[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
:: دوره 12، شماره 2 - ( 11-1401 ) ::
دوره 12 شماره 2 صفحات 221-206 برگشت به فهرست نسخه ها
شبیه‌سازی عامل‌مبنای گسترش مکانی-زمانی بیماری کووید-19 و بررسی تاثیر واکسیناسیون (مطالعه‌ی موردی: ارومیه)
امیرحسین ابراهیمی*، علی اصغر آل شیخ، نوید هوشنگی
چکیده:   (174 مشاهده)
مدیریت مناسب بیماری‌های همه‌گیر مانند بیماری کووید-19، به دلیل تأثیرات گسترده‌ی آن‌ها در اقتصاد، فرهنگ و اجتماع جوامع بسیار حائز اهمیت است. با اعمال راهبرد­های کنترلی مختلف مانند تعطیلی مدارس، محدودیت تردد شبانه و انجام واکسیناسیون جمعی، انتشار این بیماری تا حدودی کنترل شده، اما به طور کامل رفع نشده است. هدف اصلی این پژوهش ارائه‌ی مدلی مکانی-زمانی و انعطاف‌پذیر برای شبیه‌سازی انتشار بیماری کووید-19 با ایجاد امکان ارزیابی و بررسی تأثیر واکسیناسیون می­باشد. بدین منظور از ترکیب مدلسازی عامل‌مبنا (ABM) و سامانه‌ی اطلاعات مکانی (GIS) در حالتهای مختلف استفاده می­شود. عامل‌های طراحی شده در تعامل با یکدیگر و محیط، به کمک مدل همه‌گیری SEIRD موجب انتشار بیماری شده و خصوصیات آن‌ها تحت‌نظر قرار می‌گیرد. برای ارزیابی مدل از داده‌های واقعی مبتلایان به بیماری در شهر ارومیه از زمان شیوع تا 140 روز بعد از آن استفاده شد. نتایج نشان می­دهد که مدل پیاده سازی شده با خطای %32/86 MAPE= و RMSE نرمال شده 8/62 درصد گسترش بیماری را شبیه‌سازی می­کند. با شبیه‌سازی فرایند اجرای واکسیناسیون، تعداد بیماران نهایی %36/12 و تعداد افراد فوت شده %44/48 کاهش می­یابد. مقایسه‌ی مقادیر شبیه‌سازی شده و مقادیر واقعی نشان از شباهت 82 درصدی نتایج مدل با واقعیت دارد. خروجی این تحقیق نشان می­دهد که مدل­سازی عامل‌مبنا تا حد قابل قبولی توانسته فرایند گسترش بیماری کرونا را شبیه­سازی کرده و پیش­بینی و پیش‌آگاهی از استراتژی­های کنترلی ارائه دهد؛ لذا، از مدل­های عامل‌مبنا می­توان در شبیه‌سازی سویه­های مختلف بیماری کرونا و سایر بیماری­های همه­گیر و همچنین شبیه‌سازی واکنش محیط و استراتژی­های کنترلی استفاده کرد.
 
شماره‌ی مقاله: 15
واژه‌های کلیدی: مدلسازی عامل‌مبنا، بیماری‌های همه‌گیر، سامانه‌ی اطلاعات مکانی، کووید-19، واکسیناسیون
متن کامل [PDF 1031 kb]   (108 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سامانه های اطلاعات مکانی
فهرست منابع
1. F. Araya, "Modeling the spread of COVID-19 on construction workers: An agent-based approach," Safety Science, vol. 133, p. 105022, 2021. [DOI:10.1016/j.ssci.2020.105022]
2. S. L. Chang, N. Harding, C. Zachreson, O. M. Cliff and M. Prokopenko, "Modelling transmission and control of the COVID-19 pandemic in Australia," Nature Communications, vol. 11, p. 5710, 2020. [DOI:10.1038/s41467-020-19393-6]
3. W. Organization, "Coronavirus (COVID-19) Dashboard," 16 September 2022. [Online]. Available: https://covid19.who.int/.
4. N. M. Gharakhanlou and N. Hooshangi, "Spatio-temporal simulation of the novel coronavirus (COVID-19) outbreak using the agent-based modeling approach (case study: Urmia, Iran)," Informatics in Medicine Unlocked, vol. 20, p. 100403, 2020. [DOI:10.1016/j.imu.2020.100403]
5. A. Rodríguez, E. Cuevas, D. Zaldivar, B. Morales-Castañeda, R. Sarkar and E. H. Houssein, "An agent-based transmission model of COVID-19 for re-opening policy design," Computers in Biology and Medicine, vol. 148, p. 105847, 2022. [DOI:10.1016/j.compbiomed.2022.105847]
6. C. J. L. Murray and P. Piot, "The Potential Future of the COVID-19 Pandemic: Will SARS-CoV-2 Become a Recurrent Seasonal Infection?," JAMA, vol. 325, pp. 1249-1250, April 2021. [DOI:10.1001/jama.2021.2828]
7. A. C. Morrison, C. Ferro, R. Pardo, M. Torres, B. Devlin, M. L. Wilson and R. B. Tesh, "Seasonal abundance of Lutzomyia longipalpis (Diptera: Psychodidae) at an endemic focus of visceral leishmaniasis in Colombia.," Journal of medical entomology, vol. 32, no. 4, pp. 538-48, July 1995. [DOI:10.1093/jmedent/32.4.538]
8. A. Mollalo, A. Alimohammadi, M. R. Shirzadi and M. R. Malek, "Geographic information system-based analysis of the spatial and spatio-temporal distribution of zoonotic cutaneous leishmaniasis in Golestan Province, north-east of Iran.," Zoonoses and public health, vol. 62, no. 1, pp. 18-28, February 2015. [DOI:10.1111/zph.12109]
9. R. A. J. Williams and A. T. Peterson, "Ecology and geography of avian influenza (HPAI H5N1) transmission in the Middle East and northeastern Africa," International Journal of Health Geographics, vol. 8, p. 47, 2009. [DOI:10.1186/1476-072X-8-47]
10. J. Jafari, A. Jiryaee and M. S. Mesgari, "Modeling the Spread of Infectious Diseases Malaria," Journal of Geomatics Science and Technology, vol. 11, 2021.
11. M. Tabasi and A. A. Alesheikh, "Development of an Agent-Based Model for Simulation of the Spatiotemporal Spread of Leishmaniasis in GIS (Case Study: Maraveh Tappeh)," Journal of Geomatics Science and Technology, vol. 8, 2019.
12. E. Cuevas, "An agent-based model to evaluate the COVID-19 transmission risks in facilities," Computers in Biology and Medicine, vol. 121, p. 103827, 2020. [DOI:10.1016/j.compbiomed.2020.103827]
13. W. O. Kermack and A. G. McKendrick, "A contribution to the mathematical theory of epidemics," Proceedings of the royal society of london. Series A, Containing papers of a mathematical and physical character, vol. 115, p. 700-721, 1927. [DOI:10.1098/rspa.1927.0118]
14. N. T. J. Bailey and others, The mathematical theory of infectious diseases and its applications, Charles Griffin & Company Ltd, 5a Crendon Street, High Wycombe, Bucks HP13 6LE., 1975.
15. J. Arino, C. C. McCluskey and P. van den Driessche, "Global Results for an Epidemic Model with Vaccination that Exhibits Backward Bifurcation," SIAM Journal on Applied Mathematics, vol. 64, pp. 260-276, 2003. [DOI:10.1137/S0036139902413829]
16. X.-B. Zhang, H.-F. Huo, H. Xiang and X.-Y. Meng, "Dynamics of the deterministic and stochastic SIQS epidemic model with non-linear incidence," Applied Mathematics and Computation, vol. 243, pp. 546-558, 2014. [DOI:10.1016/j.amc.2014.05.136]
17. N. M. Gharakhanlou, M. S. Mesgari and N. Hooshangi, "Developing an agent-based model for simulating the dynamic spread of Plasmodium vivax malaria: A case study of Sarbaz, Iran," Ecological Informatics, vol. 54, p. 101006, 2019. [DOI:10.1016/j.ecoinf.2019.101006]
18. M. R. Azarmehr, M. S. Mesgari and M. Karimi, "Spatio - temporal modelling of malaria disease by geo-spatial information system (GIS) and cellular automata (CA)," Infectious diseases and tropical medicine, vol. 15, no. 48, pp. 61-, 2010.
19. S. H. White, A. M. del Rey and G. R. Sánchez, "Modeling epidemics using cellular automata," Applied Mathematics and Computation, vol. 186, pp. 193-202, 2007. [DOI:10.1016/j.amc.2006.06.126]
20. M. Rajabi, P. Pilesjö, M. R. Shirzadi, R. Fadaei and A. Mansourian, "A spatially explicit agent-based modeling approach for the spread of Cutaneous Leishmaniasis disease in central Iran, Isfahan," Environmental Modelling & Software, vol. 82, pp. 330-346, 2016. [DOI:10.1016/j.envsoft.2016.04.006]
21. M. Tabasi and A. A. Alesheikh, "A Review of the Applications of Agent Based Simulation in Epidemic Diseases (Case study: Cutaneous Leishmaniasis)," Geospatial Engineering Journal, vol. 8, 2017.
22. M. Tabasi and A. A. Alesheikh, "Modeling Spatial Spread of Epidemic Diseases using Agent-based Simulation (Case Study: Seasonal Influenza)," Journal of Geomatics Science and Technology, vol. 6, 2017.
23. P. C. L. Silva, P. V. C. Batista, H. S. Lima, M. A. Alves, F. G. Guimarães and R. C. P. Silva, "COVID-ABS: An agent-based model of COVID-19 epidemic to simulate health and economic effects of social distancing interventions," Chaos, Solitons & Fractals, vol. 139, p. 110088, 2020. [DOI:10.1016/j.chaos.2020.110088]
24. A. Bouchnita and A. Jebrane, "A hybrid multi-scale model of COVID-19 transmission dynamics to assess the potential of non-pharmaceutical interventions.," Chaos, solitons, and fractals, vol. 138, p. 109941, September 2020. [DOI:10.1016/j.chaos.2020.109941]
25. R. German, A. Djanatliev, L. Maile, P. Bazan and H. Hackstein, "Modeling Exit Strategies from COVID-19 Lockdown with a Focus on Antibody Tests," medRxiv, 2020. [DOI:10.1101/2020.04.14.20063750]
26. W. Mckibbin and R. Fernando, "The Global Macroeconomic Impacts of COVID-19: Seven Scenarios," Asian Economic Papers, vol. 20, p. 1-55, August 2020. [DOI:10.1162/asep_a_00796]
27. F. Araya, "Modeling working shifts in construction projects using an agent-based approach to minimize the spread of COVID-19," Journal of Building Engineering, vol. 41, p. 102413, 2021. [DOI:10.1016/j.jobe.2021.102413]
28. A. Takian, A. Raoofi and S. Kazempour-Ardebili, COVID-19 battle during the toughest sanctions against Iran., vol. 395, 2020, pp. 1035-1036. [DOI:10.1016/S0140-6736(20)30668-1]
29. U. Wilensky and W. Rand, An introduction to agent-based modeling: modeling natural, social, and engineered complex systems with NetLogo, Mit Press, 2015.
30. S. Abar, G. K. Theodoropoulos, P. Lemarinier and G. M. P. O'Hare, "Agent Based Modelling and Simulation tools: A review of the state-of-art software," Computer Science Review, vol. 24, pp. 13-33, 2017. [DOI:10.1016/j.cosrev.2017.03.001]
31. I. Korolev, "Identification and estimation of the SEIRD epidemic model for COVID-19.," Journal of econometrics, vol. 220, no. 1, pp. 63-85, January 2021. [DOI:10.1016/j.jeconom.2020.07.038]
32. W. H. O. (WHO), "Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)," 2019. [Online]. Available: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf.
33. S. Zhang, M. Diao, W. Yu, L. Pei, Z. Lin and D. Chen, "Estimation of the reproductive number of novel coronavirus (COVID-19) and the probable outbreak size on the Diamond Princess cruise ship: A data-driven analysis.," International journal of infectious diseases : IJID : official publication of the International Society for Infectious Diseases, vol. 93, pp. 201-204, April 2020. [DOI:10.1016/j.ijid.2020.02.033]
34. "Statistical Center of Iran," 2017. [Online]. Available: https://www.amar.org.ir/.
35. "Urmia University of Medical Sciences," [Online]. Available: https://webda.umsu.ac.ir/.
36. W. Organization, "General's opening remarks at the media briefing on COVID-19," 11 March 2020. [Online]. Available: https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefing-on-covid-19---11-march-2020.
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Ebrahimi A H, Alesheikh A A, Hooshangi N. Spatio-temporal agent based simulation of COVID-19 disease and investigating the effect of vaccination (case study: Urmia). JGST 2023; 12 (2) :206-221
URL: http://jgst.issge.ir/article-1-1126-fa.html

ابراهیمی امیرحسین، آل شیخ علی اصغر، هوشنگی نوید. شبیه‌سازی عامل‌مبنای گسترش مکانی-زمانی بیماری کووید-19 و بررسی تاثیر واکسیناسیون (مطالعه‌ی موردی: ارومیه). نشریه علمی پژوهشی علوم و فنون نقشه برداری 1401; 12 (2) :221-206

URL: http://jgst.issge.ir/article-1-1126-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 12، شماره 2 - ( 11-1401 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology