安大略省总理道格·福特(Doug Ford)左,教育部长史蒂芬·莱切(Stephen Lecce)右,于30年2020月19日宣布政府计划在秋季因COVID-XNUMX大流行重新开放学校。 加拿大媒体/ Nathan Denette
在COVID-19大流行期间,世界各地的决策者都在努力解决 是否同时重新开放县和城市,还是允许受影响较小的地方先重新开放。 我们的研究表明,经过足够的测试和协调, 在没有爆发疫情的情况下在安大略省的地区重新开放学校和企业可以像长时间在全省范围内封锁一样有效 在最大程度地减少总感染的同时,还减少了封堵次数。
我们从气候变化谈判和水下巨型海带森林的研究中来到这个项目,可能使许多读者感到惊讶。
(存在Shutterstock)
著名的是,海胆可以将茂盛的海带架迅速放牧到岩石贫瘠的荒野中,这些动物不过是脊椎覆盖的带嘴球而已。 但是我们发现 集体顽童行为至关重要:有时,海胆会紧贴住所,仅保留小片贫瘠的土地,而在其他时候,海胆会聚集并迅速将海带森林推挤到海岸线大片的荒芜地带。
受此启发,我们询问当地的积极行动或全球谈判是否是减少全球温室气体排放的最快途径。 答案就在以下两者之间: 一旦几个(但不是全部)区域致力于减少排放,就从区域气候联盟转变为可执行的全球协议。 我们发现,在安大略省春季COVID-19疫情开始消退并就重新开放展开辩论时,采用了相同的原则。
一些人主张应允许较低案件数的地区开放,而另一些人则认为,开放和封闭区域的拼凑只会使个人从封闭区域前往开放区域以获取服务,从而将病毒传播到区域使它更加受到控制。
此外,旅行者可以从大城市传播病毒,大城市是旅行和COVID-19病例的热点。 因此,我们决定使用数学模型来解决这个问题,该数学模型与用于研究海带森林和气候变化的模型没有什么不同,所有这些模型都与分布在斑块上的种群有关。
这种偶然的洞察力在数学科学中一直存在,在这种偶然的洞察力下,研究一个问题的研究人员可以看到他们的方法或概念在其他显然无关的领域中的应用。 毕竟,也许这并不是偶然的,因为数学建模可以提供一个统一的框架来发现明显不同的系统中的共性。
我们发现
我们在 诉讼中的国家科学院院士 使用实际的通勤模式来说明人口普查部门之间的日常出行情况,并模拟出各县之间的出行和COVID-19传播差异,症状的出现和恢复时间。 我们还使用每个公共卫生部门的每日病例数来估计COVID-19传播率如何在人口稠密的地区增加。 这些数据表明,在安大略省的四个最大城市地区,COVID-19传播迅速,难以消除,并且比全省总体流行250%。
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但是,在许多人烟稀少的县,我们发现疫情不那么严重,一旦学校和工作场所关闭,疫情消退速度就会更快。 通过在本地病例开始激增时按需关闭,我们模型中的市政当局仍处于流行病和旅行者输入病例的首位,即使我们将往年的旅行率翻了一番。
因此,地方战略还提供了灵活性,可以在疫情持续爆发的地区(主要是人口稠密的县,疫情蔓延率较高)延长封闭时间,而不会使该省其他地区处于封锁状态。
快速行动,就地行动,全球协调
但是,要使这种本地方法起作用,需要足够的测试能力和快速的测试周转时间来及时捕获本地爆发。 此外,一旦检测到的每十万例病例超过关键阈值,就采取果断行动,关闭学校和工作场所,可以减少锁定的总天数。 在疫情早期(100,000月至XNUMX月),这两个事情在加拿大很难实现,并且 因此,当时在全省范围内锁定是最好的方法.
这些结果并不意味着各个县都可以单独进行。 在美国,我们看到了 联邦协调不力 导致某些州的关闭或提早开放,后来成为全国COVID-19病例的来源。
因此,在安大略省,我们的模型显示,当测试和关闭/重新开放标准由省协调时,逐县关闭最有利。 否则,来自开放过早的县的旅行者会将案件传播到开放的地区,迫使他们重新进入锁定状态。
重新关闭怎么办?
COVID-19病例稳步上升 自2020年夏季以来,由于学校已重新开放且气温下降,这种趋势可能会呈指数级加速,导致人们在室内花费更多的时间。
我们对当前阶段的模型预测表明,根据我们对协调和快速测试的规定,县和城市的本地重新封闭将比全省范围内的封闭继续有效。 随着我们进入秋冬,更大的检测能力,及时采取的行动以及灵活的县级方法将继续成为减少大流行的经济和社会影响,同时最大程度减少COVID-19感染的关键。
作者简介
圭尔夫大学环境科学学院博士后研究员Vadim Karatayev 圭尔夫大学; 应用数学教授Chris Bauch, 滑铁卢大学以及全球生态变化与可持续性实验室教授兼所长Madhur Anand, 圭尔夫大学
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