COVID-19, популяционная динамика, средняя ожидаемая продолжительность жизни, задача преследования, гиперболическая задача оптимального управления первого порядка
Аннотация
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.
Биографии авторов
Ирина Павловна Болодурина, Оренбургский государственный университет, Оренбург, Россия
д-р техн. наук, проф., заведующий кафедрой прикладной математики, Оренбургский государственный университет, Оренбург, Россия
Евгений Леонидович Борщук, Оренбургский государственный медицинский университет, Оренбург, Россия
д-р мед. наук, проф., заведующий кафедрой общественного здоровья и здравоохранения, Оренбургский государственный медицинский университет, Оренбург, Россия
Иван Григорьевич Воробьев, Оренбургский государственный университет, Оренбург, Россия
студент кафедры прикладной математики, Оренбургский государственный университет, Оренбург, Россия
Любовь Сергеевна Гришина, Оренбургский государственный университет, Оренбург, Россия
аспирант кафедры прикладной математики, Оренбургский государственный университет, Оренбург, Россия