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        基于SEIR模型的后疫情時(shí)期防疫策略研究

        2020-11-23 05:11:08張深林
        無線互聯(lián)科技 2020年17期
        關(guān)鍵詞:措施疫情模型

        張深林

        (福建江夏學(xué)院 數(shù)理教研部,福建 福州 350000)

        0 引言

        2020年2月11日,世界衛(wèi)生組織將新型冠狀病毒感染的肺炎命名為“Coronavirus Disease 2019(COVID-19)”。2020年3月11日,世界衛(wèi)生組織將新型冠狀病毒肺炎疫情定性為全球大流行(Pandemic)。截至2020年8月11日,全球累計(jì)新冠肺炎確診病例超過1 971萬例,累計(jì)死亡病例超過72萬例。在嚴(yán)控本土病例的發(fā)生、嚴(yán)防外部病例輸入的情況下,目前我國本土的新冠疫情已經(jīng)基本得到控制。防控的成功與對病毒的科研攻關(guān)、對政策的絕對執(zhí)行和廣大人民群眾的高度配合是密不可分的。

        1 動(dòng)力學(xué)模型

        1.1 SI模型、SIR模型、SIS模型與SEIR模型

        2020年1月25日,中國疾病預(yù)防控制中心主任高福博士的團(tuán)隊(duì)成員在《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》發(fā)表的文章中,首次確認(rèn)本次疫情由新型冠狀病毒引起[1]。鐘南山院士帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)通過對1 099例患者的臨床檢測數(shù)據(jù)分析得出了新型冠狀病毒具有人傳人的特點(diǎn)[2]。根據(jù)本次疫情傳播的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)性,經(jīng)典的疾病傳播動(dòng)力學(xué)模型有SI模型、SIR模型、SIS模型和SEIR模型[3]。

        SI模型將人群劃分為易感狀態(tài)(S)和感染狀態(tài)(I)兩類,由于該模型沒有考慮治愈病例和死亡病例,故而不適用于本次疫情。SIR模型[4]在SI模型的基礎(chǔ)上,增加考慮了病愈或死亡的移出狀態(tài)(R)。SIS模型[5]考慮了重復(fù)感染的情況。SEIR模型考慮了潛伏狀態(tài)(E)。由于新冠肺炎病毒感染具有潛伏期長的特點(diǎn),在后疫情時(shí)期,選擇包含4種狀態(tài)(易感狀態(tài)—潛伏狀態(tài)—感染狀態(tài)—移出狀態(tài))的SEIR模型對疫情傳播進(jìn)行分析。

        1.2 基本再生數(shù)和代間隔

        基本再生數(shù)R0(Basic Reproduction Number)是傳染病學(xué)中最核心的指標(biāo)之一,表示一個(gè)典型的傳染者(一代)在其傳染期內(nèi),在一個(gè)完全易感的人群中所能感染人數(shù)(二代)的期望。通常地,R0>1表示傳染病會(huì)流行;R0<1,則表示傳染病會(huì)逐漸消失。基本再生數(shù)R0的計(jì)算公式[6]為:

        (1)

        (2)

        其中,b1,b2分別為從E,I的移出率。

        代間隔(Generation Interval,GI)指一代病例被感染的時(shí)間到二代病例被感染的時(shí)間之間隔。由于被感染通常是難以感知的,在實(shí)踐中,通常以一代病例和二代病例的發(fā)病時(shí)間的間隔作為代間隔。

        1.3 后疫情時(shí)期SEIR模型的建立

        后疫情時(shí)期,人們意識(shí)到個(gè)人防護(hù)措施對新冠病毒阻斷的作用,會(huì)較多地采取戴口罩、減少聚集性活動(dòng)等有效措施。在傳統(tǒng)SEIR模型的基礎(chǔ)上,將易感人群(S)分成采取有效防護(hù)措施者(M)和沒有采取有效防護(hù)措施者(U)兩部分,則時(shí)刻t的總?cè)丝贜(t)=M(t)+U(t)+E(t)+I(t)+R(t)。

        易感人群與基本再生數(shù)的關(guān)系[8]為:

        (3)

        假設(shè)參數(shù)p表示人們愿意采取有效防護(hù)措施的概率,后疫情時(shí)期的SEIR模型建立如下:

        (4)

        其中,α是措施有效性系數(shù),β是易感個(gè)體的感染率,ξ是對采取有效防護(hù)措施態(tài)度的轉(zhuǎn)變量,γ1為潛伏者的感染率,γ2為感染者的移除率,κ為態(tài)度轉(zhuǎn)變后的得失的敏感系數(shù)。

        1.4 模型的應(yīng)用

        1.4.1 參數(shù)的設(shè)定

        對于參數(shù)β、γ2和N的設(shè)定。采取啟發(fā)式算法,對于β和γ2,在[0,1]范圍內(nèi)以粒度1×10-4隨機(jī)采樣。同時(shí),對N也進(jìn)行隨機(jī)采樣,粒度為1 000,單位為人。把隨機(jī)采樣代入上述公式,通過均方根誤差(RMSE)最小的約束原則與真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對,優(yōu)化得到該粒度下的最優(yōu)解參數(shù)。

        1.4.2 模型的結(jié)果

        調(diào)整得失系數(shù)參數(shù)κ和措施有效性系數(shù)α,來模擬后疫情時(shí)期的情況。主要結(jié)果為。

        (1)全國的新冠肺炎的基本再生數(shù)R0=1.4,與武漢市在2020年1月至2月間的新冠肺炎的基本再生數(shù)R0=2.5[12]相比較,下降了44%。說明該病毒雖然仍帶有傳播性,但是在積極有效的防疫措施干預(yù)下,人群感染的風(fēng)險(xiǎn)正在下降;

        (2)每1 000人中,染病者小于0.01,與高峰期0.28相比較,下降了96%。說明我國已進(jìn)入后疫情時(shí)期。

        (3)人群提高防疫的認(rèn)知(增加κ)和加強(qiáng)有效措施(減少α)可以有效遏制新冠病毒的傳播。

        2 防疫策略分析

        根據(jù)以上結(jié)果,本文給出以下防疫策略:(1)在風(fēng)險(xiǎn)可控的情況下,各行各業(yè)在做好防范前提下,可逐步恢復(fù)正常的生產(chǎn)和經(jīng)營等活動(dòng);(2)隨著各地的復(fù)工復(fù)學(xué),一定伴隨著大量人員的流動(dòng),繼續(xù)加強(qiáng)健康碼的使用和管理,在疫情突發(fā)地區(qū)做好回溯和追蹤;(3)在各地抗疫的基礎(chǔ)上,保留一定數(shù)量的專業(yè)設(shè)備,包括應(yīng)急床位和定點(diǎn)醫(yī)院,隨時(shí)應(yīng)對疫情的反撲;(4)加強(qiáng)各地日常性的消毒工作,特別是人流密集場所;(5)規(guī)范信息發(fā)布渠道,以主動(dòng)披露的方式向社會(huì)大眾傳達(dá)準(zhǔn)確的信息。

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