{"id":52896,"date":"2020-05-23T06:00:09","date_gmt":"2020-05-23T06:00:09","guid":{"rendered":"http:\/\/www.climatemonitor.it\/?p=52896"},"modified":"2020-05-22T14:43:33","modified_gmt":"2020-05-22T14:43:33","slug":"virus-sars-cov-2-diffusione-letalita-relazione-alle-condizioni-meteorologiche-ai-livelli-di-inquinamento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.climatemonitor.it\/?p=52896","title":{"rendered":"Virus SARS-CoV-2 &#8211; Diffusione e letalit\u00e0 in relazione alle condizioni meteorologiche e ai livelli di inquinamento"},"content":{"rendered":"<p><strong>Alcuni commenti a un interessante articolo del professor Nicola Scafetta<\/strong><\/p>\n<p>Di Luigi Mariani<\/p>\n<p><strong>La correlazione con i fattori meteorologici<\/strong><\/p>\n<p>Un recentissimo articolo scientifico del professor Nicola Scafetta dell\u2019Universit\u00e0 di Napoli (2020), indaga la relazione esistente fra distribuzione globale dell\u2019epidemia da SARS-CoV-2 e i fattori meteorologici, e lo fa considerando il periodo 1 gennaio &#8211; 15 aprile 2020, per il quale sono indagati i dati di contagio e di mortalit\u00e0 per quattro aree di studio:<\/p>\n<ul>\n<li>La provincia di Wuhan in Cina, areale di prima diffusione del virus<\/li>\n<li>L\u2019Italia, seconda patria del virus e che al 20 maggio vanta 3553 casi e 491 decessi per milione di abitanti<\/li>\n<li>Gli Stati Uniti d\u2019America, ad oggi la nazione al mondo con pi\u00f9 elevata mortalit\u00e0 complessiva, e che al 20 maggio vanta 4792 casi e 286 decessi per milione di abitanti<\/li>\n<li>Il mondo intero e le grandi aree continentali europea, asiatica, africana, australiana e americana (tabella 1).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Tabella 1 \u2013 Casi e mortalit\u00e0 a livello mondiale e continentale \u2013 dati aggiornati al 21 maggio 2020 (fonte ECDC Europe &#8211; <a href=\"https:\/\/www.ecdc.europa.eu\/en\/geographical-distribution-2019-ncov-cases\">https:\/\/www.ecdc.europa.eu\/en\/geographical-distribution-2019-ncov-cases<\/a>)<\/p>\n<table style=\"width: 0px;\" border=\"1\" width=\"0\">\n<tbody>\n<tr>\n<td width=\"65\"><strong>area<\/strong><\/td>\n<td width=\"65\"><strong>casi<\/strong><\/td>\n<td width=\"65\"><strong>morti<\/strong><\/td>\n<td width=\"108\"><strong>casi sul totale %<\/strong><\/td>\n<td width=\"118\"><strong>morti sul totale %<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"65\"><strong>Africa<\/strong><\/td>\n<td width=\"65\">95104<\/td>\n<td width=\"65\">2992<\/td>\n<td width=\"108\">1.92<\/td>\n<td width=\"118\">0.91<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"65\"><strong>Asia<\/strong><\/td>\n<td width=\"65\">855808<\/td>\n<td width=\"65\">25758<\/td>\n<td width=\"108\">17.25<\/td>\n<td width=\"118\">7.86<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"65\"><strong>America<\/strong><\/td>\n<td width=\"65\">2245224<\/td>\n<td width=\"65\">133441<\/td>\n<td width=\"108\">45.26<\/td>\n<td width=\"118\">40.70<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"65\"><strong>Europe<\/strong><\/td>\n<td width=\"65\">1755620<\/td>\n<td width=\"65\">165578<\/td>\n<td width=\"108\">35.39<\/td>\n<td width=\"118\">50.50<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"65\"><strong>Oceania<\/strong><\/td>\n<td width=\"65\">8523<\/td>\n<td width=\"65\">128<\/td>\n<td width=\"108\">0.17<\/td>\n<td width=\"118\">0.04<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"65\"><strong>Mondo<\/strong><\/td>\n<td width=\"65\">4960279<\/td>\n<td width=\"65\">327897<\/td>\n<td width=\"108\">100.00<\/td>\n<td width=\"118\">100.00<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Per le aree di studio sono state considerate come medie o totali sul periodo di riferimento 1 gennaio \u2013 15 aprile: tre variabili meteorologiche (temperatura dell\u2019aria media, umidit\u00e0 relativa media e velocit\u00e0 del vento media), due variabili epidemiologiche espresse per milioni di abitanti (numero di casi e mortalit\u00e0) e due variabili accessorie (l\u2019et\u00e0 media della popolazione e l\u2019inquinamento dell\u2019aria). Su queste ultime rammento che l\u2019inquinamento pu\u00f2 indebolire l\u2019organismo umano rendendolo pi\u00f9 suscettibile alle infezioni e\/o stimolare la virulenza del patogeno e la stessa cosa capita per l\u2019et\u00e0.<\/p>\n<p><strong>Wuhan e Pianura padana: ambienti climaticamente molto simili<\/strong><\/p>\n<p>Scafetta pone anzitutto in luce la rilevante similitudine climatica esistente fra la Valpadana e l\u2019areale di prima diffusione del virus in Cina (provincia di Wuhan) e lo fa analizzando le temperature giornaliere del periodo 1 gennaio &#8211; 15 aprile 2020. Al riguardo giova sottolineare che la rilevante similitudine ha radici nel fatto che la provincia di Wuhan presenta un clima Cfa di K\u00f6ppen-Geiger (subtropicale umido), la stessa categoria che si registra nella pianura padana (Mariani, 2020). Per inciso voglio ricordare che l\u2019individuazione di areali climaticamente omogenei \u00e8 uno degli scopi fondanti della climatologa fin da quanto Alexander von Humboldt (1769-1859) tracci\u00f2 la prima carta delle isoterme globali. In tal senso c\u2019\u00e8 da augurarsi che in futuro la somiglianza climatica fra i nostri areali e gli areali d\u2019origine di una nuova malattia sia tenuta in debita considerazione in sede di predisposizione dei piani d\u2019allertamento.<\/p>\n<p><strong>L\u2019Europa e gli Stati Uniti <\/strong><\/p>\n<p>L\u2019autore prosegue poi analizzando le correlazioni esistenti fra fattori meteorologici e casi\/mortalit\u00e0 da Covid19. Tali fattori agiscono sia sulla virulenza del patogeno sia sulla suscettibilit\u00e0 dell\u2019ospite umano nei riguardi del contagio e delle polmoniti secondarie. I coefficienti di correlazione di Pearson fra mortalit\u00e0 e variabili meteorologiche sono stati ricavati con il seguente approccio:<\/p>\n<ol>\n<li>Si esprimono temperatura e umidit\u00e0 relativa come scostamenti assoluti dalla media, in modo tale da valutare contemporaneamente sia le anomalie negative sia quelle positive delle variabili meteorologiche<\/li>\n<li>La mortalit\u00e0 viene espressa come logaritmo del numero di morti per milione di abitanti. Tale scelta deriva dall\u2019osservazione secondo cui la risposta alle variabili meteorologiche segue una legge di tipo esponenziale.<\/li>\n<\/ol>\n<p>In tal modo l\u2019autore ha ottenuto:<\/p>\n<p><strong>Per la mortalit\u00e0 in Italia<\/strong>: un r di Pearson di -0,49 per la temperatura, di -0,37 per l\u2019umidit\u00e0 relativa e di -0.67 per la velocit\u00e0 del vento.<\/p>\n<p><strong>Per la mortalit\u00e0 negli USA<\/strong>: un r di Pearson di -0,23 per la temperatura, di -0,27 per l\u2019umidit\u00e0 relativa e di -0.14 per la velocit\u00e0 del vento. Tali valori salgono rispettivamente a -0,34, -0,28 e -0,17 se si esclude dai dati la Louisiana, per la quale il numero di contagi \u00e8 esploso a causa dei festeggiamenti del carnevale di New Orleans protrattisi per circa un mese.<\/p>\n<p>Dall\u2019insieme delle analisi effettuate l\u2019autore deduce che, tanto in Italia quanto negli USA, la massima mortalit\u00e0 da virus si verifica per temperature comprese fra 4 e 12\u00b0C, umidit\u00e0 relative fra 60 e 80% e basse velocit\u00e0 del vento. Si tratta di fattori tutti favorevoli al mantenersi nel tempo delle goccioline emesse con la respirazione, tosse e starnuti e che nel caso di persone contagiate sono ricche di propaguli del virus.<\/p>\n<p><strong>La correlazione con gli inquinanti<\/strong><\/p>\n<p>Ci\u00f2 fatto Scafetta passa ad analizzare come possibile co-fattore la correlazione esistente fra l\u2019inquinamento dell\u2019aria e la diffusione \/ letalit\u00e0 del virus, giungendo alla conclusione che <strong>su scala mondiale<\/strong> la correlazione \u00e8 negativa e cio\u00e8 che si assiste al fatto paradossale che le zone pi\u00f9 inquinate sono anche le meno esposte al virus.\u00a0 In Italia il paradosso si nota ad esempio confrontando la situazione pi\u00f9 critica della Repubblica di San Marino (meno inquinata ma pi\u00f9 fredda) e quella meno critica delle citt\u00e0 vicine come Rimini (pi\u00f9 inquinata ma pi\u00f9 calda). Un paradosso analogo \u00e8 stato evidenziato in un altro articolo scientifico (Bontempi, 2020) in cui analizzando per il periodo 10 febbraio-27 marzo 2020 i dati di infezione da Covid19 e i livelli di PM10 in provincie della Lombardia (Brescia, Bergamo, Cremona, Lodi, Milano, Monza-Brianza, Pavia) e del Piemonte (Alessandria, Vercelli, Novara, Biella, Asti e Torino) si evidenzia che le citt\u00e0 piemontesi, pur manifestando pi\u00f9 gravi eventi di inquinamento da PM10 rispetto alle citt\u00e0 lombarde, hanno mostrato un numero inferiore di casi.<\/p>\n<p><strong>SARS-CoV-2 vs inquinanti \u2013 il perch\u00e9 della correlazione negativa <\/strong><\/p>\n<p>Di fonte al sussistere di una correlazione negativa fra diffusione \/ letalit\u00e0 del virus e inquinamento, Scafetta esclude che inquinanti come PM10 e PM2,5 che sono per loro natura in grado di indebolire l\u2019apparato respiratorio possano paradossalmente proteggerci dal virus e tende invece a spiegare il fenomeno con il fatto che i fattori meteorologici dominano di gran lunga il fenomeno. Questo perch\u00e9<\/p>\n<blockquote><p><em>i principali vettori del virus non sono gli aerosol, i particolati (PM10 o PM2.5) o altri tipici inquinanti ma, piuttosto, le goccioline d&#8217;acqua che sono espirate da persone infette (soffiandosi il naso, tossendo, starnutendo o respirando) e la cui dinamica e persistenza nell&#8217;aria \u00e8 strettamente dipendente dalle condizioni meteorologiche del luogo come temperatura, umidit\u00e0 relativa e velocit\u00e0 del vento<\/em>.<\/p><\/blockquote>\n<p>Inoltre, temperature mediamente pi\u00f9 fredde determinano le abitudini delle persone promuovendo ad esempio la tendenza a stare in luoghi chiusi e poco areati dove \u00e8 pi\u00f9 facile infettarsi. Aggiungo che qualcosa di analogo accadrebbe per l\u2019influenza, che nel periodo estivo, allorch\u00e9 si registra la sua sparizione dalle latitudini medio-alte, si conserverebbe in \u201cserbatoi\u201d tropicali ove le persone di infetterebbero durante la lunga fase piovosa monsonica, nel corso della quale si tende maggiormente a permanere in ambienti chiusi e a stretto contatto (Fuhrmann, 2010; Tamerius et al., 2011).<\/p>\n<p><strong>Conclusioni<\/strong><\/p>\n<p>L\u2019articolo \u00e8 senza dubbio interessante per la vastit\u00e0 dell\u2019affresco delineato e la grande chiarezza espositiva. L\u2019autore peraltro definisce intervalli di temperatura, di umidit\u00e0 relativa e di ventosit\u00e0 favorevoli alla suscettibilit\u00e0 dell\u2019ospite e\/o alla virulenza del virus che propone come criteri per individuare il rischio potenziale nel corso dell\u2019anno nelle diverse aree del globo e a tal fine presenta alcuni elaborati cartografici globali.<\/p>\n<p>Da parte mia ho cercato di approfondire ulteriormente la questione correlando i dati di mortalit\u00e0 statunitensi e italiani con due variabili geografiche (latitudine e longitudine). Ho cos\u00ec scoperto che sia per l\u2019Italia sia per gli USA la correlazione con la latitudine media di regioni e stati (per USA espressa come scarto assoluto dalla media, per Italia come latitudine semplice, perch\u00e9 la relazione \u00e8 monotona con massima mortalit\u00e0 al Nord) \u00e8 sensibilmente pi\u00f9 robusta della correlazione con la temperatura. Pi\u00f9 nello specifico ho trovato un r di Pearson di 0,86 per l&#8217;Italia e di 0,44 per gli USA.<\/p>\n<p>Come spiegare tale fenomeno? L\u2019idea che mi sono fatto dopo averne discusso anche con il professor Scafetta \u00e8 che la temperatura media di un periodo lungo (gennaio-aprile) non sia un descrittore sufficientemente accurato. La cosa pi\u00f9 immediata da fare potrebbe allora essere quella di mettere a punto un modello che, sfruttando le interessanti indicazioni fin qui ottenute da Scafetta, operi con passo giornaliero in modo da descrivere nel modo pi\u00f9 efficace gli effetti sui livelli di infezione dei fattori meteorologici, che sono per loro natura caratterizzati da una elevata variabilit\u00e0 intergiornaliera.<\/p>\n<p><strong>Bibliografia<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Scafetta N.: Distribution of the SARS-CoV-2 Pandemic and Its Monthly Forecast Based on Seasonal Climate Patterns, International\u00a0 Journal\u00a0 of Environmental Research and Public Health, 2020, 17, 3493. https:\/\/www.mdpi.com\/1660-4601\/17\/10\/3493<\/li>\n<li>Bontempi E., 2020.\u00a0 First data analysis about possible COVID-19 virus airborne diffusion due to air particulate matter (PM): the case of Lombardy (Italy), Environmental Research, https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.envres.2020.109639.<\/li>\n<li>Fuhrmann C., 2010. The Effects of Weather and Climate on the Seasonality of Influenza, Geography Compass, 4\/7 (2010): 718\u2013730, 10.1111\/j.1749-8198.2010.00343.x<\/li>\n<li>Mariani L. 2020 Effetti stagionali sulle malattie da Coronavirus \u2013 Alcune riflessioni su COVID19 fondate su bibliografia recente <a href=\"http:\/\/www.climatemonitor.it\/?p=52548\">http:\/\/www.climatemonitor.it\/?p=52548<\/a><\/li>\n<li>Tamerius etal 2011 Global Influenza Seasonality: Reconciling Patterns across Temperate and Tropical Regions, Environmental Health Perspectives, volume 119, number 4, April 2011<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"linkwithin_hook\" id=\"https:\/\/www.climatemonitor.it\/?p=52896\"><\/div><script>\n<!-- \/\/LinkWithinCodeStart\nvar linkwithin_site_id = 1804759;\nvar linkwithin_div_class = \"linkwithin_hook\";\n\/\/LinkWithinCodeEnd -->\n<\/script>\n<script src=\"http:\/\/www.linkwithin.com\/widget.js\"><\/script>\n<a href=\"http:\/\/www.linkwithin.com\/\"><img decoding=\"async\" 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