rind) in Afrika. In Europa wurde die Erkrankung bislang nicht beobachtet.

Derzeit arbeiteten sie an der Entwicklung von Frühwarnsystemen auch für andere Krankheiten wie Malaria und Denguefieber, sagte Linthicum vom US-Landwirtschaftsministerium. «Schon in naher Zukunft werden wir in der Lage sein, die Ausbreitung weiterer Krankheiten vorherzusagen.» Die Daten sollen dann offen zugänglich sein, eines Tages möglicherweise sogar in einer App für das Smartphone. Allerdings eigneten sich nicht alle Krankheiten für eine Prognose mittels Satellitendaten. Besonders die hauptsächlich den Menschen betreffenden Krankheiten seien damit schwieriger vorherzusagen.

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