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定量生物学 > 种群与进化

arXiv:2005.08255 (q-bio)
[提交于 2020年5月17日 (v1) ,最后修订 2020年12月8日 (此版本, v3)]

标题: 印度COVID-19的动力学建模与分析

标题: Dynamical modelling and analysis of COVID-19 in India

Authors:R. Gopal, V. K. Chandrasekar, M. Lakshmanan
摘要: 我们研究了在中国武汉爆发新型冠状病毒后,印度新冠疫情的传播情况。通过利用易感(S)、暴露(E)、感染(I)和移除(R)人群模型,即所谓的SEIR动力学模型,并借助早期疫情官方报告的数据,我们估算了印度新冠疫情初始感染个体的传播率。数值分析和模型验证被用来校准系统参数,这些参数基于关于感染人数的官方公开信息,然后评估了若干可能适用于印度的新冠场景。 我们的研究结果对未来疾病的发生提供了一个估计,并展示了政府和个体努力控制大流行相关危机的影响和时间的重要性。我们还特别强调了遏制过程中个人反应的重要性。
摘要: We consider the pandemic spreading of COVID-19 in India after the outbreak of the coronavirus in Wuhan city, China. We estimate the transmission rate of the initial infecting individuals of COVID-19 in India by using the officially reported data at the early stage of the epidemic with the help of Susceptible (S), Exposed (E), Infected (I), and Removed (R) population model, the so-called SEIR dynamical model. Numerical analysis and model verification are performed to calibrate the system parameters with official public information about the number of people infected, and then to evaluate several COVID -19 scenarios potentially applicable to India. Our findings provide an estimation of disease occurrence in the near future and also demonstrate the importance of governmental and individual efforts to control the effects and time of the pandemic-related critical situations. We also give special emphasis to individual reactions in the containment process.
评论: 20页,7幅图,被《当代科学》接受发表(2020)。
主题: 种群与进化 (q-bio.PE) ; 物理与社会 (physics.soc-ph)
引用方式: arXiv:2005.08255 [q-bio.PE]
  (或者 arXiv:2005.08255v3 [q-bio.PE] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.08255
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: V.Kuppusamy Chandrasekar [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2020 年 5 月 17 日 14:00:50 UTC (817 KB)
[v2] 星期四, 2020 年 5 月 21 日 14:00:22 UTC (818 KB)
[v3] 星期二, 2020 年 12 月 8 日 11:00:17 UTC (344 KB)
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