Spatial choreography of the coronavirus

Abstract

This paper offers spatial analysis of the coronavirus spread, testing and implementation of restrictive measures in the framework of social distancing within countries and Russian regions. The geography of the spread of the disease in the municipalities of the Central Federal District is presented, the speed and direction of the shift of the «center» of disease concentration are estimated. The paper uses geographical data, operational statistics on morbidity, deaths from COVID-19 and tests, official documents on restrictive measures within the framework of social distancing (on 10 April 2020). The mapping is performed on the ArcGIS geo-information platform. Some interpretations of spatial differentiation of traceable indicators are proposed.

Epidemiological geography at work: An exploratory review about the overall findings of spatial analysis applied to the study of CoViD-19 propagation along the first pandemic year

“…In the Americas, Melin et al ( 2020 ) drafted the phases through which the pandemic took root in Mexican states; Zambrano et al ( 2020 , Honduras, NPR) noticed that emerging positive cases seemed to come mainly from the biggest urban settlements; Cuartas et al, ( 2020 ) studied the infection pattern in the Colombian city of Cali, while in Brazil Santos et al ( 2020 ) did the same for Rio de Janeiro. Still at the urban scale, but halfway around the world, Kalabikhina and Panin ( 2020 , Russia) estimated the virus propagation speed across the metropolitan area of Moscow.…”

Approaches to Assessing the Socio-Economic Consequences of the COVID-19 Pandemic Using Computer Simulation

“…Для поддержки экономики страны принимают антикризисные меры, которые нацелены, в первую очередь, на преодоление серьезных последствий в самых уязвимых секторах для того чтобы не допустить «пробуксовки» после эпидемии. В конкретном случае рассматривается ситуация, которая разворачивалась вокруг эпидемии, вызванной вирусом COVID-19 [29,32] Следующий пример -агентная модель, которая создавалась для воспроизведения надежных прогнозов оценки последствий эпидемии лихорадки «Эбола» в 2014-2015 годах в Либерии. В модели использованы демографические особенности населения в соответствии с данными переписи.…”

THE IMPACT OF THE PANDEMIC ON SMALL BUSINESSES AND ON THE SOCIO-ECONOMIC SITUATION IN THE RUSSIAN REGIONS

“…В России определение противоэпидемических мер было предоставлено руководителям высших исполнительных органов государственной власти субъектов Российской Федерации согласно Указа Президента РФ № 239 [3]. Экспертами был проведен анализ жесткости ограничительных мер, и он показал, что в руководители высших исполнительных органов власти очень дифференцировано подошли к решению этого вопроса [4]. Так, в субъектах РФ наблюдались различия, как по принятию регионами ограничительных мер (ограничение транспортного сообщения, запреты на въезд и выезд из региона), так и по масштабам изоляции (степень жесткости принятых мер по ограничению социальных контактов).…”

“…Так, в субъектах РФ наблюдались различия, как по принятию регионами ограничительных мер (ограничение транспортного сообщения, запреты на въезд и выезд из региона), так и по масштабам изоляции (степень жесткости принятых мер по ограничению социальных контактов). При проведении анализа эксперты суммировали количество ограничительных мер в каждом субъекте РФ путем экспертной оценки весов всех мер и провели дифференциацию жесткости мер по количеству баллов: не превышало 10 баллов -умеренное, от 10 до 20 баллов -средний уровень, свыше 20 балловстрогий [4]. Итак, по оценкам экспертов «жесткие» меры были введены в Москве и ряде регионов южной России.…”

“…Итак, по оценкам экспертов «жесткие» меры были введены в Москве и ряде регионов южной России. В то время, как в большинстве регионов страны пошли по «умеренной» модели [4]. В Постановлении правительства РФ №434 выделен ряд отраслей, наиболее пострадавших от этого кризиса [5].…”