Risikoschätzung von viralen Ansteckungen in sich im Freien oder in belüfteten Räumen bewegenden Fußgängermengen
Model-based assessment of the risks of viral transmission in non-confined crowds
Estimation des risques de transmission virale dans des foules en milieu non confiné
Résumé
This work aims to assess the risks of Covid-19 disease spread in diverse daily-life situations (referred to as scenarios) involving crowds of maskless pedestrians, mostly outdoors. More concretely, we develop a method to infer the global number of new infections from patchy
observations of pedestrians. The method relies on ad hoc spatially resolved models for disease transmission
via virus-laden respiratory droplets, which are fit to existing exposure studies about Covid-19. The approach is applied to the detailed field data about pedestrian trajectories and orientations that we acquired during the pandemic. This allows us to rank the investigated scenarios by the infection risks that they present; importantly, the obtained hierarchy of risks is conserved across all our transmission models (except the most
pessimistic ones): Street cafés present the largest average rate of new infections caused by an attendant, followed by busy outdoor markets, and then metro and train stations, whereas the risks incurred while walking on fairly busy streets (average density around 0.1 person/m²) are comparatively quite low. While none of our ad hoc models can claim accuracy, their converging predictions lend credence to these findings.} In scenarios with a moving crowd, we find that density is the main factor influencing the estimated infection rate. Finally, our study explores the efficiency of street and venue redesigns in mitigating the viral spread: While the benefits of enforcing one-way foot traffic in (wide) walkways are unclear, changing the geometry of queues substantially affects disease transmission risks.
L'étude aspire à évaluer les risques de transmission virale au sein de foules dans plusieurs situations de la vie quotidienne (appelées scénarios) impliquant des foules de piétons sans masque, principalement à l'extérieur. En couplant des données de terrain sur les trajectoires et orientations des têtes des piétons, collectées pendant la pandémie, à divers modèles ad hoc spatialement résolus de transmission virale, nous aboutissons au résultat marquant qu’une hiérarchie des risques selon les scénarios se dégage de manière assez nette, robuste aux variations du modèle. Les risques sont prédominants en terrasse de café ; suivent le marché de plein air ainsi que les gares et stations de métro, puis les files d’attente et les rues relativement passantes. Ces dernières situations présentent un risque comparativement bien plus faible que les premières. Une analyse plus poussée démontre le rôle prépondérant du paramètre « densité piétonne » dans la détermination du taux de nouvelles contaminations dans les foules en mouvement. Par ailleurs, nous avons exploré l’effet d’aménagements des infrastructures pour juguler les risques : l’imposition d’une circulation à sens unique (au lieu d’une circulation à deux sens) sur des rues piétonnes et des trottoirs relativement larges ne semble pas apporter de bénéfices particulièrement clairs. À l’inverse, l’espacement des personnes dans les files d’attente et le ré-agencement de ces files dans l’espace aboutissent à un amoindrissement net des risques, lorsque les personnes ne portent pas de masque.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
