SIMULATEUR POUR LE DECONFINEMENT

OBJECTIF

Comprendre les scenarii de sortie de crise du coronavirus
quelques questions

MODELE ET PARAMETRES

SCENARII

EXEMPLES DE MODELES
NOM interprétation Ex 1 Ex 2 Ex 3
modèle 1 simple modèle de propagation exponentielle
coefficient K
  • K : coefficient de transmission par jour : nombre de personnes infectées supplémentaires pour une personne infectée.

Conclusions
  • Plus le coefficient K est élevé :
    • plus la contamination est rapide;
    • plus la pointe d'infection est étroite.
    • plus de monde est infecté
Population 1000000.0, K = + 10 %
Au final : restes sains 821115, pointe infection = 4402

x in [0.0, 200.0], y in [821115.0, 999999.0] sain
x in [0.0, 200.0], y in [0.0, 4402.0] infecte
___________________________________________

Population 1000000.0, K = + 50 %
Au final : restes sains 381658, pointe infection = 71707

x in [0.0, 200.0], y in [381658.0, 999999.0] sain
x in [0.0, 200.0], y in [0.0, 71707.0] infecte
___________________________________________

Population 1000000.0, K = + 100 %
Au final : restes sains 131291, pointe infection = 195713

x in [0.0, 200.0], y in [131291.0, 999999.0] sain
x in [0.0, 200.0], y in [0.0, 195713.0] infecte
___________________________________________
modèle 2 modèle qui prend en compte :
  • infection
    • coef de contamination par jour
    • nombre de jours pendant lequel la personne est contagieuse et se promène
  • soins
    • # proportion qui va en réa après délai
    • # proportion de decès en réa
    • # durée en réanimation
  • ici : variation du coefficient K

Conclusions
  • plus K est bas :
    • moins il y a de décès
    • plus la pointe en réanimation est basse

parametres
  • K = 1 # coef de contamination par jour
  • delai = 10 # jours entre infection et guéri ou entrée en rea
  • Pr = 0.05 # proportion qui va en réa après délai
  • Pd = 0.3 # proportion de decès en réa
  • Drea = 5 # durée en réanimation
Résultats principaux
  • Nombre final de personnes infectées 66999999 99 %
  • ... personnes passées en réa 3349999 4 %
  • ... pointe de la réa 794492 sur des lits
  • ... Nombre de personnes guéries : 2345029 3 %
  • ... Nombre de décès 1004999 1 %

x in [0.0, 399.0], y in [0.0, 66999999.0] sain
x in [0.0, 399.0], y in [0.0, 794492.0] rea
x in [0.0, 399.0], y in [0.0, 1004999.0] deces

parametres
  • K = 0.3 # coef de contamination par jour
  • delai = 10 # jours entre infection et guéri ou entrée en rea
  • Pr = 0.05 # proportion qui va en réa après délai
  • Pd = 0.3 # proportion de decès en réa
  • Drea = 5 # durée en réanimation
Résultats principaux
  • Nombre final de personnes infectées 62232965 92 %
  • ... personnes passées en réa 3111648 4 %
  • ... pointe de la réa 200433 sur des lits
  • ... Nombre de personnes guéries : 2178156 3 %
  • ... Nombre de décès 933494 1 %

x in [0.0, 399.0], y in [4767034.0, 66999999.0] sain
x in [0.0, 399.0], y in [0.0, 200433.0] rea
x in [0.0, 399.0], y in [0.0, 933494.0] deces

parametres
  • K = 0.15 # coef de contamination par jour
  • delai = 10 # jours entre infection et guéri ou entrée en rea
  • Pr = 0.05 # proportion qui va en réa après délai
  • Pd = 0.3 # proportion de decès en réa
  • Drea = 5 # durée en réanimation
Résultats principaux
  • Nombre final de personnes infectées 31709587 47 %
  • ... personnes passées en réa 1585375 2 %
  • ... pointe de la réa 25374 sur des lits
  • ... Nombre de personnes guéries : 1109700 1 %
  • ... Nombre de décès 475585 0 %

x in [0.0, 399.0], y in [35290247.0, 66999999.0] sain
x in [0.0, 399.0], y in [0.0, 25374.0] rea
x in [0.0, 399.0], y in [0.0, 475585.0] deces

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Ici les courbes sont calculées à la volée et générées directement au format SVG


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