Skip to main content

Epidemics and Medical Geography.

പകർച്ചവ്യാധികളും
                  ആതുര ഭൂമിശാസ്ത്രവും

Epidemics and Medical Geography


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



       ഭൂമി ശാസ്ത്ര സങ്കേതങ്ങൾ ഭൂപടനിർമ്മാണങ്ങൾ ആദ്യമായി ഫലപ്രദമായി ആതുര രംഗത്ത് ഉപയോഗിക്കുന്നത് പത്തൊമ്പതാം നൂറ്റാണ്ടിലാണ് .

     ഇംഗ്ലണ്ടിൽ വ്യാപകമായി പൊട്ടി പുറപ്പെട്ട കോളറയുടെ പാശ്ചാത്തലത്തിലാണ് ഡോക്ടർ ജോൺ
സ്നോ ആണ് ഈ സാധ്യത വിപുലമായി പരിശോധിച്ചത് .അദ്ദേഹം ലണ്ടനിലിലെ ജലവിതരണ ശൃംഖലങ്ങളുടെ ഭൂപടം തയ്യാറാക്കുകയും രോഗവ്യാപനത്തിന് ഹേതുവായ പൊതുപമ്പുകളെ മാർക്ക് ചെയ്യുകയും അത് അടച്ചു പൂട്ടുകയും ചെയ്തു.പ്രസ്തുത നടപടിയിലൂടെ രോഗവ്യാപനം തടയുകയും ചെയ്തു .ഇത് പഴയ ഒരു ഉദാഹരണമാണ് .ലോകം സാങ്കേതിക വിദ്യാരംഗത്ത് (ദുത ഗതിയിലുള്ള മാറ്റത്തിന് സാധ്യമാക്കി ആതുര രംഗത്തുള്ള ഭൂമി ശാസ്ത്ര സംഭാവനങ്ങളുടെ രൂപവും ഭാവവും മാറി .

    ഈ പാശ്ചാത്തലത്തിലാണ് സ്ഥലകാലങ്ങൾക്ക് ഇപ്പുറത്ത് നമ്മുടെ നാട് ഒരു സാംക്രമിക രോഗ ഭീഷണിയുടെ നിഴലിൽ നിൽക്കുമ്പോൾ നാം ആർജ്ജിച്ച സാങ്കേതിക പരിജ്ഞാനങ്ങളെ കുറിച്ച് പുതിയ മേഖലയെ കുറിച്ച് ഒരു പരിശോധന അനിവാര്യമാക്കിയിരിക്കുന്നു .

     നമ്മുടെ നാടും ഭൂമിശാസ്ത്ര സാങ്കേതികതകൾ രോഗ നിർണ്ണയത്തിനും വ്യാപനം തടയുന്നതിനും സഹായകരമായ രീതിയിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ വളർച്ച പേറേണ്ടതുണ്ട് .

എന്താണ് ആതുര ഭൂമി ശാസ്ത്രം (Medical Geography) ?
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
   ഭൗമ വിവരണ സാങ്കേതിക ശാസ്ത്രത്തെ, (Geo informatics) സമീപനങ്ങളെ രോഗ നിർണ്ണയ ,വ്യാപന ,നിവാരണ മേഖലയിൽ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുക എന്ന ലക്ഷ്യത്തെ അധികരിച്ച് വളർച്ച പ്രാപിച്ച ശാസ്ത്ര ശാഖയാണ് ആതുര ഭൂമി ശാസ്ത്രം .

       അത് കേവലം ആതുര മാതൃകയെ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ പങ്കുവഹിക്കുന്ന ഒരു ശാസ്ത്രമേഖലയല്ല .മറിച്ച് ഒരു സാമൂഹിക ആതുര മാതൃക വികസിപ്പിച്ചെടുക്കാനാണ് അത് നിരന്തരം പരിശ്രമിക്കുന്നത് .ഇവിടെ ആരോഗ്യ പ്രവർത്തകർ ,പൊതു സമൂഹം ,ഭൂമി ശാസ്ത്ര വിദഗ്ദ്ധർ സമ്പ്രദായങ്ങൾ ഇഴ ചേർക്കപ്പെടുന്നു .

      ആതുര ഭൂമി ശാസ്ത്രം അതിന്റെ പഠനമേഖലയെ വിപുലമായ രീതിയിൽ വികസിപ്പിക്കുന്നു .അത് പ്രാഥമികതലത്തിൽ രോഗത്തെ കുറിച്ച് അതിന്റെ ഹേതുക്കളെ കുറിച്ച് പഠിക്കുമ്പോൾ മറുഭാഗത്ത് രോഗത്തിന്റെ ആവർത്തന സ്വഭാവത്തെ കുറിച്ച് ,വ്യാപന പ്രവണതകളെ കുറിച്ച് വിശകലനം ചെയ്യുന്നു .അതു പോലെ രോഗം സംശയിക്കുന്ന വ്യക്തികളുടെ സമൂഹത്തിന്റെ വിവിധ തലത്തിലുള്ള പ്രത്യേകതകളെ കുറിച്ച് വ്യവഹാരങ്ങളെ കുറിച്ച് വിശകലനം ചെയ്യുന്നു .

      മറ്റൊരു വശത്ത് ആരോഗ്യ സംവിധാനങ്ങളെ കുറിച്ച് ,ആതുര സൗകര്യങ്ങളെ കുറിച്ച് ,അവയുടെ ലഭ്യതയെ കുറിച്ച് ,അവയുടെ ഉപയോഗത്തെ കുറിച്ച് പഠിക്കുന്നു .

      കൂടാതെ രോഗവ്യാപനത്തെ സാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ സഹായത്തോടെ പിന്തുടരാനുള്ള സാധ്യതകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു .ഉദാഹരണമായി മൊബൈൽ ഫോൺ ഉപയോഗിച്ചുള്ള ട്രാക്കിംങ് .തന്മൂലം രോഗഗ്രസ്ഥനായ ഒരാളുടെ സഞ്ചാര പഥങ്ങൾ സമ്പർക്കങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയുന്നു .

       ഇങ്ങനെ ആതുര ഭൂമി ശാസ്ത്രത്തെ കുറിച്ച് അവബോധം നേടുക എന്നത് രോഗഗ്രസ്ഥമാകുന്ന ഒരു സമൂഹത്തിന്റെ അനിവാര്യതകളിൽ ഒന്നായി മാറിയിരിക്കുന്നു .

ഭൗമ വിവരണ സാങ്കേതിക വിദ്യയും (Geo informatics) ആതുര മേഖലയും
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
      കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ സഹായത്തോടുകൂടി വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും വിവിധ തീമാറ്റിക് ഭൂപടങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യയെയാണ് ഭൗമ വിവരണ സാങ്കേതിക വിദ്യ അഥവാ ജിയോ ഇൻഫർമാറ്റിക്സ് (GIS) എന്നു പറയുന്നത്.

      പ്രസ്തുത സാങ്കേതിക വിദ്യ രോഗോൽപ്പത്തിയുടെ സ്ഥാനീയ ഘsകങ്ങളെ അടയാളപ്പെടുത്തുക എന്ന കാര്യമാണ് ആദ്യം ചെയ്യുന്നത് .അതായത് രോഗം നിർണ്ണയം നടന്ന സ്ഥലങ്ങൾ അതിന്റെ ഭൗമ പരമായ സ്ഥാനം എന്നിവ .പിന്നീട് രോഗത്തിന്റെ വിതരണം ,രോഗം മൂലമുള്ള മരണങ്ങൾ ,അതിന്റെ ഭൗമ പരമായ പ്രാധാന്യങ്ങൾ ,ഇവയുമായി ബന്ധപ്പെടുന്ന മറ്റു ഘടകങ്ങൾ എന്നിവ സ്ഥല പര വിവരമായും (Spatial Data) ,അധിക വിവരങ്ങളായും (Attribute Data ) രേഖപ്പെടുത്തുന്നു .സ്ഥാനീയ ഘടകങ്ങളെ സംബന്ധിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ പോയന്റ് ലൈൻ പോളിഗൺ രൂപത്തിലും അധിക വിവരങ്ങൾ ഡാറ്റാബേസായും അറ്റാച്ചുചെയ്യുന്നു .

     ഇവിടെ പ്രധാനമായും മൂന്നു മേഖലയുടെ ഏകോപിത പ്രവർത്തനങ്ങളിലൂടെയാണ് അത് സാധ്യമാക്കുന്നത് .പകർച്ച വ്യാധി ശാസ്ത്രം ,പൊതു ജനാരോഗ്യസംവിധാനങ്ങൾ ,ആതുര ഭൂമി ശാസ്ത്രം എന്നിവയാണവ .

      ഇതിനോടൊപ്പം തന്നെ കാലിക ഘടകങ്ങളും ഇവിടെ വിശകലനത്തിന് വിധേയമാകുന്നു .രോഗത്തിന്റെ ആവിർഭാവത്തിന്റെ സവിശേഷമായ കാലഘട്ടം ,അത് നീണ്ടു നിൽക്കുന്ന കാലം ഇവയെ കാലീ യ മാ യവി വ ര ങ്ങളായി ഭൂപടത്തിൽ കൂട്ടിചേർക്കപ്പെടുന്നു .ഇത് സാംക്രമിക രോഗങ്ങളെ കുറിച്ചുള്ള സ്ഥല - കാല വിശകലനം സാധ്യമാക്കുന്നു .

        അങ്ങിനെ വ്യത്യസ്ഥതലങ്ങളിൽ തയ്യാറാക്കപ്പെടുന്ന ഭൂപടങ്ങളും
വിവരങ്ങളും കമ്പ്യൂട്ടർ പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ അടുക്കി വയ്ക്കുന്നു (Layer by Layer) അങ്ങിനെ ചെയ്യുമ്പോൾ രോഗ നിർണ്ണയ പ്രദേശം ,അതിന്റെ വ്യാപന മേഖല എന്നിവ തിരിച്ചറിയാനും രോഗവ്യാപനം തടയാനും നമുക്ക്‌ സാധിക്കുന്നു .
ഉദാഹരണമായി നിപവൈറസ്സ് രോഗം ഉടലെടുത്ത സ്ഥലം ,അതിന്റെ ഭൂമിശാസ്ത്ര-പാരിസ്ഥിതിക പ്രത്യേകതകൾ ,രോഗ വ്യാപനം എന്നിവ ഭൂപടരൂപത്തിലേക്ക് പരിവർത്തിപ്പിക്കുന്നു .രോഗം മൂലമുള്ള മരണങ്ങൾ രോഗബാധിതരുടെ എണ്ണം എന്നിവ അധിക വിവരമായി അറ്റാച്ചുചെയ്യുന്നു .കൂടാതെ രോഗകാരണക്കാരായ വൈറസ്സുകളുടെ വാഹകരെ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് അതിന്റെ ആവാസ വ്യവസ്ഥകളെ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് അsയാളപ്പെടുത്തുന്നു .അതിന്റെ സഞ്ചാര പഥങ്ങളെ നിർണ്ണയിക്കുന്നു ജനവാസ മേഖലകളിലെ അവയുടെ സാനിദ്ധ്യം നിർണ്ണയിച്ച് അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു .അതിന് അനുസരിച്ച് രോഗം പടർന്ന് പിടിക്കാൻ സാധ്യതകളെ തിരിച്ച് അറിഞ്ഞ് സമൂഹത്തിന് മുന്നറിയിപ്പ് കൊടുക്കുന്നു .
ലഭ്യമായ ആരോഗ്യ സേവന സംവിധാനങ്ങളെ കുറിച്ചുള്ള അധിക വിവരവും നൽകുന്നു .
ഇങ്ങനെ ആതുര ഭൂമി ശാസ്ത്രത്തിന്റെ പിൻബലത്തിൽ, ഭൗമ വിവരണ സാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ പിൻബലത്തിൽ നമ്മുടെ ആതുര മേഖല നവീകരിക്കപ്പെടേണ്ടതുണ്ട് .
ഇതിനു വേണ്ടി ആരോഗ്യമേഖലയിലെ ഡോക്ടർമാരുടെ ,ആതുരഭൂമിശാസ്ത്ര വിദഗ്ദ്ധൻമാരുടെ, ഭൗമ വിവരണ സാങ്കേതിക വിദ്യ വിദഗ്ദ്ധന്മാരുടെ സേവനം ഉപയോഗിച്ച് നമുക്ക് മെച്ചപ്പെട്ട ഒരു ആതുര ജീവിതം സാധ്യമാക്കാൻ കഴിയും എന്ന് പ്രത്യാശിക്കുന്നു .



Comments

Popular posts from this blog

Atmospheric Window

The atmospheric window in remote sensing refers to specific wavelength ranges within the electromagnetic spectrum that can pass through the Earth's atmosphere relatively unimpeded. These windows are crucial for remote sensing applications because they allow us to observe the Earth's surface and atmosphere without significant interference from the atmosphere's constituents. Key facts and concepts about atmospheric windows: Visible and Near-Infrared (VNIR) window: This window encompasses wavelengths from approximately 0. 4 to 1. 0 micrometers. It is ideal for observing vegetation, water bodies, and land cover types. Shortwave Infrared (SWIR) window: This window covers wavelengths from approximately 1. 0 to 3. 0 micrometers. It is particularly useful for detecting minerals, water content, and vegetation health. Mid-Infrared (MIR) window: This window spans wavelengths from approximately 3. 0 to 8. 0 micrometers. It is valuable for identifying various materials, incl...

Platforms in Remote Sensing

In remote sensing, a platform is the physical structure or vehicle that carries a sensor (camera, scanner, radar, etc.) to observe and collect information about the Earth's surface. Platforms are classified mainly by their altitude and mobility : Ground-Based Platforms Definition : Sensors mounted on the Earth's surface or very close to it. Examples : Tripods, towers, ground vehicles, handheld instruments. Applications : Calibration and validation of satellite data Detailed local studies (e.g., soil properties, vegetation health, air quality) Strength : High spatial detail but limited coverage. Airborne Platforms Definition : Sensors carried by aircraft, balloons, or drones (UAVs). Altitude : A few hundred meters to ~20 km. Examples : Airplanes with multispectral scanners UAVs with high-resolution cameras or LiDAR High-altitude balloons (stratospheric platforms) Applications : Local-to-regional mapping ...

Scattering

Scattering 

History of GIS

The history of Geographic Information Systems (GIS) is rooted in early efforts to understand spatial relationships and patterns, long before the advent of digital computers. While modern GIS emerged in the mid-20th century with advances in computing, its conceptual foundations lie in cartography, spatial analysis, and thematic mapping. Early Roots of Spatial Analysis (Pre-1960s) One of the earliest documented applications of spatial analysis dates back to  1832 , when  Charles Picquet , a French geographer and cartographer, produced a cholera mortality map of Paris. In his report  Rapport sur la marche et les effets du choléra dans Paris et le département de la Seine , Picquet used graduated color shading to represent cholera deaths per 1,000 inhabitants across 48 districts. This work is widely regarded as an early example of choropleth mapping and thematic cartography applied to epidemiology. A landmark moment in the history of spatial analysis occurred in  1854 , when  John Snow  inv...

GIS data continuous discrete ordinal interval ratio

In Geographic Information Systems (GIS) , data is categorized based on its nature (discrete or continuous) and its measurement scale (nominal, ordinal, interval, or ratio). These distinctions influence how the data is collected, analyzed, and visualized. Let's break down these categories with concepts, terminologies, and examples: 1. Discrete Data Discrete data is obtained by counting distinct items or entities. Values are finite and cannot be infinitely subdivided. Characteristics : Represent distinct objects or occurrences. Commonly represented as vector data (points, lines, polygons). Values within a range are whole numbers or categories. Examples : Number of People : Counting individuals on a train or in a hospital. Building Types : Categorizing buildings as residential, commercial, or industrial. Tree Count : Number of trees in a specific area. 2. Continuous Data Continuous data is obtained by measuring phenomena that can take any value within a range...