Codzienne dojazdy do pracy czy szko\u0142y to rutyna milion\u00f3w ludzi na ca\u0142ym \u015bwiecie. Jednak w czasie pandemii mog\u0105 one sta\u0107 si\u0119 jednym z kluczowych czynnik\u00f3w nap\u0119dzaj\u0105cych transmisj\u0119 chor\u00f3b zaka\u017anych. Tradycyjne modele metapopulacyjne, stosowane w epidemiologii, cz\u0119sto nie uwzgl\u0119dniaj\u0105 tego aspektu, koncentruj\u0105c si\u0119 raczej na migracji i traktuj\u0105c populacje jako wzgl\u0119dnie statyczne.<\/p>\n
Zesp\u00f3\u0142 badaczy z Korei Po\u0142udniowej, publikuj\u0105c wyniki w czasopi\u015bmie Chaos<\/em> wydawanym przez AIP Publishing, zaprezentowa\u0142 nowy model metapopulacyjny oparty na dojazdach (Commuter Metapopulation Model, CMPM)<\/strong>, kt\u00f3ry eliminuje te ograniczenia, w\u0142\u0105czaj\u0105c do analiz wzorce codziennej mobilno\u015bci. Model zosta\u0142 wykorzystany do symulacji rozprzestrzeniania si\u0119 COVID-19 z u\u017cyciem rzeczywistych danych o dojazdach, uzyskanych od drugiego co do wielko\u015bci operatora sieci kom\u00f3rkowej w Korei Po\u0142udniowej. Wyniki potwierdzi\u0142y, \u017ce CMPM znacznie lepiej odwzorowuje zr\u00f3\u017cnicowanie przestrzenne epidemii – od gwa\u0142townych wybuch\u00f3w w aglomeracjach po op\u00f3\u017anione i lokalne ogniska w regionach wiejskich.<\/p>\n Jak wyja\u015bnia autor bada\u0144, dr Jae Woo Lee<\/strong>, w przeciwie\u0144stwie do tradycyjnych modeli, CMPM \u201e\u015bledzi\u201d pojedyncze osoby na podstawie ich rzeczywistych tras dojazd\u00f3w. Dane z telefon\u00f3w kom\u00f3rkowych pozwalaj\u0105 okre\u015bli\u0107, kiedy ludzie opuszczaj\u0105 domy, gdzie przebywaj\u0105 w ci\u0105gu dnia i kiedy wracaj\u0105. Dzi\u0119ki temu naukowcy uzyskuj\u0105 znacznie bardziej realistyczn\u0105 map\u0119 rozprzestrzeniania si\u0119 infekcji w zale\u017cno\u015bci od codziennych zachowa\u0144 populacji.<\/p>\n