Wissenschaftliche Methoden normalerweise verwendet, um Wettervorhersagen ausgeliehen wurden, um vorherzusagen, wie schnell COVID-19 konnte in verschiedenen Ländern zu verbreiten wie lockdown wird vereinfacht, sowie die Bewertung der Wirksamkeit der Maßnahmen.
Die Meteorologen von der Universität von Reading und National Centre for Earth Observations waren Teil eines internationalen Teams, das angewandte Daten-assimilation, eine Technik, die kombiniert mehrere Quellen von Informationen, um abzuschätzen, wie sich eine situation entwickeln wird, über die Zeit, zu der Pandemie. Es schlägt vor, es ist möglich, ziemlich genau Vorhersagen, wie easing-Maßnahmen möglicherweise Auswirkungen auf die Ausbreitung des virus bis zu zwei Wochen im Voraus.
Diese Technik wird normalerweise verwendet, um paar computer-Simulationen mit realen Wetter-Beobachtungen zur Prognose des zukünftigen Wetters. Frühere computer-Modell-Prognosen geprüft werden können, die gegen die nachfolgenden Wetter-Daten, um zu helfen, zukünftige Kurzfristige Vorhersagen genauer werden.
Wenn es sich um den coronavirus, Beobachtungen, einschließlich Krankenhauseinweisungen, die Anzahl der Patienten auf der Intensivstation, und die Zahl der täglichen Todesfälle können kombiniert werden mit Modellen, die Berechnung von Risiko, Vulnerabilität, Exposition, Infektion und Tod.
Dr. Javier Amezcua, einer der drei Lesen Wissenschaftler, arbeitete auf der Studie, sagte: „die Meisten Daten unsicher ist, bis zu einem gewissen Grad, aber die Kombination von so viel wie möglich aus verschiedenen Quellen kann Eisen aus einige dieser Unsicherheiten bei der Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Meteorologen verwenden diese Methode, die ganze Zeit zu verstehen und Prognose der natürlichen Prozesse wie das Wetter, aber seine Verwendung zu verlängern darüber hinaus.
„Wir haben beschlossen, die Anwendung dieser Technik, die wir routinemäßig verwenden, um die unsichere Lage, in der sich die Welt gerade jetzt—COVID-19. Wir sind zwar keine Experten auf Viren, unsere Ergebnisse zeigen das Potenzial von Maßnahmen, die Verringerung der Menge von Menschen Kontakt miteinander haben, um viele Menschenleben zu retten.“
Professor Alberto Carrassi, Koordinator des Teams zu Lesen, sagte: „Das war eine echte interdisziplinäre übung, die zeigt, wie Methoden und Ansätze Wurzeln in einer Disziplin, die angewendet werden können, die jenseits Ihrer ursprünglichen Gelände von Anwendungen, Chancen für die weitere cross-fertilisations.“
Die Forschung, eingereicht bei der Zeitschrift Foundations of Data Science, können Abschätzungen gemacht werden, wie sich die Situation entwickeln wird in verschiedenen Szenarien, und kann verwendet werden, um längerfristige Prognosen. Das bedeutet, es könnte nützlich sein, um vorherzusagen, die Auswirkungen von änderungen der lockdown-Richtlinien, wie die Wiedereröffnung von Schulen und Geschäften oder die Erhöhung der zulässigen Geselligkeit haben könnte, auf die Ausbreitung von Infektionen.
Das team wandte die Technik zu schätzen, coronavirus verbreitet in acht verschiedenen Ländern auf der ganzen Welt—England, Frankreich, Niederlande, Norwegen, USA, Kanada, Brasilien und Argentinien—, die haben alle gesehen, wie das virus auf verschiedene Weise zu verbreiten.
In England, die jetzt schon bekannten R-Nummer—die Anzahl von Menschen eine person mit COVID-19 ist wahrscheinlich zu infizieren, war effektiv reduziert unter 1, die von der Regierung lockdown-Maßnahmen. Es wurde verändert, indem das team drei mögliche Szenarien: wo es reduziert auf 0,5 erhöht sich auf 1 oder weiter erhöht werden auf 1,2.
Obwohl ungewiss ist, die Ungefähre Zahl der Toten projiziert 1. September in jedem Szenario wurden 57,000 (R=0,5), 63,600 (R=1) und 76,400 (R=1.2). Die Zahl der Todesfälle, die in England als der 1. Juni war etwa 45.000.
Dr. Alison Fowler, die Dritte Lesung Forscher, arbeiteten auf der Studie, sagte: „Verständnis für die Unsicherheit des Modells und der Messungen ist entscheidend für den Erfolg von data assimilation. Dies war besonders schwierig zu quantifizieren, die beim Umgang mit gemeldeten Todesfälle aufgrund von COVID-19, Hospitalisierungen und Anzahl der positiven Fälle, in denen die Sammlung von Daten ist kompliziert, so viele politische und soziale Themen.“
Professor Geir Evensen, von der NORCE: Norwegian Research Center, der die Studie leitete, sagte: „Ein zentrales Ergebnis aus dieser Arbeit ist, dass wir abschätzen können, genau wie der reproduktiven Zahl variiert in der Zeit in Reaktion auf die Umsetzung oder den Verlust von bis verschiedenen Maßnahmen.“