Simulacije istraživača sa Sveučilišta u Münsteru pokazuju da se stope zaraženosti smanjuju zbog držanja razmaka
Kako zaustaviti širenje koronavirusa, to pitanje ne muči samo virologe, nego i fizičare koji razvijaju matematičke modele za opisivanje širenja epidemija. Takvi su modeli važni za testiranje učinaka različitih mjera namijenjenih suzbijanju bolesti, od nošenja maski, preko održavanja razmaka, do zatvaranja. Ti modeli često služe kao osnova za političke odluke i ističu opravdanost poduzetih mjera.
vezane vijesti
Fizičari Michael te Vrugt, Jens Bickmann i prof. Raphael Wittkowski s Instituta za teorijsku fiziku i Centra za meku nanoznanost Sveučilišta u Münsteru razvili su novi model koji pokazuje širenje zaraznih bolesti. U svom radu koristili su i teoriju funkcionirala gustoće čestica (DDFT), razvijenu još devedesetih godina.
Na početku pandemije shvatili su da je ova metoda korisna i za opisivanje širenja bolesti.
'Ljude se može modelirati kao čestice koje se međusobno odbijaju jer imaju, na primjer, isti električni naboj', objašnjava vodeći autor Te Vrugt. 'Dakle možda i teorije koje opisuju čestice koje se međusobno odbijaju mogu biti primjenjive na ljude koji se drže podalje jedni od drugih.'
Na temelju ove ideje razvili su takozvani SIR-DDFT model, a on kombinira poznatu teoriju koja opisuje širenje zaraznih bolesti s DDFT-om.
'Teorija također omogućuje opis žarišnih točaka sa zaraženim ljudima, što poboljšava naše razumijevanje dinamike takozvanih super širenja događaja početkom ove godine, poput karnevalskih proslava u Heinsbergu ili skijaških zabava u Ischglu', dodaje Bickmann. Rezultati studije objavljeni su u časopisu Nature Communications.
'Ova teorija može se koristiti za testiranje učinaka socijalnog udaljavanja simuliranjem epidemije i mijenjanjem vrijednosti parametara koji definiraju snagu interakcija', kažu autori. Simulacije pokazuju da se stope zaraženosti smanjuju zbog držanja razmaka.
Model dakle reproducira poznati učinak 'izravnavanja krivulje', u kojem krivulja koja prikazuje razvoj broja zaraženih s vremenom postaje mnogo ravnija kao rezultat socijalnog distanciranja. U usporedbi s postojećim teorijama, novi model ima prednost u tome što se učinci socijalnih interakcija mogu eksplicitno modelirati.
