范鈴鈴，劉丹，徐宏波，魏永長(zhǎng)

(1.武漢理工大學(xué) 中國(guó)應(yīng)急管理研究中心，湖北 武漢 430070；2.武漢理工大學(xué) 安全科學(xué)與應(yīng)急管理學(xué)院，湖北 武漢 430070；3.武漢理工大學(xué) 社會(huì)合作與校友工作處，湖北 武漢 430070；4.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 工商管理學(xué)院，湖北 武漢 430070)

新冠肺炎疫情是新中國(guó)成立以來傳播速度最快、感染范圍最廣、防控難度最大的一次重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件。由于病毒變異傳播，多國(guó)新冠疫情出現(xiàn)明顯反彈，感染新冠變異病毒“德爾塔”毒株的病例數(shù)迅速增長(zhǎng)。我國(guó)疫情已得到有效控制，但疫情形勢(shì)依然嚴(yán)峻復(fù)雜，部分省市出現(xiàn)疫情零星散發(fā)和局部聚集性疫情交織疊加的情況。高校具有人員高度集中、接觸密切、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)密集等特征，是疫情防控的重點(diǎn)區(qū)域。國(guó)家衛(wèi)健委、教育部新印發(fā)了《高等學(xué)校新冠肺炎疫情防控技術(shù)方案(第四版)》，要求落實(shí)“四早”防控措施，科學(xué)、精準(zhǔn)、有效防控。隨著新冠疫苗研發(fā)的成功，我國(guó)已有序開展了普通人群新冠疫苗接種工作，逐步建立免疫屏障。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)新冠疫苗針對(duì)原始新冠病毒的保護(hù)率在75%左右[1]。然而，在病毒持續(xù)變異的背景下，現(xiàn)階段疫苗對(duì)于預(yù)防感染變異病毒的保護(hù)率尚不明確。因此，病毒持續(xù)變異背景下高校疫情風(fēng)險(xiǎn)依舊存在，對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具有重要意義。

國(guó)內(nèi)學(xué)者針對(duì)新冠疫情下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問題已開展了一些研究，但是針對(duì)高校新冠疫情的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究較少。畢佳等[2]將SEIR模型與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)新冠疫情演變的趨勢(shì)預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)；孔博等[3]根據(jù)單位管控、應(yīng)急處置等防控關(guān)鍵點(diǎn)，結(jié)合疫情動(dòng)態(tài)變化，建立適宜的疫情常態(tài)化管控制度；劉武忠等[4]從用人單位外部及內(nèi)部環(huán)節(jié)進(jìn)行分析，對(duì)職工集中辦公、集體宿舍等關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)進(jìn)行分析評(píng)估，提出相應(yīng)防控建議；何志輝等[5]采用疫情風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)快速評(píng)估溫州市不同時(shí)期的疫情風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；陳濤等[6]引入風(fēng)險(xiǎn)敏感性概念，構(gòu)建學(xué)校疫情風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)模型，對(duì)多所學(xué)校新冠疫情風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估；李海濱等[7]以被感染的潛伏態(tài)個(gè)體到被隔離的運(yùn)動(dòng)軌跡為線索，構(gòu)建流行病動(dòng)力學(xué)模型實(shí)現(xiàn)學(xué)校新冠疫情預(yù)測(cè)以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；汪鐵楠等[8]引入壓力-狀態(tài)-響應(yīng)模型，根據(jù)影響疫情風(fēng)險(xiǎn)各要素之間的影響機(jī)制，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系?，F(xiàn)有研究主要是疫苗接種前疫情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，未考慮當(dāng)下病毒持續(xù)變異背景下疫苗接種帶來的變化，評(píng)估過程中主要考慮了風(fēng)險(xiǎn)因素的模糊性，較少考慮風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的隨機(jī)性。

云模型是由李德毅院士[9]于1995年在概率論和模糊數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上提出的概念，該模型可以實(shí)現(xiàn)定性與定量之間的轉(zhuǎn)化，同時(shí)反映評(píng)價(jià)的模糊性和隨機(jī)性，在不確定性問題上已得到有效應(yīng)用。筆者針對(duì)病毒持續(xù)變異背景下高校疫苗接種活動(dòng)中的新冠疫情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問題，綜合考慮新冠疫苗針對(duì)變異病毒預(yù)防保護(hù)率的變化對(duì)高校疫情防控的影響，構(gòu)建高校新冠肺炎疫情風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，并選用CRITIC法來確定指標(biāo)權(quán)重，基于云模型建立考慮疫苗保護(hù)率的高校風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，對(duì)病毒持續(xù)變異背景下的高校疫情風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析與評(píng)估。

1 考慮疫苗部分接種的高校風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1 高校風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

風(fēng)險(xiǎn)指某一特定危險(xiǎn)情況發(fā)生的可能性和后果的組合。學(xué)校作為社會(huì)大系統(tǒng)的組成部分，與社會(huì)組織等其他組成部分存在敏感性聯(lián)系，同時(shí)，學(xué)校結(jié)構(gòu)及內(nèi)部各要素也會(huì)影響疫情在學(xué)校內(nèi)部的擴(kuò)散。因此，將學(xué)校疫情風(fēng)險(xiǎn)定義為疫情發(fā)生的可能性、后果性以及敏感性的綜合表現(xiàn)。其中，敏感性是指在可能性和嚴(yán)重性一定時(shí)，學(xué)校發(fā)生疫情對(duì)社會(huì)的生命影響、秩序影響等的綜合影響程度。在陳濤等構(gòu)建的高校風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，進(jìn)一步擴(kuò)展考慮高校疫苗部分接種和人群密集重點(diǎn)區(qū)域，綜合高校發(fā)生疫情的可能性、后果性以及發(fā)生疫情后對(duì)環(huán)境造成影響的敏感性，通過德爾菲法和內(nèi)容效度檢驗(yàn)法對(duì)指標(biāo)群進(jìn)行篩選，選取了校區(qū)內(nèi)外未接種疫苗流動(dòng)人數(shù)占比情況等15個(gè)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)(與疫苗保護(hù)率關(guān)系密切的指標(biāo)用*標(biāo)注)，構(gòu)建高校疫情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系如圖1所示；各指標(biāo)劃分等級(jí)區(qū)間和指標(biāo)賦值區(qū)間如表1所示。

圖1 考慮疫苗部分接種的高校疫情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

表1 評(píng)價(jià)指標(biāo)等級(jí)區(qū)間劃分及賦值區(qū)間

續(xù)表1

1.2 CRITIC法確定指標(biāo)權(quán)重

在考慮疫苗部分接種的高校風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，各指標(biāo)間并非孤立，存在一定的相關(guān)性，如指標(biāo)A21疫情防控方案及相關(guān)制度編制情況會(huì)對(duì)指標(biāo)A22防疫物質(zhì)儲(chǔ)備情況產(chǎn)生較大的影響，采用CRITIC法進(jìn)行客觀權(quán)重賦權(quán)[10]。CRITIC法的權(quán)重值大小主要由對(duì)比強(qiáng)度及指標(biāo)間沖突性來衡量，設(shè)Rj為同一指標(biāo)層下的第j個(gè)指標(biāo)所含信息量，當(dāng)信息量的數(shù)值越大時(shí)，證明該指標(biāo)的重要性越強(qiáng)。

2 基于云模型的校園風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

2.1 云模型

設(shè)U為一精確定量論域，T為該論域的定性概念。x是定性概念T映射到論域空間U上的一個(gè)點(diǎn)，表示T中可能實(shí)現(xiàn)若干種情況之一，定性概念T映射到論域空間U的映射可以用隸屬度函數(shù)μ(x)表示，且μ(x)∈[0,1]，即：

μ：U→[0,1] ?x∈Ux→μ(x)

(1)

式(1)中:x在論域U上的分步稱為云，每個(gè)點(diǎn)x都是一個(gè)隨機(jī)分布的云滴。大量云滴積聚組成了定性概念T的云，直觀反映出T的不確定性。

2.2 云發(fā)生器

通過云發(fā)生器將考慮疫苗部分接種的高校疫情風(fēng)險(xiǎn)中定性概念和定量數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)換，具體實(shí)現(xiàn)如圖2所示，其中：Ex表示云滴在論域空間分布的期望；En為熵，表示對(duì)定性概念不確定性程度的度量，隨機(jī)性和模糊性與熵成正比例關(guān)系，En越大，定性云滴的取值范圍就越大，定性概念就越模糊；He是指超熵，即熵En的熵，表示熵的不確定性度量，由En的隨機(jī)性和模糊性共同決定，云的離散程度和隸屬度的隨機(jī)性與超熵He成正比例關(guān)系。

圖2 考慮疫苗部分接種的高校風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云模型

步驟1根據(jù)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果，采用逆向云發(fā)生器算法計(jì)算得到三級(jí)指標(biāo)的云數(shù)字特征，計(jì)算過程如式(2)～(5)所示。

根據(jù)n個(gè)云滴定量值xi計(jì)算樣本均值；

(2)

(3)

計(jì)算云滴的樣本方差：

(4)

(5)

其中，與疫苗接種情況關(guān)系密切的指標(biāo)，采用公式(6)對(duì)其指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值進(jìn)行進(jìn)一步處理。

(6)

式中：ρ為接種疫苗人群新冠疫苗預(yù)防保護(hù)率；λ為疫苗接種人數(shù)占比率。

步驟2根據(jù)各指標(biāo)的云數(shù)字特征和權(quán)重加權(quán)運(yùn)算，得到可能性、嚴(yán)重性、敏感性3個(gè)維度的評(píng)價(jià)云數(shù)字特征，計(jì)算過程如式(7)～(9)所示。

各維度指標(biāo)云模型的期望為：

(7)

各維度指標(biāo)云模型的熵為：

(8)

各維度指標(biāo)云模型的超熵為：

(9)

式(7)～(9)中的Exm、Wm、Enm、Hem分別表示云滴(指標(biāo)m)的樣本均值、權(quán)重、熵和超熵。

(10)

步驟4根據(jù)3個(gè)維度的評(píng)價(jià)云數(shù)字特征和權(quán)重加權(quán)運(yùn)算，得到高校疫情風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)云數(shù)字特征，計(jì)算過程如式(7)～(9)所示。

步驟5通過正向云發(fā)生器算法生成評(píng)價(jià)云滴，形成高校疫情風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)的云圖。

3 案例分析

A高校位于武漢市，屬于低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，大部分學(xué)生已于9月初分批分期錯(cuò)峰返校。根據(jù)調(diào)查結(jié)果，該校目前完整疫苗接種的人數(shù)占比已超過90%。國(guó)藥集團(tuán)中國(guó)生物發(fā)表的研究結(jié)果顯示，中國(guó)生物所屬北京生物制品研究所以及武漢生物制品研究所研發(fā)的兩種新冠滅活疫苗的有效率分別為72.8%和78.1%，取兩種疫苗有效率的平均值，即完整接種疫苗人群的預(yù)防保護(hù)率的值為0.755。然而，在病毒持續(xù)變異背景下，目前接種的疫苗對(duì)于變異病毒的保護(hù)率未知。假設(shè)疫苗對(duì)變異病毒A的保護(hù)率為0.505，對(duì)變異病毒B的保護(hù)率為0.255。綜合考慮新冠疫苗針對(duì)變異病毒預(yù)防保護(hù)率的變化對(duì)高校疫情防控的影響，對(duì)病毒持續(xù)變異背景下的高校疫情風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析與評(píng)估。

3.1 建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)云模型

考慮專家評(píng)語集描述習(xí)慣，采用極低、較低、中等、較高、極高來描述風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，評(píng)分取值范圍為[0,1]，風(fēng)險(xiǎn)越低對(duì)應(yīng)的得分越低。標(biāo)準(zhǔn)云的數(shù)字特征計(jì)算結(jié)果如表2所示。采用正向云生成器可生成評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)云如圖3所示。

表2 標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)及云模型參數(shù)

圖3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)云圖

3.2 指標(biāo)賦權(quán)

運(yùn)用CRITIC法確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，所有專家的權(quán)重一致，重大疫情下高校風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系中可能性指標(biāo)、嚴(yán)重性指標(biāo)以及敏感性指標(biāo)所占的權(quán)重為(0.474 5,0.457 3,0.068 2)，3個(gè)維度中各個(gè)指標(biāo)權(quán)重見表3。

表3 高校疫情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系指標(biāo)權(quán)重

3.3 計(jì)算三級(jí)指標(biāo)數(shù)字特征值

按照疫苗針對(duì)病毒未變異時(shí)的保護(hù)率，采用逆向云發(fā)生器算法計(jì)算疫情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)三級(jí)指標(biāo)的云數(shù)字特征，如表4所示。

表4 疫情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)三級(jí)指標(biāo)云數(shù)字特征

根據(jù)三級(jí)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云數(shù)字特征和組合權(quán)重加權(quán)運(yùn)算，得到3個(gè)維度指標(biāo)評(píng)價(jià)云數(shù)字特征，如表5所示。

表5 各維度指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云數(shù)字特征

3.4 生成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云圖

通過正向云發(fā)生器生成高校疫情風(fēng)險(xiǎn)3個(gè)維度評(píng)價(jià)指標(biāo)的云圖，如圖4～圖6所示。

圖4 高校疫情可能性維度指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云圖

圖5 高校疫情嚴(yán)重性維度指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云圖

圖6 高校疫情敏感性維度指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云圖

由圖可知，云滴較密集，評(píng)價(jià)結(jié)果穩(wěn)定。評(píng)價(jià)結(jié)果表明該校在發(fā)生疫情的可能性、嚴(yán)重性兩個(gè)邏輯維度均處于“較低風(fēng)險(xiǎn)”等級(jí)，在發(fā)生疫情的敏感性維度處于“中等風(fēng)險(xiǎn)”等級(jí)。根據(jù)式(6)～(8)計(jì)算出高校疫情風(fēng)險(xiǎn)綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)云數(shù)字特征為：(0.170，0.025，0.010)，處于“極低風(fēng)險(xiǎn)”等級(jí)，如圖7所示。

圖7 高校疫情綜合指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云圖

從二級(jí)指標(biāo)上來看，學(xué)校的制度管理和政策制定完成較好，在疫情防控方案及相關(guān)制度編制情況、防疫物資儲(chǔ)備情況等方面存在優(yōu)勢(shì)，但組織管理方面人員對(duì)于疫情防控的意識(shí)不夠強(qiáng)，具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：①在可能性維度方面，潛在傳染源的輸入、學(xué)生防疫能力隱患較集中，主要在于校園內(nèi)人員流動(dòng)較為頻繁，尤其是在宿舍、食堂等重點(diǎn)區(qū)域，如在食堂就餐前，部分學(xué)生沒有飯前佩戴口罩、洗手等意識(shí)，在教室內(nèi)部分學(xué)生未采取隔位就坐等方式，宿舍人員外出或參加其他人員各種場(chǎng)所活動(dòng)等情況較多；②在嚴(yán)重性維度方面，主要是該校學(xué)生及教職工人數(shù)規(guī)模較大，一旦出現(xiàn)疫情，可能會(huì)產(chǎn)生大規(guī)模擴(kuò)散傳播，存在隱患；③在敏感性維度方面，主要是學(xué)校所處城市規(guī)模較大，以及部分學(xué)生對(duì)疫情防控政策的抵觸情緒存在一定的隱患。基于以上結(jié)果，在病毒不發(fā)生變異、疫苗保護(hù)率不發(fā)生變化，保持現(xiàn)有防控政策的情況下，該校新冠疫情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值低于0.200，疫情風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為“極低風(fēng)險(xiǎn)”。但根據(jù)對(duì)比試驗(yàn)可發(fā)現(xiàn)，若疫苗保護(hù)率降為0.505或0.255，該校新冠疫情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值將升為0.220或0.270，該校疫情風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)升高為“較低風(fēng)險(xiǎn)”。因此，在現(xiàn)有新冠病毒疫苗對(duì)變異病毒預(yù)防保護(hù)率未知的情況下，高校當(dāng)前實(shí)施的防疫措施達(dá)不到原有的效果，不能有效防范疫情風(fēng)險(xiǎn)。

4 結(jié)論

(1)在病毒變異背景下，考慮新冠疫苗預(yù)防保護(hù)率的變化對(duì)高校疫情防控的影響，從疫情發(fā)生的可能性、嚴(yán)重性、敏感性3個(gè)維度構(gòu)建高校新冠肺炎疫情風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系。

(2)目前，高校對(duì)于疫情防控的各項(xiàng)政策相對(duì)完善，然而隨著疫情形勢(shì)的好轉(zhuǎn)，部分政策未得到嚴(yán)格落實(shí)。根據(jù)調(diào)研結(jié)果，主要體現(xiàn)在高校校區(qū)內(nèi)外人員流動(dòng)性強(qiáng)、公共區(qū)域人口密度大這兩個(gè)方面，應(yīng)進(jìn)行嚴(yán)格管控，可有效降低疫情風(fēng)險(xiǎn)。

(3)基于云模型建立考慮疫苗接種措施的高校風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，對(duì)疫苗接種活動(dòng)中的高校疫情風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析與評(píng)估，實(shí)現(xiàn)高校疫情風(fēng)險(xiǎn)中定性概念和定量數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)換，解決評(píng)估過程中模糊性和隨機(jī)性難以表達(dá)的問題。在生成的高校疫情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云圖中，凝聚性較差的云表示專家們?cè)谡J(rèn)識(shí)上存在較大的分歧，將指標(biāo)反饋給專家，對(duì)專家意見進(jìn)行調(diào)整，直至獲得專家認(rèn)識(shí)較為統(tǒng)一的云。

(4)后續(xù)研究將進(jìn)一步考慮專家心理行為、專家之間的信任關(guān)系和專家對(duì)指標(biāo)的熟悉程度等因素，引入專家意見協(xié)調(diào)程度指標(biāo)，對(duì)專家意見進(jìn)行調(diào)整。