研究员在康涅狄格州Covid-19开发城镇级模型

地理彼得·陈教授在1月2021年发表了一项研究国际地理信息科学杂志概述了基于出行行为的COVID-19在康涅狄格州每个城镇的综合预测模型。

这模型，命名为MSEIR模型，是对该领域的主要贡献，因为它是专注于镇上的第一个Covid-19模型，而不是国家或国家层面。

陈的合作者包括来自克拉克大学的AIYIN张，来自爱达荷大学的惠王，来自香港理工大学的小林朱。亚当加拉赫，博士。在Uconn的学生在Uconn的地理中开发了康涅狄格Covid-19监控仪表板，是团队的另一个成员。

“我们一起来评估这个问题，”陈说。

使用来自康涅狄格州公共卫生部的数据，团队修改了传统的SEIR模型，是流行模拟的经典模型，通过增加社会疏散度量和居民旅行活动。本质上，他们调查了康涅狄格州居民，了解他们是否正在旅行，如果是的话，有多远。

“SEIR是一种与世隔绝的模式，不考虑旅行行为，”陈说。“我们使用真实世界的数据来了解人们在新模型中的去向。”

这些关于社交距离行为的信息对于在康涅狄格州建立准确的流行病模型至关重要。特别是由于州与州之间的旅行禁令和限制，大多数感染不是来自州外，病毒是通过州内旅行从城镇传播到城镇。

“在早期的疫情爆发后，所有的旅行都发生在地方层面，”陈说。“大多数感染发生在城镇层面。这些都是感染发生的地方。”

陈的小组创造了九种模型。每个模型都考虑不同级别的社会疏松遏制和合规。模型1呈现了最严格的限制和模型9的影响。根据模型，宽松的社会疏散限制和合规将使城镇更大的风险增加感染率。

这些模型预测了康涅狄格州每个城镇的病例。根据该模型假设的情景，预计莱迪亚德(Ledyard)和里斯本(Lisbon)等一些城镇的病例增长百分比将显著高于其他城镇。这一信息对地方和州卫生官员决定如何利用资源和形成社会距离政策非常重要。

虽然更大规模的研究更容易，因为它们有更大的综合数据集，但这种中尺度研究对地方卫生官员的信息要丰富得多。

“我认为这不仅对康涅狄格州卫生部门管理资源和利用资源为高风险城镇服务的人员非常重要，而且对地方政府也非常重要，”陈说。“如果他们意识到自己有很高的风险，他们可以更加谨慎。”

尽管大流行可能出现意想不到的转折，但基于当前趋势，该模型仍然提供了有价值的见解。该小组每周仍在收集数据，以便将其纳入不断演变的大流行情况。

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