用于 COVID-19 传播中空间传输与异质性的简约模型
种群与进化
2020-07-21 v2 物理与社会
摘要
国家层面的累计死亡原始数据通常表明 COVID-19 疾病的发病情况存在空间可变分布。一个重要的问题是确定这种空间模式是否是疫情期间环境异质性（如气候条件）所致。另一个基本问题是理解 COVID-19 的空间传播。为解决这些问题，我们考虑了四个复杂度各异的候选流行病学模型，涉及初始条件、接触率和非局部传播，并采用混合概率-ODE 方法将其拟合到法国死亡率数据上。使用标准统计准则，我们选择了具有非局部传播的模型，该模型对应于依赖于地理邻近度的郡县图上的扩散，具有时变接触率和空间恒定参数。这一原创的空间简约模型表明，在像法国这样地理上中等规模且集中的国家，一旦疫情确立，限制政策、卫生措施和社交距离等全局过程的影响会压倒局部因素的作用。此外，该建模方法揭示了潜在的流行病学动态，包括局部免疫水平，并使我们能够评估非局部相互作用对该疾病未来传播的作用。鉴于其理论与数值上的简洁性以及准确追踪 COVID-19 疫情曲线的能力，我们在此开发的框架，特别是非局部模型及相关的估计程序，对于研究传染病的空间动态具有普遍意义。
引用
@article{arxiv.2007.08002,
title = {A parsimonious model for spatial transmission and heterogeneity in the COVID-19 propagation},
author = {Lionel Roques and Olivier Bonnefon and Virgile Baudrot and Samuel Soubeyrand and Henri Berestycki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.08002},
year = {2020}
}