【摘 要】
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新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情自暴发以来,众多研究者基于公开的疫情数据和经典的SEIR模型研究了疫情的发展趋势、传播风险等,为早期COVID-19疫情预测预警提供了重要的决策
【机 构】
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西安交通大学数学与统计学院、数学与生命科学交叉中心,西安,710049约克大学数学与统计系工业与应用数学研究室,约克大学数学与公共健康Fields-CQAM研究室,多伦多M3J 1P3,加拿大;陕西师
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新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情自暴发以来,众多研究者基于公开的疫情数据和经典的SEIR模型研究了疫情的发展趋势、传播风险等,为早期COVID-19疫情预测预警提供了重要的决策依据.本论文首先讨论在突发性传染病疫情发展期间,传染病数学模型是如何助力疫情防控的,能在公共卫生重大突发事件中发挥什么样的重要作用.然后集中介绍如何建立数学模型来刻画COVID-19疫情期间密切跟踪隔离措施的实施以及措施强度的变化,重点讨论有症状感染者和确诊病例驱动的追踪隔离措施在建模上的异同,最后得到确诊病例驱动的COVID-19时滞非自治传染病模型.主要结论揭示了确诊滞后不仅能有效延迟感染者类峰值到来的时间,而且使得其出现多峰,甚至最终感染规模可能增大的现象,但是我国强有力的综合防控策略能够有效减缓确诊滞后带来的不利影响.这为分析复杂疫情数据提供了新的重要的模型参考.
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