Моделирование распространения Covid-19 в Москве с использованием имитационной модели SEIR-HCD

В данной работе рассматривается модифицированная модель распространения коронавирусной инфекции SEIR-HCD. Создание модели обуславливается острой необходимостью общества в прогнозировании распространения болезни COVID-19, и оценкой необходимости ограничительных мероприятий. Модель реализована на языке программирования python. Представлены результаты расчётов по 3 сценариям: 1) Ограничительные меры введены, как только появились первые заражённые; 2) Ограничительные меры введены на позднем сроке; 3) Ограничительных мер не было вовсе, то есть болезнь развивалась без вмешательств. Для определения репрезентативности модели используются статистические данные о Covid-19 по городу Москва. Стоит отметить, что полученные результаты на графиках модели SEIR-HCD, хоть и схожи с реальными данными, однако являются очень приблизительными. Результаты эксперимента помогут спрогнозировать примерное время пика эпидемии, количество заболевших, выздоровевших и умерших, а также госпитализированных индивидуумов. Тем самым можно определить загруженность системы здравоохранения в каждый период времени пандемии. Использование именно такой модели позволяет задействовать все группы людей, проходящих через все стадии болезни Covid-19. Модель полностью зависит от коэффициентов, которые используются для расчета каждого дифференциального уравнения. Поэтому чем более точные коэффициенты используются, тем более реальный график SEIR-HCD будет отображён. В работе под вмешательством в течение болезни будут подразумеваться непосредственно ограничительные меры в виде карантина. Однако факторов, влияющих на развитие эпидемии в реальности намного больше. Например, добросовестность людей, соблюдаются ли гражданами предписанные меры, демография страны, развитие системы здравоохранения. Это стоит учитывать, для использования модели SEIR-HCD в других работах. В результате эксперимента, можно подтвердить гипотезу о необходимости введения ограничительных мер как можно скорее, так как по результатам дата введения напрямую коррелирует с длительностью эпидемии.

Modeling the spread of Covid-19 in Moscow using the SEIR-HCD simulation model

This paper discusses a modified model of the spread of SEIR-HCD coronavirus infection. The creation of the model is dictated by the urgent need of society in predicting the spread of the COVID-19 disease, and assessing the need for restrictive measures. The model is implemented in the python programming language. The results of calculations for 3 scenarios are presented: 1) Restrictive measures were introduced as soon as the first infected appeared; 2) Restrictive measures were introduced at a later date; 3) There were no restrictive measures at all, that is, the disease developed without intervention. To determine the representativeness of the model, statistical data on Covid-19 for the city of Moscow are used. It is worth noting that the results obtained on the SEIR-HCD model plots, although similar to real data, are very approximate. The results of the experiment will help to predict the approximate time of the peak of the epidemic, the number of cases, recovered and died, as well as hospitalized individuals. Thus, the workload of the health care system can be determined at each time period of the pandemic. The use of just such a model makes it possible to involve all groups of people passing through all stages of the Covid-19 disease. The model is completely dependent on the coefficients that are used to calculate each differential equation. Therefore, the more accurate the coefficients are used, the more realistic the SEIR-HCD graph will be displayed. In work, intervention during the course of the disease will mean directly restrictive measures in the form of quarantine. However, the factors influencing the development of the epidemic in reality are much greater. For example, the conscientiousness of the people, whether the citizens comply with the prescribed measures, the demography of the country, the development of the health care system. This should be taken into account in order to use the SEIR-HCD model in other works. As a result of the experiment, it is possible to confirm the hypothesis of the need to introduce restrictive measures as soon as possible, since according to the results, the date of introduction directly correlates with the duration of the epidemic.