В Вышке с помощью модели о хищниках и жертвах сделали прогноз по COVID
Исследователи факультета экономических наук НИУ ВШЭ адаптировали математическую модель Лотки — Вольтерры об отношениях хищников и их жертв для прогнозирования распространения COVID-19. Она, в частности, поможет определять, можно ли снимать действующие ограничения или нет. Работа ученых была опубликована в журнале Eurasian Economic Review в июле, но в Вышке объявили о публикации только сейчас.
Исследователи пояснили, что базовая модель, которую обычно используют для описания развития эпидемий, не учитывает такой фактор, как действующие ограничения, поэтому плохо подходит именно для ситуации с коронавирусом.
Поэтому за основу была взята модель Лотки — Вольтерры, которую разработали в 1925–1926 годах. Так, переменная, которая обозначает количество добычи, в адаптации для текущей ситуации показывает долю людей, которые могут заболеть. Переменная, определяющая долю хищников, стала показывать долю инфицированных людей. «Скорость, с которой уменьшается доля здоровых людей, зависит от эффективности ограничительных мер, а рост доли заразившихся — от масштаба эпидемии, доли еще не переболевших, строгости ограничений, а также вероятности заражения в то время, когда пандемия уже угаснет», — пояснили ученые.
Первоначально адаптированную модель проверили на данных о распространении лихорадки Эбола в 2014 и 2015 годах. Затем ее применили к ситуации с распространением коронавируса на примере 20 стран, состоящих в ВОЗ.
Исследователи выяснили, что в большинстве стран мощность второй волны пандемии напрямую зависела от того, как быстро власти снимали ограничения. Например, в Китае, где сохранялись достаточно жесткие меры до момента спада заболеваемости, поражающая сила пандемии существенно снизилась. Наоборот, в США, которые сейчас являются лидером по общему числу выявленных случаев заражения, наблюдались «ярко выраженные различия в отношении к мерам по самоизоляции».
«Наши оценки показали, что активные действия властей по предотвращению распространения коронавируса действительно оказались связаны с уменьшением числа заболевших, — приводится в сообщении НИУ ВШЭ комментарий одного из авторов исследования, профессора-исследователя факультета экономических наук Александра Карминского. — При этом в процессе исследования мы также увидели, что отдельные социальные аспекты и факторы, в первую очередь привычки общества, серьезно влияют на эффективность введенных сдерживающих мер».
Ранее в октябре математики СПбГУ сообщили, что разработали собственную модель прогнозирования течения пандемии коронавируса. По пессимистичному сценарию предполагалось, что к середине ноября суточное число новых случаев заражения достигнет 35 тыс., по оптимистичному — 26,5 тыс.
Однако реальность уже превзошла худшие прогнозы математиков — порог 36 тыс. этот показатель перешагнул 21 октября, и с тех пор меньше 36 тыс. заболевших в сутки в России выявляли только один раз, 24 октября (35 660).
Читайте РБК в Telegram! Самые важные новости, только проверенная информация.
Маск рассказал, что создал SpaceX ради встречи с инопланетянами
Вэнс призвал Трампа к диалогу с Ираном на фоне угроз ударов
Берлин усомнился в готовности США атаковать Гренландию
Наследник шаха Ирана призвал Трампа вмешаться, «чтобы режим рухнул»
The Guardian рассказала об уловке Китая для давления на Европу по Тайваню
Бывший посол Китая назвал главного демона Европы
