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Correlation Determination between COVID-19 and Weather Parameters Using Time Series Forecasting: A Case Study in PakistanDeterminación de la correlación entre el COVID-19 y los parámetros meteorológicos mediante la previsión de series temporales: Un estudio de caso en Pakistán

Resumen

Enfermedades infecciosas como el COVID-19 se propagan con rapidez y han provocado cuantiosas prdidas econmicas en todo el mundo, incluido Pakistn. El efecto del clima en la propagacin de COVID-19 requiere un examen ms detallado, ya que algunos estudios han afirmado que mitiga su propagacin. COVID-19 fue declarada pandemia por la OMS y se ha notificado su presencia en unos 210 pases de todo el mundo, incluidos Asia, Europa, EE.UU. y Norteamrica. El contacto entre personas y los viajes areos internacionales entre las naciones fueron las principales causas de la propagacin del SARS-CoV-2 desde su punto de origen, adems de las fuerzas naturales. Sin embargo, la propagacin y la infeccin dentro de la comunidad o el pas pueden verse favorecidas por elementos naturales, como el clima. Por lo tanto, la correlacin entre COVID-19 y la temperatura puede dilucidarse mejor en pases como Pakistn, donde el SRAS-CoV-2 ha afectado al menos a 0,37 millones de personas. Este estudio recopil datos de infeccin y mortalidad por COVID-19 en Pakistn durante diez meses (marzo-diciembre de 2020). Tambin se obtuvieron parmetros meteorolgicos relacionados, temperatura y humedad para el mismo periodo de tiempo. Los datos recogidos se procesaron y utilizaron para comparar el rendimiento de varios modelos de prediccin de series temporales en trminos de error cuadrtico medio (ECM), error cuadrtico medio (ECMR) y error porcentual medio absoluto (EPA). En este trabajo, utilizando el modelo de series temporales, se estima el efecto de la humedad, la temperatura y otros parmetros meteorolgicos en la transmisin del COVID-19 obteniendo la correlacin entre el total de casos infectados y el nmero de muertes y las variables meteorolgicas en una regin determinada. Los resultados muestran que los parmetros meteorolgicos influyen ms en la evaluacin del nmero total de casos y muertes que otros factores como la comunidad, la edad y la poblacin total. Por lo tanto, la temperatura y la humedad son parmetros destacados para predecir los casos afectados por el COVID-19. Adems, se concluye que cuanto mayor es la temperatura, menor es la mortalidad debida a la infeccin por COVID-19.

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