Эта статья является препринтом и не была отрецензирована.
О результатах, изложенных в препринтах, не следует сообщать в СМИ как о проверенной информации.
НЕСКОЛЬКО ОДНОВРЕМЕННЫХ ВОЛН В РАСПРОСТРАНЕНИИ COVID-19. ОБЪЯСНЕНИЕ ДЛИТЕЛЬНОГО ПЛАТО.
2020-06-01
Особенностью развития заболеваемости коронавирусом в ряде стран является длительное нахождение на плато по количеству новых случаев заболевания в день либо медленное уменьшение количества таких случаев. Такая ситуация характерна для Соединенных Штатов, Великобритании, Канады, Республики Беларусь, Швеции, Индонезии, Польши, Украины и др. Предложена модель, согласно которой распространение коронавируса в достаточно больших странах может осуществляться в виде нескольких одновременных волн, развивающихся независимо в населенных пунктах с различной плотностью населения. На основании статистического анализа общедоступных данных и модели одновременного распространения нескольких волн коронавируса на примере Республики Беларусь получено качественное объяснение и количественное описание длительного плато.
Ссылка для цитирования:
Гринчук П. С., Фисенко С. П. 2020. НЕСКОЛЬКО ОДНОВРЕМЕННЫХ ВОЛН В РАСПРОСТРАНЕНИИ COVID-19. ОБЪЯСНЕНИЕ ДЛИТЕЛЬНОГО ПЛАТО. PREPRINTS.RU. https://doi.org/10.24108/preprints-3112063
Список литературы
1. COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering at Johns Hopkins University. https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6
2. Lauer S. A. et al. The incubation period of coronavirus disease 2019 (COVID-19) from publicly reported confirmed cases: estimation and application // Annals of Internal Medicine. 2020. V. 172. Iss. 9. Pp. 577-582.
3. Xu S., Li Y. Beware of the second wave of COVID-19 // The Lancet. 2020. V. 395. Iss. 10233. Pp. 1321-1322.
4. Rocklöv J., Sjödin H. High population densities catalyse the spread of COVID-19 // Journal of Travel Medicine. 2020. V. 27. Iss. 3. Art # taaa038. doi: 10.1093 / jtm / taaa038.
5. Pedrosa R. H. L. The dynamics of Covid-19: weather, demographics and infection timeline // medRxiv. 2020. doi: https://doi.org/10.1101/2020.04.21.20074450.
6. Fanelli D., Piazza F. Analysis and forecast of COVID-19 spreading in China, Italy and France // Chaos, Solitons & Fractals. 2020. V. 134. Art. # 109761.
7. Blumberg A. A. Logistic growth rate functions //Journal of Theoretical Biology. 1968. V. 21. Iss. 1. Pp. 42-44.
8. A. Tsoularis, J. Wallace. Analysis of logistic growth models // Mathematical Biosciences. 2002. V. 179. Iss. 1. Pp. 21-55.
9. А.А. Куркин, О.Е. Куркина, Е.Н. Пелиновский. Логистические модели распространения эпидемий. Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2020. № 2 (129). С. 9-18.
10. P.F. Verhulst. Notice sur la loi que la population poursuit dans son accroissement // Correspondance Mathematique et Physique, 1838, V. 10. P. 113-121.
11. Khalili Golmankhaneh A., Cattani C. Fractal logistic equation // Fractal and Fractional. 2019.V. 3. Iss. 3. Pp. 41. doi: 10.3390 / fractalfract3030041.
12. Nahushev A. M. Equations of Mathematical Biology, Higher School, Moscow, 1995.
13. Последняя информация о коронавирусе в Беларуси и мире (URL https://news.tut.by/coronavirus-map/).
14. П.С. Гринчук. Прогноз развития заболеваемости коронавирусом в Республике Беларусь. Уточненные данные. Preprints.ru. Препринт от 01.05.2020 г. DOI: https://doi.org/10.24108/preprints-3112037
15. П.С. Гринчук, С.П. Фисенко. Две волны в динамике заболеваемости коронавирусом в Республике Беларусь. Preprints.ru. Препринт от 20.05.2020 г. DOI: https://doi.org/10.24108/preprints-3112048
16. Г. Корн, Т. Корн. Справочник по математике: Пер. с англ. Под ред. И.Г. Арамановича. М.: Наука. – 1978.
17. Кабанихин С. И., Криворотько О. И. Оптимизационные методы решения обратных задач иммунологии и эпидемиологии // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2020. Т. 60. №. 4. С. 590-600.
