TY - JOUR A2 - Shankar Chowdhry, Bhawani AU - Batool, Humera AU - Tian, Lixin PY - 2021 DA - 2011/06/15SP - 9953283 VL - 2021 AB - COVID-19等传染性疾病迅速传播，已在全球范围内造成重大经济损失，包括在巴基斯坦。天气对COVID-19传播的影响需要更详细的研究，因为一些研究声称可以减缓其传播。COVID-19已被世卫组织宣布为大流行，并已在包括亚洲、欧洲、美国和北美在内的全球约210个国家报告。除自然因素外，人与人之间的接触和国与国之间的国际航空旅行是SARS-CoV-2从源头传播的主要原因。然而，在社区或国家内进一步传播和感染可以借助自然因素，如天气。因此，在像巴基斯坦这样的国家，COVID-19和温度之间的关系可以更好地阐明，在那里SARS-CoV-2已经影响了至少37万人。本研究收集了巴基斯坦10个月(2020年3月至12月)的COVID-19感染和死亡率数据。在同一时间内，还获得了相关的天气参数、温度和湿度。对收集到的数据进行处理，并从均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)三个方面比较不同时间序列预测模型的性能。 This paper, using the time series model, estimates the effect of humidity, temperature, and other weather parameters on COVID-19 transmission by obtaining the correlation among the total infected cases and the number of deaths and weather variables in a particular region. Results depict that weather parameters hold more influence in evaluating the sum number of cases and deaths than other factors like community, age, and the total population. Therefore, temperature and humidity are salient parameters for predicting COVID-19 affected instances. Moreover, it is concluded that the higher the temperature, the lesser the mortality due to COVID-19 infection. SN - 1024-123X UR - https://doi.org/10.1155/2021/9953283 DO - 10.1155/2021/9953283 JF - Mathematical Problems in Engineering PB - Hindawi KW - ER -