23. apríl 2020 –

Odborný tím YMS reagoval medzi prvými na začiatok pandémie a okrem zavedenia povinného home office sme hneď vykonali analýzu rizika zaužívanými postupmi popísanými v rámci krízového riadenia a manažmentu rizík. Začítajte sa do ukážky.Vychádza z verejne dostupných dát, a to predovšetkým z údajov Štatistického úradu SR o vekovom zložení obyvateľstva po jednotlivých obciach SR, z dostupných geopriestorových údajov o doprave, vrátane kalkulovanej hustoty dopravy vytvorenej v rámci EÚ projektu Open Transport Network a z údajov OpenStreetMap.

Analýza rizika vychádza z kombinácie zraniteľnosti a expozície obyvateľstva v kombinácii s náchylnosťou územia na šírenie nákazy na štvorcovej sieti o veľkosti 250×250 metrov, aby boli výsledky použiteľné aj pre modelovanie šírenia nákazy, ktoré vykonáva IZP.

Analýza zdravotnej zraniteľnosti obyvateľstva

Vzhľadom na nedostatok informácií bola základným faktorom hodnotenia veková štruktúra obyvateľstva z údajov Štatistického úradu SR. Údaje pochádzajú z roku 2018, avšak vzhľadom na ich povahu postačujú a nie je potrebná ich aktualizácia.

Za najzraniteľnejšiu skupinu obyvateľstva bola prevzatá veková skupina nad 60 rokov. Index zraniteľnosti sme vypočítali ako klasifikované percentuálne zastúpenie danej vekovej kategórie voči ostatnému obyvateľstvu v rámci obce. Index je možné kedykoľvek prepočítať podľa požiadaviek a usmernení krízových štábov. V prípade, že by boli k dispozícii údaje o zdravotnom stave obyvateľstva, prepočítame zraniteľnosť. Mladší ľudia s indikovanými závažnými ochoreniami, ktoré sú v kombinácii s nákazou COVID-19 obzvlášť ohrozujúce, majú vyšší index zraniteľnosti než zdravý šesťdesiatročný obyvateľ podhorskej dediny.

V prípade dostupnosti údajov je možné rozšíriť výpočet zraniteľnosti o ekonomickú zraniteľnosť, ktorá bude dôležitá pre smerovanie pomoci s obnovou socioekonomického systému po ústupe epidémie.

Detailnejšie dostupné informácie zo sčítania obyvateľstva sú zastaralé, preto do analýzy neboli zahrnuté.

Analýza odľahlosti osídlenia

Vychádza z analýzy dopravných sietí v rámci Trnavského samosprávneho kraja. Všetky cesty boli klasifikované podľa vypočítanej hustoty dopravy v rámci projektu Open Transport Network. Porovnanie výsledkov s triedou cesty však odhalilo, že údaje o teoretickej hustote dopravy nie sú relevantné. Budúci týždeň bude prepočet spresnený o údaje reálnej hustoty dopravy z informácií navigačného systému Sygic.

Vypočítali sme euklidovskú vzdialenosť od ciest a klasifikovali ju do kategórií podľa dostupnosti (ľahká dostupnosť pešo, stredná dostupnosť, dostupnosť individuálnymi dopravnými nemotorovými prostriedkami a dostupnosť motorovými vozidlami). Obdobne sme do analýzy odľahlosti započítali vzdialenosť od železničných staníc.

Index odľahlosti je možné interpretovať ako podkladovú matricu pre výpočet predpokladanej rýchlosti šírenia nákazy aj do štatistických modelov, ktoré sa v súčasnosti používajú.

Analýza miest zhromažďovania obyvateľstva

Táto analýza má mimoriadny význam predovšetkým v obciach, kde sú rizikové vekové skupiny aktívnejšie a menej informované. V praxi to znamená, že obyvatelia ignorujú potrebu ochrany tváre, ignorujú zákaz návštevy kostolov, cintorínov, chodia nakupovať, stretávajú sa. Všetky uvedené faktory sme zohľadnili a vypočítali euklidovskú vzdialenosť od týchto objektov. Index zhromažďovania obyvateľstva je možné interpretovať ako miesta, kde môže dôjsť k prenosu vírusu medzi obyvateľstvom. Obecné úrady môžu predmetné miesta monitorovať a usmerňovať obyvateľov.

Analýza hustoty zástavby

Posledným faktorom je hustota zástavby, ktorá prezentuje mieru žitia obyvateľov v izolácií, u ktorých sa nepredpokladá vysoká rýchlosť nákazy. Hustotu sme vypočítali pomerom zastavanej plochy k celkovej ploche na elementárnych jednotkách 250×250 metrov.

 

Index stupňa hrozby šírenia COVID-19

Index stupňa hrozby šírenia vírusu COVID-19 medzi obyvateľstvom sme následne vypočítali kombináciou indexu odľahlosti a indexu zhromažďovania obyvateľstva. Váhy medzi nimi boli nastavené v pomere 60:40 pre index hustoty zástavby voči ostatným indexom odľahlosti a zhromažďovania. Index je možné interpretovať aj ako predpokladané centrá ďalšieho výskytu COVID-19 medzi obyvateľstvom. V určených miestach je potrebné cieliť monitoring a testovanie obyvateľstva.

Analýza rizika

Finálna analýza bola vykonaná ako syntéza gradientov indexu zraniteľnosti a indexu hrozby šírenia. Výsledkom je kvalitatívne hodnotenie jednotlivých obci. Napriek tomu, že indexy hrozby boli vypočítané na sieť 250×250 metrov, údaje o vekovej skladbe sme mali k dispozícii len na úroveň obce. Na druhej strane to umožňuje adresnejšie smerovanie opatrení na miestne samosprávy s upozornením na možné riziká a možno aj sprísnenie všeobecne platných nariadení.

Záver

Predmetná analýza si nekladie za cieľ priamo vyvolať opatrenia. Vytvorili sme ju ako ukážku typov analýz, ktoré sa dajú vykonať nad údajmi s cieľom podporiť rozhodovanie v mimoriadnej situácii, a to pre krízové štáby rôznej hierarchickej úrovne. V prípade dostupnosti podrobnejších údajov vieme analýzu spresniť, ale aj rozšíriť o analýzy potrebného zabezpečenia zdravotníckym personálom a materiálom.

Rozšírením o aktuálny výskyt nákazy, o databázy testovaných osôb s negatívnymi výsledkami, prípadne o databázy osôb v karanténe, umožnia výpočet ešte adresnejších výstupov, ktoré pomôžu operatívnemu riadeniu a v konečnom dôsledku znížia negatívne dopady súčasnej situácie.

Všetky údaje, výstupy aj algoritmy sú nakonfigurované v analytickom systéme, ktorý umožňuje upravovať samotný výpočtový model podľa potrieb a požiadaviek, výstupy dynamicky spresňovať dopĺňaním detailnejších údajov, a tvoriť výstupy pre rôzne mierky, prípadne ich agregovať do hierarchicky vyšších jednotiek.