新冠肺炎疫情分析与风险评估模型研究_华璞靖.pdf
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1、262023 年 第 2 期本文以新冠肺炎疫情监控数据为研究对象,在传统的SEIR模型基础上提出新的Q-SEIRS传染病动力模型,分析严格管控前后的新冠疫情变化趋势,寻找新型疫情严格管控时机,减少疫情蔓延,降低民众恐慌。2019年末,中国新冠疫情自武汉爆发,在中国政府和人民的积极防控下,疫情得到控制,并趋向稳定。新冠病毒作为RNA病毒,其遗传物质不稳定,极其容易发生变异。变异后的毒株有一定概率突破当前疫苗防控体系,使得人群在接种疫苗后仍然有感染新冠病毒的可能。2022年3月,新一轮疫情开始在中国上海出现。上海普陀区发现第一例新冠确诊病例,之后半个月内,上海市内发现一系列新冠肺炎感染者。本文正是
2、针对新冠肺炎病毒的隐蔽性和不稳定性等特征,在传统的SEIR传染病动力学模型的基础上提出Q-SEIRS模型。将采取防控措施前后的数据进行差异性特征比较。对新型冠状病毒新一轮的蔓延进行风险评估。进一步探索疫情传播规律,寻找新型冠状病毒在人际传播中的严格管控时机。1 C O V I D-1 9 基本传染数R 0基本传染数R0,是指在没有外力介入,同时所有人都不具备免疫力的情况下,一个具有传播能力的感染者在一定时间内感染易感染者的平均数。当R01时,传染病就会爆发。以疫情波及范围、是否采取防控措施为条件,分别统计传染病基本传染数R0。COVID-19在世界范围流行的R0中位数为2.860(四分位数范围
3、IQR:2.3503.546),中国范围内COVID-19的R0中位数为2.930(IQR:2.2153.453),施行严格交通管制前COVID-19的R0中位数为3.430(IQR:2.5004.710),高1于之后的2.500(IQR:1.6733.030)。2 新冠肺炎疫情传播模拟与风险评估2.1 Q-SEIRS模型2本文提出Q-SEIRS模型对疫情进行模拟分析。传统的SEIR模型对四类人群进行设定,即易感染人群(S),密切接触人群(E),已经确诊人群(I),已被治愈人群(R)构成整体的人群数据集合(N)。假定四者之间可以按照一定的概率转移。其相互转换关系如图1所示。在基础的SEIR模型
4、中系数通常用感染者从接触健康人群开始到出现被感染者所需要的平均时间的倒数来表现,即一个易感染者和一个感染者接触后,其感染病毒的概率;用病毒潜伏在易感染者身上,直到潜伏者出现感染症状所需平均时间的倒数表示,即潜伏者转化为感染者的概率;是感染人群被治愈的概率,以感染的平均持续时间D 来决y定。但是随着疫情防控力度的逐步加强,以及病毒处于一个不断变异的过程中,R0的取值并非恒定,这样一来SEIR模型中所涉及到的各项数据及参数特征也不具备准确性与时效性。对此提出区别于SEIR模型的Q-SEIRS模型,该模型考虑被隔离患者(Q),在被隔离人群中包含密切接触人群中已经患病的隔离患者Q以及未感染的隔离人群Q
5、。经过IS核酸检测等一系列的检测措施后将已经患病的患者隔离治疗归类到Q类人群中,将未患病的隔离人群或者隔离贯彻I一段时间后转阴人群归类到易感染人群中,因治疗无效而死亡的人群设定为D。同时Q-SEIRS模型还关注在治愈患者中本该具有免疫能力的人群,由于病毒变异等因素可能导致二次感染而转化为易感人群。是恢复人群中由于失去特定免疫力而转变为易感人群的比率。由此得出如图2所示的Q-SEIRS仓室转移图。传统的SEIR模型下建立新的Q-SEIRS模型的常微分方程如下:上述模型中的常微分方程中参数 为治疗但未痊愈的死亡患者比率。对于参数,假新冠肺炎疫情分析与风险评估模型研究湖南师范大学信息科学与工程学院
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