В Вышке с помощью модели о хищниках и жертвах сделали прогноз по COVID

Исследователи факультета экономических наук НИУ ВШЭ адаптировали математическую модель Лотки — Вольтерры об отношениях хищников и их жертв для прогнозирования распространения COVID-19. Она, в частности, поможет определять, можно ли снимать действующие ограничения или нет. Работа ученых была опубликована в журнале Eurasian Economic Review в июле, но в Вышке объявили о публикации только сейчас.

Исследователи пояснили, что базовая модель, которую обычно используют для описания развития эпидемий, не учитывает такой фактор, как действующие ограничения, поэтому плохо подходит именно для ситуации с коронавирусом.

Поэтому за основу была взята модель Лотки — Вольтерры, которую разработали в 1925–1926 годах. Так, переменная, которая обозначает количество добычи, в адаптации для текущей ситуации показывает долю людей, которые могут заболеть. Переменная, определяющая долю хищников, стала показывать долю инфицированных людей. «Скорость, с которой уменьшается доля здоровых людей, зависит от эффективности ограничительных мер, а рост доли заразившихся — от масштаба эпидемии, доли еще не переболевших, строгости ограничений, а также вероятности заражения в то время, когда пандемия уже угаснет», — пояснили ученые.

Первоначально адаптированную модель проверили на данных о распространении лихорадки Эбола в 2014 и 2015 годах. Затем ее применили к ситуации с распространением коронавируса на примере 20 стран, состоящих в ВОЗ.

Исследователи выяснили, что в большинстве стран мощность второй волны пандемии напрямую зависела от того, как быстро власти снимали ограничения. Например, в Китае, где сохранялись достаточно жесткие меры до момента спада заболеваемости, поражающая сила пандемии существенно снизилась. Наоборот, в США, которые сейчас являются лидером по общему числу выявленных случаев заражения, наблюдались «ярко выраженные различия в отношении к мерам по самоизоляции».

«Наши оценки показали, что активные действия властей по предотвращению распространения коронавируса действительно оказались связаны с уменьшением числа заболевших, — приводится в сообщении НИУ ВШЭ комментарий одного из авторов исследования, профессора-исследователя факультета экономических наук Александра Карминского. — При этом в процессе исследования мы также увидели, что отдельные социальные аспекты и факторы, в первую очередь привычки общества, серьезно влияют на эффективность введенных сдерживающих мер».

Ранее в октябре математики СПбГУ сообщили, что разработали собственную модель прогнозирования течения пандемии коронавируса. По пессимистичному сценарию предполагалось, что к середине ноября суточное число новых случаев заражения достигнет 35 тыс., по оптимистичному — 26,5 тыс.

Однако реальность уже превзошла худшие прогнозы математиков — порог 36 тыс. этот показатель перешагнул 21 октября, и с тех пор меньше 36 тыс. заболевших в сутки в России выявляли только один раз, 24 октября (35 660).