دبي (الاتحاد)
عقدت وزارة التغير المناخي والبيئة ورشة عمل بعنوان «نمذجة انتشار الأمراض الحيوانية والمشتركة»، في مقر الوزارة، وذلك ضمن جهودها لتعزيز منظومة الأمن البيولوجي، ومنها حماية الثروة الحيوانية من الأمراض، واتخاذ جميع الإجراءات الاستباقية لوقاية الحيوانات من الأوبئة، والارتقاء بالصحة البيطرية.
شهدت ورشة العمل -التي استمرت ليومين- حضور الدكتور محمد اليافعي، عميد كلية الزراعة والطب البيطري بجامعة الإمارات، وإبراهيم الظنحاني، مدير إدارة الكوارث البيئية في وزارة التغير المناخي والبيئة، وقياديين من القطاعات المختلفة في الوزارة.
كما حضر الورشة أكثر من 50 من المسؤولين والمتخصصين والمعنيين.
وقدم الورشة البروفيسور الأميركي آروون ريفز، خبير علم الأوبئة والنمذجة الرقمية وبرامج محاكاة السيناريوهات المحتملة للأوبئة والأمراض والكوارث البيئية. ويعمل ريفز بمركز RTI الأميركي للأبحاث متعددة الاتجاهات بولاية نورث كارولينا بالولايات المتحدة الأميركية، وهو متخصص في تقديم الحلول عبر استخدام الأبحاث التطبيقية المتقدمة، وكان ضمن الفريق المشرف على التعامل مع جائحة «كوفيد-19» ببريطانيا.
وقال إبراهيم الظنحاني: «نحرص في وزارة التغير المناخي والبيئة على إطلاع كوادرنا البشرية على أحدث التجارب والخبرات والممارسات العلمية في مجال تعزيز الأمن البيولوجي الوطني على كل مستوياته، وتمثل ورشة العمل حول نمذجة انتشار الأمراض الحيوانية والمشتركة انعكاساً لهذا النهج الذي نهدف من خلاله إلى زيادة ثروتنا الحيوانية والعناية بها وفق أفضل المعايير العالمية، حيث نستهدف من خلال ورشة العمل تعزيز المعرفة بمفهوم النمذجة وتعزيز التأهب والتنبؤ بالأوبئة والكوارث البيئية المحتملة».
كما أكد الدكتور محمد اليافعي أن الورشة تأتي لمواصلة جهود مشتركة بين الوزارة والجامعة وترجمة لمذكرة التفاهم بينهما، وتم من خلالها إجراء العديد من البحوث المشتركة التي تم نشرها في مجلات علمية مرموقة.
تدريب
خلال ورشة العمل تم تقديم التدريب العملي والنمذجة الرقمية لتمثيل عملية حركة انتقال الأمراض الحيوانية (أي الأمراض الحيوانية المنشأ) بين الحيوانات ومجموعات الحيوانات الأخرى مع الأخذ في الاعتبار التفاعل مع البشر في الزمان والمكان. كما قدمت ورشة العمل مفهوم النمذجة العشوائية والخوارزميات والسيناريوهات المحتملة واستشراف المستقبل لمساعدة صناع السياسات والقرارات في التخطيط للاستجابة للكوارث ذات الاحتمالية المنخفضة، ولكن عالية التأثير.