マレーシアにおけるCOVID-19伝送に及ぼす気候因子の影響:自己回帰統合移動平均(ARIMA)モデル【JST・京大機械翻訳】

Naing, C.; Ni, H.; Aung, H. H.; Wan Ling, E. C.; Mak, J. W.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205467402981 整理番号：22P0268695

マレーシアにおけるCOVID-19伝送に及ぼす気候因子の影響:自己回帰統合移動平均(ARIMA)モデル【JST・京大機械翻訳】

The influence of climate factors on COVID-19 transmission in Malaysia: An autoregressive integrated moving average (ARIMA) model

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発行年： 2020年08月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月17日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

【背景】国におけるCOVID-19の広がりに関する独特の懸念は,リスクの非対称性と新しいパンデミックの不合理な恐怖と,その可能な重大な結果である。本研究は,2020年7月15日までのマレーシアにおけるCOVID-19の気候要因と日常ケースの間の関係に関する時系列分析を行うことを目的とした。第2の目的は,予測技術を用いて毎日の新しいケースを予測することであった。カウント内変動に取り組むために,解析を例としてSarawak状態の状態レベルに拡張した。マレーシアとサラワク州における毎日の確認事例と気候変数に関する方法論/Principal Datasetsを,公的にアクセス可能な公式ウェブサイトから得た。記述分析を行い,研究期間にわたって全ての重要な変数を特性化した。自己回帰統合移動平均(ARIMA)モデルを,説明変数として,従属変数および気候パラメータとして,毎日の事例を用いて導入した。マレーシアでは,この知見は,ceteris paribus,COVID-19ケースの数が平均温度(p=0.003)または風速(p=0.029)の増加とともに減少することを示唆する。しかし,気候パラメータはいずれも,サラワク州におけるCOVID-19ケース数と有意な関係を示さなかった。ARIMAモデルからの予測は,新しい毎日のCOVID-19ケースが,すでに発生レベルに達し,両設定で減少傾向を示した。他のパラメータ定数を定めて,少数の新しいケース(約1つの数字)は,サラワク州における可能性のある第2波であり,結論/意義は,気候パラメータと予測が,将来のCOVID-19伝送の厳しさにおける不確実性を減らすために役立つことを示唆する。ハイライトは,予測が,コミュニティにおけるウイルスの拡散を含むための適切な介入を決定および行うための有用なツールになるということである。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

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