UV matahari dan penyebaran covid-19 di berbagai negara subtropis utara, tropis, dan subtropis selatan

13 min readApr 4, 2020

Meskipun sinar UV mempunyai kemampuan untuk menonaktifkan virus, utamanya covid-19, akan berkurang pengaruhnya di wilayah yang berpolusi udara tinggi dimana sinar UV akan berubah bentuk menjadi panas.

link paper: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.30.20086983v1

english version : https://medium.com/@cbasemaster/uv-light-influences-covid-19-activity-in-the-world-trade-offs-between-northern-subtropical-60395ddced32

Sinar UV (ultraviolet) merupakan faktor penting yang harus dipertimbangkan untuk memprediksi laju pertumbuhan epidemi coronavirus. UV berbeda dari suhu dan cuaca karena UV adalah gelombang elektromagnetik yang mempunyai panjang sekitar 10 nm hingga 400 nm, lebih pendek dari cahaya yang biasa terlihat manusia. Untuk beberapa orang, sinar UV dapat menyebabkan kanker oleh sebab paparan sinar matahari secara langsung, namun, untuk orang tropis, yang telah terbiasa hidup dalam kondisi seperti itu, mampu terhindar dari efek negatif indeks UV yang tinggi. Selain itu, UV memiliki kemampuan untuk menonaktifkan virus. Hal ini telah dibahas secara mendalam dengan para ahli biologi (Sutiman et al.)

Sebelum mulai ada baiknya kita baca beberapa referensi:

Covid-19 dapat secara aktif hidup di udara dan di permukaan (lihat : https://www.weforum.org/agenda/2020/03/this-is-how-long-coronavirus-lives-on-surfaces)

Pandemik dapat menyebabkan mobilitas dan kematian yang parah di wilayah geografis yang luas (lihat : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK525302/).

Penyebaran coronavirus terkait dengan emisi karbon (lihat : https://www.nature.com/articles/d41586-020-00758-2). Note that smoke particulate is able to weaken the UV light ability to be active in the air.

Pertanyaan umum (FAQ) tentang UV dan ozon dapat ditemukan di situs ini (lihat : http://www.bom.gov.au/uv/faq.shtml)

Pengembangan vaksin tidak efektif dan membutuhkan waktu lama untuk ditemukan (lihat : https://www.cnn.com/2020/03/31/us/coronavirus-vaccine-timetable-concerns-experts-invs/.) Natural immune is somewhat more desirable.

Contoh referensi tentang inaktivasi virus oleh ultraviolet (lihat:

)

Beberapa teknologi telah dikembangkan dengan memanfaatkan sinar UV (lihat:

Indeks UV di Indonesia sangat tinggi (lihat : https://lifestyle.kompas.com/read/2010/06/25/05061127/indeks.radiasi.ultraviolet.indonesia.sangat.tinggi)

Indeks UV di seluruh dunia diambil dari woeurope.eu

Gambar di atas adalah indeks UV di Asia dan Eropa yang sekilas nampak berkorelasi dengan tingkat pandemi Covid-19 yang terjadi di beberapa negara. Sebagian besar negara yang banyak terpapar Covid-19 berada di daerah subtropis, sebaliknya, negara yang sedikit terpapar Covid-19 menyebar di seluruh wilayah tropis. Sementara, negara-negara tropis memiliki indeks UV yang tinggi sepanjang musim sedangkan negara-negara subtropis bergantian antara indeks UV yang rendah dan tinggi tergantung musimnya.

Kasus terkonfirmasi dunia diambil dari John Hopkins University & Medicine pada 4 April 2020

Peta indeks UV pada gambar pertama tampaknya berkorelasi dengan peta kasus yang terkonfirmasi covid-19 di seluruh dunia pada gambar di atas dimana mayoritas orang yang terkomfirmasi tinggal di wilayah negara subtropis utara.

Sekarang mari kita lakukan riset …

Data dikumpulkan dari 22 Januari 2020 hingga 28 Maret 2020

Bagaimana coronavirus menyebar secara berbeda di setiap negara

Gambar 1. Pertumbuhan pandemi negara-negara yang memiliki tingkat pertumbuhan rendah. Terlihat bahwa akumulasi terkonfirmasi dalam kisaran 0–2000 + orang

Coronavirus yang menyebabkan penyakit yang dikenal sebagai covid-19 pertama kali dilaporkan di Tiongkok pada Desember 2019. Pada Maret 2020, penyakit ini menyebar ke sedikitnya 178 negara dan beberapa wilayah. Di beberapa negara, akumulasi kasus yang terkonfirmasi bervariasi antara 0 hingga lebih dari 1.200 orang (gambar 1 dan 2). Data ini menunjukkan bahwa virus ini memiliki kemampuan untuk menyebar dengan mudah dan cepat. Indonesia sebagai salah satu negara yang terkena coronavirus menunjukkan jumlah penderita mencapai sekitar 1.000 orang (gambar 1). Jumlahnya nampak tinggi tetapi masih lebih rendah jika dibandingkan dengan negara lain seperti Amerika, Italia, Prancis, Belanda, dan Iran (gambar 2).

Gambar 2. Pertumbuhan pandemi negara-negara yang memiliki tingkat pertumbuhan rendah. Terlihat bahwa akumulasi terkonfirmasi dalam kisaran 0–120000 + orang

Gambar 1 menunjukkan penyebaran coronavirus di beberapa negara yang masing-masing sekitar 5.000 kasus terkonfirmasi dan gambar 2 menunjukkan lebih dari 5.000 kasus terkonfirmasi. Akumulasi kasus yang terkonfirmasi tumbuh secara eksponensial dengan tingkat yang berbeda di setiap negara. Indonesia tumbuh dalam tingkat yang sangat kecil dibandingkan dengan AS, Italia, Prancis, Belanda, dan Iran.

Kita tentunya dapat dengan mudah mengelompokkan negara-negara tersebut berdasarkan lokasinya dengan mengacu pada informasi pertumbuhan pandemi seperti pada gambar 1 dan 2 diatas. Sebagai contoh, merujuk pada grafik di gambar 1 dan 2, Malaysia, Indonesia, Thailand, dan India dapat dikelompokkan ke dalam satu klaster sebagai kelompok tropis sedangkan AS, Italia, Prancis, Belanda, Iran, Jepang, dan Rusia di klaster yang lain dengan kelompok subtropis. Jepang, bagaimanapun, memiliki indeks UV yang lebih tinggi dibandingkan dengan AS, Italia, dan Rusia dan indeks UV-nya bertambah seiring waktu musim semi datang. Kami akan menunjukkan grafiknya pada bab berikutnya. Rusia yang memiliki kepadatan populasi rendah tampaknya memiliki anomali berdasarkan grafik tersebut dan tentu saja parameter-parameter lain seperti kelembaban, polusi udara atau bahkan hubungan ekonomi dengan negara episentrum dapat dimasukkan dalam bahasan studi selanjutnya.

Kasus terkonfirmasi covid-19 per hari

Sebelumnya, mari kita tunjukkan pertumbuhan epidemi dengan grafik di beberapa negara dan seberapa eksponensial pertumbuhannya.

Gambar 3. Kasus harian yang terkonfirmasi covid-19 di negara-negara dengan tingkat pertumbuhan rendah

Perkembangan kasus yang terkonfirmasi dari orang yang terinfeksi virus korona cenderung meningkat setiap hari (gambar 3 dan 4). Tren ini menunjukkan seberapa cepat virus ini menyebar pada manusia. Di dalam tubuh manusia, virus ini membutuhkan waktu hingga menunjukkan gejala penyakit, sehingga hal tersebut secara tidak sadar membuat virus ini mudah menyebar di antara orang-orang sebelum si pembawa penyakit menyadarinya.

Gambar 4. Kasus terkonfirmasi covid-19 per hari di beberapa negara

Kasus terkonfirmasi covid-19 tertinggi dilaporkan terjadi di AS mencapai sekitar 20.000 orang dalam satu hari (gambar 4).

Kasus harian vs indeks UV

Sekarang kita melihat pola kasus yang terkonfirmasi covid-19 setiap hari dan indeks UV di beberapa negara.

Indeks UV dapat diartikan sebagai berikut di bawah ini (https://www.who.int/uv/publications/en/UVIGuide.pdf):

0 hingga 2: Risiko Rendah bahaya dari paparan sinar matahari tanpa perlindungan
3 sampai 5: Moderat Risiko bahaya dari paparan sinar matahari tanpa perlindungan
6 sampai 7: Risiko Tinggi bahaya dari paparan sinar matahari tanpa perlindungan
8 hingga 10: Sangat Tinggi Resiko bahaya dari paparan sinar matahari yang tidak terlindungi
11+: Risiko Ekstrim bahaya dari paparan sinar matahari yang tidak aman

Perhitungan indeks UV secara detail dapat ditemukan di situs berikut https://www.epa.gov/sunsafety/calculating-uv-index-0

UV memang dapat membahayakan orang yang tidak terbiasa hidup dalam indeks UV yang ekstrem, namun mempunyai kemampuan menonaktifkan virus. Orang-orang yang tinggal di daerah yang indeks UV nya tinggi seperti Afrika dan negara tropis lainnya telah lama beradaptasi dalam situasi seperti itu. Mereka dapat mengambil keuntungan bahwa pandemi tidak seekstensif negara subtropis.

Gambar 5. Indeks UV dari waktu ke waktu di banyak negara

Berdasarkan gambar 5 di atas, negara-negara subtropis utara memiliki indeks UV yang menaik seiring waktu seiring musim dingin berakhir dan musim semi akan datang. Australia sebagai representasi dari negara-negara subtropis mengalami penurunan indeks UV seiring waktu ketika musim panas berakhir dan musim gugur akan datang. Di Atlanta, daerah yang terletak di daerah pusat AS, memiliki indeks UV lebih tinggi daripada di New York, meskipun keduanya tumbuh bersamaan dari waktu ke waktu. Menariknya, wilayah New York memiliki indeks UV terendah dibandingkan dengan yang lain yang memiliki indeks UV 1 hingga 4 seiring waktu.

**Kasus China: pulih dengan bantuan sinar UV dan lockdown?**

Gambar 6. Akumulasi kasus yang terkonfirmasi covid-19 di Cina sampai hari-hari pertumbuhan berhenti

Gambar 6 menunjukkan grafik akumulasi kasus yang terkonfirmasi covid-19 dari waktu ke waktu di Tiongkok. Ada fakta menarik bahwa provinsi Hubei di mana kota Wuhan terletak tidak terlalu menyebar ke provinsi lain.

Gambar 7. Kasus yang terkonfirmasi covid-19 setiap hari di Cina

Gambar 7 menunjukkan grafik kasus yang terkonfirmasi covid-19 setiap hari di Cina. Ada juga fakta menarik bahwa provinsi Hubei di mana kota Wuhan terletak tidak terlalu menyebar ke provinsi lain. Di dalam grafik teraebut, provinsi lain tidak menunjukkan kasus terkonfirnasi secara signifikan dibandingkan dengan provinsi Hubei. Hal ini terkait dengan upaya pemerintah China untuk melakukan penguncian ketat (lockdown) di episentrum (wilayah Hubei) melalui penyaringan, pengujian dan program pelacakan kontak, serta mengadakan jarak sosial awal sementara mengunci secara ringan di daerah lain (lihat: https: // www.theguardian.com/world/2020/mar/19/chinas-coronavirus-lockdown-strategy-brutal-but-effective)

Jadi kemungkinan alasannya bisa dua hal: peran lockdown dengan jarak sosialnya dan terbantu oleh peningkatan indeks UV seperti yang ditunjukkan pada gambar 8 di bawah ini

Gambar 8. Indeks UV dari waktu ke waktu di Cina. Data dari 4 stasiun pemantau atmosfer disajikan yaitu Tianjin dan Dalian di Cina utara, Gunung Waliguan di Cina tengah, dan Baoding mewakili Cina tengah dan selatan.

Gambar 8 menunjukkan bahwa indeks UV di Cina meningkat secara monoton dari waktu ke waktu selama periode pandemi. Sebagai info, stasiun GAW terdekat dengan provinsi Hubei adalah stasiun Baoding di provinsi Hebei. Pada saat itu, lockdown memberikan ruang bagi UV untuk mengambil alih udara Hubei oleh karena polusi udara yang secara bertahap berkurang.

Tropis vs Subtropis: karakteristik yang menarik

Gambar 9. Pertumbuhan pandemi covid-19 di negara-negara sub tropis utara (biru), negara tropis (hijau), dan negara sub tropis (merah). AS, Inggris, Italia, atau Spanyol tidak dimasukkan karena tingkat pertumbuhan yang terlalu tinggi.

Gambar 9 di atas menunjukkan pertumbuhan pandemi negara-negara tropis (hijau), subtropis utara (hijau), dan subtropis selatan (merah). Sangat menarik bahwa negara-negara biru tumbuh secara eksponensial dari waktu ke waktu sesaat setelah orang-orang yang awal terkonfirmasi terjangkit covid-19 dicatat, dengan lebih tajam, dan lebih cepat daripada negara-negara hijau dan merah. Negara-negara hijau tumbuh lebih tajam dan lebih cepat daripada negara-negara merah, meskipun beberapa negara memiliki satu sama lain. Titik salip menunjukkan bahwa ada laju pertumbuhan yang menjadi lebih lambat daripada yang lain, dan sebaliknya. Ini terjadi antara dua kelompok yang berdekatan baik biru dengan hijau atau hijau dengan merah. Fenomena ini mungkin dapat dijelaskan pada Gambar 10 di bawah ini.

Gambar 10. Perubahan indeks UV dari waktu ke waktu di negara-negara tropis utara (biru), negara tropis (hijau), dan negara-negara tropis (merah).

Gambar 10 di atas menunjukkan perubahan indeks UV dari waktu ke waktu di negara subtropis utara (biru), negara tropis (hijau), dan negara tropis selatan (merah). Kita dapat dengan mudah memahami bahwa negara-negara biru dan hijau secara monoton meningkat dari waktu ke waktu sementara negara-negara merah menurun secara monoton. Fenomena ini berkaitan dengan perubahan musim antara dingin ke musim panas di negara-negara utara dan, sebaliknya dari musim panas ke musim dingin di negara-negara tropis selatan. Negara-negara hijau jarang memiliki Indeks UV di bawah 6. Perilaku indeks UV negara-negara biru, hijau, dan merah bersamaan dengan akumulasi terkonfirmasi covid-19 dari waktu ke waktu pada Gambar 9. Beberapa negara biru mulai menjadi lebih lambat karena Indeks UV lebih tinggi dan dengan jarak sosial yang tepat.

Anomali: Kanada, Rusia, dan Jepang

Meskipun terbukti bahwa negara-negara subtropis utara menderita tingkat pertumbuhan pandemi yang tinggi, beberapa negara seperti Kanada, Rusia, dan Jepang tidak mengalami laju yang serupa dibandingkan dengan sebagian besar negara-negara subtropis utara. Meskipun laju mereka masih dapat dibilang sebanding atau sedikit lebih tinggi dari negara tropis, kita harus menyelidiki faktor-faktor lain. Faktor kandidat adalah intensitas kegiatan ekonomi terutama dengan sumber negara pandemi, kepadatan penduduk, perilaku sosial, polusi udara, dan kelembaban. Misalnya, orang Jepang memiliki tradisi jarak sosial dengan tidak melakukan hubungan sosial yang intens, terutama dengan orang asing atau orang asing dan memiliki polusi udara minimum sehingga kita masih dapat melihat bintang di langit pada malam hari.

Negara-negara subtropis selatan: Haruskah mereka mengantisipasi?

Meskipun kita belum dapat memprediksi kurva pertumbuhan akhir, dengan bukti yang disebutkan di atas, mereka harus menyiapkan kemungkinan terburuk. Pola dinamis dari situasi saat ini menunjukkan bahwa beberapa negara subtropis selatan mulai tumbuh secara eksponensial seperti yang ditunjukkan pada Gambar 9. Khususnya, untuk virus covid-19 yang ada di udara, menyebar sangat luas di udara. Mereka dapat melakukan penguncian awal sebelum peningkatan eksponensial sementara juga mengatur perawatan UV.

Kemiringan grafik: mengamati perubahan seiring berjalannya waktu

Gambar 11. Contoh kemiringan (slope) lokal dan global

Kami menggunakan kemiringan lokal dan global sebagai parameter untuk melihat bagaimana terkait indeks UV dengan akumulasi pertumbuhan covid-19 yang terkonfirmasi seperti yang ditunjukkan pada Gambar 11. Garis singgung (tangen) digunakan sebagai metrik kelerengan grafik. Perbedaan antara kemiringan lokal dan global adalah bahwa kemiringan lokal menggunakan setiap titik lokal dalam jangka waktu untuk memperkirakan garis singgung sedangkan lereng global diukur dari titik terakhir. Kemiringan global memberi cakupan akan pertumbuhan secara global.

Uji Korelasi: memetakan hubungan antar parameter

Sebelumnya kami kenalkan metrik korelasi bahwa:

1.0 = berkorelasi positif; misalnya, jika A meningkat, B juga meningkat, begitu pula sebaliknya
0.0 = tidak ada korelasi; misalnya, jika A bertambah, B tidak berubah, begitu pula sebaliknya
-1.0 = berkorelasi negatif; misalnya, jika A meningkat, B menurun, begitu pula sebaliknya

Kami kenalkan juga beberapa parameter yang diujikan:

UVIEF: bebas awan, eritemal (terbakar sinar matahari), indeks UV
UVDEF: bebas awan, eritemal (terbakar sinar matahari), dosis UV, [kJ / m2]
UVDDF: bebas awan, kerusakan dna, dosis UV, [kJ / m2]
UVDEC: modifikasi awan, eritemal (terbakar sinar matahari), dosis UV, [kJ / m2]
ozon: lokal, matahari, siang, ozon, kolom, [DU]

Indeks UV adalah ukuran untuk radiasi UV yang efektif (1 unit sama dengan 25 mW / m2) yang mencapai permukaan bumi di langit yang cerah. http://www.temis.nl/uvradiation/UVindex.html

Dosis UV adalah radiasi UV yang efektif (diberikan dalam kJ / m2) mencapai permukaan bumi yang terintegrasi sepanjang hari dan memperhitungkan atenuasi radiasi UV karena awan. http://www.temis.nl/uvradiation/UVdose.html

Ozone adalah jumlah total ozon dalam kolom yang memanjang secara vertikal dari permukaan bumi ke atas atmosfer. Ini diukur menggunakan stasiun berbasis darat dan satelit dan dilaporkan dalam unit Dobson (DU). Lubang ozon didefinisikan dalam hal berkurangnya jumlah kolom ozon — kurang dari 220 DU. https://www.geographyandyou.com/total-column-ozone-in-the-atmosphere/

Uji korelasi data covid-19 di dunia: informasi data

Negara yang akan dimasukkan dalam pengujian:

Australia, Thailand, India, Jepang, AS, Italia

Stasiun Global Atmosphere Watch (GAW) yang akan digunakan:

AcadiaNatForest_USA
Gibilmanna_Italy
Chiang_Mai_Thailand
Hyderabad_India
Adelaide_Australia
Naha_Japan

Peta hasil uji korelasi data covid-19 di dunia:

Gambar 12. Peta korelasi antar parameter dalam skala dunia

Rata-rata indeks UV dan rata-rata ozon dari waktu ke waktu berkorelasi dengan kemiringan global akumulasi kasus terkonfirmasi covid-19 masing-masing sebesar -0,86 dan 0,94

Berarti bahwa Indeks UV yang lebih tinggi, semakin rendah tingkat pertumbuhan epidemi covid-19 suatu negara, begitu pula sebaliknya dengan korelasi -0,86.

semakin tinggi nilai ozon, semakin tinggi pula tingkat pertumbuhan epidemi suatu negara, begitu pula sebaliknya dengan korelasi 0,94 seperti yang ditunjukkan pada Gambar 12.

kemiringan global dari perubahan indeks UV dari waktu ke waktu berkorelasi dengan kemiringan global akumulasi kasus terkonfirmasi covid-19 sebesar 0,7

Hal ini dapat dimengerti karena indeks UV di negara-negara subtropis utara cenderung meningkat dari waktu ke waktu yang ditunjukkan oleh nilai tangen yang tinggi, namun, pertumbuhan akumulasi kasus yang terkonfirmasi (tingkat pandemi suatu negara) masih meningkat walaupun kecepatannya melambat. Sebaliknya, di negara-negara subtropis selatan, indeks UV cenderung menurun dari waktu ke waktu sehingga nilai tangen menjadi rendah bahkan minus. Kita harus menunggu beberapa bulan ke depan untuk melihat apakah negara-negara subtropis selatan akan secara eksponensial meningkatkan kasus yang terkonfirmasi atau tidak karena data yang diambil hanya sampai 28 Maret 2020.

Uji korelasi data covid-19 di Tiongkok: informasi data

Provinsi yang akan dimasukkan dalam pengujian:

Tianjin, Hebei, Liaoning, Qinghai

Stasiun Global Atmosphere Watch (GAW) yang akan digunakan:

Tianjin_China
Baoding_China
MountWaliguan_China
Dalian_China

Peta hasil uji korelasi parameter di Cina:

Gambar 13. Peta korelasi antar parameter dalam skala Cina

Rata-rata indeks UV dan rata-rata Ozon dari waktu ke waktu berkorelasi dengan kemiringan global akumulasi kasus terkonfirmasi masing-masing sebesar -0,86 dan 0,94

Berarti bahwa semakin tinggi Indeks UV, semakin rendah tingkat pertumbuhan pandemi covid-19 suatu negara begitu pula sebaliknya dengan korelasi -0,86.

semakin tinggi nilai ozon maka semakin tinggi tingkat pertumbuhan pandemi covid-19 suatu negara, begitu pula sebaliknya dengan korelasi 0,94 seperti yang ditunjukkan pada Gambar 13.

Pengaruh lain berupa polutan yang membuat UV index tinggi tidak berarti untuk menonaktifkan virus

Contoh kasus Italia

Di Italia UV index Januari — Maret 2020 terpantau rendah apabila dilihat pada gambar 5 diatas.

Gambar 14. Polusi udara di Italia selama terjadinya pandemi ,sumber : Badan Antariksa Eropa (ESA) via Daily Mail

Gambar 15. Peta penyebaran pandemi covid-19 di Italia sumber : https://www.the-sun.com/

Apabila kita perhatikan gambar 14 diatas bahwa polusi udara terkonsentrasi di Italia utara dan terlihat berkorelasi dengan gambar 15 dimana banyaknya orang yang terjangkit covid-19 juga berada di bagian utara Italia. Hal itu diperparah dengan tingkat indeks UV yang rendah di Italia. Kemungkinan dapat terbantu dengan lockdown dimana aktifitas perindutrian berhenti sesaat untuk membuat polusi udara berkurang sehingga memberi kesempatan UV untuk masuk ke udara dan benda-benda.

Hal ini bisa diteliti dengan menggunakan data di Indonesia sendiri dimana tingkat pandemi covid-19 tertinggi berada di pulau Jawa terutama Jakarta sebagai episentrum. Kita sedang memproses data yang diperoleh BMKG yang secara sekilas terlihat data tersebut menunjukkan korelasi dengan data persebaran pandemi covid-19 di Indonesia dengan asumsi bahwa UV index di seluruh Indonesia adalah sangat tinggi dengan variasinya yang rendah yaitu sekitar 9–12.

Data didapatkan dari stasiun pemantau atmosfir dengan catatan bahwa UV index dapat mewakili satu negara sedangkan PM10 (ukuran konsentrasi partikulat) hanya bisa mewakil suatu wilayah lebih kecil misalkan Jakarta Pusat untuk stasiun pemantau atmosfir Kemayoran.

Kesimpulan

Sementara indeks UV dan Ozon berkorelasi dengan penyebaran global pandemi korona, kami percaya itu bukan satu-satunya faktor. Ada beberapa faktor lain seperti aktivitas ekonomi dan kepadatan populasi yang mempengaruhi penyebaran dan pertumbuhan kasus virus corona. Namun, sinar UV dan ozon sudah cukup kuat untuk diperhitungkan sebagai faktor untuk meminimalkan efek pandemi global covid-19. Namun demikian, di kota-kota di mana terdapat polusi udara yang berat, indeks UV yang tinggi mungkin tidak ada artinya dalam hal menonaktifkan virus. Selanjutnya, kami ingin menyelidiki pada skala yang lebih kecil di satu negara seperti Indonesia. Hal lain adalah kami sedang bersiap untuk memprediksi kapan pandemi akan berakhir di setiap negara menggunakan model Deep Learning.

Saran

Berdasarkan temuan ini, kami ingin memberikan saran bahwa:

Lockdown bertahap dari longgar ke ketat di negara-negara subtropis selatan sesuai dengan penurunan indeks UV nya dari waktu ke waktu dapat diperhitungkan untuk mengurangi beban ekonomi.
Negara-negara tropis mendapatkan keuntungan dengan Indeks UV yang tinggi sepanjang musim akan tetapi harus terus tetap antisipasi.
Perhatian khusus di pusat-pusat ekonomi yang terdapat polusi udara tinggi karena indeks UV yang tinggi tidak memiliki potensi yang cukup untuk menonaktifkan virus. Artinya harus diantisipasi bahwa fase eksponensial akan tinggi.

Sumber data

Data deret waktu dikumpulkan dari https://github.com/datasets/covid-19/tree/master/data untuk data kasus korona dan http://www.temis.nl/uvradiation/UVarchive/stations_uv.html untuk data indeks UV dan data Ozon