基于含不确定性多尺度动力学传输方程的意大利 COVID-19 疫情空间传播
种群与进化
2021-08-31 v1 数值分析
数值分析
物理与社会
摘要
本文引入一个空间依赖的多尺度模型来描述传染病在不确定数据下的空间传播，特别关注模拟意大利 COVID-19 疫情的暴发。在病毒传播由 SEIAR 型仓室模型支配的同时，我们的方法中人口由在市际尺度上移动的通勤者与非通勤者之和构成，后者仅在较小的城市尺度上相互作用。在较大空间尺度上基于动力学方程的通勤者人口传输动态，与城市尺度上非通勤者的扩散模型相耦合。得益于合适的标度极限，用于描述通勤者动态的动力学传输模型在给定城市区域内与非通勤个体运动的扩散方程一致。由于疫情早期阶段报告数据的高不确定性，模型包含了初始数据与流行病参数中的随机输入。我们设计了一种鲁棒数值方法来处理多尺度存在与不确定性量化过程。在模拟中，我们考虑了一个现实地理域，描述伦巴第大区，其中城市规模、感染个体数、每日从一个城市到另一个城市的平均通勤人数以及流行病方面，均通过基于实际可用数据对模型参数的校准加以考虑。结果表明，该模型能够正确描述意大利北部第一波 COVID-19 空间扩散的主要特征。
引用
@article{arxiv.2106.07262,
title = {Spatial spread of COVID-19 outbreak in Italy using multiscale kinetic transport equations with uncertainty},
author = {Giulia Bertaglia and Walter Boscheri and Giacomo Dimarco and Lorenzo Pareschi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.07262},
year = {2021}
}