・・・以下の計算は、実際の数字を利用した計算上の話です・・・

3月20日時点で感染者数が1000人を超える。

モデルには地域性、人口密度、年齢などは含まれていない。

(14日前の感染者数を求める方法)
  3月20日1000人を初期値に、再生産数、感染に関わる率、接触抑制率、市中陽性比(架空の パラメータ)をもとに14日前の感染者数を求める。(逆算)

3月20日以降は、
  感染者数=前日までの感染者数+14日前の感染者数(推定値)
で計算

与えたパラメータと前提条件
・感染者数 2020年3月20日 1000人(初期値に設定)
・潜伏期間 14日間(再生産数1.7で市中感染)、14日後に全員入院(入院隔離後、院内感染は想定せず)
・10人のうち2人が感染に関わる(8人は感染に関わらない)
・再生産数 1.7
・入院14日間で99%退院
・死亡者数 y=2.2287*x + 9.8738 (xは3月10日からの日数)

4月6日、4月1日に都市封鎖(ロックダウン)開始 の2案(接触抑制 0.2)を検討

結果
・グレー:感染者数(実数)
・オレンジ: (A) ロックダウンなし
・黄: (B) ロックダウン(4月1日開始、接触抑制0.2)
・青: (C) ロックダウン(4月6日開始、接触抑制0.2)
・水色: 入院患者数(Cの場合) (ただし、死亡者数、退院患者数は4月4日までの実数を利用)

感染者数は、4月4日の時点でモデル予測値(3243人)と実数(3191人)の差が52人。
感染者数モデル予測値は、都市封鎖しない場合5月8日で46695人
4月6日に都市封鎖した場合、感染者数は15227人(33%に抑制)
もし4月1日に都市封鎖していると、感染者数は11154人(24%に抑制)

あくまで予測モデルの計算上の値です。

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