Специалисты СПбГУ рассчитали математическую модель распространения коронавируса, согласно которой пик по количеству активных случаев болезни в двух столицах придется на середину декабря.

Узнать это ученым Центра интеллектуальной логистики СПбГУ помогла новая модель прогнозирования развития эпидемий CBRR (Case-Based Rate Reasoning). С помощью этого метода исследователи готовят прогнозы распространения COVID-19 в Петербурге, Москве и России, основываясь на данных о развитии эпидемии в странах, где болезнь зафиксировали раньше. Описание модели и первые результаты ее работы опубликованы в престижном международном журнале Mathematics.

Согласно последним прогнозам, в Петербурге темп прироста заболевших после небольшого замедления в середине ноября в последнюю неделю осени увеличился и достиг своих максимальных показателей за все время эпидемии.

Сейчас обе столицы приблизились ко второму с начала эпидемии пику по количеству активных случаев болезни: то есть по числу болеющих на конкретный день.  В Москве он ожидается 11-12 декабря, а в Петербурге – 15-16 декабря.

В столице на пике количество заболевших, согласно расчетам ученых, составит 149-151 тысячу человек, а в Петербурге – 64-65 тысяч. Эти значения необходимо учитывать, чтобы понимать уровень загрузки системы здравоохранения и планировать ее работу на перспективу.

В целом по России, как отмечается в отчете Центра интеллектуальной логистики, ежедневный прирост новых случаев заболеваний в течение последних двух недель колеблется в диапазоне от 24 до 27 тысяч новых случаев. При этом 3 декабря впервые этот показатель превысил 28 тысяч человек. Если такой уровень прироста сохранится в течение 7–10 дней (то есть Россия окажется на плато относительно значения новых случаев) и в дальнейшем начнет уменьшаться, то, как полагают ученые, Россия может выйти на пик по количеству активных случаев болезни 21-22 декабря. В этот день число болеющих в целом по стране может оказаться в диапазоне от 514 до 517 тысяч человек.

Первые прогнозы ученые начали строить в апреле-мае 2020 года и столкнулись с трудностью: все имеющиеся модели математического прогнозирования развития эпидемий не работали для COVID-19.

"В апреле-мае еще не было статистики о динамике нового вируса, тогда как для уже известных ранее человечеству вирусов такая статистика есть. Поэтому имевшийся в тот период класс моделей для прогнозирования динамики эпидемий не годился. Пришлось разработать новый подход и новую модель CBRR. Ее особенность в том, что для прогнозирования эволюции эпидемии в России она использует данные о динамике распространения нового коронавируса в странах, где эпидемия началась раньше, чем в нашей стране", – рассказал руководитель Центра интеллектуальной логистики СПбГУ, заведующий кафедрой математического моделирования энергетических систем СПбГУ, доктор физико-математических наук, профессор Виктор Захаров.