Количественная оценка влияния пандемии на динамику численности населения Оренбургской области

Автор: Болодурина Ирина Павловна, Борщук Евгений Леонидович, Воробьев Иван Григорьевич, Гришина Любовь Сергеевна

Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника @vestnik-susu-ctcr

Рубрика: Краткие сообщения

Статья в выпуске: 4 т.22, 2022 года.

Бесплатный доступ

Прогнозируемая численность населения и её динамика являются одними из основополагающих характеристик, необходимых для проведения адекватной региональной политики. В зависимости от демографических данных могут быть приняты или отклонены рассматриваемые инфраструктурные, промышленные, сельскохозяйственные, образовательные и другие проекты как на региональном, так и на муниципальном уровнях. Предсказываемая общенациональная демографическая динамика может также качественно влиять на принимаемые государством цели и характер их исполнения. В связи с продолжающейся пандемией COVID-19 особенно актуальным является развитие методов моделирования демографической динамики, позволяющих учитывать эпидемиологическую обстановку и оценивать значимость её влияния. Цель исследования. Разработать модель популяционной динамики в условиях пандемии. Количественно оценить влияние пандемии на динамику смертности по Оренбургской области. Исследовать среднюю ожидаемую продолжительность жизни населения в условиях пандемии. Материалы и методы. Для построения численных прогнозов и идентификации функциональных параметров использованы методы регрессионного анализа, в частности, метод линейной регрессии. Кроме того, использованы методы многомерной оптимизации, численного дифференцирования и интегрирования, а также численные методы решения гиперболических задач оптимального управления. Исследование выполнено в предположении, что динамика смертности по Оренбургской области подчиняется классическому закону Гомпертца. Для нахождения начального распределения численности населения использован метод градиентного спуска Adam. Результаты. Оценка интегральной характеристики свидетельствует об адекватности построенной демографической модели. Разработанная модель популяционной динамики в условиях пандемии позволяет учитывать и количественно оценивать влияние пандемии на демографическую динамику. Кроме того, представленная модель обеспечивает глобальное качество прогноза с ошибкой не более 1,5 %. Заключение. Результаты, полученные в ходе проведенного исследования, подтверждают ухудшение средней ожидаемой продолжительности жизни в период пандемии. Кроме того, влияние внешних факторов на динамику смертности у мужчин сильнее и затрагивает более широкий возрастной диапазон. Преимуществом предложенной модели является использование только базовых, общедоступных демографических данных, что облегчает её применение.

Еще

Covid-19, популяционная динамика, средняя ожидаемая продолжительность жизни, задача преследования, гиперболическая задача оптимального управления первого порядка

Короткий адрес: https://sciup.org/147239443

IDR: 147239443   |   DOI: 10.14529/ctcr220414

Список литературы Количественная оценка влияния пандемии на динамику численности населения Оренбургской области

  • Drummond P. Assessing City governance for low-carbon mobility in London. Sustainability. 2021;13(5):2480. DOI: 10.3390/su13052480
  • Faure J.C., Faust K.M. Socioeconomic characteristics versus density changes: The operational effects of population dynamics on water systems. In: Sustainable and Resilient Infrastructure; 2020. P. 1-14. DOI: 10.1080/23789689.2020.1757882
  • Jones C.A., Kandel W., Parker T. Population dynamics are changing the profile of rural areas. Journal of Rural Mental Health. 2007;31(3):46-53. DOI: 10.1037/h0095944
  • Selvarajah S. Effective human wastewater management in rapidly growing towns in sensitive receiving environment-A perspective on Queenstown-Lakes District Area. Available at: https://www.researchgate.net/publication/274700834_Effective_human_wastewater_management_in_ rapidly_growing_towns_in_sensitive_receiving_environment_-_A_perspective_on_Queenstown-Lakes_ District_Area_New_Zealand_A_KEYNOTE_Presentation (accessed 13.07.2022).
  • Busilac A.J. The Relationship between Population Dynamics and Investments for Energy and Telecommunication Infrastructures in the Philippines. Available at: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/ 51845/ (accessed 13.07.2022).
  • Faust K.M, Kaminsky J.A. Population dynamics and the resiliency of water and wastewater infrastructure. In: Routledge Handbook of Sustainable and Resilient Infrastructure; 2018. P. 341-358.
  • Hummel D., Lux A. Population decline and infrastructure: The case of the German water supply system. In: Vienna yearbook of population research; 2007. P. 167-191. DOI: 10.1553/populationyearbook2007s167
  • Liu Y., Westelius N. The impact of demographics on productivity and inflation in Japan. Journal of International Commerce, Economics and Policy. 2017;8(02):1750008. DOI: 10.5089/9781475559712.001
  • Madubueze C.E., Dachollom S., Onwubuya I.O. Controlling the spread of COVID-19: optimal control analysis]. In: Computational and Mathematical methods in Medicine. 2020. P. 6862516-6862516. DOI: 10.1155/2020/6862516
  • Lü, X. et al. Stability and optimal control strategies for a novel epidemic model of COVID-19. Nonlinear Dynamics. 2021;106(2): 1491-1507. DOI: 10.1007/s11071-021-06524-x
  • Gurtin M.E., MacCamy R.C. Non-linear age-dependent population dynamics]. Archive for Rational Mechanics and Analysis. 1974;54(3):281-300. DOI: 10.1007/BF00250793
  • Murphy L.F. A nonlinear growth mechanism in size structured population dynamics]. Journal of theoretical biology. 1983;104(4):493-506. DOI: 10.1016/0022-5193(83)90242-4
  • Григорьева Л.К., Кузьмин С.А. Медико-демографические показатели Оренбургской области // Справочник врача общей практики. 2021. № 2. С. 65-71. Grigorieva L.K., Kuzmin S.A. Medical and demographic indicators of the Orenburg region. Reference book of a general practitioner. 2021;(2):65-71. (in Russ.)]. DOI: 10.33920/med-10-2102-07
  • Brokate M. Pontryagin's principle for control problems in age-dependent population dynamics. Journal of Mathematical Biology. 1985;23(1):75-101. DOI: 10.1007/BF00276559
  • Herty M., Kurganov A., Kurochkin D. Numerical method for optimal control problems governed by nonlinear hyperbolic systems of PDEs. Communications in Mathematical Sciences. 2015;13(1): 15-48.
Еще
Краткое сообщение