受天气启发的基于集合的 COVID-19 概率预测
应用统计
2020-03-31 v2
摘要
本工作的目标是从观测数据出发，利用受当今业务化概率天气预测系统启发的预报方法预测 COVID-19 的传播。结果表明该方法在中国效果良好：在第 25 天我们本可以很好地预测随后 35 天的结果。同一方法已应用于意大利和韩国，本文包含了未来数周的预测。对于意大利，基于截至今日（3 月 24 日）收集数据的预测表明，观测病例数可能从当前的 69,176 增长至 101k–180k 之间，且有 50% 概率处于 110k–135k 之间。对于韩国，其表明观测病例数可能从当前值 9,018（截至 3 月 23 日）增长至 8,500 到 9,300 之间，且有 50% 概率处于 8,700 到 8,900 之间。我们最后建议，概率性疾病预测系统是可行的，并且可以遵循天气预报的关键思想和方法加以开发。获得有技巧的每日更新预报有助于在管理诸如 COVID-19 等疾病传播时做出更明智的决策。
引用
@article{arxiv.2003.06418,
title = {Weather-inspired ensemble-based probabilistic prediction of COVID-19},
author = {Roberto Buizza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.06418},
year = {2020}
}