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    基于改進(jìn)SEIR模型的疫情預(yù)測(cè)與分析

    2020-12-11 06:40:44王國柱池曉航
    關(guān)鍵詞:病毒傳播感染者湖北省

    王國柱,池曉航,周 強(qiáng)

    (1.鄭州大學(xué) 電氣工程學(xué)院,河南 鄭州 450001;2.河南工學(xué)院 電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453003;3.衛(wèi)華集團(tuán)有限公司,河南 長垣 453400)

    2019年12月,湖北省武漢市發(fā)現(xiàn)不明原因的肺炎病例,后確定該肺炎由一種新型冠狀病毒(COVID-19)導(dǎo)致,簡(jiǎn)稱新冠肺炎。新冠病毒與SARS病毒相仿,表現(xiàn)出類似的呼吸道癥狀,但新冠病毒的傳播速度更快,造成的損害更大[1,2]。

    在積極的防疫過程中,能夠前瞻性地預(yù)測(cè)新冠肺炎的相關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)于疫情防控的精準(zhǔn)施策有著重要的意義。SEIR(Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered)模型是研究傳染病傳播機(jī)理的最常見模型之一[3],能夠清晰地描述病毒傳播的動(dòng)態(tài)邏輯關(guān)系,在合適的參數(shù)下,能給出相對(duì)準(zhǔn)確的病毒傳播預(yù)測(cè)趨勢(shì),因此被廣泛應(yīng)用。

    2020年3月底,國內(nèi)疫情逐漸好轉(zhuǎn),但出現(xiàn)了無相關(guān)臨床癥狀(如發(fā)熱、咳嗽、咽痛等)的“無癥狀感染者(Asymptomatic Infection)”,其呼吸道等標(biāo)本核酸檢測(cè)或抗體檢測(cè)呈陽性。無癥狀感染者仍具有傳染性,且具有難以識(shí)別的三大特性:(1)傳播的隱蔽性:由于無癥狀感染者沒有任何明顯的感染癥狀與患病體征,在人群中難以被發(fā)現(xiàn),導(dǎo)致其傳播也難以被預(yù)防。(2)癥狀的主觀性:癥狀輕微或不明顯的患者可能認(rèn)為自己沒有感染新冠病毒,不積極主動(dòng)去醫(yī)療機(jī)構(gòu)就診,這給新冠肺炎的檢測(cè)造成困難。(3)發(fā)現(xiàn)的局限性:由于存在檢測(cè)窗口期,采用核酸檢測(cè)和抗體檢測(cè)的方法難以發(fā)現(xiàn)全部無癥狀感染者。

    無癥狀感染者的出現(xiàn),使傳統(tǒng)的SEIR數(shù)學(xué)模型不能完整地表述新冠病毒的傳播特點(diǎn),對(duì)疫情數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和擬合結(jié)果也不夠理想。為了提高數(shù)學(xué)模型對(duì)新冠肺炎疫情趨勢(shì)預(yù)測(cè)的有效性和準(zhǔn)確性,本文通過引入無癥狀感染者的概念及其傳播機(jī)制,在SEIR數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,提出了SEIADR(Susceptible-Exposed-Infectious-Asymptomatic-Dead-Recovered)模型,并利用湖北省以及全國的新冠肺炎疫情數(shù)據(jù)驗(yàn)證了SEIADR模型的有效性。

    1 研究方法

    1.1 SEIR模型

    傳統(tǒng)SEIR模型將人群劃分為四類:

    (1)易感者:即未得病,但缺乏免疫能力,與感染者或潛伏者接觸后容易受到感染。

    (2)潛伏者:接觸過感染者,在一定潛伏期內(nèi)未表現(xiàn)出感染癥狀,具有傳染能力。

    (3)感染者:已經(jīng)表現(xiàn)出感染癥狀,且具有傳染能力。

    (4)恢復(fù)者:經(jīng)治療恢復(fù)健康或者自愈,且在一段時(shí)間內(nèi)具有免疫能力。

    SEIR模型的病毒傳播過程如圖1所示。

    圖1 SEIR模型的病毒傳播過程示意圖

    其中:N為人口總數(shù),S為易感人群數(shù)量,E為潛伏人群數(shù)量,I為感染人群數(shù)量,R為康復(fù)人群數(shù)量,c為感染者平均接觸人數(shù),β為接觸傳染概率[4],γ為潛伏期概率,α為治愈率。N隨時(shí)間變化關(guān)系如公式(1)所示:

    式(1)中,t為病毒傳播時(shí)間,由此可以得到SEIR模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式如式(2)所示[5]:

    式(3)表示死亡人數(shù)隨時(shí)間的變化關(guān)系。

    1.2 引入無癥狀感染者的SEIR模型

    傳統(tǒng)的SEIR模型主要是利用差分方程描述宏觀狀態(tài)下病毒傳播的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和人群的結(jié)構(gòu)特征?!癝EIR”每個(gè)字母對(duì)應(yīng)一類人群,每一類人群在相應(yīng)的時(shí)間內(nèi)會(huì)動(dòng)態(tài)變化。在實(shí)際應(yīng)用中,參數(shù)和特征人群分類越細(xì)化,模型的預(yù)測(cè)結(jié)果也會(huì)越準(zhǔn)確。

    鑒于SEIR模型不能準(zhǔn)確地描述無癥狀感染者的傳播特點(diǎn),因此,在原有模型的基礎(chǔ)上,建立SEIADR模型,建模流程如圖2所示。

    圖2 建模流程圖

    該模型將人群劃分為六類:

    (1)易感者:即未得病,但缺乏免疫能力,與感染者或潛伏者接觸后容易受到感染。

    (2)潛伏者:接觸過感染者,在一定潛伏期內(nèi)未表現(xiàn)出感染癥狀,具有傳染能力。

    (3)感染者:已經(jīng)有感染癥狀,且具有傳染能力。

    (4)無癥狀感染者:潛伏期內(nèi)或潛伏期后沒有表現(xiàn)出感染癥狀,但具有傳染能力。

    (5)病亡者:因感染病毒去世的人群。

    (6)恢復(fù)者:經(jīng)治療恢復(fù)健康或者自愈,且在一段時(shí)間內(nèi)具有免疫能力。

    SEIADR模型的病毒傳播過程如圖3所示。

    圖3 SEIADR模型的病毒傳播過程示意圖

    其中:A為無癥狀感染人數(shù),D為死亡人數(shù),c1為無癥狀感染者平均接觸人數(shù),1-γ為無癥狀人群轉(zhuǎn)化率,ρ為無癥狀感染者的治愈率,1-α為死亡率。N隨時(shí)間變化的結(jié)果如公式(4)所示:

    引入無癥狀感染者后的病毒傳播過程可表示為:

    2 模型擬合效果分析

    根據(jù)國家衛(wèi)健委公布的湖北省新冠肺炎疫情數(shù)據(jù),以2020年1月20日至2020年3月30日的數(shù)據(jù)作為模型基準(zhǔn)數(shù)據(jù),分別以確診病例和死亡病例作為參照,同時(shí)對(duì)比SEIR模型的擬合結(jié)果,分析引入無癥狀感染者之后模型的預(yù)測(cè)性能。

    由圖4可以看出,SEIR模型的預(yù)測(cè)結(jié)果具有一定的作用,但與實(shí)際確診人數(shù)存在較大誤差,效果并不理想;而利用SEIADR模型預(yù)測(cè)到湖北省新冠肺炎累計(jì)確診人數(shù)會(huì)在2月底3月初左右逐漸到達(dá)峰值,且在3月上旬逐漸趨于平緩,疫情進(jìn)入平臺(tái)期,該結(jié)果與湖北省公布的數(shù)據(jù)基本一致。在采取適當(dāng)?shù)姆揽胤酪叽胧┖?,?fù)工復(fù)產(chǎn)可以進(jìn)入新的階段,人們的生活將逐漸恢復(fù)正常。

    圖5預(yù)測(cè)了湖北省新冠肺炎的死亡數(shù)據(jù)。截止到2020年3月23日,湖北省累計(jì)死亡病例3153例,而SEIADR模型擬合結(jié)果為3108例,在合理誤差范圍內(nèi)。由圖5可以看出,傳統(tǒng)SEIR模型的預(yù)測(cè)能力相對(duì)較差,與實(shí)際數(shù)據(jù)有較大出入,而SEIADR模型能夠有效地預(yù)測(cè)湖北省的真實(shí)情況,且模型顯示3月中下旬累計(jì)死亡人數(shù)達(dá)到峰值,之后逐漸趨于平緩,,接近湖北省公布的真實(shí)數(shù)據(jù)。

    圖4和和圖5為兩種模型分別在同一組確診數(shù)據(jù)下的擬合情況。通過過比較可以看出,由于SEIR模型沒有考慮無癥狀感染者,所以以只能預(yù)測(cè)疫情的大致走向,對(duì)疫情關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的預(yù)測(cè)存在不足[6];而引入無癥狀感染者之后的SEIADR模型能夠很好地?cái)M合原數(shù)據(jù)。

    圖6為SEIADR模型對(duì)疫情的總體仿真結(jié)果。從該圖可以看出,疫情真正的拐點(diǎn)出現(xiàn)在疫情爆發(fā)后60天左右,也就是在2020年2月中旬左右,這與實(shí)際情況相吻合(實(shí)際拐點(diǎn)在2月18日左右)。當(dāng)無癥狀感染者得到有效控制之后,疫情整體也就進(jìn)入平緩下降期,同時(shí)這也是3月份有序復(fù)工復(fù)產(chǎn)的重要依據(jù)。

    圖4 兩種模型確診數(shù)據(jù)擬合對(duì)比圖

    圖5 兩種模型死亡數(shù)據(jù)擬合對(duì)比圖

    圖6 SEI ADR模型整體仿真結(jié)果

    3 結(jié)束語

    本文在傳統(tǒng)SEIR模型的基礎(chǔ)上,建立了SEIADR模型,并利用兩種模型對(duì)湖北省的疫情狀況進(jìn)行擬合分析,結(jié)論如下:

    (1)引入無癥狀感染者后的SEIADR模型比傳統(tǒng)的SEIR模型在擬合精度與預(yù)測(cè)能力方面均有顯著提升。

    (2)從擬合結(jié)果可以看出,1月中旬到2月上旬,累計(jì)確診人數(shù)呈指數(shù)增長,原因一方面是核酸檢測(cè)的質(zhì)和量都有很大提升,另一方面是潛伏期人群開始爆發(fā),也間接說明無癥狀感染者的傳染范圍更廣。

    (3)仿真結(jié)果顯示,疫情在2020年3月中旬得到有效控制。

    綜上所述,SEIADR模型可有效地預(yù)測(cè)新冠病毒的傳播趨勢(shì),本研究具有一定的理論意義。

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