مدلسازی فضایی انتشار ویروس کرونا بر اثر تحرک و جابجایی افراد (مطالعه موردی کلانشهر تهران)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاد، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران

2 استاد، دانشکده تحقیقات راهبردی، دانشگاه دفاع عالی ملی، تهران، ایران

3 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی عمران‌، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران

4 دانشجوی دکتری، گروه برنامه ریزی حمل و نقل، دانشگاه بین المللی امام خمینی، قزوین، ایران

چکیده

تاثیرجابه جایی برانتشار ویروسها مسئله ای بسیار مهم است که توسط جوامع مختلف به منظور شناسایی عوامل تاثیرگذاردر انتشار بیماری مورد بررسی قرار گرفته است. استفاده از مدلهای آمار فضایی یکی از روش های مدلسازی چگونگی انتشار ویروس در سطح نواحی یک شهربراساس داده های مکان مبنا میباشدکه ازمهمترین ویژگی این مدلها بومی سازی براساس ارتباط بین داده های مکانی افراد مبتلا به ویروس ومتغیرهای توضیحی محلی تاثیرگذاربرانتشارویروس است.دراین مطالعه درگام اول ازبین 12 متغیرتوضیحی دردسترس با استفاده از روش رگرسیون اکتشافی 1795 مدل فضایی ساخته شدتا براساس آن وابستگی مکانی، همخطی متغیرهای توضیحی درنظرگرفته شودودرنهایت 5 متغیرکه کمترین همبستگی خطی و مکانی و همچنین بیشترین اثرگذاری درانتشار بیماری داشتند جهت ادامه مدلسازی انتخاب گردید.در گام دوم به منظور مدلسازی اثرمتغیرهای شناسایی شده بر انتشار ویروس کرونا از 3 مدل آماری مکان مبنا رگرسیون وزن دارجغرافیایی( GWR) و رگرسیون پوآسن وزن دار جغرافیایی( GWPR) استفاده گردید. نتایج مطالعه نشان داد میزان جا به جایی، جمعیت افراد سالخورده در هر ناحیه ترافیکی و سپس تعداد خودرو هر خانوار بیشترین تاثیردر انتشارویروس کرونادارد همچنین با ایجاد محدودیت شدید جا به جایی در نواحی ترافیکی آلوده به منظور قطع زنجیره انتقال به سایر نواحی و همچنین کاهش میزان جا به جایی در سایرنواحی مانند آموزش مجازی مدارس ودانشگاهها و دورکاری در ادارات می تواند در بازه 6 ماهه تاثیر چشمگیری بر کنتزل انتشار ویروس کرونا داشته باشد.در انتهای مطالعه 3 سناریو پیشنهادی جهت جلوگیری از انتشار ویروس در شرایط بحرانی برای مناطق 22 گانه شهر تهران و همچنین 603 ناحیه ترافیکی ارائه گردید.

کلیدواژه‌ها


-پویان، سهیلا. پورقاسمی، حمیدرضا (1399). ویروس کرونا (کووید-19) در ایران و جهان. بخش مهندسی منابع طبیعی و محیط زیست دانشگاه شیراز.
-رحیمی ریسه، زینب. ارشادی، محمد مهدی. شهابی حقیقی، سید حمیدرضا (1399). تجزیه‌ و تحلیل مبتنی بر سناریو شیوع کرونا در ایران توسط مدل‌سازی پویائی‌‌شناسی سیستم‌ها، با محوریت سیستم حمل‌ونقل. فصلنامه پژوهشنامه حمل‌ونقل. دوره 17­ شماره 2.
-مجلس شورای اسلامی (1399). مطالعات زیربنایی، شماره مسلسل 17076.
-Almasi, s. A., and behnood, h. R., and arvin, r. (2021). Pedestrian crash exposure analysis using alternative geographically weighted regression models. Journal of advanced transportation.
-Amirian, s. (2004), Analysis the reciprocal relationship of rail transportation with other economic sectors using the input- output table. Economic research 13 (4), 113-128.
-Aysegul, e. Muhtesem, k. and merter, m. (2012). Transportation-communication capital and economic growth: a vecm analysis for turkey, European planning studies 20(2), 341-363.
-Bennett, m. All things equal? Heterogeneity in policy effectiveness against covid-19 spread in chile. World development. 137 (2021), 105208.
-Chen, y. Bo huang, m. Wu, c. Shi, W. (2021). Modeling the spatiotemporal association between covid-19 transmission and population mobility using geographically and temporally weighted regression. Research article, 10.1029/2021gh000402.
-Cartenì, a. Di Francesco, l. Martino, m. How mobility habits influenced the spread of the covid-19 pandemic: results from the Italian case study. Science of the total environment 741 (2020) 140489.
-Dutta, i. Basu, t. Das, a. spatial analysis of covid-19 incidence and its determinants using spatial modeling: a study on India. Environmental challenges 4 (2021) 100096.
-Horse, a. Yang, t. Huyser, k. Structural inequalities established the architecture for covid-19 pandemic among Native americans in Arizona: a geographically weighted regression perspective. Journal of racial and ethnic health disparities (2021).   doi.org/10.1007/s40615-020-00940-2
-Iata, (2020) a. Covid-19 impact on asia-pacific aviation worsens. Available at:   https://www.iata.org/en/pressroom/pr/2020-04-24-01/.-Icao, 2020. Economic impacts of covid-19 on civil aviation.
-Jiang, p. Fu, x. Fan, y, v. Klemes, j. Chen, p. Ma, s. Zhang, w. Spatial-temporal potential exposure risk analytics and urban sustainability impacts related to covid-19 mitigation: a perspective from car mobility behavior. Journal of cleaner production 279 (2021) 123673.
-Jiang, p. Fu, x. Fan, y, v. Klemes, j. Chen, p. Ma, s. Zhang, w. Spatial-temporal potential exposure risk analytics and urban sustainability impacts related to covid-19 mitigation: a perspective from car mobility behavior. Journal of cleaner production 279 (2021) 123673.
-Kucharski, a.j., russell, t.w., diamond, c., liu, y., edmunds, j., funk, s., eggo, r.m., sun, f. Jit, m., munday, j.d., (2020). Early dynamics of transmission and control of covid-19: a mathematical modelling study. Lancet Infect. Dis. doi.org/10.1101/2020.01.31.20019901
-Liu, h., Bai, x., shen, h., pang, x., liang, z., liu, y., (2020). Synchronized travel restrictions across cities can be effective in covid-19 control. doi.org/10.1101/ 2020.04.02.20050781
-Maiti, a. Zhang, q. Sannigrahi, g. Pramanik, s. Chakraborti, s. Cerda, a. Pilla, f. Exploring spatiotemporal effects of the driving factors on covid-19 incidences in the contiguous United States. Sustainable cities and society 68 (2021) 102784 available.
-Mansour, s. Al kindi, a. Al-said, a. Al-said, a. Atkinson, p. Sociodemographic determinants of covid-19 incidence rates in Oman: geospatial modelling using multiscale geographically weighted regression (mgwr). Sustainable cities and society 65 (2021), 102627.
-Middya, a. Roy, s. Geographically varying relationships of covid‑19 mortality with different factors in india. Scientific reports. doi.org/10.1038/s41598-021-86987-5
-Mollalo, a. Vahedi, b. Rivera, k. Gis-based spatial modeling of covid-19 incidence rate in the continental united states. Science of the total environment 728 (2020) 138884.
-Pei, l. Wang, x. Guo, b. Guo, h. (2021). Do air pollutants as well as meteorological factors impact corona virus disease 2019 (covid-19)? Evidence from china based on the geographical perspective. Environmental science and pollution research.
 
-Rahman, h. Zafri, n, m. Ashik, f, r. Waliullah, m. Khan, a. (2021). Identification of risk factors contributing to covid-19 incidence rates in Bangladesh, a gis-based spatial modeling approach.
-Sannigrahi, s. Pilla, f. Basu, b. Sarkar basu, a. Molter, a. Examining the association between socio-demographic composition and covid-19 fatalities in the european region using spatial regression approach. Sustainable cities and society 62 (2020) 102418.
-Shariati m, jahangiri-rad m, mahmud muhammad f, shariati j. (2020). Spatial analysis of covid-19 and exploration of its environmental and socio-demographic risk factors using spatial statistical methods: a case study of Iran. Health in emergencies and disasters quarterly.     5 (3. covid-19), 145-154.
-Wei, j. Liu, y. Zhu, y. Qian, j. (2020). Impacts of transportation and meteorological factors on the transmission of covid-19. International journal of hygiene and environmental health 230 (2020) 113610.
-World health organization, (2020). Coronavirus disease 2019 (covid-19): situation report. 72-73. www.icao.int/sustainability/pages/economic-impacts-of-covid-19.aspx. Accessed.
-Xiong, ch. Hu, s. Yang, m. Luo, w. Zhang, l. Mobile device data reveal the dynamics in a positive relationship between human mobility and covid-19 infections. Pnas. Nov. 3, (2020). Vol. 117 No. 44
-Zhang, j. (2020). Transport policymaking that accounts for covid-19 and future public, transport policy 99. 405–418.