Развитие цепной модели динамики распространения пандемии COVID 19

Подтверждена корректность математической модели распространения пандемии коронавируса как разветвленно-цепной (автокаталитической) реакции. Представлены результаты интерпретации статистических данных в рамках этой модели для уже завершенных — первой и второй — и продолжающейся (в мае–июне 2021 г.) третьей волн коронавируса для города (Москвы), региона (Якутия) и страны (Россия). Получены количественные параметры логистической функции, удовлетворительно описывающей распространение пандемии в этих трех объектах исследования. Модель обладает предсказательными свойствами. Показано, что выход скорости заражения на плато после фазы уменьшения этой величины указывает на формирование условий для начала следующей волны короновируса. Дата ее начала и количество зараженных в ней людей также могут быть определены заранее. Так, для третьей волны коронавируса, проходящей в июне 2021 г., с помощью модели определено количество людей, которое будет заражено в третьей волне коронавируса, и время ее начала. Некоторые обнаруженные закономерности универсальны. В частности, эффективная константа скорости снижается при переходе от первой волны ко второй. Это может быть объяснено ростом так называемого коллективного иммунитета. Модель позволяет вычислить динамическую константу, связанную с вероятностью заражения одного человека. Эта константа может изменяться более чем на два порядка при переходе от одного региона к другому.