Year 2021, Volume 11 , Issue 1, Pages 33 - 43 2021-06-09

Using Mathematical Modeling to Evaluate the Restricted Course of Coronavirus Pandemic (COVID-19) in Turkey
Türkiye’deki Koronavirüs Pandemisinin (COVID-19) Kısıtlamalı Seyrinin Matematiksel Modelleme ile Değerlendirilmesi

Kaan YETİLMEZSOY [1] , Majid BAHRAMİAN [2] , Necdet Cem AYLA [3]


Yeni koronavirüs pandemisi (COVID-19), ilk olarak Çin’in Hubei eyaletinin yönetim merkezi ve en büyük şehri olan Wuhan kentinde Aralık 2019’da tespit edilmiş olup, tüm dünyayı etkisi altına almış durumdadır. Bu çalışmanın yapıldığı 25 Nisan 2020 Cumartesi günü itibarıyla dünyada COVID-19 kaynaklı 2,908,206 vaka ve 202,501 ölüm rapor edilmiştir. Ocak 2020’den itibaren Çin dışında da görülmeye başlayan COVID-19 vakaları, ülkemizde (Türkiye’de) ilk kez 10–11 Mart 2020 tarihinde görülmüş ve 25 Nisan 2020 tarihi itibarıyla Türkiye’nin koronavirüs bilançosu 107,773 vaka ve 2,706 ölüm değerleriyle kayıtlara geçmiştir. Bu çalışma kapsamında, Türkiye’deki koronavirüs pandemisi seyrinin matematiksel açıdan irdelenmesi hedeflenmiş ve ülkemiz için elde edilen verilere göre salgının kısıtlamalı sürecinin gidişatı hakkında bir tahmin modellemesi yapılmıştır. Salgının şu ana kadar Türkiye’de pik düzeyde görüldüğü zaman, enfeksiyon ve iyileşme hızları ve salgın sonunda maruz kalınabilecek vaka sayısı gibi faktörler göz önüne alınarak birikimli pozitif vaka ve iyileşme sayıları için lojistik modeller önerilmiştir. Model parametreleri MATLAB® programı vasıtasıyla Nelder–Mead simpleks doğrudan arama ve Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS) Quasi-Newton kübik doğrultu belirleme algoritmaları kullanılarak çözümlenmiştir. Günlük vaka ve günlük ölüm sayısı verileri için önerilen ekponansiyel modeller ise DataFit® programı vasıtasıyla Richardson ekstrapolasyon metodu ve çift hassasiyetli Levenberg–Marquardt yöntemi kullanılarak çözümlenmiş ve enfeksiyonun gidişatı yorumlanmıştır. Mevcut kısıtlamalı veri seyrinin ekstrem durumlar (kural ihlalleri, yeni salgın dalgası, vb.) olmaksızın benzer şekilde ilerlemesi durumunda, Türkiye’deki COVID-19 kaynaklı günlük vakaların Mayıs 2020’nin ilk haftası itibarıyla 1000’in altına ve son haftası itibarıyla da 100’ün altına inebileceği öngörülmüştür. Tahmin sonuçları, kısıtlamalı sürecin devam etmesi halinde ülkemizdeki salgın sonunda 120,000’in üzerinde maruz kalınmış vaka olabileceğini ve enfeksiyonların sayısal anlamda sona ermesi sürecinin ise Temmuz 2020’nin son haftasını bulabileceğini göstermiştir.
Yeni koronavirüs pandemisi (COVID-19), ilk olarak Çin’in Hubei eyaletinin yönetim merkezi ve en büyük şehri olan Wuhan kentinde Aralık 2019’da tespit edilmiş olup, tüm dünyayı etkisi altına almış durumdadır. Bu çalışmanın yapıldığı 25 Nisan 2020 Cumartesi günü itibarıyla dünyada COVID-19 kaynaklı 2,908,206 vaka ve 202,501 ölüm rapor edilmiştir. Ocak 2020’den itibaren Çin dışında da görülmeye başlayan COVID-19 vakaları, ülkemizde (Türkiye’de) ilk kez 10–11 Mart 2020 tarihinde görülmüş ve 25 Nisan 2020 tarihi itibarıyla Türkiye’nin koronavirüs bilançosu 107,773 vaka ve 2,706 ölüm değerleriyle kayıtlara geçmiştir. Bu çalışma kapsamında, Türkiye’deki koronavirüs pandemisi seyrinin matematiksel açıdan irdelenmesi hedeflenmiş ve ülkemiz için elde edilen verilere göre salgının kısıtlamalı sürecinin gidişatı hakkında bir tahmin modellemesi yapılmıştır. Salgının şu ana kadar Türkiye’de pik düzeyde görüldüğü zaman, enfeksiyon ve iyileşme hızları ve salgın sonunda maruz kalınabilecek vaka sayısı gibi faktörler göz önüne alınarak birikimli pozitif vaka ve iyileşme sayıları için lojistik modeller önerilmiştir. Model parametreleri MATLAB® programı vasıtasıyla Nelder–Mead simpleks doğrudan arama ve Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS) Quasi-Newton kübik doğrultu belirleme algoritmaları kullanılarak çözümlenmiştir. Günlük vaka ve günlük ölüm sayısı verileri için önerilen ekponansiyel modeller ise DataFit® programı vasıtasıyla Richardson ekstrapolasyon metodu ve çift hassasiyetli Levenberg–Marquardt yöntemi kullanılarak çözümlenmiş ve enfeksiyonun gidişatı yorumlanmıştır. Mevcut kısıtlamalı veri seyrinin ekstrem durumlar (kural ihlalleri, yeni salgın dalgası, vb.) olmaksızın benzer şekilde ilerlemesi durumunda, Türkiye’deki COVID-19 kaynaklı günlük vakaların Mayıs 2020’nin ilk haftası itibarıyla 1000’in altına ve son haftası itibarıyla da 100’ün altına inebileceği öngörülmüştür. Tahmin sonuçları, kısıtlamalı sürecin devam etmesi halinde ülkemizdeki salgın sonunda 120,000’in üzerinde maruz kalınmış vaka olabileceğini ve enfeksiyonların sayısal anlamda sona ermesi sürecinin ise Temmuz 2020’nin son haftasını bulabileceğini göstermiştir.
  • Abdul-Wahab, S. A., Omer, A. S. M., Yetilmezsoy, K., Bahramian, M. 2020. Modelling the clogging of gas turbine filter houses in heavy-duty power generation systems. Math. Comput. Model. Dyn. Syst. 26 (2): 119-143. Doi: 10.1080/13873954.2020.1713821.
  • Acıbadem Sağlık Grubu. 2020. Corona Virüsü (Koronavirüs) Nedir, Belirtileri Nelerdir? https://www.acibadem.com.tr/koronavirus/koronavirus-corona-virusu-nedir-belirtileri/
  • Ankaralı H., Ankaralı, S., Erarslan N. 2020. COVID-19, SARS-CoV2, Enfeksiyonu: Güncel epidemiyolojik analiz ve hastalık seyrinin modellemesi. Anadolu Kliniği Tıp Bilimleri Dergisi 25 (1): 1-22. Doi: 10.21673/anadoluklin.707038.
  • Aslan, H. I., Demir, M., Wise, M. M., Lenhart, S. (2020). Modeling COVID-19: Forecasting and analyzing the dynamics of the outbreak in Hubei and Turkey. medRxiv. Doi: 10.1101/2020.04.11.20061952.
  • Avila-Ponce de León, U., Pérez, Á.G.C., Avila-Vales, E., 2020. An SEIARD epidemic model for COVID-19 in Mexico: Mathematical analysis and state-level forecast. Chaos Solitons Fract. 140: 110165. Doi: 10.1016/j.chaos.2020.110165.
  • Çetinkaya, A. Y., Yetilmezsoy, K. 2019. Evaluation of anaerobic biodegradability potential and comparative kinetics of different agro-industrial substrates using a new hybrid computational coding scheme. J. Clean. Prod. 238: 117921. Doi: 10.1016/j.jclepro.2019.117921.
  • Djilali, S., Ghanbari, B., 2020. Coronavirus pandemic: A predictive analysis of the peak outbreak epidemic in South Africa, Turkey, and Brazil. Chaos Solitons Fract. 138: 109971. Doi: 10.1016/j.chaos.2020.109971.
  • Foroughi, M., Chavoshi, S., Bagheri, M., Yetilmezsoy, K., Samadi, M. T. 2018. Alum-based sludge (AbS) recycling for turbidity removal in drinking water treatment: an insight into statistical, technical, and health-related standpoints. J. Mater. Cycles Waste Manag. 20(4): 1999-2017. Doi: 10.1007/s10163-018-0746-1.
  • Godio, A., Pace, F., Vergnano, A. 2020. SEIR modeling of the Italian epidemic of SARS-CoV-2. Preprints 2020(5): 1-10. Doi: 10.20944/preprints202004.0073.v1.
  • Ivorra, B., Ferrández, M.R., Vela-Pérez, M., Ramos, A.M., 2020. Mathematical modeling of the spread of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) taking into account the undetected infections. The case of China. Commun. Nonlinear Sci. Numer. Simul. 88: 105303. Doi: 10.1016/j.cnsns.2020.105303.
  • Kırbaş, İ., Sözen, A., Tuncer, A.D., Kazancıoğlu, F.Ş., 2020. Comparative analysis and forecasting of COVID-19 cases in various European countries with ARIMA, NARNN and LSTM approaches. Chaos Solitons Fract. 138. Doi: 10.1016/j.chaos.2020.110015.
  • Kucharski, A.J., Russell, T.W., Diamond, C., Liu, Y., Edmunds, J., Funk, S., Eggo, R.M., Sun, F., Jit, M., Munday, J.D., Davies, N., Gimma, A., van Zandvoort, K., Gibbs, H., Hellewell, J., Jarvis, C.I., Clifford, S., Quilty, B.J., Bosse, N.I., Abbott, S., Klepac, P., Flasche, S., 2020. Early dynamics of transmission and control of COVID-19: a mathematical modelling study. Lancet Infect. Dis. 20: 553-558. Doi: 10.1016/S1473-3099(20)30144-4.
  • Malato, G., 2020. Covid-19 infection in Italy. Mathematical models and predictions. A comparison of logistic and exponential models applied to Covid-19 virus infection in Italy. https://towardsdatascience.com/covid-19-infection-in-italy-mathematical-models-and-predictions-7784b4d7dd8d.
  • Rothe, C., Schunk, M., Sothmann, P., Bretzel, G., Froeschl, G., Wallrauch, C., Zimmer, T., Thiel, V., Janke, C., Guggemos, W., Seilmaier, M., Drosten, C., Vollmar, P., Zwirglmaier, K., Zange, S., Wölfel, R., Hoelscher, M., 2020. Transmission of 2019-nCoV infection from an asymptomatic contact in Germany. N. Engl. J. Med. 382: 970-971. Doi: 10.1056/NEJMc2001468.
  • Singhal, T., 2020. A review of coronavirus disease-2019 (COVID-19). Indian J. Pediatr. 87: 281-286. Doi: 10.1007/s12098-020-03263-6. Torrealba-Rodriguez, O., Conde-Gutiérrez, R.A., Hernández-Javier, A.L., 2020. Modeling and prediction of COVID-19 in Mexico applying mathematical and computational models. Chaos Solitons Fract. 138: 109946. Doi: 10.1016/j.chaos.2020.109946.
  • Tuan, N.H., Mohammadi, H., Rezapour, S., 2020. A mathematical model for COVID-19 transmission by using the Caputo fractional derivative. Chaos Solitons Fract. 140: 110107. Doi: 10.1016/j.chaos.2020.110107.
  • Worldometers 2020. COVID-19 Coronavirus Pandemic, Coronavirus Cases: Turkey. https://www.worldometers.info/coronavirus/#countries Yetilmezsoy, K. 2016. A new simple model for the prediction of waste sludge flow rate in the steady-state completely mixed activated sludge process. Environ. Eng. Manag. J. 15 (12): 2613-2630. Doi: 10.30638/eemj.2016.288.
  • Yetilmezsoy, K., Demirel, S., Vanderbei, R. J. (2009). Response surface modeling of Pb (II) removal from aqueous solution by Pistacia vera L.: Box–Behnken experimental design. J. Hazard. Mater. 171(1-3): 551-562. Doi: 10.1016/j.jhazmat.2009.06.035.
  • Yetilmezsoy, K., Erhuy, C. G., Ates, F., Bilgin, M. B. 2018. Implementation of fuzzy logic approach to estimate the degree of expulsion and spattering index and weld strength in projection welding. J. Braz. Soc. Mech. Sci. Eng. 40(6): 283. Doi: 10.1007/s40430-018-1210-9.
  • Yetilmezsoy, K., Özçimen, D., Koçer, A. T., Bahramian, M., Kıyan, E., Akbin, H. M., Goncaloğlu, B. İ. 2020. Removal of Anthraquinone Dye via Struvite: Equilibria, Kinetics, Thermodynamics, Fuzzy Logic Modeling. Int. J. Environ. Res. 14 (5): 541-566. Doi: 10.1007/s4174 2-020-00275 -0.
  • Zhang, Z., 2020. A novel covid-19 mathematical model with fractional derivatives: Singular and nonsingular kernels. Chaos Solitons Fract. 139: 110060. Doi: 10.1016/j.chaos.2020.110060.
  • Zou, L., Ruan, F., Huang, M., Liang, L., Huang, H., Hong, Z., Yu, J., Kang, M., Song, Y., Xia, J., Guo, Q., Song, T., He., J., Yen, H-L., Peiris, M., Wu, J., 2020. SARS-CoV-2 viral load in upper respiratory specimens of ınfected patients. N. Engl. J. Med. 382:1177-1179. Doi: 10.1056/NEJMc2001737.
Primary Language en
Subjects Engineering
Journal Section Research Articles
Authors

Orcid: 0000-0003-1478-9957
Author: Kaan YETİLMEZSOY (Primary Author)
Institution: YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
Country: Turkey


Orcid: 0000-0002-7571-5567
Author: Majid BAHRAMİAN
Institution: YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
Country: Turkey


Orcid: 0000-0003-3391-5517
Author: Necdet Cem AYLA
Institution: YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
Country: Turkey


Supporting Institution Turkish Academy of Sciences (TÜBA)
Project Number TÜBA-GEBİP 2018
Thanks The computational analysis implemented in this study has been financially supported by Turkish Academy of Sciences (TÜBA) as a part of Prof. Dr. Kaan Yetilmezsoy’s “The Outstanding Young Scientist Award (TÜBA-GEBİP)” of the year 2018.
Dates

Publication Date : June 9, 2021

Bibtex @research article { karaelmasfen888269, journal = {Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi}, issn = {2146-7277}, address = {Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi}, publisher = {Bulent Ecevit University}, year = {2021}, volume = {11}, pages = {33 - 43}, doi = {}, title = {Using Mathematical Modeling to Evaluate the Restricted Course of Coronavirus Pandemic (COVID-19) in Turkey}, key = {cite}, author = {Yetilmezsoy, Kaan and Bahramian, Majid and Ayla, Necdet Cem} }
APA Yetilmezsoy, K , Bahramian, M , Ayla, N . (2021). Using Mathematical Modeling to Evaluate the Restricted Course of Coronavirus Pandemic (COVID-19) in Turkey . Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi , 11 (1) , 33-43 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/karaelmasfen/issue/62732/888269
MLA Yetilmezsoy, K , Bahramian, M , Ayla, N . "Using Mathematical Modeling to Evaluate the Restricted Course of Coronavirus Pandemic (COVID-19) in Turkey" . Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi 11 (2021 ): 33-43 <https://dergipark.org.tr/en/pub/karaelmasfen/issue/62732/888269>
Chicago Yetilmezsoy, K , Bahramian, M , Ayla, N . "Using Mathematical Modeling to Evaluate the Restricted Course of Coronavirus Pandemic (COVID-19) in Turkey". Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi 11 (2021 ): 33-43
RIS TY - JOUR T1 - Using Mathematical Modeling to Evaluate the Restricted Course of Coronavirus Pandemic (COVID-19) in Turkey AU - Kaan Yetilmezsoy , Majid Bahramian , Necdet Cem Ayla Y1 - 2021 PY - 2021 N1 - DO - T2 - Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 33 EP - 43 VL - 11 IS - 1 SN - 2146-7277- M3 - UR - Y2 - 2021 ER -
EndNote %0 Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi Using Mathematical Modeling to Evaluate the Restricted Course of Coronavirus Pandemic (COVID-19) in Turkey %A Kaan Yetilmezsoy , Majid Bahramian , Necdet Cem Ayla %T Using Mathematical Modeling to Evaluate the Restricted Course of Coronavirus Pandemic (COVID-19) in Turkey %D 2021 %J Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi %P 2146-7277- %V 11 %N 1 %R %U
ISNAD Yetilmezsoy, Kaan , Bahramian, Majid , Ayla, Necdet Cem . "Using Mathematical Modeling to Evaluate the Restricted Course of Coronavirus Pandemic (COVID-19) in Turkey". Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi 11 / 1 (June 2021): 33-43 .
AMA Yetilmezsoy K , Bahramian M , Ayla N . Using Mathematical Modeling to Evaluate the Restricted Course of Coronavirus Pandemic (COVID-19) in Turkey. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi. 2021; 11(1): 33-43.
Vancouver Yetilmezsoy K , Bahramian M , Ayla N . Using Mathematical Modeling to Evaluate the Restricted Course of Coronavirus Pandemic (COVID-19) in Turkey. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi. 2021; 11(1): 33-43.
IEEE K. Yetilmezsoy , M. Bahramian and N. Ayla , "Using Mathematical Modeling to Evaluate the Restricted Course of Coronavirus Pandemic (COVID-19) in Turkey", Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, vol. 11, no. 1, pp. 33-43, Jun. 2021