XXIV. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků

Kapitola

Abstrakt

Regionální vědy se opírají o specifické výzkumné metody, zohledňující analyzované faktory a regionální členění. Ve většině případů nedokážou analýzy zohlednit vazby mezi analyzovanými faktory a geopolitickou lokací regionu. Práce představuje možnosti analýzy pomocí precedenčního modelování, prostřednictvím kterého lze provádět analýzy s ohledem na geografické vazby. Cílem našeho výzkumu bylo prokázání vhodnosti implementace precedenčního modelu pro predikci vývoje nárůstu Covid pozitivních případů na úrovni obcí ČR. Precedenční analýza umožňuje zjednodušení části matematického analytického aparátu do binární podoby. Data jsou prezentována ve vybraném časovém intervalu ohraničeném uzavřením okresů na úrovni obcí s rozšířenou působností (ORP). Výzkum vychází z výzkumné otázky, zda lze efektivně vyhodnocovat pomocí precedenčního modelu regionální disparity. Základní metodou výzkumu je precedenční analýza a následná matematicko statistická analýza, především stanovení směrnic vývoje precedencí v týdenních intervalech. Výsledkem prezentované části výzkumu je sumarizace ORP podle potenciálu Covid ohrožení. Mapování struktury v prezentovaném modelu identifikovalo skupiny ORP, které jsou lokálními extrémy sledovaných hodnot. Byly tak identifikovány obce, které jsou potencionálními zdroji nákazy virem Covid a obce, které jsou potencionálními místy ohroženými virem.

Klíčová slova

regionální analýza, Covid19, precedenční analýza, modelování


Reference

  • BLAŽEK, J., UHLÍŘ, D., (2020). Teorie regionálního rozvoje: nástin, kritika, implikace. Praha: Charles University in Prague, Karolinum Press. ISBN 987-80-246-4566-7.
  • BOTLÍK, J., Botlíková, M., (2019). Mapping virtual infrastructures for regional cluster analysis. In mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků. Brno: Masarykova univerzita, pp. 434-441. ISBN 978-80-210-9268-6. DOI: 10.5817/CZ.MUNI.P210-9268-2019-54.
  • HOUSINI, K., (2019). An Efficient Algorithm for Enumerating all Minimal Paths of a Graph. International journal of advanced computer science and applications, vol. 10, no. 1, pp. 450-460. ISSN 2158-107X. DOI: 10.14569/IJACSA.2019.0100159.
  • KOENIG, A., DRESSLER, A., (2021). A mixed-methods analysis of mobility behavior changes in the COVID-19 era in a rural case study. European transport research review, vol. 13, no. 1, Article no. 15. ISSN 1866-8887. DOI: 10.1186/s12544-021-00472-8.
  • LANGEFORS, B., (1981). Teoretická analýza informačních systémů. Bratislava: Vydavatelstvo technické a ekonomickej literatury. ISBN bez ISBN.
  • MAREŠ, M., (2007). Krajinou grafových algoritmů, průvodce pro středně pokročilé. Praha: Institut teoretické informatiky. ISBN 978-80-239-9049-2.
  • REBAZA, J., (2021). On a model of covid-19 dynamics. Electronic research archive, vol. 29, no. 2, pp. 2129-2140. ISSN 2688-1594. DOI: 10.3934/era.2020108.
  • ROZMARINOVÁ,, (2020). New coronavirus disease – data from the regions of the Czech Republic. In XXIII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků. Brno: Masarykova univerzita, pp. 416-422. ISBN 978–80–210–9610–3. DOI: 10.5817/CZ.MUNI.P210-9610-2020-53.
  • UNDURRAGA, E.A., CHOWELL, G., MIZUMOTO, K., (2021). COVID-19 case fatality risk by age and gender in a high testing setting in Latin America: Chile, March-August 2020. Infectious diseases of poverty, vol. 10, no. 1, Article no. 11. ISSN 2095-5162. DOI: 10.1186/s40249-020-00785-1.
  • WILINSKI, A., SZWARC, E., (2021). A classification of countries and regions by degree of the spread of coronavirus based on statistical criteria. Expert systems with applications, vol. 172, Article no. 114654. ISSN 0957- 4174. DOI: 10.1016/j.eswa.2021.114654.