难民营水质揭露E型肝炎疫情警讯
2013 年，南苏丹收容约 68,000 人的马班县（Maban County）难民营爆发E型肝炎疫情。
E型肝炎是一种水媒疾病，其病毒具有不寻常的攻击模式。此疾病会感染20至30多岁的人，导致肝功能异常。大部分的感染者死亡率约2%；但若是第二或第三孕期的孕妇，死亡率将攀升至20%。
伊姆兰是一位水利和卫生专家（WATSAN），当时在贾曼（Jamam）难民营和无国界医生合作，他说：「感染E型肝炎的孕妇来到我们的医疗机构时通常都很虚弱，可能会早产，而我们几乎无力挽救孕妇或胎儿的生命，这对患者家属是莫大打击，而无国界医生团队，特别是医护人员也不忍目睹这一切。」
E型肝炎目前尚无解药，所以医疗团队只能提供支持性疗法，像是确保患者摄取充分营养与水分。
伊姆兰说：「作为水利卫生团队，我们认知到必须在病毒传入人群之前，阻断营地里的传播途径，」
营地里的水由集中式自来水站供应，人们装入扁油桶后带回避难所。检测水源并调整氯含量以杀死病毒，对团队而言相对简单。
位在南苏丹马班难民营的水箱与扁油桶。© Syed Imran Ali
揭开谜团 : 水质问题的真相
然而，检测结果有点奇怪：自来水站的氯含量已经符合所有官方标准。如果水龙头流出的水是安全的，为什么会有这么多人生病？
团队开始进行调查。除了检测水龙头，他们开始检查人们在避难所内实际饮用的水。很快他们得出了至少部分解答。
「我们发现人们取水处的水质没有问题，」伊姆兰说。「但水很快又再次受到污染。一旦水被再次污染，就会变成疾病传播的途径，而不是帮助人们的资源。」
根据这项新资讯，团队开始确保装水的扁油桶是干净的，并增加水中的氯含量，延长有效时间。除此之外，还提高总供水量、建造大型卫生设备与洗手站，也和健康推广员合作，确保社区了解如何将风险降至最低。最终，疫情得以控制。但伊姆兰与他的同事谨记这次经验：
「我们发现我们所参考的官方准则不一定能在目标地区提供安全饮水。这是在南苏丹发现的问题；我们后续调查卢安达、约旦、叙利亚、坦尚尼亚与其他地方的营地时也看到了相同问题。」
从经验到创新 : SWOT工具的诞生
他们根据人道工作需求下的研究结果，著手制定了新的用水安全准则。
伊姆兰说：「世界卫生组织的水质准则其实是针对都市而订，因此，当你试图将这份准则套用在难民营时就不见得有效。」
团队的新准则考量到影响营地水质的不同因素：例如温度或卫生条件。但是当他们分享结果给其他水利卫生团队时，却遇到更多问题。
「我们得到的回馈是『我们知道需要实证准则，但你们的证据来自南苏丹、约旦和卢安达，我们怎么知道这套标准在奈及利亚、孟加拉或叶门行得通？』这个问题其实很有道理，」伊姆兰说。「这让我们意识到通用性的准则并非重点，更重要的是我们用于制定准则的统计资料与模型。」
因此团队又再次上工，这次是制作一个免费的线上工具，让世界各地的人道工作者可以上传当地的水质监测数据资料，以及使用的储存容器等细节。点击按钮后，该工具会生成氯化目标，确保该地的水在相近的储存条件下可以安全饮用。他们称之为安全饮水优化工具（Safe Water Optimization Tool，SWOT）。
伊姆兰说，「就我们所知，SWOT 是土木与环境工程内首次有人研究取水后的水质变化。」
SWOT 让水利卫生团队可以利用已收集的资料优化供水系统，让这位母亲能放心，从水龙头流出的水是安全的，隔天她给孩子喝时仍然安全无虞。
南苏丹本提乌境内难民营地的卫生条件令人震惊，导致E型肝炎暴发，SWOT 正在帮助应对这一问题。© Peter Caton
机器学习的力量 : 提升水质安全的新阶段
SWOT已被无国界医生团队及其他六个人道组织在九个国家使用，但团队不会止步于此，他们现正与多伦多的约克大学（York University）合作，让分析工具更上一层楼。
透过机器学习技术，团队正在分析微生物污染与健康风险的资料，并扩大检视氯化以外的水处理程序，如沉淀与过滤。
伊姆兰说，「这让水利卫生团队了解不同处理方法对健康的影响，他们便能合理判断应该集中注意哪个环节以产生最大效果。」
SWOT 的全球影响 : 从南苏丹到全世界
「目前我们已经触及50万人，」他继续说道。「但我们的目标是让 SWOT 成为所有在紧急状况下供应安全饮水的团队的标准作法中的一部分。」
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- 无国界医生在马班的专案从2011年持续到2023年。这段期间，该团队进行了超过150万次门诊咨询，为405,731名儿童接种疫苗，并设置了数十个受保护的井孔，以获取安全的饮用水。
- 赛义德．伊姆兰．阿里在2020年的无国界医生科学日会议上首次展示了他对安全饮水优化工具的研究。如果你想了解人道健康方面的最新相关研究，可以前往无国界医生科学日会议接收最新的讯息。