Российские математики вычислили пик коронавируса в Москве

Пик заболеваемости COVID-19 в Москве придется на середину мая, за ним последует спад. К такому выводу пришли новосибирские ученые из Института вычислительной математики и математической геофизики СО РАН.

Они представили математическую модель распространения коронавируса в российских городах. В качестве переменных использовались пять показателей: количество восприимчивых людей, инфицированных без симптомов, больных с симптомами, вылеченных пациентов и число умерших от инфекции.

Математики пришли к выводу, что модель распространения вируса для восточных и западных регионов страны будет отличаться. Это связано с плотностью населения, расстоянием и разбросом крупных городов в регионах, а также постоянными транспортными потоками.

«В модели учитывались транспортные потоки. Рассчитывалось, куда ездят поезда и автобусы, летают самолеты. За основу взяты данные по перемещению за март прошлого года. По карте видно, что в западной части России транспортные потоки значительно больше, чем в восточной части страны. При расчетах брали данные до 30 марта прошлого года, потом пассажиропотоки были сокращены до 10%. Мы понимаем, что это грубая модель», — цитирует сотрудника института Ольгу Криворотько Kp.ru.

Исходя из расчетов, пик заболеваемости в Москве наступит в середине мая, после этого начнется спад. Он приведет к уменьшению количества тех, кто восприимчив к болезни, но при этом не остановит рост жертв инфекции и числа выздоровевших. Всплесков показателей наблюдаться не будет, считают ученые.

Основываясь на полученных данных, математики также отмечают, что полностью искоренить вирус не получится. По их прогнозам, он станет всесезонным или бессимптомным.

Эксперты подчеркнули, что расчеты были сделаны на основании имеющихся в свободном доступе данных, поэтому имеют определенную погрешность. Поскольку на наличие вируса в организме проверяют не всех, могут быть ошибки в данных по смертности. Известно, что сейчас к умершим от коронавируса причисляют всех, у кого был обнаружен COVID-19, однако фактически он стал причиной летального исхода не во всех случаях. Математики полагают, что позднее, когда данных станет больше, результаты моделирования будут точнее.