Development of chain models of the dynamics of the COVID-19 pandemic spread

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The work confirms the correctness of the mathematical model of the spread of the coronavirus pandemic as a branched chain (autocatalytic) reaction. The results of the interpretation of statistical data within the framework of this model for the already completed — the first and second — and the ongoing (in May–June 2021) third waves of coronavirus for the city (Moscow), region (Yakutia), and country (Russia) are presented. The quantitative parameters of the logistic function were obtained which satisfactorily describe the spread of the pandemic in these three research objects. The model has predictive capabilities. It was shown that the constancy of the infection rate after a decrease in this value means the beginning of the next wave of coronavirus. The start date and the number of people infected in it can also be determined in advance. So, for the third wave of coronavirus which takes place in June 2021, using the model, the number of people who will be infected in the third wave of coronavirus and the time of its beginning were determined. Some of the patterns found are universal. In particular, the effective rate constant decreases with the transition from the first wave to the second. This can be explained by the growth of the so-called herd immunity. The model calculates a dynamic constant associated with the probability of infection for one person. This constant can change by more than two orders of magnitude when moving from one region to another.

About the authors

Vladimir M. Goldberg

N. M. Emanuel Institute of Biochemical Physics, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: goldberg@sky.chph.ras.ru

Doctor of Science in chemistry, senior research scientist

Russian Federation, 4 Kosygin Str., Moscow 119334

References

  1. Zlojutro, A., D. Rey, and L. Gardner. 2019. A decision-support framework to optimize border control for global outbreak mitigation. Sci. Rep. — UK 9:2216.
  2. Krivorot’ko, O. I., S. I. Kabanikhin, N. Y. Zyat’kov, A. Yu. Prikhod’ko, N. M. Prokhoshin, and M. A. Shishlenin. 2020. Mathematical modeling and forecasting of COVID-19 in Moscow and Novosibirsk region. Numer. Analys. Appl. 13:332–348. doi: 10.1134/ S1995423920040047.
  3. Coronavirus COVID-19 Global Cases by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University. Available at: https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 (accessed March 21, 2020).
  4. Tamm, M. V. 2020. Koronavirusnaya infektsiya v Moskve: prognozy i stsenarii [COVID-19 in Moscow: Prognoses and scenarios]. FARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomic Pharmacoepidemiology 13(1):43–51. doi: 10.17749/2070-4909.2020.13.1.43-51.
  5. Koltsova, E. M., E. S. Kurkina, and A. M. Vasetsky. 2020. Mathematical modeling of the spread of COVID-19 in Moscow and Russian regions. arXiv:2004.10118 [q-bio.PE].
  6. Chen, Y., J. Cheng, Y. Jiang, and K. Liu. 2020. A time delay dynamical model for outbreak of 2019-nCoV and the parameter identification. J. Inverse Ill-Pose. Pr. 28(2):243–250.
  7. Goldberg, V. M. 2020. Dynamics of coronavirus spread in terms of chemical reaction kinetics. Russ. Chem. B. 69(10): 2022–2028.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».