See veebileht kasutab küpsiseid kasutaja sessiooni andmete hoidmiseks. Veebilehe kasutamisega nõustute ETISe kasutustingimustega. Loe rohkem
Olen nõus
"SARS-CoV-2 viirusega seonduvate probleemide lahendamise sihtgrant (COVSG)" projekt COVSG22
COVSG22 "Viiruse levimiskiiruse Monte-Carlo analüüs sõltuvuses inimeste mobiilsusest ja sotsiaalsest distantseerumisest (1.09.2020−31.12.2021)", Jaan Kalda, Tallinna Tehnikaülikool, Loodusteaduskond, Küberneetika instituut.
COVSG22
Viiruse levimiskiiruse Monte-Carlo analüüs sõltuvuses inimeste mobiilsusest ja sotsiaalsest distantseerumisest
Monte-Carlo analysis of the spreading rate of a virus as a function of human mobility and social distancing
1.09.2020
31.12.2021
Teadus- ja arendusprojekt
SARS-CoV-2 viirusega seonduvate probleemide lahendamise sihtgrant (COVSG)
ETIS klassifikaatorAlamvaldkondCERCS klassifikaatorFrascati Manual’i klassifikaatorProtsent
4. Loodusteadused ja tehnika4.10. FüüsikaP190 Matemaatiline ja üldine teoreetiline füüsika, klassikaline mehaanika, kvantmehaanika, relatiivsus, gravitatsioon, statistiline füüsika, termodünaamika1.3 Füüsikateadused33,4
4. Loodusteadused ja tehnika4.5. StatistikaP160 Statistika, operatsioonanalüüs, programmeerimine, finants- ja kindlustusmatemaatika 1.2 Arvutiteadus ja informaatika33,3
2. Ühiskonnateadused ja kultuur2.11. SotsiaalteadusedS230 Sotsiaalne geograafia5.7 Sotsiaal- ja majandusgeograafia33,3
PerioodSumma
01.09.2020−31.12.2021120 000,00 EUR
120 000,00 EUR

Leidmaks optimaalne kombinatsioon viiruse levikukiiruse kontrollimiseks kasutatavatest meetmetest on vaja teada planeeritavate meetmete efektiivsust ning sotsiaalmajanduslikku hinda. Projekti eesmärgiks on koostada tööriist: arvuti kood, mis prognoosib rahvastiku viirusesse nakatumist funktsioonina ajast sõltuvuses algsete viiruskandjate arvust ja regionaalsest paiknemisest Eestis, kehtestatud piirangutest (liikumiskeelud, kaubanduskeskuste, koolide-lasteaedade sulgemine jms) ning inimeste vabatahtliku sotsiaalse distantseerumise määrast. Prognoos tugineb SEIR-mudelist lähtuval Monte-Carlo mudelil ja kasutab Eesti demograafilisi andmeid, mobiilpositsioneerimise andmeid inimeste liikumise kohta, Maanteeameti andmeid liiklustiheduse kohta ja viiruse baasnäitajaid (sh peiteaja jaotusfunktsioon). Loome suutlikkuse reproduktsiooniarvu R0 väärtuse operatiivseks ennustamiseks sõltuvuses meetmete paketist. Need prognoosid aitavad valitsusel ja kriisikomisjonil teha teadmistepõhiseid otsuseid.
To find the optimal combination of measures for controlling the spreading rate of a virus we need to know the effectiveness of the planned measures and their socio-economic cost. The project aims to make a tool, a computer code that predicts the population's infection rate as a function of time, depending on the number and regional distribution of initial virus carriers in Estonia, imposed restrictions (movement bans, closure of shopping centers, schools and / or kindergartens, etc.) and degree of voluntary social distancing. To that end, a SEIR-model-based Monte-Carlo model is used together with Estonian demographic data, mobile-positioning-based human mobility and traffic intensity data, and characteristics of the virus (e.g. distribution function of the incubation period). We create the capacity of operatively predicting the value of the reproduction number R0 depending on the administrative measures. The government can use these predictions for making knowledge-based decisions.