国家安全指标预测通过大流行

科学领域:

• 系统动力学 系统动力学
• 数学建模的数学建模
• 国家安全分析分析.

背景情况:

• COVID-19 疫情对全球政治,社会和经济格局产生了重大影响.
• 评估国家安全需要将与流行病相关的因素纳入现有指标模型.
• 传统的安全评估可能无法充分捕捉全球卫生危机的动态影响.

研究的目的:

• 开发一个数学模型来评估和预测国家安全指标.
• 将COVID-19流行病的影响纳入国家安全评估.
• 为评估国家稳定和预测未来趋势提供一个框架.

主要方法:

• 开发了一个基于系统动态的模型概念,用于预测国家安全指标.
• 描述COVID-19传播的综合因素,从常见的流行病学模型中选择.
• 构建因果复合体和微分方程和残余方程系统以分析指标动态.
• 使用场景方法来研究在可变条件下的假设后果.

主要成果:

• 该模型提供了一种可接受准确度的评估当前国家安全的方法.
• 该方法允许对国家安全指标进行短期预测.
• 这些模型量化了大流行对关键安全指标的影响.
• 该框架可适应不同国家的应用,以德国为例.

结论:

• 系统动态模型提供了一个强大的数学装置,用于在流行病期间评估国家安全.
• 开发的概念既可以对国家安全进行当前评估,也可以对国家安全进行短期预测.
• 基于场景的方法通过探索潜在的未来结果来加强战略规划.