小行为变化决定了疫情控制的成功或完全失败

流体物理与冠状病毒的蔓延有什么关系？关于该流行病的最新发现来自BjörnHof和他的科学技术研究所（IST奥地利）的物理学教授和他的研究小组，他们专注于流体和湍流流动。去年年初，HOF必须取消他的妻子的家乡武汉的预定访问，他的重点突然转变为疫情传播。

“我的团队通常研究管道和通道中的湍流，”他说。“在过去10年里，我们已经证明了湍流的开始是由统计模型描述的，这些模型同样被用于描述森林火灾和流行病。”考虑到这些经验，对该小组的理论家和计算专家布拉克·布达努尔(Burak Budanur)来说，编写流行病模型是一项简单的工作。

流行病曲线没有变平，它崩溃了

标准疫情模型表明，减缓程度对疫情高峰的高度具有持续影响。“期望是，曲线与社会疏散程度成比例地平息，”纸张主要作者Davide Scarselli说。但是，当他首先模拟了对测试和联系跟踪进行了限制的流行病时，图片是一个非常不同的。受感染的人最初按预期降低，但随后减缓水平达到一定阈值，突然折叠到几乎为零。在一个限制中，大约一半的人在流行病中被感染。另一方面，只有3％的疾病。令人惊讶的是，不可能在这两种结果之间获得结果：无论是相当大的爆发，还是几乎没有任何爆发。

失败收益率快于指数增长

检测已知联系人（不是测试本身）是慢慢陷入流行病的最强大方式之一。然而数字可以每天追踪的情况是有限的，因此可以管理的测试数量。研究人员发现，在流行病期间的一个观点超过了这些限制对后果深远。“如果发生这种情况，”Timme说，“疾病开始在未经检查的地区开始扩散，这种情况不可避免地导致感染的超级指数增加。”已经，指数增长是巨大的。它意味着每隔几天的感染倍增。超级指数表示即使加倍的速率也变得更快。

只要可以避免这种加速度，流行性曲线崩溃到相对低的情况下。有趣的是，无论接触跟踪是否受到小型或大安全保证金的保护相对较少。这些数字保持相对较低。另一方面，如果仅限于单个案例的限制，则超级指数增长导致总案例数跳跃十倍。

边际差异和不成比例的影响

“像大多数国家一样，奥地利没有早期反对第二波。一旦并非所有联系人都可以在去年9月再次追踪，并不难预测该案例数量将以较快的速度激增，”Scarselli说。在去年，它已经变得显而易见的是，在面对时，早期和决定性的反应是必不可少的指数增长不过，该团队的研究表明，测试限制使得计时更加重要。

锁定的成功和失败之间的差异是边缘的，或者作为布丹尔这样的差异：“昨天工作的政策不仅需要更长的时间来生效，而且如果它已经实施了一整天，这可能完全失败了。“HOF补充说：“大多数欧洲国家只在健康能力限制受到威胁时做出反应。实际上，政策制定者应该注意他们的联系跟踪团队并在这种保护盾崩溃之前锁定。“

最近，该团队研究了最佳策略，其中锁定用作预防工具而不是紧急制动器。概述最佳策略的稿件，最大限度地减少受感染者的数量和所需的锁定时间，目前正在进行中。

该研究发表在自然通信。

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