Wie groß ist das Risiko, dass Sie sich einen Virus in ein Flugzeug setzen?

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Flugzeuge haben einen Ruf für Keime.

Es gibt jedoch Möglichkeiten, die Risiken zu minimieren.

Historische Forschungen, die auf Gruppenbewegungen von Menschen und Tieren basieren, legen drei einfache Regeln nahe: sich von den zu nahen zu entfernen, sich auf die weit entfernten zu bewegen und die Bewegungsrichtung der Nachbarn zu beachten.

Diese Forschung wird insbesondere für Flugreisen genutzt, wo ein erhöhtes Risiko für ansteckende Infektionen oder Krankheiten besteht, wie z.B.

der jüngste weltweite Ausbruch von COVID-19.”Die Fluggesellschaften nutzen beim Einsteigen mehrere Zonen”, sagte Ashok Srinivasan, ein Informatiker an der Universität von West Florida.

Beim Einsteigen in ein Flugzeug werden die Personen blockiert und gezwungen, sich in die Nähe der Person zu stellen, die das Gepäck in den Abfalleimer legt – die Personen stehen sehr nahe beieinander.

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Dieses Problem wird noch verschärft, wenn viele Zonen genutzt werden.

Das Absetzen geht viel reibungsloser und schneller – es bleibt nicht so viel Zeit, sich anzustecken”.Srinivasan ist der Hauptforscher neuer Forschungsarbeiten über Fußgänger-Dynamikmodelle, die kürzlich bei der Analyse von Verfahren zur Verringerung des Risikos der Krankheitsausbreitung in Flugzeugen eingesetzt wurden.

Die Forschung wird in der Zeitschrift PLOS ONE veröffentlicht.Seit Jahren verlassen sich Wissenschaftler auf das SPED-Modell – Self Propelled Entity Dynamics- ein soziales Kraftmodell, das jedes Individuum als ein Punktpartikel behandelt.

Eine Einschränkung des SPED-Modells besteht darin, dass es nur langsam Ergebnisse liefert – was es schwierig macht, rechtzeitig Entscheidungen zu treffen.

In Situationen wie dem Ausbruch von COVID-19 sind schnelle Antworten erforderlich.

Die Forscher schlugen das CALM-Modell vor (für die eingeschränkte lineare Bewegung von Einzelpersonen in einer Menschenmenge).

CALM wurde entwickelt, um schnell zu laufen.Srinivasan und Kollegen nutzten Frontera, den schnellsten akademischen Supercomputer der USA…..

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