评估现实城市场景中出行模式与 SARS-CoV-2 疫情之间的相互作用
物理与社会
2020-09-28 v1 种群与进化
摘要
拥挤城市地区密集的社会接触网络和高流动性促进了传染病的快速传播。典型的机制性流行病学模型要么基于带有临时接触过程的均匀混合，要么需要实时或存档的人口流动数据来模拟社会网络。然而，新型冠状病毒（SARS-CoV-2）的快速和全球性传播导致了全球和区域尺度上前所未有的封锁，使得存档数据集的用途有限。尽管常假设人口密度是疾病传播的重要驱动因素，但具有可比密度的不同城市所表现出的迥异疾病轨迹和感染率，需要对疾病及其驱动因素进行高分辨率描述。在本研究中，我们探讨了隔离区设立对市内出行模式的影响。此外，我们使用基于动态网络的传染病模型，以理解在印度艾哈迈达巴德市（已被列为 SARS-CoV-2 热点地区）所展示的亚公里尺度上疾病传播的关键驱动因素。我们发现，除接触网络与人口密度外，道路连通模式和通行便利程度与疾病传播速率密切相关。鉴于封锁期间实时交通数据获取有限，我们利用开源影像以及开源调查和政府的报告中的出行模式生成道路连通网络。在所提出的框架内，我们随后分析了社交距离、强制封锁以及加强检测与隔离在缓解疾病传播方面的相对效果。
引用
@article{arxiv.2009.12076,
title = {Assessing the Interplay between travel patterns and SARS-CoV-2 outbreak in realistic urban setting},
author = {Rohan Patil and Raviraj Dave and Harsh Patel and Viraj M Shah and Deep Chakrabarti and Udit Bhatia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.12076},
year = {2020}
}