I dati climatici possono aiutare a modellare la diffusione della COVID-19

I dati provenienti da 196 Paesi rilevano che alti livelli di radiazioni UV sono fortemente associati a una riduzione dei tassi di trasmissione della COVID-19.

La trasmissione del COVID-19 può essere modellata più accuratamente incorporando i fattori meteorologici, con la radiazione ultravioletta (UV) come motore principale, secondo un nuovo studio pubblicato questa settimana sulla rivista ad accesso libero PLOS ONE da un team di scienziati del Qatar Environment & Energy Research Institute (QEERI), dell’Università Hamad Bin Khalifa e di Transvalor S.A., Francia.

Un numero crescente di studi suggerisce che il clima può avere un impatto sulla diffusione della COVID-19, ma la misura in cui modifica il rischio e la trasmissione della COVID-19 non è ben compresa. Gli studi sull’impatto del clima sono stati frammentari o scarsamente controllati, limitati a singoli Paesi, prendendo in considerazione solo alcuni parametri climatici o ignorando, ad esempio, la socioeconomia.

Nel nuovo lavoro, i ricercatori hanno studiato i dati relativi ai casi di COVID-19 segnalati in 196 Paesi per un periodo di 14 mesi, utilizzando come variabili di controllo fattori socioeconomici, ambientali e di salute globale. Hanno sviluppato tre diversi approcci analitici – statistico, di apprendimento automatico ed econometrico – che hanno modellato il potenziale contributo del clima al numero di casi confermati.

I risultati suggeriscono che, mentre la suscettibilità alla malattia, il rispetto delle misure di blocco e l’aumento dei test sono le strategie più efficaci per prevenire la diffusione della COVID-19, le radiazioni UV sono il fattore climatico più fortemente correlato alla diffusione della COVID-19, con una maggiore radiazione UV associata a una riduzione della trasmissione. Per altri fattori meteorologici e di qualità dell’aria, tra cui la temperatura, l’umidità assoluta e la radiazione solare, le discrepanze tra i risultati dei tre metodi di analisi hanno sottolineato la difficoltà di comprendere le correlazioni. Ad esempio, l’umidità è risultata correlata positivamente alla diffusione del COVID-19 nell’analisi di apprendimento automatico e negativamente nell’analisi econometrica. La temperatura è risultata moderatamente associata negativamente al COVID-19 nell’analisi statistica, ma positivamente correlata alla trasmissione del COVID-19 sia nell’analisi di machine learning che in quella econometrica.

Gli autori concludono che le radiazioni UV emergono come il fattore meteorologico di maggiore impatto sulla trasmissione della COVID-19 in tutti i metodi. Ciò potrebbe contribuire a perfezionare le previsioni di trasmissione basate sulla stagionalità o sulle previsioni meteorologiche e a informare le future misure di risposta alle pandemie che limitano l’impatto economico delle chiusure complete. Gli autori sottolineano che ciò è supportato dalla prova schiacciante che la luce UV può uccidere efficacemente il SARS-CoV-2 e altri coronavirus.

Gli autori aggiungono: “L’impatto del clima sui tassi di trasmissione del COVID-19 è stato oggetto di molti studi, ma è ancora poco conosciuto. Nel nostro studio abbiamo dimostrato che i fattori meteorologici giocano un ruolo chiave nelle analisi statistiche, di machine learning ed econometriche del rischio COVID-19, con le radiazioni ultraviolette (UV) come driver principale”.