भारत के कोविद के मामले 15 मई तक चरम पर हो सकते हैं और महीने के अंत तक इसमें गिरावट आ सकती है: आईआईटी के वैज्ञानिक

frame भारत के कोविद के मामले 15 मई तक चरम पर हो सकते हैं और महीने के अंत तक इसमें गिरावट आ सकती है: आईआईटी के वैज्ञानिक

Kumari Mausami
भारत में COVID-19 महामारी की चल रही दूसरी लहर 11-15 मई के बीच 33-35 लाख कुल सक्रिय मामलों के साथ चरम पर हो सकती है और मई के अंत तक तेजी से घट सकती है, आईआईटी वैज्ञानिकों द्वारा तैयार किए गए एक गणितीय मॉड्यूल के अनुसार।

शुक्रवार को, भारत ने 24,32,630 (24.28 लाख) सक्रिय मामलों के साथ 3,32,730 (3.32 लाख) COVID -19 संक्रमणों और 2,263 विपत्तियों का एक दिन का उदय देखा। यह भविष्यवाणी करते हुए कि स्लाइडिंग से पहले मध्य मई तक सक्रिय मामले लगभग 10 लाख तक बढ़ जाएंगे, कानपुर और हैदराबाद में भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान के वैज्ञानिकों ने सुसाइडेबल, अंडरटेक्स्ड, टेस्टेड (पॉजिटिव), और रिमूव्ड अप्रोच (SRARA) मॉडल लागू किया। । वैज्ञानिकों ने यह भी कहा कि दिल्ली, हरियाणा, राजस्थान और तेलंगाना में 25-30 अप्रैल तक नए मामले देखने को मिल सकते हैं, जबकि महाराष्ट्र और छत्तीसगढ़ पहले से ही नए मामलों में अपने चरम पर पहुंच सकते हैं।

"हमने पाया है कि एक उचित मौका है कि भारत में सक्रिय मामले 33-35 लाख मामलों के साथ 11-15 मई के बीच कभी भी चरम पर हो सकते हैं। यह एक तेज ढलान है, लेकिन नीचे के रास्ते पर, यह संभवतः समान रूप से तेज होगा।" आईआईटी-कानपुर में कंप्यूटर साइंस एंड इंजीनियरिंग विभाग में प्रोफेसर मनिंद्र अग्रवाल ने पीटीआई को बताया, '' मई के अंत तक तेजी से गिरावट आ सकती है और नाटकीय रूप से कमी देखी जा सकती है। ''

अभी तक अप्रकाशित अध्ययन में वैज्ञानिकों ने कहा कि SUTRA मॉडल में कई उपन्यास विशेषताएं हैं। जबकि पिछले पत्रों ने रोगी की आबादी को स्पर्शोन्मुख और संक्रमित में विभाजित किया था, नए मॉडल में इस तथ्य के लिए भी जिम्मेदार है कि संपर्क ट्रेसिंग और ऐसे अन्य प्रोटोकॉल के कारण स्पर्शोन्मुख रोगियों के कुछ अंश का भी पता लगाया जा सकता है।

इस महीने की शुरुआत में, गणितीय मॉडलिंग दृष्टिकोण ने भविष्यवाणी की थी कि देश में सक्रिय संक्रमण 15 अप्रैल तक बढ़ जाएगा लेकिन यह सच नहीं हुआ। अग्रवाल ने कहा, "मौजूदा चरण के लिए हमारे मॉडल में पैरामीटर लगातार बह रहे हैं। इसलिए उनका मूल्य सही होना मुश्किल है।"

यहां तक कि प्रत्येक दिन थोड़ा सा परिवर्तन भी चरम संख्या को कई हजार से बदलने का कारण बनता है, ”उन्होंने समझाया।

IIT कानपुर के प्रोफेसर ने कहा कि SUTRA मॉडल की नई चोटी की भविष्यवाणी दैनिक नए संक्रमण डेटा के प्रति संवेदनशील है। अग्रवाल ने कहा कि महामारी के पाठ्यक्रम की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल तीन मुख्य मापदंडों का उपयोग करता है।

पहले को बीटा या संपर्क दर कहा जाता है, जो मापता है कि एक संक्रमित व्यक्ति प्रति दिन कितने लोगों को संक्रमित करता है। अग्रवाल ने बताया कि यह R0 मान से संबंधित है, जो एक संक्रमित व्यक्ति के संक्रमण के दौरान वायरस को फैलाने वाले लोगों की संख्या है। अन्य दो पैरामीटर 'पहुंच' हैं, जो कि महामारी के लिए आबादी के जोखिम के स्तर का एक उपाय है, और 'एप्सिलॉन' जो पता लगाए गए और अवांछित मामलों का अनुपात है।

Find Out More:

Related Articles: