@article { author = {Isazadeh, Vahid and Argany, Meysam and Ghanbari, Abolfazl and Mohammadi, Hossein}, title = {Temporal and spatial distribution modeling of corona virus spread (Case study: Qom and Mazandaran provinces)}, journal = {Environmental Management Hazards}, volume = {8}, number = {1}, pages = {81-98}, year = {2021}, publisher = {}, issn = {2423-415X}, eissn = {2423-4168}, doi = {10.22059/jhsci.2021.321919.642}, abstract = {Corona virus is one of the most contagious and infectious diseases of the 21st century, which has spread worldwide since late 2019 in the form of Wuhan pneumonia.The aim of the present study was to model the spatial and temporal dispersion of the corona using the weighted spatial regression model and compare it with the least squares model during the period from March 24, 2020 to late October 2020 using three corona indices including (patients, deceased and Improved) for Qom and Mazandaran provinces. The results showed that the rate of patients for Qom province during the period showed 44.025 percent. While the death toll reached 4.34 percent, which is more scattered in the northwestern and southern parts of Qom cities, but the rate of improvements for this province showed 61.7 percent, which is mostly the spatial distribution of this improvement. Findings can be seen in the central parts of the province. However, the results obtained from the spatial and temporal distribution of corona for Mazandaran province in the present study were different according to the mentioned models, so that the number of patients for this province during the mentioned period The number reached 35.57 percent, but the death toll showed 2.61 percent, most of which were spatially located in the northwestern and southern parts, including (Ramsar, Tonekabon, Kelardasht, Chalous, Noor and Amol). Mazandaran province is the ruler. While the amount of improvements in Mazandaran province using the least squares during the period from March 24, 2017 to late October 2016, is mostly seen in the central parts and small parts of the southern parts of the province.}, keywords = {Corona virus,spatial and least squared weighted regression model,Moran coefficient,determination coefficient,Qom and Mazandaran provinces}, title_fa = {مدل‌سازی پراکندگی زمانی و مکانی گسترش ویروس کرونا (مطالعۀ موردی: استان‌های قم و مازندران)}, abstract_fa = {ویروس کرونا عامل یکی از بیماری‌های واگیردار و عفونی سدۀ بیست‌ویکم است که از اواخر دسامبر 2019 از ووهان چین به سراسر جهان گسترش یافت. در پژوهش حاضر، مدل‌سازی پراکندگی زمانی و مکانی ویروس کرونا با استفاده از مدل رگرسیون وزن‌دار مکانی انجام گرفت و نتایج با مدل حداقل مربعات، برای سه شاخص (مبتلایان، فوت‌شدگان و بهبودیافتگان) برای استان‌های قم و مازندران در طی دورۀ زمانی 3 اسفند 1398 تا اواخر مهر 1399 مقایسه شد. همچنین برای تحلیل سه شاخص ویروس کرونا از الگوی خودهمبستگی مکانی موران استفاده شد. علت انتخاب استان مازندران و قم به‌عنوان مناطق مطالعه در پژوهش حاضر، مسافرت‌های زیارتی و سیاحتی بود. همچنین این دو استان از اولین استان‌های درگیر با ویروس کرونا در کشور بودند. نتایج پژوهش نشان می‌دهد که پراکندگی مبتلایان در استان قم در طی دورۀ زمانی ذکرشده، 25/44 درصد و پراکندگی فوت‌شدگان 34/4 درصد بود. پراکندگی مکانی این شاخص‌ها بیشتر در قسمت‌های شمال غربی و جنوبی شهرهای استان قم بود. اما پراکندگی بهبودیافتگان برای این استان 07/61 درصد بود که بیشتر در قسمت‌های مرکزی استان دیده شد. پراکندگی زمانی و مکانی مبتلایان ویروس کرونا در استان مازندران در طی دورۀ زمانی ذکرشده 57/35 درصد و پراکندگی فوت‌شدگان 61/2 درصد بود. بیشتر مبتلایان و فوت‌شدگان از نظر مکانی در قسمت شمالی این استان دیده شدند. بهبودیافتگان براساس مدل حداقل مربعات در طی دورۀ زمانی 3 اسفند 1398 تا اواخر مهر 1399، بیشتر در قسمت‌های مرکزی و بخشی‌های کوچکی از قسمت‌های جنوبی این استان پراکنده بودند. بنابر نتایج پژوهش حاضر، براساس مدل‌های رگرسیون وزن‌دار مکانی و حداقل مربعات، مهم‌ترین عامل پراکندگی زمانی و مکانی ویروس کرونا در استان‌های قم و مازندران، سفرهای گردشگری و زیارتی است. از این‌رو ممنوعیت سفر به این استان‌ها و ارائۀ خدمات سازمان‌ها و ادارات به‌صورت الکترونیکی و غیرحضوری با هدف کاهش حضور مردم در جامعه و قرنطینۀ خانگی، پیشنهاد پژوهش حاضر به‌منظور کاهش پراکندگی مکانی ویروس کرونا در استان‌های قم و مازندران است.}, keywords_fa = {Corona virus,spatial and least squared weighted regression model,Moran coefficient,determination coefficient,Qom and Mazandaran provinces}, url = {https://jhsci.ut.ac.ir/article_82076.html}, eprint = {https://jhsci.ut.ac.ir/article_82076_4b719147233b950eac4e8925472bf808.pdf} }