Statistiques pour Moscou dans le scénario «les gens essaient de s'asseoir chez eux, il n'y a pas de trafic aérien» - en novembre, le modèle montre 5 millions de patients. Il s'agit d'une prévision limitée basée sur des données incomplètes, voici les détails. Mis à zéro le 22 mars.Plusieurs modèles de propagation de l'infection ont été créés dans le monde, mais aucun ne convenait à la Russie ou ne reposait sur la densité de population sans le bon graphique des mouvements de personnes. Pourquoi? Parce que cela s'avère si difficile que vous êtes d'accord pour le coordonner, ou simplement personne à cet endroit n'a cet ensemble de données.Sauf nous.Tutu.ru est heureux de partager des données avec des journalistes depuis 16 ans (une grande partie de l'actualité dans l'esprit de «Une demande anormale d'Antalya est perceptible» est une coupure de nos fenêtres d'information). Mais nous n'avons jamais divulgué historiquement les données sur les mouvements de personnes dans des blocs entiers.Nous avons collecté un ensemble de données sur les personnes se déplaçant en Russie en avril 2019 et l'avons transféré à la communauté Open Data Science . Si vous ne les connaissez pas, il s'agit d'une association de scientifiques des données à prédominance russe (mais du monde entier) qui traite les données ouvertes en modèles d'utilité. Non lucratif.Voici les conclusions, un tableau avec des prévisions pour chaque grande ville, l'ensemble de données lui-même (si vous voulez essayer de faire quelque chose avec). À propos du fonctionnement du modèle et des mathématiques et des limites à l'intérieur, ODS vous le dira dans quelques heures. Et exposez la source. UPD: ici .Datacet
C'est ainsi que les gens ont voyagé à travers le pays au cours du dernier avril 2019 (avec quelques erreurs). L'ensemble de données est un ensemble de vecteurs de ville en ville (la première ville indiquée est où, le second est où), le type de transport et le nombre de passagers restitués à 100%. Un ensemble de données est des données statistiques anonymes relatives à des groupes de personnes.Voici la visualisation de l'ensemble . Merci encore pour elleSafronov.Limitations des données : les bus sont la partie la plus imprécise de l'ensemble de données. Nous ne pouvons pas savoir exactement combien de personnes ont voyagé en bus à cause des transporteurs dits «gris», que nous ne prenons pas en charge sur la plate-forme. Mais nous avons essayé de restaurer ces données sur des routes connues. Dans l'air et le chemin de fer, les données sont beaucoup plus précises, mais pas à 100%. Nous ne voyons pas le mouvement des militaires, du personnel ferroviaire, des voitures d'enfants et d'autres billets inhabituels. Il existe un certain nombre d'expéditions telles que des itinéraires en hélicoptère entre les villes d'Extrême-Orient et les avions de propulsion de Yakoutie. Dans l'aviation, notre couverture du marché est très bonne dans toute la partie européenne de la Russie et tombe à l'est (à Vladivostok, Novossibirsk et Khabarovsk, les données sont les plus précises dans la partie orientale du pays). Sur les billets de train, l'erreur est assez faible.Si une personne voyageait dans un train Moscou-Pétersbourg et sortait à Tver, alors elle est considérée comme un passager Moscou-Tver.Des données plus précises peuvent être obtenues auprès de différents opérateurs, départements et statistiques officielles, mais cela est pratiquement impossible en pratique en peu de temps. Nos données sont suffisantes pour l'évaluation, mais n'oubliez pas qu'elles sont également collectées et restaurées avec une erreur.Vous pouvez le récupérer ici . Dans quelques heures, il y aura une publication sur le fonctionnement du modèle et ce qui se trouve sous son capot, et ODS ouvrira la source. Il y aura un référentiel avec cet ensemble de données déjà installé et d'autres (comme un plan de ville correspondant par nom avec les coordonnées et le nombre de cas).Si vous en faites quelque chose, veuillez me le montrer dans un e-mail personnel ou dans mon mail noreply@tutu.ru.Scénarios
Il existe trois scénarios de base: «nous ne touchons à rien, tout se passe comme d'habitude» - alors tout est prévisible en termes d'infection. Le deuxième scénario est «nous bloquons tout le trafic aérien et les gens essaient de rester chez eux, mais les voitures et les trains continuent de rouler». Le troisième scénario est la fermeture des principaux pôles de transport. En tenant compte des changements récents, nous avons calculé le premier (il y a des conclusions en CSV), mais nous avons également pris les conclusions du quatrième, où nous avons modélisé la réduction du trafic dans le pays à 10% de l'habituel.Suivez le même lien pour les scripts CSV.Ce n'est pas la première fois que la communauté mondiale rencontre des épidémies et ce n'est pas la première fois qu'elle prédit leur développement à l'aide de matmodels. Les mathématiques sont compliquées par endroits, les réseaux de neurones ne sont pas nécessaires. Mais la modélisation des flux entre les sommets d'un graphe est mathématiquement très procheà l'architecture la plus moderne des réseaux de neurones. Les algorithmes de propagation des épidémies sont connus depuis longtemps, il suffit de définir des paramètres comme la contagiosité. Qui ont été calculés pour nous par les Chinois, les Italiens et d'autres qui avaient rencontré le problème plus tôt. Le dernier message avec un tas de liens vers la recherche, vérifié par les médecins, était en grande partie une collecte de données initiales pour le modèle. Néanmoins, je vous préviens à nouveau: le modèle utilise des données initiales peu précises, il n'y a pas d'épidémiologistes professionnels parmi les développeurs (mais nous utilisons leurs algorithmes), le modèle a ses limites. Les détails sur SIR seront dans le post ODS. Précision estimée - jusqu'à la commande.Le travail du modèle ressemble à ceci:- Nous considérons la propagation de la maladie par jour.
- Nous comptons le nombre de personnes qui ont déménagé dans une autre ville en fonction des vecteurs de transport pondérés.
- Nous racontons le nombre d'infectés dans les villes.
- Nous commençons la prochaine mesure.
Le bruit au début du modèle est dû au fait que le point de départ est le 22 mars 2020, et il ne prend pas en compte ceux qui ont été infectés quelque part à l'étranger auparavant et ne se sont pas présentés avant le test les jours suivants. Il est également important que les données de référence du modèle ne soient pas le nombre réel de patients, mais le nombre testé avec un test positif pour COVID-19. Autrement dit, il peut y avoir plus de porteurs en fait, et le cycle d'infection sera réduit. Les infections à l'intérieur du véhicule ne sont pas encore prises en compte dans le modèle.résultats
Je montre deux extrêmes calculés - que se passera-t-il si vous ne faites rien (option 1) et prenez un maximum de mesures, mais n'activez pas le mode de quarantaine totale avec des limites trimestrielles (option 2).Tous sur le même lien de téléchargement CSV, dans le format de tableau ci-dessous.Scénario 1: le plus rapide
Le scénario 1 est le pire du point de vue de la propagation de l'infection, lorsque 100% du trafic entre les villes reste (maintenant il est déjà inférieur) et que les gens n'essaient pas de s'isoler, par exemple, de prendre le bus et le métro pour de telles foires , mais en même temps, ils se conforment aux recommandations pour se laver les mains et essayer de maintenir une distance (avec un succès variable). Il est simulé pendant six mois, par conséquent, par exemple, Moscou ne sera pas guérie à un état de «moins d’un millier infecté en même temps» dans le cadre de la période de développement du modèle.Paramètres de colonne - le nombre de patients infectés en même temps (les survivants ne sont pas inclus). Le premier seuil commence par «plus d'un millier» (c'est le jour où le nombre de personnes infectées dans la ville dépasse 1 000), puis 10 et 100 000. La quatrième colonne est le moment où subjectivement vous pouvez arrêter de vous cacher, moins de 1000 en même temps infectés. Les nombres dans les colonnes sont le jour où le seuil est atteint. Par exemple, Moscou obtient le premier millier de modèles infectés simultanément prévus dans ce scénario en 13 jours. >1000 >10.000 >100.000 <1000
13 25 38 -
- 23 33 45 -
28 40 57 -
30 41 55 -
-- 30 41 56 -
32 44 - 172
32 44 64 174
33 44 58 -
33 45 61 -
34 47 - 171
35 47 64 -
35 46 63 -
35 46 64 -
() 36 48 - 178
37 49 - 177
37 49 - -
37 48 63 -
37 48 66 -
37 48 63 -
37 49 - 175
38 49 67 -
38 48 62 -
38 48 63 -
38 50 - -
38 50 - -
38 50 - 171
39 50 - 176
39 51 - 174
40 54 - 152
- 40 54 - 149
40 52 - 165
40 52 73 -
41 59 - 140
41 53 - 167
41 53 - 165
42 54 - 160
42 53 - 174
42 54 71 -
42 54 - 170
42 53 - -
42 59 - 148
42 54 - 174
42 60 - 140
42 53 69 -
42 54 - 169
43 55 - -
43 63 - 133
43 55 73 -
43 54 70 -
43 55 - 168
44 57 - 149
44 62 - 134
- 44 68 - 131
44 55 72 -
44 61 - 136
45 66 - 132
- 45 57 - 171
45 67 - 130
45 58 - 161
45 57 - 164
45 56 - -
45 61 - 138
46 62 - 136
46 - - 126
46 - - 124
46 - - 127
46 58 - 176
46 59 - 152
46 57 75 -
46 58 - 174
46 - - 123
46 58 80 -
46 58 75 -
47 64 - 143
47 - - 124
47 61 - 146
47 61 - 156
47 61 - 146
47 60 81 -
47 59 77 -
47 59 81 -
47 59 - 177
47 61 - 151
47 60 - -
47 - - 126
47 58 78 -
47 61 - 154
47 60 - 169
48 61 - 176
48 62 - 145
48 60 - -
48 - - 123
48 - - 115
48 - - 122
48 60 - 158
48 62 - 152
48 61 - 150
48 - - 115
48 67 - 131
48 64 - 135
48 66 - 131
48 65 - 132
49 - - 126
49 71 - 129
49 63 - 147
49 - - 122
49 - - 118
49 62 - 159
49 - - 115
49 - - 129
49 - - 127
49 63 - 149
49 - - 123
49 69 - 130
49 64 - 149
49 - - 118
49 62 - -
49 - - 116
49 61 - -
49 62 - 151
50 - - 117
50 65 - 142
50 65 - 151
50 63 - 160
50 - - 119
50 - - 124
50 - - 127
50 - - 115
50 - - 130
50 64 - 150
50 66 - 137
50 65 - 147
51 64 - 156
51 65 - 154
51 64 - 170
51 66 - 140
51 64 94 -
51 65 - 160
51 65 - 163
51 64 - -
51 - - 115
51 - - 118
51 - - 115
51 64 - 165
51 67 - 140
51 - - 122
51 67 - 140
51 65 - 160
51 - - 123
51 63 84 -
51 66 - 143
51 64 92 -
- 51 - - 113
52 - - 128
52 - - 134
52 - - 109
52 68 - 142
52 69 - 143
52 - - 111
52 - - 130
52 - - 114
52 69 - 140
52 - - 120
52 65 - 177
52 67 - 164
52 - - 115
52 - - 105
52 66 - 155
52 69 - 143
52 65 - -
53 - - 102
53 - - 127
53 69 - 143
53 71 - 139
53 67 - -
53 73 - 133
53 66 - -
53 74 - 135
53 - - 111
53 70 - 142
53 66 - 178
53 66 - 157
53 - - 112
- 53 67 - 161
54 68 102 -
54 - - 98
54 - - 110
54 - - 116
54 - - 131
54 72 - 143
54 - - 132
54 69 - 149
54 - - 99
54 - - 102
54 - - 104
54 - - 118
54 - - 127
54 - - 114
54 - - 104
55 74 - 141
55 - - 108
55 71 - 161
55 70 - -
55 72 - 155
-- 55 - - 121
55 74 - 135
55 - - 119
55 - - 127
55 77 - 140
55 - - 108
55 68 - -
55 - - 101
55 70 - -
55 - - 97
55 - - 102
55 68 - -
55 - - 106
56 74 - 143
56 - - 143
56 69 - -
56 72 - 152
56 74 - 140
56 73 - 161
56 71 - 158
56 - - 107
56 - - 98
56 - - 97
56 - - 121
56 - - 106
56 70 - -
56 73 - 164
56 73 - 142
56 - - 99
56 - - 100
56 - - 109
56 - - 122
56 - - 137
57 75 - 145
57 - - 94
57 - - 133
57 72 - -
57 76 - 143
57 - - 126
57 - - 124
57 - - 112
57 - - 130
57 - - 142
57 - - 132
57 - - 114
57 - - 102
57 72 - -
57 - - 90
- 57 75 - 166
57 - - 108
58 - - 129
58 - - 91
58 78 - 141
58 - - 110
58 77 - 139
58 74 - -
58 - - 93
58 - - 111
58 - - 143
58 - - 88
58 74 - 168
58 - - 142
58 - - 90
58 75 - 146
- 58 74 - -
- 58 74 - -
58 - - 90
58 73 - -
59 - - 123
59 - - 116
59 - - 87
59 - - 97
- 59 78 - 148
59 75 - 167
59 - - 97
59 - - 90
59 - - 111
59 - - 139
59 - - 96
-59 76 - -
59 - - 98
59 - - 114
59 - - 88
60 - - 123
60 - - 100
60 - - 107
60 - - 100
60 - - 112
60 - - 139
60 81 - 151
60 - - 111
60 - - 120
60 - - 125
60 74 - -
60 - - 104
60 - - 118
60 77 - 163
60 - - 127
- 60 - - 85
60 - - 140
60 - - 125
60 - - 97
61 - - 127
61 - - 125
61 - - 82
61 - - 138
61 78 - 164
61 79 - 179
61 - - 103
61 - - 87
61 - - 121
61 - - 134
62 82 - 167
62 - - 143
62 - - 93
62 83 - 173
62 - - 138
62 - - 91
62 79 - 175
62 - - 96
62 85 - 160
62 - - 84
62 - - 96
62 - - 123
62 - - 139
62 - - 122
62 77 - -
62 - - 103
62 - - 116
62 - - 99
62 - - 104
62 - - 142
62 - - 111
62 80 - -
62 - - 135
63 81 - -
63 - - 142
63 85 - 171
63 - - 133
63 - - 148
63 - - 85
63 89 - 155
63 - - 135
63 - - 144
63 - - 86
63 86 - 158
63 - - 108
64 79 - -
64 - - 127
64 85 - -
64 85 - -
64 83 - -
64 - - 132
-- 64 88 - 160
64 81 - 172
64 - - 118
65 - - 129
65 81 - -
65 - - 117
65 91 - 164
65 - - 154
65 - - 147
65 - - 149
65 - - 129
65 - - 117
65 82 - -
65 - - 150
- 65 - - 125
65 - - 116
65 - - 120
65 - - 105
65 - - 78
65 - - 97
65 - - 92
65 - - 93
65 - - 146
65 82 - -
65 - - 146
65 - - 144
66 88 - 176
66 91 - 170
66 - - 76
66 89 - -
66 82 - -
66 - - 110
66 - - 115
66 - - 102
66 - - 101
66 - - 134
66 - - 84
67 - - 136
67 85 - -
67 - - 137
67 - - 76
67 - - 125
67 - - 92
67 - - 163
67 88 - -
67 - - 119
67 - - 144
67 - - 75
67 - - 131
67 - - 125
67 96 - 162
67 - - 116
67 - - 160
68 - - 115
68 - - 167
68 - - 110
68 93 - 172
68 - - 142
68 95 - -
68 - - 135
68 - - 107
68 - - 100
68 100 - 173
68 - - 152
- 68 - - 157
68 88 - 169
68 - - 145
68 - - 139
69 - - 152
69 - - 73
69 97 - 179
69 - - 129
69 - - 97
69 - - 161
69 96 - 164
69 - - 162
69 - - 159
69 - - 174
69 - - 128
69 - - 153
69 - - 127
69 90 - -
69 - - 153
69 95 - -
69 - - 117
70 87 - -
70 - - 159
70 - - 122
70 - - 156
70 - - 89
70 - - 95
70 - - 144
70 - - 156
70 - - 141
70 - - 139
70 - - 100
70 - - 103
70 - - 160
70 - - 105
70 - - 100
70 - - 136
71 92 - -
71 98 - -
71 - - 153
71 - - 171
71 - - 178
71 - - 100
71 - - 101
71 - - 99
71 - - 137
71 93 - -
71 105 - 177
72 100 - -
- 72 93 - -
72 94 - -
72 99 - -
72 - - 144
72 - - 148
72 - - 138
72 - - 148
72 - - 136
72 - - 150
72 - - 156
73 - - 144
73 - - 116
73 - - 131
73 - - 124
() 73 105 - 175
73 - - 136
73 - - 138
73 - - 145
73 - - 115
73 - - 115
- 73 - - -
73 - - 141
73 - - 127
73 - - 126
73 - - 130
- 73 - - 155
73 - - 140
73 96 - -
73 - - 159
73 - - 175
73 - - 161
73 - - 138
74 - - 104
74 - - 148
74 - - 122
- 74 - - 131
74 - - 129
74 - - 155
74 - - 149
74 - - -
74 - - 148
74 - - 123
74 - - 120
75 - - 131
75 - - 143
75 - - 164
75 - - 155
75 - - 111
- 75 - - 174
75 - - 162
75 101 - -
75 - - 113
76 - - 152
76 - - 160
76 - - 138
76 - - 107
76 - - -
76 - - 119
76 - - 151
76 - - 158
76 - - 104
76 100 - -
76 106 - -
76 108 - -
76 - - 149
76 - - -
76 - - 153
77 - - 142
77 117 - -
77 - - 146
77 - - -
77 - - -
77 - - 175
77 - - -
77 - - 173
77 110 - -
77 - - 131
77 - - 172
77 - - 141
77 - - 131
77 - - 174
77 - - 141
77 - - 144
78 - - 115
78 - - 122
78 - - 146
78 - - 168
78 - - 138
78 - - 139
78 - - 123
78 - - -
78 - - 134
78 - - 153
78 - - 131
78 - - 178
78 - - 123
78 - - 136
78 - - 121
79 - - 169
- 79 - - -
79 - - 142
79 - - 128
79 - - 164
79 - - 152
79 - - 132
79 - - 139
79 - - 109
79 - - 132
79 108 - -
79 - - 158
79 - - 119
79 - - 162
80 - - 130
80 - - 161
80 117 - -
80 - - -
80 - - 147
80 - - 167
80 - - 128
80 - - 153
80 - - 148
80 - - 151
80 - - -
80 - - 160
80 - - -
80 - - 139
80 - - -
80 116 - -
81 - - 145
81 - - 126
- 81 - - 138
81 - - -
81 - - 146
81 - - 137
81 108 - -
81 - - 125
- 81 - - 121
81 - - 167
82 - - 132
82 130 - -
82 - - 140
82 - - 176
82 - - 159
82 - - 119
82 - - 159
82 - - 176
82 - - -
82 - - 129
83 - - -
83 - - -
83 - - 170
83 - - -
83 - - 134
83 - - -
83 - - 177
83 - - 140
83 - - 156
83 - - 140
84 - - 143
84 - - 161
84 - - 131
84 - - 116
84 - - 166
84 - - 95
84 132 - -
() 85 - - 174
85 135 - -
-- 85 117 - -
85 - - 127
85 - - 141
85 - - 172
85 - - 122
- 86 - - -
86 - - 134
86 - - 179
86 - - -
86 - - 128
86 - - 142
86 - - 178
86 - - 145
87 117 - -
87 - - -
87 - - 147
87 - - 140
87 - - -
87 - - 99
87 - - 137
87 126 - -
87 - - 176
88 - - -
88 - - 129
- 88 - - 114
88 - - 133
88 - - 144
88 - - 174
88 - - 122
88 131 - -
88 - - 133
88 - - 149
88 - - 148
88 - - 156
88 - - 163
88 - - 144
88 - - 179
89 - - 124
89 - - 137
- 89 - - -
90 - - 179
90 - - -
90 - - 153
90 - - 140
90 148 - -
90 - - 174
90 - - -
- 90 - - 161
91 - - 175
91 - - -
91 - - 170
91 - - 124
91 - - 145
91 - - 170
- 91 - - -
91 - - 154
92 - - -
92 - - -
92 - - 148
92 - - 149
92 - - 178
92 - - 168
92 - - 129
92 - - -
92 - - 140
92 - - 134
93 - - 153
93 - - 104
93 - - -
93 - - -
93 - - 139
94 - - -
94 - - 138
94 143 - -
95 - - 155
95 - - -
95 - - 152
95 - - 145
95 - - 112
95 - - -
95 - - 129
95 - - -
95 - - 129
95 - - -
96 - - -
96 - - 150
96 - - 178
96 - - -
97 - - 168
97 - - -
97 - - 115
97 - - -
98 - - 179
98 - - -
98 - - -
98 - - 137
98 - - 172
98 - - -
99 - - 159
99 - - -
99 - - 174
99 - - 158
100 - - 113
100 - - -
100 - - -
-- 100 - - 175
100 - - 144
101 - - -
102 - - 162
102 - - -
102 - - 132
103 - - 147
103 - - -
103 - - -
103 - - -
() 103 - - -
104 - - -
104 - - -
105 - - 112
105 - - -
105 - - -
105 - - 135
105 - - -
106 - - 147
106 - - 174
107 - - -
107 - - -
107 - - -
109 - - -
109 - - -
109 - - -
110 - - 140
110 - - -
111 - - 160
-- 111 - - -
112 - - -
114 - - 172
115 - - -
117 - - 137
117 - - -
121 - - -
122 - - -
122 - - -
- 123 - - -
- 123 - - -
124 - - 144
125 - - -
- 131 - - -
133 - - -
133 - - -
134 - - -
135 - - 155
136 - - -
- 141 - - -
156 - - -
163 - - -
168 - - -
172 - - -
173 - - -
Le modèle comprend également Aldan, Argun, Arsk, Artyshta, Artyom, Artyomovsk, Ayan, Babushkin, Bagdarin, Baykalsk, Baykit, Batagay, Belaya Gora, Bely, Birch, Bogorodskoye, Bolotnoye, Buinsk, Vanavara, Vanino, Veliky Ustyily, Verkhne Verkhoturie Vilyuysk Vyazemskij, Gremyachinsk, Gousinoozerskaya, Davlekanovo, Deputatsky, Dixon, Dolinsk, Erbogachen, Zhigansk, Zhukovka Zabaykalsk, Zavitinsk, Zainsk, Zalahtove, Zarinsk, Zlynka, Zuevka Izrikarkz Kazachinskoye, Kalachinsk, Kalevala, Karagaysky, Karasuk, Karachev, Kargasok, Kargat, Keperveem, Kinel, Kirensk, Kola, Koslan, Red Chikoy, Kupino, Kurilsk, Leninsk, Lobnya, Luza, Lyububan, Makarov, Makushino, Malarkhangelskelsel , Meshchovsk, Minyar, Mogocha, Murashi, Myski, Mytishchi, Nazyvaevsk, Nartkala, Nizhneangarsk, Novoabzakovo, Novorzhev, Novosil, Nyurba, Obluchye,Ob, Lac Karachinskoye, Ozersk, Olenyok, Olekminsk, Omolon, Omsukchan, Okhotsk, Pavelets, Pevek, Peno, Petukhovo, Plyos, Poronaysk, Przhevalskoye, Yarn, Sakkyryr, Salmi, Saskylakh, Svetlogorsk (Krasekoyin). Seymchan, Simeiz, Blue Sedge, Slyudyanka, Sol-Iletsk, Sonkovo, Sorsk, Sosnovka, Spas-Demensk, Srednekolymsk, Sretensk, Suntar, Susuman, Taksimo, Talakan, Terek, Tiksi, Toguchin, Tolka, Tommot, Topruki, Topruki , Turukhansk, Ust-Kachka, Ust-Koks, Ust-Kuyga, Ust-Nera, Ust-Tsilma, Khandyga, Khatanga, Khilok, Hill, Honuu, Khotynets, Chara, Chemal, Cheremkhovo, Cherepanovo, Chernoluchye, Chersky, Chokurdy, Chokurdy , Chumikan, Chormoz, Shilka, Evensk, Yuzhno-Kurilsk - ces villes sont infectées plus tard que la période simulée ou n'en gagnent pas 1000.Peno, Petukhovo, Ples, Poronaysk, Przhevalskoye, Yarn, Sakkyryr, Salmi, Saskylakh, Svetlogorsk (Krasnoyarsk.), Severo-Yeniseysk, Seymchan, Simeiz, Blue Osoka, Slyudyanka, Sol-Iletsk, Sonskovo, Sorsk , Srednekolymsk, Sretensk, Suntar, Susuman, Taksimo, Talakan, Terek, Tiksi, Toguchin, Only, Tommot, Firebox, Tour, Turan, Turukhansk, Ust-Kachka, Ust-Koks, Ust-Kuyga, Ust-Nera, Ust-Tsilma , Khandyga, Khatanga, Khilok, Hill, Honuu, Khotynets, Chara, Chemal, Cheremkhovo, Cherepanovo, Chernuluchie, Chersky, Chokurdah, Chulym, Chumikan, Cheremoz, Shilka, Evensk, Yuzhno-Kurilsk - ces villes sont infectées plus tard que la simulation Ne gagnez pas 1000 infectés.Peno, Petukhovo, Ples, Poronaysk, Przhevalskoye, Yarn, Sakkyryr, Salmi, Saskylakh, Svetlogorsk (Krasnoyarsk.), Severo-Yeniseysk, Seymchan, Simeiz, Blue Osoka, Slyudyanka, Sol-Iletsk, Sonskovo, Sorsk , Srednekolymsk, Sretensk, Suntar, Susuman, Taksimo, Talakan, Terek, Tiksi, Toguchin, Only, Tommot, Firebox, Tour, Turan, Turukhansk, Ust-Kachka, Ust-Koks, Ust-Kuyga, Ust-Nera, Ust-Tsilma , Khandyga, Khatanga, Khilok, Hill, Honuu, Khotynets, Chara, Chemal, Cheremkhovo, Cherepanovo, Chernuluchie, Chersky, Chokurdah, Chulym, Chumikan, Cheremoz, Shilka, Evensk, Yuzhno-Kurilsk - ces villes sont infectées plus tard que la simulation Ne gagnez pas 1000 infectés.Sonkovo, Sorsk, Sosnovka, Spas-Demensk, Srednekolymsk, Sretensk, Suntar, Susuman, Taksimo, Talakan, Terek, Tiksi, Toguchin, Tolka, Tommot, Firebox, Tour, Turan, Turukhansk, Ust-Kachka, Ust-Koks, Ust- Kuyga, Ust-Nera, Ust-Tsilma, Khandyga, Khatanga, Khilok, Hill, Honuu, Khotynets, Chara, Chemal, Cheremkhovo, Cherepanovo, Chernoluchye, Chersky, Chokurdah, Chulym, Chumikan, Chermoz, Shilka, Evensk, Yuzhno ces villes sont infectées plus tard que la période simulée, ou ne gagnent pas 1000 infectées.Sonkovo, Sorsk, Sosnovka, Spas-Demensk, Srednekolymsk, Sretensk, Suntar, Susuman, Taksimo, Talakan, Terek, Tiksi, Toguchin, Tolka, Tommot, Firebox, Tour, Turan, Turukhansk, Ust-Kachka, Ust-Koks, Ust- Kuyga, Ust-Nera, Ust-Tsilma, Khandyga, Khatanga, Khilok, Hill, Honuu, Khotynets, Chara, Chemal, Cheremkhovo, Cherepanovo, Chernoluchye, Chersky, Chokurdy, Chulym, Chumikan, Chermoz, Shilka, Evensk, Yuzhno ces villes sont infectées plus tard que la période simulée ou ne gagnent pas 1 000 infectées.Shilka, Evensk, Yuzhno-Kurilsk - ces villes sont infectées plus tard que la période simulée, ou ne sont pas infectées par 1000.Shilka, Evensk, Yuzhno-Kurilsk - ces villes sont infectées plus tard que la période simulée, ou ne sont pas infectées par 1000.Scénario 2
Le scénario le plus "isolé". Il ne reste que 10% du trafic, c'est-à-dire que le passage d'un point à un autre devient beaucoup plus difficile, mais possible. Ce n'est pas une quarantaine complète, mais une réduction significative de la connectivité. Les gens à l'intérieur des villes ne vont pas aux foires et essaient de s'isoler, mais ils ne le font pas idéalement, mais au mieux de leur compréhension. Une période de 180 jours est simulée (en conséquence, Barnaul, qui a marqué un millier de patients au 174e jour du modèle, n'aura pas le temps de marquer moins d'un millier de patients en train de «briser» l'épidémie). Les villes qui ne figurent pas dans le tableau ne recrutent pas plus de 1 000 patients ou ne sont pas infectées. >1000 >10.000 >100.000 <1000
18 33 51 -
40 60 - -
42 - - 158
45 66 - -
46 68 - -
46 67 - -
- 46 62 88 -
-- 56 76 - -
61 91 - -
62 86 - -
63 88 - -
- 65 - - 172
65 91 - -
66 94 - -
66 93 - -
() 68 99 - -
69 - - -
69 108 - -
69 - - 160
70 103 - -
70 103 - -
70 104 - -
71 105 - -
71 104 - -
71 105 - -
72 109 - -
- 72 - - -
72 110 - -
72 109 - -
72 112 - -
73 108 - -
73 - - -
74 113 - -
75 118 - -
75 - - -
77 - - -
77 - - -
77 128 - -
78 - - -
80 - - -
81 - - -
81 - - -
81 - - -
82 - - -
82 - - -
82 - - -
83 166 - -
83 - - 168
84 - - -
84 - - 173
84 - - -
84 - - 149
84 178 - -
85 - - -
85 - - 157
85 - - -
85 - - -
86 - - -
86 - - -
86 - - -
87 - - -
88 - - 175
89 - - -
90 - - 155
- 90 - - -
91 - - -
91 - - -
92 - - 141
92 - - -
92 - - 117
92 - - -
93 - - 160
94 - - 175
94 - - 126
94 - - -
94 - - -
94 - - -
94 - - 147
94 - - -
95 - - 157
96 - - -
96 - - -
96 - - -
97 - - -
97 - - -
97 - - -
98 - - -
98 - - -
98 - - 178
98 - - -
99 - - -
99 - - 167
99 - - -
99 - - -
99 - - -
99 - - -
99 - - -
99 - - -
99 - - 135
99 - - -
100 - - -
100 - - -
100 - - -
100 - - -
101 - - -
101 - - -
102 - - 171
102 - - -
103 - - -
103 - - 161
103 - - -
104 - - 128
104 - - -
104 - - -
104 - - -
104 - - -
104 - - -
105 - - 165
105 - - -
105 - - -
105 - - -
- 105 - - 154
107 - - -
107 - - -
107 - - -
108 - - -
108 - - -
109 - - -
110 - - -
111 - - -
111 - - -
111 - - -
112 - - -
113 - - -
113 - - 169
114 - - -
114 - - -
116 - - -
117 - - -
118 - - -
118 - - -
118 - - -
119 - - -
119 - - -
120 - - 174
122 - - -
124 - - -
125 - - -
126 - - -
126 - - -
127 - - -
127 - - -
128 - - -
128 - - -
128 - - -
129 - - -
130 - - -
131 - - -
131 - - -
133 - - -
133 - - -
135 - - -
135 - - -
- 137 - - -
141 - - -
141 - - -
145 - - -
148 - - -
150 - - -
151 - - -
157 - - -
161 - - 176
164 - - -
164 - - -
173 - - -
174 - - -
Je vous rappelle encore une fois qu'il s'agit d'une simulation de la propagation de l'infection entre les villes, et non d'une considération de la mortalité et du reste. Vous pouvez aider ODS en écrivant dans unméphistopheies.Plus important: le centre de Skoltech a décidé d'allouer du temps de calcul sur le supercalculateur Zhores pour simuler des tâches qui sont en quelque sorte liées à la maîtrise de l'épidémie. Ils ont des nœuds CPU (une petite partie, mais il y en a) et des nœuds GPU (dans les nœuds, il y a 4 Tesla P100). Si vous avez un code parallélisé pour un processeur MPI ou si vous avez besoin de calculer des modèles en mode parallèle sur un GPU - cela convient. Vous pouvez apporter toutes les tâches liées à la lutte contre l'épidémie, par exemple, la modélisation moléculaire, la modélisation des flux de trafic, etc. Contacts: sergey.sosnin@skoltech.ru ou vous pouvez postuler directement .Qu'est-ce que ça veut dire?
La logistique russe est l'une des plus complexes au monde. Nous avons beaucoup de villes isolées, la population est considérablement dispersée autour de la planète, d'immenses territoires vides. De étroitement connecté à l'ouest, le compte se transforme en vaguement couplé à l'est.Cela peut signifier qu'il est possible de couper des parties importantes du graphique des principaux foyers (mais il semble qu'il soit trop tard en raison du retour dans différentes grandes villes de l'étranger).Les modèles sans prendre en compte une telle distribution sont très limités par le manque de données nécessaires.Maintenant, le facteur d'inégalité de la population signifie que vous pouvez changer radicalement le cours de l'épidémie, bloquant les liaisons de transport.La principale conclusion commerciale est que le verrouillage est désormais moins cher que les conséquences.Je vous invite à ne pas me croire sur parole, mais à casser un modèle, à approfondir le CSV et le code, à tordre et à améliorer le résultat fourni par ODS. En fait, la communauté travaille actuellement sur des améliorations du modèle.Et j'insiste sur le fait que le fait que la communauté a pris en charge le projet, l'a réalisé et ouvre le résultat est un énorme précédent en faveur du fait que les données elles-mêmes doivent être ouvertes. Parce que parfois, ils sont extrêmement utiles, même si vous n'avez pas le temps ou la capacité de faire quelque chose avec eux.Liens en un seul endroit , un grand message avec un tas de liens vers différentes études,méphistopheies- votre entrée dans ODS si vous voulez aider. Message ODS pargrismeavec des modèles internes et des hypothèses, un lien vers le référentiel .