Анализ пространственной зависимости распространения COVID-19 в России

Timiryanova, Venera and Zimin, Aleksandr and Plushcheva, larisa (2021): Анализ пространственной зависимости распространения COVID-19 в России. Forthcoming in: III Научно-практическая конференция «Перспективы развития экономики здоровья»

Abstract

The materials present the results of assessing the spatial autocorrelation of the number of infected COVID-19 per capita for the regions of the Russian Federation during the period from the beginning of the epidemic to November 2021. The calculation showed the low significance of the assessment of the global Moran's index until November 2020. The strongest spatial dependence was in February-April 2021. Obviously, in conditions of a sharp increase in the number of cases, restrictive measures are introduced that actually reduce the movement of the population, and therefore worsen the estimates of spatial autocorrelation.

• Item Type: MPRA Paper
• English Title: Analysis of the spatial dependence of COVID-19 prevalue in Russia
• Language: Russian
• Keywords: COVID-19, spatial analysis, Global Moran's Index
• Subjects: I - Health, Education, and Welfare > I1 - Health > I19 - Other; R - Urban, Rural, Regional, Real Estate, and Transportation Economics > R1 - General Regional Economics > R19 - Other

References

1. Kost G.J. Geospatial hotspots need point-of-care strategies to stop highly infectious outbreaks: Ebola and coronavirus // Archives of Pathology & Laboratory Medicine. https://doi.org/10.5858/arpa.2020-0172-RA (In press)

2. Gross B., Zheng Z., Liu S., Chen X., Sela A., Li J., Li D., Havlin S. Spatio-temporal propagation of COVID-19 pandemics. medRxiv, 2020, vol. 9, 6 p. https://doi.org/10.1101/2020.03.23.20041517

3. Kang D., Choi, H., Kim, J.-H., & Choi, J. (2020). Spatial epidemic dynamics of the COVID-19 outbreak in China. International Journal of Infectious Diseases. doi:10.1016/j.ijid.2020.03.076

4. Fatima, M.; O’Keefe, K.J.; Wei, W.; Arshad, S.; Gruebner, O. Geospatial nalysis of COVID-19: A Scoping Review. Int. J. Environ. Res. Public Health 2021, 18, 2336.https://doi.org/10.3390/ijerph18052336

5. Franch-Pardo, I., Napoletano, B. M., Rosete-Verges, F., & Billa, L. (2020). patial analysis and GIS in the study of COVID-19. A review. Science of The Total Environment, 739, 140033. doi:10.1016/j.scitotenv.2020.1400

6. Земцов С.П., Бабурин В.Л. COVID-19: Пространственная динамика и факторы распространения по регионам России // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2020. № 4. С. 485-505.

7. Панин А.Н., Рыльский И.А., Тикунов В.С. Пространственные закономерности распространения пандемии COVID-19 в России и мире: картографический анализ. Вестник Московского университета. Серия 5. География. 2021;(1):62-77.

8. Кравченко Н.А., Иванова А.И.Распространение коронавируса в России: региональные особенности. – DOI: 10.15372/REG20210204 // Регион: экономика и социология. – 2021. – № 2. – С. 78-99

9. Наумов И. В., Отмахова Ю. С., Красных С. С., Методологический подход к моделированию и прогнозированию воздействия пространственной неоднородности процессов распространения COVID-19 на экономическое развитие регионов России, Компьютерные исследования и моделирование, 2021, том 13, выпуск 3, 629–648 DOI: https://doi.org/10.20537/2076-7633-2021-13-3-629-648

10. Andersen, L. M., Harden, S. R., Sugg, M. M., Runkle, J. D., & Lundquist, T. E. (2021). Analyzing the spatial determinants of local Covid-19 transmission in the United States. Science of The Total Environment, 754, 142396. doi:10.1016/j.scitotenv.2020.1423