Lake Cyanobacterial Harmful Algal Bloom Mapping and Analysis Platform (CHAB-MAP)

湖蓝藻有害藻华绘图与分析平台(CHAB-MAP)

基本信息

  • 批准号:
    9044013
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 15.07万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2016
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2016-01-15 至 2017-09-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

 DESCRIPTION (provided by applicant): Concern over toxins and public health threats resulting from Cyanobacterial Harmful Algal Blooms (CHABs) have gained attention as reoccurring and seasonal blooms persist in many waters. It has also been suggested that climate change is increasing the frequency, intensity, and duration of CHABs. Broadly, cyanotoxins can be described as having negative health impacts and can be grouped into neurotoxic, lipopolysaccharides, or hepatotoxic such as microcystins which tend to be the most frequently reported. The neurotoxin β-N-methylamino-L-alanine (BMAA) can be produced by cyanobacteria and have been associated with CHABs and Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) clusters across northern New England (Caller et al 2009, Torbick et al 2014, Banack 2015). The magnitude and complexity of CHABs in our freshwater lakes requires innovative technologies and multiscale analysis for detection, understanding, forecasting, and mitigating public health threats. Specifically, during this SBIR we partner with Cleveland Clinic and the ALS Research Center to evaluate linkages between Lake Erie CHABs and ALS cases). ALS is a progressive, fatal neurodegenerative disease with a lifetime risk of 1 in 400. The pathologic hallmark of ALS is the selective death of motor neurons in the brain and spinal cord, producing debilitating symptoms of progressive weakness, muscle wasting and spasticity. Mutations in genes underlying familial ALS (fALS) have been discovered in only 5-10% of the total population of ALS patients. Approximately 90% of ALS cases have no known genetic cause; this group is commonly called sporadic ALS (sALS). There is a broad scientific consensus that ALS is caused by gene-environment interactions. Evidence has shown potential linkages between water quality, cyanobacteria, and high ALS incidence. Decision Support Tools (DSTs) that integrate satellite remote sensing, web and cloud services, and mobile devices (e.g., phones, tablets) offer the capability to monitor CHABs at spatial and temporal scales not achievable by discrete point observations or traditional techniques. For CHAB detection, bio-optical algorithms use color remote sensing data to convert observed spectral light information into geophysical products, such as chlorophyll-a and phycocyanin concentration maps. Remote sensing can detail attributes over space, time and characterize location, duration, intensity, and frequency. The amount of historical satellite imagery is now thousands of terabytes, presenting data handling challenges for all but the most technically capable end users. Real time image processing flows, integration of mobile devices and crowd sourcing, and public health warning and forecasting tools are unobtainable for most applications due to technical challenges. Proposed Innovation: We propose to design, build, and operate a 'Cloud-based Lake Cyanobacterial Harmful Algal Bloom Mapping and Analysis Platform (CHAB-MAP) for supporting public health risk assessment'. The tool will automate the mapping and analysis of relevant satellite remote sensing data and real time imagery updates for mapping and analyzing CHAB metrics derived from MODIS, MERIS/Sentiel-3, and Landsat. Mobile apps and crowd sourcing tools will be designed in partnership with NOAA GLERL and EPA to improve access to information, decision making, and data gathering. In this SBIR we work closely with Cleveland Clinic to address the role of cyanotoxins and ALS in Ohio. Specific Aim #1: Design and apply BigData approaches and generate historical and real time MODIS (2001 - present), MERIS (2002-2012), and Landsat (1984 - present) Lake Erie CHABs metrics including chl-a, phycocyanin, and water temperature working with NOAA GLERL, NASA, and EPA partners Specific Aim #2: Design, test, and identify optimal web and cloud framework for managing, visualization, plotting tools, managing tabular data, and accessing products using web and mobile packages Specific Aim #3: Work in partnership with Cleveland Clinic (and Dr. Erik Pioro; Barry Winovich Chair for ALS Research in the Lerner Research Institute and director of the section of ALS in the Dept of Neurology) to assess the role of CHABs and cyanotoxins in ALS in northern and central Ohio. Grow other applications investigating neurodegenerative diseases and disorders potentially linked to CHABs
 描述(由申请人提供):由于许多水域中反复出现的季节性藻华持续存在,人们对蓝藻有害藻华 (CHAB) 造成的毒素和公共健康威胁的担忧也引起了人们的关注。也有人认为,气候变化正在增加蓝藻有害藻华的频率和强度。和 CHAB 的持续时间 一般来说,蓝藻毒素可被描述为对健康产生负面影响,可分为神经毒性、脂多糖、神经毒素 β-N-甲氨基-L-丙氨酸 (BMAA) 可由蓝细菌产生,并与新北部地区的 CHAB 和肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 簇有关。英国(Caller et al 2009,Torbick et al 2014,Banack 2015)。我们的淡水湖泊需要创新技术和多尺度分析来检测、理解、预测和减轻公共卫生威胁。具体来说,在本次 SBIR 期间,我们与克利夫兰诊所和 ALS 研究中心合作,评估伊利湖 CHAB 和 ALS 病例之间的联系。一种进行性、致命性的神经退行性疾病,终生患病风险为四百分之一。ALS 的病理特征是大脑和脊髓中运动神经元的选择性死亡,产生进行性无力的衰弱症状,仅占 ALS 患者总数的 5-10% 发现了肌肉萎缩和痉挛的基因突变,该群体通常被称为散发性 ALS。 (sALS)。有广泛的科学共识认为 ALS 是由基因与环境相互作用引起的,证据表明水质、蓝藻和 ALS 高发病率之间存在潜在联系。集成卫星遥感、网络和云服务以及移动设备(例如手机、平板电脑)的工具(DST)提供了在空间和时间尺度上监测 CHAB 的能力,这是离散点观测或传统技术无法实现的。生物光学算法使用彩色遥感数据将观测到的光谱光信息转换为地球物理产品,例如叶绿素-a和藻蓝蛋白浓度图,遥感可以详细描述空间、时间和特征位置的属性,历史卫星图像的数量现在达到数千 TB,这给除了技术能力最强的最终用户之外的所有用户带来了数据处理挑战、移动设备和众包的集成以及公共卫生。由于技术挑战,大多数应用无法获得预警和预报工具。拟议的创新:我们建议设计、构建和运营“基于云的蓝藻湖有害藻华绘图和分析平台(CHAB-MAP)”,以支持公众。该工具将自动绘制和分析相关卫星遥感数据以及实时图像更新,以绘制和分析来自 MODIS、MERIS/Sentiel-3 和 Landsat 移动应用程序和众包工具的 CHAB 指标。与 NOAA GLERL 和 EPA 合作设计,以改善信息获取、决策和数据收集。在该 SBIR 中,我们与克利夫兰诊所密切合作,以解决氰毒素和 ALS 在俄亥俄州的具体目标。 #1:设计和应用大数据方法并生成历史和实时 MODIS(2001 年至今)、MERIS(2002-2012 年)和 Landsat(1984 年至今)伊利湖 CHAB 指标,包括叶绿体、藻蓝蛋白和水温工作与 NOAA GLERL、NASA 和 EPA 合作伙伴具体目标 #2:设计、测试和确定用于管理、可视化、绘图工具、管理表格的最佳 Web 和云框架具体目标 3:与克利夫兰诊所(以及 Erik Pioro 博士、勒纳研究所 ALS 研究主席 Barry Winovich、美国医学部 ALS 部门主任)合作神经病学),以评估 CHAB 和氰毒素在俄亥俄州北部和中部 ALS 中的作用 开发其他应用来研究可能与 CHAB 相关的神经退行性疾病和病症。

项目成果

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