SARS传染扩散的动力学随机模型_石耀霖(2)

2021-02-21 09:13

考屯叙

4a

卷第

1

00

寸及

2

输人初值O 10 0

介1

,

I

m a、

(按日循环 )=

D o 200 )

l

,

N

to t a l_

s

i e k (对每个感染者扫描 )

是否在传染期否DO 300 K=

是计算每个病人新感染人数l,

凡 w il

_

s i

k c

N

一w

i

ll_ s

j ke

以随机方式建立每个新感染者档案:

感染者区域痊愈或死亡更新DO 400 )=

被谁感染

感染日期、

发病日期

痊愈或死亡日期

隔离日期

凡t

o

t a l_ s ie k

l

,

N

t o t a l_ si e k

按病人做日统计D O 500 )=

]

,

N

z o n e

按区域做日统计D O 6 0 0 1二 1刀 z,

o n e

最终统计

图4

1

s A Rs

随机模型计算程序框图、

个参量中潜伏期是不受人类控制的传染率..

,

造空间结构模型,

,

考虑不同单元间人一、

口流动概率、一

,

该、

病程长度和死亡率则受人类影响型没有影响

死亡率对传染模

潜伏期作为不受人类影响的客观参量,,

参量也会在不同类型区域间 (城市城市城市农村 )不同距离和交通工具联系的区域间不同时段 (季节性的年,、

可变化范围不大

数值实验表明在变化范围内对传

假期政府采取措施后人群强烈反应时. .

,

染模型影响不大在越南的例子中平均潜伏期增加 l d仅引起疫期长度不到 2%的减小和病人总数不到5%

段等 )有所变化虽然目前模型没有包含许多这类因素但不难在以后的模型中加以考虑2

的减少;目前报道富有传染性的病程长度大体在~

主要结果在客观世界中是大自然按一定规则随机产生,.

在此范围内变化影响也不太大增减 l d引起的变化不超过 5%;影响传染病传播的主要因素0 1 4 1d

,

,

是感染率感染率受多种因素控制有的因素与客观的病程相关痊愈后性最强如型,,,

.

,

了一个结果

在模型中是人类按照对大自然规则的,

,

了解认识和构建模型

不是人为能改变的例如病人潜伏期和,

,

.

通过计算机随机产生类似结:里两强调 ( i )人类是否完全认识到大这有点要,,

;

现在认为没有感染性;发病后 3一 s d感染病人做气管切割手术时感染性极强等有,.

自然的规则决定模型是好模型

还是坏模型.

在多大

的因素与人口分布特征有关人群分布有居民区、,

例如易感人群人数;又学校工地农村等不同类、

,

程度上可以信赖这个模型 ( i )即使模型是一个完善的模型并不意味着人们可以完全重现大自然的,

实际结果

,

因为对于随机模型,

,

虽然计算机按同样的.

各自的平均感染率可能不同在采取控制措施时.

,

规则操作但每次运行具体结果不会相同评价和利,

需要针对其特点因地制宜隔离病人和密切接触者.

人类主要通过改变可以,、、

用随机模型时

控制的一些因素来降低感染率例如及早发现病人、,

,

应该是在同一种参数下进行大量实观察其平均的结果并与实际比较即所谓,

,

,

减少门诊交叉感染保护医.

务工作者等所有这些工作的成果在模型中体现在一个参量上:降低平均感染率当然在更现实的模型中还有许多因素要考虑,,.

方法以越南河内的实际结果为例 (数据来自世界卫生组织 )图 2为实际报告的每日发病人数的演变过程,.

Mo

n

te

Ca rl

o

.

瘟疫期共延续了 4 5SARS

d

,

累积感染 6 2人

.

根据目前有关

例如易感人群是否可分为不同组

,

各组内有不同感,,

’”染率 l;]痊愈病人是否获得终生免疫力是否存在被感染但不发病 (或极轻度发病 )病例他们是否携带

:随机模型中我们采用的参数是平均 2 d (这里不是严格意义上潜伏期为 6 5 d平均病程 l.

的报道,

,

,

的住院时间

而是指发病后具有较强传染力的时间 )

病毒和具有传染性137 4

.

考虑

SA R S

的空间传播

,

还要构

感染率

:

定义为每日每个病人平均感染其他人的数WW W.

S C IC

n h云

s

.

CO

m


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