Подход к локализации источника эпидемии COVID-19 в России на основе математического моделирования
В статье описаны результаты обработки статистических данных из открытых источников по развитию эпидемии COVID-19 и выполненного исследования по определению места и времени начала ее в России. В интересах предлагаемого исследования дан обзор существующих моделей процессов развития эпидемии и методов...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center
2021-10-01
|
| Series: | Информатика и автоматизация |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/15038 |
| _version_ | 1797699028033470464 |
|---|---|
| author | Vasiliy Osipov Sergey Kuleshov Alexandra Zaytseva Alexey Aksenov |
| author_facet | Vasiliy Osipov Sergey Kuleshov Alexandra Zaytseva Alexey Aksenov |
| author_sort | Vasiliy Osipov |
| collection | DOAJ |
| description | В статье описаны результаты обработки статистических данных из открытых источников по развитию эпидемии COVID-19 и выполненного исследования по определению места и времени начала ее в России. В интересах предлагаемого исследования дан обзор существующих моделей процессов развития эпидемии и методов решения прямых и обратных задач его анализа.
Предложена модель развития эпидемии COVID-19 в сети из девяти городов России: Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Ростов-на-Дону, Краснодар, Екатеринбург, Новосибирск, Хабаровск, Владивосток. Города выбраны как по географическому положению, так и по количеству населения в них. Модель состоит из двадцати семи дифференциальных уравнений. Разработан алгоритм обратного анализа модели эпидемии. В качестве исходных данных для решения задачи выступали сведения по численности населения городов, интенсивности переходов процесса из одних состояний в другие, а также данные по инфицированности населения на заданные моменты времени.
В статье также приводятся результаты детального анализа подходов решения к моделированию развития эпидемий по видам моделей (базовая модель SEIR, модель SIRD, адаптивная поведенческая модель, модифицированные SEIR-модели), и по странам (в Польше, во Франции, Испании, Греции и других), а также обзор прикладных задач, которые можно решить, используя моделирование распространения эпидемий. Рассматриваются дополнительные параметры среды, которые влияют на моделирование распространения эпидемий и могут учитываться для повышения точности результатов.
По результатам моделирования установлены наиболее вероятные города-источники начала эпидемии в России, а также момент ее начала. Достоверность полученных оценок во многом определяется достоверностью использованных статистических данных по развитию COVID-19, находящихся в открытом доступе. |
| first_indexed | 2024-03-12T04:02:35Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-500e8b56ffca4fee875e7fe0494bea35 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2713-3192 2713-3206 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-03-12T04:02:35Z |
| publishDate | 2021-10-01 |
| publisher | Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center |
| record_format | Article |
| series | Информатика и автоматизация |
| spelling | doaj.art-500e8b56ffca4fee875e7fe0494bea352023-09-03T11:31:03ZengRussian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research CenterИнформатика и автоматизация2713-31922713-32062021-10-012051065108910.15622/20.5.315038Подход к локализации источника эпидемии COVID-19 в России на основе математического моделированияVasiliy Osipov0Sergey Kuleshov1Alexandra Zaytseva2Alexey Aksenov3SPC RASSPC RASSPC RASSPC RASВ статье описаны результаты обработки статистических данных из открытых источников по развитию эпидемии COVID-19 и выполненного исследования по определению места и времени начала ее в России. В интересах предлагаемого исследования дан обзор существующих моделей процессов развития эпидемии и методов решения прямых и обратных задач его анализа. Предложена модель развития эпидемии COVID-19 в сети из девяти городов России: Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Ростов-на-Дону, Краснодар, Екатеринбург, Новосибирск, Хабаровск, Владивосток. Города выбраны как по географическому положению, так и по количеству населения в них. Модель состоит из двадцати семи дифференциальных уравнений. Разработан алгоритм обратного анализа модели эпидемии. В качестве исходных данных для решения задачи выступали сведения по численности населения городов, интенсивности переходов процесса из одних состояний в другие, а также данные по инфицированности населения на заданные моменты времени. В статье также приводятся результаты детального анализа подходов решения к моделированию развития эпидемий по видам моделей (базовая модель SEIR, модель SIRD, адаптивная поведенческая модель, модифицированные SEIR-модели), и по странам (в Польше, во Франции, Испании, Греции и других), а также обзор прикладных задач, которые можно решить, используя моделирование распространения эпидемий. Рассматриваются дополнительные параметры среды, которые влияют на моделирование распространения эпидемий и могут учитываться для повышения точности результатов. По результатам моделирования установлены наиболее вероятные города-источники начала эпидемии в России, а также момент ее начала. Достоверность полученных оценок во многом определяется достоверностью использованных статистических данных по развитию COVID-19, находящихся в открытом доступе.http://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/15038математическое моделированиеcovid-19решение обратной задачи анализапрогнозированиемодели seirмоделирование распространения эпидемий |
| spellingShingle | Vasiliy Osipov Sergey Kuleshov Alexandra Zaytseva Alexey Aksenov Подход к локализации источника эпидемии COVID-19 в России на основе математического моделирования Информатика и автоматизация математическое моделирование covid-19 решение обратной задачи анализа прогнозирование модели seir моделирование распространения эпидемий |
| title | Подход к локализации источника эпидемии COVID-19 в России на основе математического моделирования |
| title_full | Подход к локализации источника эпидемии COVID-19 в России на основе математического моделирования |
| title_fullStr | Подход к локализации источника эпидемии COVID-19 в России на основе математического моделирования |
| title_full_unstemmed | Подход к локализации источника эпидемии COVID-19 в России на основе математического моделирования |
| title_short | Подход к локализации источника эпидемии COVID-19 в России на основе математического моделирования |
| title_sort | подход к локализации источника эпидемии covid 19 в россии на основе математического моделирования |
| topic | математическое моделирование covid-19 решение обратной задачи анализа прогнозирование модели seir моделирование распространения эпидемий |
| url | http://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/15038 |
| work_keys_str_mv | AT vasiliyosipov podhodklokalizaciiistočnikaépidemiicovid19vrossiinaosnovematematičeskogomodelirovaniâ AT sergeykuleshov podhodklokalizaciiistočnikaépidemiicovid19vrossiinaosnovematematičeskogomodelirovaniâ AT alexandrazaytseva podhodklokalizaciiistočnikaépidemiicovid19vrossiinaosnovematematičeskogomodelirovaniâ AT alexeyaksenov podhodklokalizaciiistočnikaépidemiicovid19vrossiinaosnovematematičeskogomodelirovaniâ |