Breaking News:

latest

VỀ TÌNH HÌNH DỊCH BỆNH Ở HẢI DƯƠNG

Hải Dương đã xuất hiện 3 ca Covid trong cộng đồng. Đây là dấu hiệu không tốt lành gì. Cả 3 ca nhiễm đều làm việc ở nhà hàng cho thấy sự chủ ...

Hải Dương đã xuất hiện 3 ca Covid trong cộng đồng. Đây là dấu hiệu không tốt lành gì. Cả 3 ca nhiễm đều làm việc ở nhà hàng cho thấy sự chủ quan coi thường dịch bệnh từ phía người dân. 

Nhiều bạn hỏi tôi, sự kiện Hải Dương có ảnh hưởng tới tình hình dịch bệnh không? 

Tất nhiên là có ảnh hưởng. Nhưng ảnh hưởng thế nào lại là điều chúng ta quan tâm. 

Đường cong dự báo tình hình dịch bệnh là thể hiện khoảng dãn cách xã hội. Mỗi một khoảng dãn cách ứng với một phân bố như vậy. Một khi khoảng dãn cách thay đổi phân bố thay đổi theo. 

Khái niệm khoảng dãn cách được hiểu là quãng đường di chuyển của virus Covid để đến và gây ra lây nhiễm. Trong phương trình vi phân mô tả quá trình ngẫu nhiên lây nhiễm 

            F(t)'=a.F(t)-b.F(t-λ)

khoảng dãn cách xã hội tham gia vào các hệ số a.

Trong phương trình trên thù F(t) là một phân bố chuẩn tại mỗi thời điểm t và các hệ số a,b,λ là các đại lượng ngẫu nhiên có phân bố chuẩn.  Hệ số a đặc trưng cho khả năng lây nhiễm. Hệ số b đặc trưng cho khả năng khỏi bệnh. Hệ số c đặc trưng cho thời gian khỏi bệnh.

Nếu hình dung nghiệm ở dạng tổng tích phân chúng ta sẽ thấy nó rất gần với phân bố chuẩn. Tuy nhiên thời điểm t sau λ sẽ diễn biến khác với trước. 

Sử dụng máy tính cho mô hình quan hệ xã hội chúng ta có thể vẽ ra được dạng nghiệm. Mô hình quan hệ xã hội được đặc trưng bởi 2 quan hệ cố định và 1 quan hệ ngẫu nhiên. Quan hệ cố định thứ nhất là tình cảm, quan hệ cố định thứ hai là công việc. Quan hệ ngẫu nhiên là xuất hiện khi đi tàu xe, vào nhà hàng, siêu thị,...

Hai quan hệ cố định thiết lập nên mặt phẳng quan hệ xã hội, mà mỗi điểm được hình dung như một người. Quan hệ ngẫu nhiên được hiểu là xác suất tự phát. Trên mặt phẳng này một điểm F0 sẽ tạo ra các tiếp xúc ngẫu nhiên F1 với những điểm gần nó.

Mô phỏng máy tính cho thấy hàm phân bố lây nhiễm Covid theo thời gian có dạng phân bố chuẩn theo căn bậc 2 của thời gian (tôi đã post trình rồi, các bạn chịu khó tìm lại). Điều này có thể giải thích như sau.

Không phải lần tiếp xúc nào cũng gây ra nhiễm bệnh. Số lượng các F1 vây quanh tỷ lệ với diện tích hình tròn tâm F0 và bán kính thì tỷ lệ với thời gian. Phải có đủ một lượng nhất định F1 mới xuất hiện một F0 mới. Như thế xác suất để xuất hiện thêm một F0 mới tỷ lệ với căn của thời gian. 

Hàm phân bố covid cho mỗi đợt dịch  chỉ phụ thuộc 3 thông số. Sau khi chúng ta hình dung ra được dạng hàm phân bố thì việc còn lại là xác định các hệ số của hàm theo các số liệu thực tế. Đây là bài toán loại bỏ nhiễu trắng, và có thể tính gần đúng nhờ phương pháp bình phương tối thiểu. 

Như thế chúng ta đã đưa ra được hàm dự báo phân bố lây nhiễm Covid. Trong tính toán chúng ta sử dụng yếu tố mặc định là thuật toán dập dịch và ý thức cộng động là ổn định. Với mỗi thuật toán dập dịch khác nhau chúng ta có đường cong phân bố khác nhau. Như thế các trường hợp bùng phát cộng đồng đều được xử lý như nhau thì đường cong phân bố không thay đổi.

Trường hợp xuất hiện 3 ca Covid nhân viên phục vụ của một nhà hàng ở Hải Dương là rất nguy hiểm. Tuy nhiên nhà hàng có thể là khoảng không gian mở, có quạt. Khả năng lây chéo là ít. Các biện pháp khống chế ổ dịch đã được thiết lập. Như thế hàm dự báo phân bố lây nhiễm cũng không thay đổi nhiều. Chúng ta phải chờ dữ liệu của 3 ngày tới.

Nguyễn Lê Anh




Không có nhận xét nào

Nội Bật