Cenários de infecção em cidades específicas com base no conjunto de dados de movimentação de pessoas na Rússia


Estatísticas para Moscou no cenário “as pessoas tentam sentar em casa, não há tráfego aéreo” - até novembro, o modelo mostra 5 milhões de pacientes. Esta é uma previsão limitada com base em dados incompletos. Abaixo estão os detalhes. Defina como zero em 22 de março.

Vários modelos de propagação da infecção foram criados no mundo, mas nenhum deles era adequado para a Rússia ou dependia da densidade populacional sem o gráfico correto dos movimentos das pessoas. Por quê? Porque ou é tão difícil que você pode coordená-lo ou simplesmente ninguém neste local possui esse conjunto de dados.

Exceto nós.

A Tutu.ru tem o prazer de compartilhar dados com jornalistas há 16 anos (a grande maioria das notícias com o espírito de "A demanda anômala por Antália é notável" é um corte de nossas janelas de informações). Mas nunca divulgamos historicamente os dados sobre os movimentos de pessoas em blocos inteiros.

Coletamos um conjunto de dados de pessoas que se deslocavam pela Rússia em abril de 2019 e o transferimos para a comunidade Open Data Science . Se você não os conhece, é uma associação de cientistas de dados predominantemente russos (mas de todo o mundo) que processa dados abertos em modelos de utilidade. Sem fins lucrativos.

Abaixo estão as conclusões, uma tabela com uma previsão para cada cidade grande, o próprio conjunto de dados (se você quiser tentar fazer algo com ele). Sobre como o modelo funciona e quais são as limitações e a matemática, o ODS informará em algumas horas. E esquematize a fonte. UPD: aqui .

Datacet


É assim que as pessoas viajaram pelo país nos últimos abril de 2019 (com alguns erros). O conjunto de dados é um conjunto de vetores de cidade para cidade (a primeira cidade indicada é onde, a segunda é onde), o tipo de transporte e o número de passageiros restaurados para 100%. Um conjunto de dados são dados estatísticos anônimos relacionados a grupos de pessoas.

Aqui está a visualização do conjunto . Mais uma vez obrigado por elaSafronov.

Limitações de dados : os barramentos são a parte mais imprecisa do conjunto de dados. Não podemos saber exatamente quantas pessoas viajaram de ônibus por causa das chamadas transportadoras "cinzas", que não apoiamos na plataforma. Mas tentamos restaurar esses dados em rotas conhecidas. No transporte aéreo e ferroviário, os dados são muito mais precisos, mas não 100%. Não vemos o movimento de militares, ferroviários, carros infantis e outros bilhetes incomuns. Existem várias remessas, como rotas de helicóptero entre as cidades do Extremo Oriente e as aeronaves de propulsão de Yakutia. Na aviação, nossa cobertura de mercado é muito boa em toda a parte européia da Rússia e cai para o leste (em Vladivostok, Novosibirsk e Khabarovsk, os dados são mais precisos na parte oriental do país). Nos bilhetes de trem, o erro é bastante pequeno.

Se uma pessoa estava viajando em um trem de Moscou-Petersburgo e saiu para Tver, então ele é considerado um passageiro de Moscou-Tver.

Dados mais precisos podem ser obtidos através de diferentes transportadoras, departamentos e estatísticas oficiais, mas isso é quase impossível na prática em pouco tempo. Nossos dados são suficientes para avaliação, mas lembre-se de que eles também são coletados e restaurados com algum erro.

Você pode buscá-lo aqui . Em algumas horas, haverá uma publicação sobre como o modelo funciona e o que está por trás dele, e o ODS abrirá a fonte. Haverá um repositório com esse conjunto de dados já instalado e outros (como um mapa da cidade correspondente por nome, com coordenadas e número de casos).

Se você fizer algo com isso, mostre-me em um e-mail pessoal ou em meu e-mail noreply@tutu.ru.

Cenários


Existem três cenários básicos: "não tocamos em nada, tudo corre como sempre" - então tudo é previsivelmente ruim em termos de infecção. O segundo cenário é "bloqueamos todo o tráfego aéreo e as pessoas tentam ficar em casa, mas carros e trens continuam a circular". O terceiro cenário é o fechamento dos principais hubs de transporte. Considerando as mudanças recentes, calculamos a primeira (existem conclusões em CSV), mas também as conclusões da quarta, onde modelamos a redução do tráfego no país para 10% do habitual.

Siga o mesmo link para scripts CSV.

Esta não é a primeira vez que a comunidade mundial encontra epidemias e não é a primeira vez que prevê seu desenvolvimento com a ajuda de modelos matemáticos. A matemática é complicada em alguns lugares, redes neurais não são necessárias. Mas modelar fluxos entre vértices de um gráfico é matematicamente muito próximopara a arquitetura mais moderna de redes neurais. Os algoritmos de propagação de epidemia são conhecidos há muito tempo, você só precisa definir parâmetros como contagiosidade. Que foram calculados para nós pelos chineses, italianos e outros que haviam encontrado o problema anteriormente. O último post com vários links para pesquisa, verificado pelos médicos, foi basicamente uma coleta de dados iniciais para o modelo. No entanto, aviso novamente: o modelo usa dados iniciais pouco precisos, não há epidemiologistas profissionais entre os desenvolvedores (mas usamos seus algoritmos), o modelo tem suas limitações. Detalhes sobre o SIR estarão no post do ODS. Precisão estimada - sob encomenda.

O trabalho do modelo é assim:

  1. Consideramos a propagação da doença por dia.
  2. Contamos quantas pessoas se mudaram para outra cidade com base em vetores de transporte ponderados.
  3. Contamos o número de infectados nas cidades.
  4. Começamos a próxima medida.

O ruído no início do modelo é causado pelo fato de o ponto de partida ser 22 de março de 2020, e não leva em consideração aqueles que foram infectados em algum lugar no exterior antes e não se mostraram antes do teste nos dias seguintes. Também é importante que os dados de referência do modelo não sejam o número real de pacientes, mas o número testado com um teste positivo para COVID-19. Ou seja, pode haver mais portadores de fato e o ciclo de infecção será reduzido. As infecções no interior do veículo ainda não são levadas em consideração no modelo.

resultados


Mostro dois extremos calculados - o que acontecerá se você não fizer nada (opção 1) e tomar o máximo de medidas, mas não ativar o modo de quarentena total com limites trimestrais (opção 2).

Tudo no mesmo link de download CSV, no formato de tabela abaixo.

Cenário 1: o mais rápido


O cenário 1 é o pior do ponto de vista da propagação da infecção, quando 100% do tráfego entre as cidades permanece (agora já é menor) e as pessoas não tentam se isolar, por exemplo, viajam de ônibus e metrô para essas feiras , mas ao mesmo tempo cumprem as recomendações para lavar as mãos e tentar manter uma distância (com sucesso variável). Ele é simulado por seis meses, portanto, por exemplo, Moscou não será curada para um estado de "menos de mil infectados ao mesmo tempo" como parte do período de desenvolvimento do modelo.

Parâmetros da coluna - o número de pacientes infectados ao mesmo tempo (os sobreviventes não são incluídos) O primeiro limiar começa com "mais de mil" (este é o dia em que o número de pessoas infectadas na cidade excede 1.000), depois 10 e 100 mil. A quarta coluna é o momento em que subjetivamente você pode parar de se esconder, menos de 1.000 ao mesmo tempo infectados. Os números nas colunas são o dia em que o limite é atingido. Por exemplo, Moscou está ganhando os primeiros mil modelos infectados simultaneamente previstos neste cenário em 13 dias.

			>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	-	-	-

O modelo também possui Aldan, Argun, Arsk, Artyshta, Artyom, Artyomovsk, Ayan, Babushkin, Bagdarin, Baykalsk, Baykit, Batagay, Belaya Gora, Bely, Birch, Bogorodskoye, Bolotnoye, Buinsk, Vanavara, Vanino, Veliky Ustyug, Verkhn Verkhoturie Vilyuysk Vyazemskij, Gremyachinsk, Gousinoozerskaya, Davlekanovo, Deputatsky, Dixon, Dolinsk, Erbogachen, Zhigansk, Zhukovka Zabaykalsk, Zavitinsk, Zainsk, Zalahtove, Zarinsk, Ilynka, Zlynka, Ikkaka Kazachinskoye, Kalachinsk, Kalevala, Karagaysky, Karasuk, Karachev, Kargasok, Kargat, Keperveem, Kinel, Kirensk, Kola, Koslan, Red Chikoy, Kupino, Kurilsk, Leninsk, Lobnya, Luza, Lyuban, Makarov, Makushino Malarkhangelskelsk, Malarkhangelsk Meshchovsk, Minyar, Mogocha, Murashi, Myski, Mytishchi, Nazyvaevsk, Nartkala, Nizhneangarsk, Novoabzakovo, Novorzhev, Novosil, Nyurba, Obluchye,Ob, Lago Karachinskoye, Ozersk, Olenyok, Olekminsk, Omolon, Omsukchan, Okhotsk, Pavelets, Pevek, Peno, Petukhovo, Plyos, Poronaysk, Przhevalskoye, Fios, Sakkyryr, Salmi, Saskylakh, Svetlogorsk (Kras). Seymchan, Simeiz, Blue Sedge, Slyudyanka, Sol-Iletsk, Sonkovo, Sorsk, Sosnovka, Spas-Demensk, Srednekolymsk, Sretensk, Suntar, Susuman, Taksimo, Talakan, Terek, Tiksi, Toguchin, Tolka, Tommot, Topruki, Topkaya , Turukhansk, Ust-Kachka, Ust-Koks, Ust-Kuyga, Ust-Nera, Ust-Tsilma, Khandyga, Khatanga, Khilok, Morro, Honuu, Khotynets, Chara, Chemal, Cheremkhovo, Cherepanovo, Chernoluchye, Chersky, Chokurdym, Chokurdym , Chumikan, Chormoz, Shilka, Evensk, Yuzhno-Kurilsk - essas cidades ficam infectadas depois do período simulado ou não ganham 1000 infectadas.Peno, Petukhovo, Ples, Poronaysk, Przhevalskoye, Fio, Sakkyryr, Salmi, Saskylakh, Svetlogorsk (Krasnoyarsk.), Severo-Yeniseysk, Seymchan, Simeiz, Blue Osoka, Slyudyanka, Sol-Iletsk, Sonskovo, Sonskovo , Srednekolymsk, Sretensk, Suntar, Susuman, Taksimo, Talakan, Terek, Tiksi, Toguchin, Somente, Tommot, Firebox, Excursão, 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 - essas cidades são infectadas mais tarde ou simulada Não ganhe 1000 infectados.Peno, Petukhovo, Ples, Poronaysk, Przhevalskoye, Fio, Sakkyryr, Salmi, Saskylakh, Svetlogorsk (Krasnoyarsk.), Severo-Yeniseysk, Seymchan, Simeiz, Blue Osoka, Slyudyanka, Sol-Iletsk, Sonskovo, Sonskovo , Srednekolymsk, Sretensk, Suntar, Susuman, Taksimo, Talakan, Terek, Tiksi, Toguchin, Somente, Tommot, Firebox, Excursão, 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 - essas cidades são infectadas mais tarde ou simulada Não ganhe 1000 infectados.Sonkovo, Sorsk, Sosnovka, Spas-Demensk, Srednekolymsk, Sretensk, Suntar, Susuman, Taksimo, Talakan, Terek, Tiksi, Toguchin, Tolka, Tommot, Firebox, Tour, Turan, Turukhansk, Ust-Kachka, Ust-Koks Kuyga, Ust-Nera, Ust-Tsilma, Khandyga, Khatanga, Khilok, Colina, Honuu, Khotynets, Chara, Chemal, Cheremkhovo, Cherepanovo, Chernoluchye, Chersky, Chokurdy, Chulym, Chumikan, Chermoz, Shilka, Evensk, Yuzhno essas cidades são infectadas depois do período simulado ou não ganham 1000 infectadas.Sonkovo, Sorsk, Sosnovka, Spas-Demensk, Srednekolymsk, Sretensk, Suntar, Susuman, Taksimo, Talakan, Terek, Tiksi, Toguchin, Tolka, Tommot, Firebox, Tour, Turan, Turukhansk, Ust-Kachka, Ust-Koks Kuyga, Ust-Nera, Ust-Tsilma, Khandyga, Khatanga, Khilok, Colina, Honuu, Khotynets, Chara, Chemal, Cheremkhovo, Cherepanovo, Chernoluchye, Chersky, Chokurdy, Chulym, Chumikan, Chermoz, Shilka, Evensk, Yuzhno essas cidades são infectadas depois do período simulado ou não ganham 1000 infectadas.Shilka, Evensk, Yuzhno-Kurilsk - essas cidades são infectadas depois do período simulado ou não contam com 1.000.Shilka, Evensk, Yuzhno-Kurilsk - essas cidades são infectadas depois do período simulado ou não contam com 1.000.

Cenário 2


O cenário mais "isolado". Apenas 10% do tráfego permanece nele, ou seja, ir de um ponto a outro se torna muito mais difícil, mas possível. Esta não é uma quarentena completa, mas uma redução significativa na conectividade. As pessoas nas cidades não vão a feiras e tentam se isolar, mas fazem isso não idealmente, mas com o melhor entendimento. Um período de 180 dias é simulado (consequentemente, Barnaul, que marcou mil pacientes no 174º dia do modelo, não terá tempo para pontuar menos de mil pacientes no processo de esmagamento da epidemia). As cidades que não estão na tabela não recrutam mais de 1000 pacientes ou não são infectadas.

			>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	-	-	-

Recordo mais uma vez que esta é uma simulação da propagação da infecção entre as cidades, e não uma consideração da mortalidade e do resto. Você pode ajudar o ODS escrevendo em ummephistopheies.

Mais importante: o centro Skoltech decidiu alocar tempo de computação no supercomputador Zhores para simular tarefas que de alguma forma estão relacionadas à contenção da epidemia. Eles têm nós de CPU (uma pequena parte, mas existem) e nós de GPU (nos nós existem 4 Tesla P100). Se você tiver um código paralelo para a CPU MPI ou precisar calcular modelos em paralelo em uma GPU, isso é adequado. Você pode trazer tarefas relacionadas à luta contra a epidemia, por exemplo, modelagem molecular, modelagem de fluxo de tráfego, etc. Contatos: sergey.sosnin@skoltech.ru ou você pode se inscrever diretamente .

O que isso significa?


A logística russa é uma das mais complexas do mundo. Temos muitas cidades isoladas, a população está significativamente espalhada pelo planeta, enormes territórios vazios. A partir de uma conexão estreita no oeste, a contagem se torna fracamente acoplada no leste.

Isso pode significar que é possível cortar partes significativas do gráfico dos principais focos (mas parece ser tarde demais devido ao retorno a diferentes cidades grandes do exterior).

Os modelos sem levar em conta essa distribuição são muito limitados pela falta de dados necessários.

Agora, o fator de desigualdade da população significa que você pode alterar drasticamente o curso da epidemia, bloqueando as ligações de transporte.

A principal conclusão comercial é que o bloqueio agora é mais barato do que as consequências posteriores.

Convido você a não aceitar minha palavra, mas a quebrar um modelo, aprofundar no CSV e no código, distorcer e melhorar o resultado fornecido pelo ODS. Atualmente, a comunidade está trabalhando no aprimoramento do modelo.

E enfatizo que o fato de a comunidade ter assumido o projeto, elaborado e aberto o resultado é um enorme precedente a favor do fato de que os próprios dados precisam ser abertos. Porque às vezes eles são extremamente úteis, mesmo se você não tiver tempo ou capacidade de fazer algo com eles.

Links em um só lugar , uma postagem grande com vários links para estudos diferentes,mephistopheies- sua entrada no ODS, se você quiser ajudar. Postagem de ODS porgrismecom internos e suposições do modelo, um link para o repositório .

All Articles