墨西哥、芬兰和冰岛的Covid-19流行病建模
物理与社会
2020-07-22 v1 种群与进化
摘要
在过去的二十年中，出现了多次病毒性疾病的全球暴发。这加速了建模和预测疾病传播的努力，以寻找在区域间及区域内遏制传播的方法。为此，我们设计了一个由于人类空间流动性引起的病毒感染地理传播模型，并将其应用于最新的COVID-19大流行。在该模型中，待建模区域被覆盖以二维网格，其上按人口密度定义单元加权，在每个单元中，一个分隔SEIRS延迟差分方程组模拟疾病的局部动态（微观动态）。单元间的感染是随机的，并允许病毒在二维空间上地理传播（宏观动态）。该方法可将与疾病生物学方面相关的参数与代表作为病毒携带者的人员不同流动性所导致的空间传染行为的参数分离开来。这些提供了充足信息以追踪不同情形下大流行的演变。我们特别将该方法应用于三个多方面迥异的国家——墨西哥、芬兰和冰岛，发现该模型能够复现并预测大流行的随机全局路径。本研究阐明了国家的多样文化与社会经济方面如何影响流行病的演变，以及社交距离与其他遏制措施的有效性。
引用
@article{arxiv.2007.10806,
title = {Modelling Covid-19 epidemic in Mexico, Finland and Iceland},
author = {Rafael A. Barrio and Kimmo K. Kaski and Gudmundur G. Haraldsson and Thor Aspelund and Tzipe Govezensky},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.10806},
year = {2020}
}