新冠肺炎确诊病例数的幂律分布
种群与进化
2020-09-23 v2 适应与自组织系统
摘要
COVID-19是一种由冠状病毒SARS-CoV-2引起的新型呼吸道传染病。它于2019年12月初在中国武汉首次报告，并在三个月内作为大流行蔓延至全球。在此，我们研究大流行时间进程中的宏观流行病学模式。我们计算了全球各国及美国各县的COVID-19确诊病例和死亡病例分布，表明这两种分布均在五个数量级上遵循截断幂律。我们能够将此种标度行为的起源解释为双尺度过程：病毒在各国间的大尺度传播以及各国内部病例数的小尺度累积。假设两个尺度上均呈指数增长，幂律的临界指数由大尺度与小尺度增长率之比决定。我们在一个描述互联国家网络中传染病传播的简单元种群模型的数值模拟中证实了该理论。我们的理论从机理上解释了为何大多数COVID-19病例发生在少数几个震中，至少在疫情暴发初期如此。评估一个简单的双尺度模型在多大程度上能预测流行的早期传播（尽管各国差异巨大），有助于识别应对未来传染病威胁的关键时间和空间响应尺度。
引用
@article{arxiv.2004.00940,
title = {Power-law distribution in the number of confirmed COVID-19 cases},
author = {Bernd Blasius},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.00940},
year = {2020}
}
备注
10 pages, 8 figures; rewrite, emphasizing that the distribution is a truncated power law