Um modelo de autômatos celulares para o espalhamento geográfico de epidemias

Abstract

A teoria clássica de Epidemiologia, em geral, não considera a dimensão espacial de transmissão da doença e em vez disso, assume que todo indivíduo tem a mesma probabilidade de encontrar os outros. Modelos espaciais são indispensáveis para analisar questões tais como a velocidade com a qual uma doença se espalha e o padrão espacial de prevalência da mesma. Holmes [3] considera um modelo de autômatos celulares (AC) para o espalhamento geográfico de epidemias onde a transmissão é estritamente local, e compara este modelo com um outro onde a transmissão é global. Em nosso trabalho estudamos outras formas de representar a transmissão da doença entre os indivíduos em um modelo AC. Além da vizinhança "local", que inclui os indivíduos geometricamente mais próximos, incluímos efeitos "não-locais" que representam os contatos aleatórios que podem ocorrer entre indivíduos distantes. A variação relativa entre as escalas de transmissão local e global permite analisar diversas situações de interesse na dinâmica de epidemias

In general, the classical Epidemiology theory does not take into account the spatial dimension of disease transmission, and instead is assumes that each individual has an equal probability of contacting the others. Spatial models are unavoidable when questions such as the speed at which a disease are analysed. Holmes [3] considers a cellular automata (CA) model for the geographic spread of epidemics. In that model, the transmission is strictly local. The model is compared with a global transmission model. In our work, we study others ways to represent the disease transmission among individuals in the CA model. Besides the "local" neighborhood, witch includes the geometrically nearest individuals, we included "nonlocal" effects, representing the aleatory contacts that may occur among distant individuals. The relative variation between the local and global transmission scales may allow us to analyse several situations of interest in epidemic dynamics.