由局部航班连接解释的全球航空网络大流行传播中的随机性
社会与信息网络
2016-05-27 v1 物理与社会
摘要
人类流动性的巨大增长显著增加了大流行传播的风险和速率。全球航空网络 (WAN) 拓扑的宏观层面描述符解释了由该网络介导的大流行传播的中后期动态，但必然将早期阶段的变化视为随机过程。我们提出，通过适当刻画爆发起始地周围的局部拓扑结构，可以解释大部分早期阶段的变化。我们测量了每个机场的预期感染力度 (AEF)，即起源于该机场的大流行将产生的感染力。对于世界机场的一个子集，我们观察到了疾病在每个机场获得大流行能力所需的最低传播率。对于更大的子集，我们观察到了给定起始位置的大流行能力爆发达到大流行状态所需的时间。观测数据是在已知能很好复现 2009 年流感大流行的疾病模型下，使用高度复杂的元种群反应 - 扩散模拟器生成的。通过退化网络模型，检验了 AEF 度量对模型设定错误的鲁棒性。AEF 有力地解释了大流行风险，其与赋予疾病大流行能力所需的传播水平的相关性为 0.90，与爆发成为大流行之前的延迟时间的相关性为 0.85。AEF 对模型设定错误具有鲁棒性。对于 97% 的机场，从模型中移除 15% 的机场使其 AEF 度量的变化小于 1%。适当总结机场在 WAN 中局部邻域的大小、形状和多样性，能够准确解释大流行结果中大部分的宏观层面随机性。
引用
@article{arxiv.1504.05743,
title = {Stochasticity in pandemic spread over the World Airline Network explained by local flight connections},
author = {Glenn Lawyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.05743},
year = {2016}
}
备注
article text: 6 pages, 5 figures, 28 references