Регион: Пермский край
Пермский край — субъект Российской Федерации, расположенный на востоке Европейской части России. Входит в Приволжский федеральный округ и Уральский экономический район. Административный центр края — город Пермь. Площадь 160 237 км². Население 2 599 260 человек (2020). В состав края входит Коми-Пермяцкий округ. Находится в восточной части Восточно-Европейской равнины и на западных склонах Среднего и Северного Урала, в бассейне реки Кама. Граничит на севере с Республикой Коми, на востоке со Свердловской областью, на юге с Башкортостаном, на западе с Удмуртией, на северо-западе с Кировской областью.
Численность населения
- Общая численность населения: 2599301 человек
- Численность городского населения: 1973085 человек
Текущая заболеваемость
График зафиксированных случаев заражения коронавирусной инфекцией в регионе. Официально регистрируемое число новых заражений по дням.
Прогноз развития пандемии (моделирование)
Каждый регион в мире индивидуален, также различны и меры нейтрализации вируса, поэтому данными параметрами обусловлены различия протекания пандемии COVID-19. Поступающие к нам данные позволяют рассчитывать предиктивные модели, составляющие разные сценарии развития ситуации. Несмотря на то, что предвидеть положение со 100% гарантией невозможно, мы в прогнозах можем оценить тренд. Прогнозируемый расчет числа инфицирований может показывать эффективность защитных мер на более ранних стадиях. На графике отображены сценарии дальнейшего развития пандемии и расчет возможной второй волны. Оба сценария были получены с помощью математической модели (gradient boosting) над данными эпидемиологической модели SEIR.
Эпидемиологическая модель SEIR
SEIR – одна из эпидемиологических моделей, направленных на изучение распространения вирусных инфекций. Заглавные буквы в названии кодируют за стадии развития (compartment) инфекции: S = Susceptible (подвержены), E = Exposed (заражены), I = Infectious (инфицированы), R = Recovered (выздоровели). Одна из ключевых особенностей SEIR – полная интерпретируемость, с ее помощью можно выполнять моделирование не только распространения инфекции, но и рассчитывать такие параметры, как период инкубации. Однако, модель SEIR имеет и недостатки. Существенный ее недостаток – допущение, что заразность заболевания после первой волны будет только снижаться со временем. На наших графиках видно, что SEIR регулярно слишком оптимистично обрабатывает число заразившихся в будущем, таким образом в общей модели с ней используются технологии машинного обучения.
Эффективный индекс репродукции (распространения), Rt
Индекс репродукции, также называемый эффективное репродуктивное число, это параметр, который позволяет отслеживать изменение отношения числа зараженных ко времени. Другими словами, показатель репродукции определяет число людей, которых может инфицировать один больной до его изоляции. Когда Rt равен 2 единицам, то за рассматриваемый промежуток времени каждый инфицированный в среднем передаёт вирус 2 ещё не зараженным. Чем выше параметр Rt, тем больше новых заражений (и наоборот). Темпы эпидемии начинают снижаться, если коэффициент удается снизить до значения менее единицы.