in_kant

Categories:

Москва: технический анализ 2.0

Количество заразившихся инфекционным заболеванием в единицу времени — это произведение двух чисел. Числа заразных людей в популяции и того, скольких новых людей в среднем каждый из них заражает — это и есть коэффициент воспроизводства Rt. Любые внешние факторы (эпидемиологические ограничения, локдауны, поведение людей, ношение масок, сезонные изменения, процент людей с иммунитетом) влияют только на Rt. Поэтому смотреть надо именно на динамику Rt, это и есть показатель, определяющий развитие эпидемии. Все остальное — производная от Rt и стартовых условий. Если Rt > 1, то число заболевших растет экспоненциально. Rt = 1 и у вас плато заболеваемости. Rt < 1 — и у вас спад заболеваемости.
Между тем, почти нигде вы не найдете графика изменения Rt и тем более его анализа. Яндекс на своей странице (https://yandex.ru/covid19/stat) рассчитывает Rt для регионов — но не показывает его исторический график. Вот тут ребята считают для США (rt.live), но мне интереснее сейчас Москва. А график на самом деле очень интересный и отчасти неожиданный.

Я взял официальное число выявленных случаев в Москве по неделям, а потом разделил каждое число на предыдущую неделю. Это не совсем правильно, потому что интервальный период ковида — 4 дня, а не семь. Но зато так сглаживаются неизбежные административные вариации будние/выходные. В таком анализе не имеет значения, какой процент случаев выявляется. Надо только, чтобы в каждые две соседние недели это процент был более-менее одинаков.


Динамика понедельного Rt в Москве (на основе официальной диагностики)
Динамика понедельного Rt в Москве (на основе официальной диагностики)

И вот что получается. Зеленое падение — это первый, самый суровый московский локдаун. А вот с середины мая Rt начал постепенно расти. Обратите внимание — он оставался ниже единицы до середины июля, то есть число зараженных все это время продолжало уменьшаться. Но рост Rt уже был виден! А потом наступило первое сентября и началась очная школа. И за последующие 4 недели количество больных в Москве учетверилось — а значит, учетверилась и вся последующая кривая эпидемии. В середине октября школы перевели на удаленку, и Rt начал падать. Еще раз обратите внимание: пик Rt был в конце сентября, и с ноября он уже уверенно падал. Хотя пик заболеваемости будет только в конце декабря.
А вот в феврале Rt начал опять расти, хотя на кривых заболеваемости еще было «плато». Как я уже писал, это скорее всего «британка».
Как будет меняться Rt дальше — неизвестно от слова вообще. И вряд ли кто-то может это предсказать. Но если он продолжит линейный тренд, то общее число выявленных заболевших к 1 июня составит 1.29 миллиона.

Общее число выявленных случаев ковида в Москве. Красные символы — данные, черная кривая — мой прогноз, красная кривая — прогноз Сбера.
Общее число выявленных случаев ковида в Москве. Красные символы — данные, черная кривая — мой прогноз, красная кривая — прогноз Сбера.

Как оказалось, СберИндекс тоже делает осторожные предсказания по Москве по собственной SEIR-модели. Параметры своей модели они не показывают, но опубликовали прогноз на 12 дней вперед. Они тоже предсказывают рост в ближайшие дни (https://sberindex.ru/ru/dashboards/model-zabolevaemosti-dlya-moskvy).

По их прогнозу на 15 апреля будет 3749 новых случаев и 1.064 миллиона всего (см. рисунок выше). Они ожидают заметно более быстрый рост, но объяснений никаких не дают.

Error

default userpic

Your IP address will be recorded 

When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.