Секция «Химия»
Эпидемиологическое моделирование распространения пандемии коронавируса
Антонова Маргарита, обучающаяся 10 класса,
МБОУ Лицей № 94 ГО г. Уфа РБ.
Руководители: Нурисламова Р.З., учитель биологии;
Сафина Г.Ф., учитель математики
Актуальность исследования: множество лабораторий по вcему миру бьются в поисках возможных способов лечения нового штамма коронавирусаSARS-CoV-2. Пока вирусологи изобретают вакцину, эпидемиологи составляют модели распространения заболевания, чтобы не допустить новых вспышек заболевания.
Практическая значимость проделанной работы: рассмотрены различные методы прогнозирования и моделирования распространения заболеваний, были выявлены их преимущества и недостатки, также был совершен прогноз заболеваемости вирусом SARS-CoV-2 на ближайшее время в Российской Федерации и Республике Башкортостан.
Наличие исследований, проведённых в ходе проделанной работы. В 1 главе исследованы понятия о коронавирусе, его происхождении и понятие о пандемии, отсюда был сделан вывод, что последнее, к чему стоит обращаться - ожидание появление коллективного иммунитета. Во 2 главе изучено понятие экспоненциального роста и разобраны модели распространения эпидемии: SIR,SIERD,SIS, которые не подходят для описанияCOVID-19. В 3 главе проведён опрос населения о заболеваемости SARS-CoV-2, откуда были получены результаты, необходимые для следующих исследований. В 4 главе выполнено прогнозирование на 24 января в России и в Республике Башкортостан, также был сделан вывод, что метод экспоненциального роста может спрогнозировать лишь недолгий период времени. В 5 главе создана собственная модель SEIRDS, выполнена симуляция по ней, стало понятно, что данная модель не может конкретно спрогнозировать сколько заболевших будет к данному времени, но был установлен принцип работы пандемии.
Полученные результаты и их оценка: в ходе исследования был выполнен прогноз изменений уровня заболеваемости на основе текущих статистических данных, используя модели распространения инфекционных заболеваний на примере коронавируса (COVID-2019). При программной реализации удалось выяснить, что пандемия пойдет на спад, когда выработается коллективный иммунитет или каждый будет привит и будут соблюдаться эпидемиологические нормы. В процессе работы я не нашла модель, соответствующую коронавирусуCOVID-19, но у меня получилось создать прогноз не на долгий период времени путем доработки существующих моделей.
