En incluant la météo saisonnière aux données prises en compte par les modèles prédictifs, on obtient environ deux vagues annuelles de Covid-19. En cause, la charge virale des gouttelettes de salive qui varie selon les conditions météo. En l'absence de vaccination, les chercheurs chypriotes à l'origine de ces travaux publiés dans Physics of Fluids recommandent donc de tenir compte de la saisonnalité afin d'anticiper les confinements et autres mesures barrières.
Le modèle prédictif de base ne tient pas compte des saisons
A Paris, intégrer la météo saisonnière au modèle prédictif classique de l'épidémie de Covid-19 donne une vague en mars 2020, et une autre très longue qui démarre fin septembre, qui grimpe sur la fin d'année et atteint son pic en février 2021, concluent Talib Dbouk et Dimitris Drikakis, spécialistes de la physique des fluides à l'Université de Nicosia à Chypre. Le modèle de base, appelé SIR, ne contient que deux paramètres : un taux de transmission et un taux de récupération, c'est-à-dire la probabilité, par unité de temps, qu'une personne sensible soit infectée et qu'une personne infectée soit rétablie et immunisée. "Malheureusement, aucun des modèles de pandémie existants (SIR ou dérivés du SIR) ne tente de relier le taux de transmission aux conditions climatiques", pointent les chercheurs. Moins de paramètres, c'est aussi moins d'incertitudes sur le résultat de la prédiction. Mais les deux chercheurs pensent qu'inclure les données climatiques serait malgré tout pertinent.
Moins de virus dans les gouttes de salives lorsque la température augmente
Le nouveau modèle se nomme "AIR" et calcule la concentration de particules virales dans les gouttelettes de salive contaminées en suspension dans l'air.
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