Читайте нас в соцсетях
  • Наш канал в дзене
Жизнь

Создана графическая модель распространения COVID-19 по территории России

Крупнейшее русскоязычное Data Science сообщество (ODS — Open Data Science) на основе данных сервиса путешествий «Туту.ру» создало модель распространения коронавирусной инфекции по городам России.

Графическая модель распространения эпидемии по территории России.
Графическая модель распространения эпидемии по территории России.
скриншот safronov.kiev.ua/ods/tutu.html.

Результат совместной работы — уникальная модель распространения с полностью открытым кодом. При ее создании использовались данные по перемещениям пассажиров на самолетах, поездах и автобусах за апрель 2019 года.

«Так как рабочих рук у нас было не слишком много, мы старались разделить направления работы, покрывая как можно больше возможных задач. Лучше всего иллюстрирует датасет визуализация Вадима Сафронова», — отмечает ODS.

В сообществе поясняют, что симуляция «всего лишь распространение сферического коня в вакууме по территории РФ». Поэтому не стоит относиться к этому серьезно, но стоит задуматься об общей картине, поскольку «она определенно интересная».

Сделали следующие выводы:

  • во многих городах борьба с инфекцией продлится до сентября и дальше
  • сочетание остановки транспорта и самоизоляции внутри городов эффективно снижает распространение болезни
  • если это сделать быстро, то восточная часть страны пострадает меньше, а вот Москва все равно сильнее
  • в России сильно централизованная транспортная система и пассажиропоток. Это негативно влияет на распространение вируса с одной стороны, но с другой позволяет быстро пресечь распространение болезни.
Коронавирус.
CC0

Согласно полученным данным, в России есть 5 городов, на которые приходится половина всех перелетов: Москва, Санкт-Петербург, Симферополь, Краснодар, Сочи.

На 26 направлений из 9 736 (это все виды транспорта) приходится 80% всего пассажиропотока, а всего в аналитике — 951 город.

Два анализа

Эксперты провели два основных прогнозирования на полгода вперед.

Первый кейс — ничего не происходит, никто не реагирует, все полеты происходят как обычно, в жизни людей ничего не меняется.

Вывод: огромное число заболевших, болезнь не удается изолировать, страдают даже отдаленные от центральной части РФ города. Наблюдается восстановление в небольших городах к концу симуляции.

Второй кейс — ввели социальную изоляцию, понизили уровень контактирования, пассажиропоток снизили до 10% от обычных значений.

Вывод: социальная изоляция вместе с ограничением перемещений работает, как уже было сказано огромное число раз. Она позволяет снизить пик и растянуть заболевание на более длительный срок, тем самым не перегружая медицинскую систему. Видно, что удаленные от центральной части России регионы страдают меньше. Также, учитывая высокую централизацию транспортных потоков, жители крупных городов несут большую ответственность и подвергаются большей опасности.

В ODS пришли к выводу, что «кажутся правильными совсем недавние меры, принятые в Москве».

Напомним, в столице ввели режим всеобщей самоизоляции и огранили передвижение граждан по городу. Такое же решение приняли власти более 20 городов России.

Подписка на еженедельную рассылку самых полезных новостей
Пользователь согласен на получение информационных сообщений, связанных с сайтом и/или тематикой сайта, персонализированных сообщений и/или рекламы, которые могут направляться по адресу электронной почты, указанному пользователем при регистрации на сайте.

Чтобы сообщить нам об опечатке, выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter

Загрузка...
Новости партнеров
Загрузка...
Загрузка...
Рассказать новость