新冠肺炎传播的系统动力学建模预测及政策建议

新冠肺炎传播的系统动力学建模预测及政策建议


新冠肺炎传播的系统动力学建模预测及政策建议


作者:贾建国,博士,中国系统工程学会系统动力学专业委员会

赵继娣,博士,副教授,华东师范大学公共管理学院

 

2019年12月,我国湖北省武汉市爆发了新型冠状病毒肺炎(WHO命名为COVID-19)传染病疫情。新型冠状病毒肺炎传播性强于SARS,致死率虽然低于SARS,但高于禽流感等,有极大破坏性,目前疫情已迅速扩散到中国全国及世界多个国家。我国各级政府正在开展疫情防控,我们希望通过建模研究,分析与预测疫情发展分情况,为政府的防疫决策提供参考。我们开展建模研究,研究结果已撰写成文《新冠肺炎传播动力学建模预测及政府防控措施分析》。现就研究过程、主要结论和政策建议,概述如下。

1.    研究方法及模型

我们采用的分析方法是传播动力学[1],建模分析工具采用系统动力学[2]。具体的,我们基于疾病传播动力学理论分析新冠肺炎的传播机制,结合我国政府新冠疫情的应对策略和具体管控举措,在SEIR模型基础上,建立了包含易感人群隔离、感染者隔离、医院治疗隔离的多仓室传播动力学模型,推导了疾病传播的有效再生指数,并基于系统动力学建模方法构建COVID-19仿真系统动力学模型(中国全国)。通过政府发布的疫情实际数据,进行模型验证与关键参数刻度。

下面是我们采用的多仓室模型。S易感人群,Sq隔离的易感人群,E被感染处潜伏期人群,Eq被隔离的感染人群,I患病尚未确诊人群,H确诊在医院隔离治疗人群,R出院人群,D在医院因病死亡人群,RI自愈人群,DI非医院因病死亡人群。 

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基于此多仓室模型,我们建立传播动力学方程,推动了有效再参数。此处不一一列举。然后,我们建立了以下面系统动力学模型。

新冠肺炎传播的系统动力学建模预测及政策建议


2.    模型刻度及验证

如下图示,我们采用卫健委公开发布的1月20-2月7日的:每日新增确诊病例、医学观察人群(Sq)、死亡(D)病例、治愈病例(R)四组数据,利用 vensim建模软件,对模型参数进行刻度。刻度好的模型,将其运行数据与实际数据比较。如下图,每日新增确诊病例、现有住院治疗病例(H)、尚在接受医学观察人群(Sq)、死亡(D)病例与实际数据基本吻合,因此模型有效性得到验证。 

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3.    模型仿真分析及主要结论

通过模型仿真分析,我们得到下面结论

结论1. 疫情新增感染、新增发病、新增住院的峰值期已过;下一个峰值期是住院人数、出院人数、和死亡人数峰值期,将在3月初到来。

  • 现有管控措施下,有效再生指数Rc=0.6<1,因此疫情可控。

  • 疫情发展的主要指标变量:新增感染、新增患病、新增确诊住院,均呈现右偏的钟型曲线模式,且峰值次第演进。截至本研究成文之日(2月9日),疫情已越过新增感染峰值、新增发病峰值、新增确诊住院峰值,其中新增感染峰值和新增发病峰值出现在1月底,新增确诊住院的峰值时刻是2月5号;且这三个变量将在4月中旬基本归零。因此,可以确定疫情峰值已过,拐点已过。

 新冠肺炎传播的系统动力学建模预测及政策建议

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从存量数据看,住院治疗总人数将在3月2号左右达到高峰而新增治愈病例、新增死亡病例也将在3月2号左右达到高峰

结论2:2月9号到未来几周的全国春节返城高潮,以及复工高潮,会造成新增感染、新增患病、新增住院确诊人数上升,但只要坚持目前基本管控措施,不会出现二次爆发。

下图所示:春节返城及复工,会带来接触率上升,但不会超过疫情发生前,由于其他管控措施如隔离措施加强,虽然会有新增感染与新增患病人数回升,但仍然处于下降通道,不会造成二次爆发,疫情仍然可防可控。

 

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4.    政策建议

综合以上分析,给出下面政策建议:

建议1:由于疫情峰值已过,已处于下降通道,在保持目前管控措施情况下,国家层面的疫情防控重点,应逐步转移到优化各地尤其是重点疫区的医疗资源配置,加强病患救治效率,以应对3月份到来的住院高峰。

建议2:积极应对春节后返城人流高潮与复工带来疫情上升,一方面要继续坚持现有调控措施,特别是密切接触者追踪与隔离,返程人员自我隔离观察;同时要做好个人防护,复工后减少人员聚集等,以降低有效接触率,将疫情上升风险降到最低。

建议3:基于我们的判断,全国疫情的峰值己过,春节返城复工风险可控,因此建议除重点疫区外,各地可保持现有防控措施,将防控重点定位在鼓励居民加强个人防护措施。不宜继续加码,引起不必要的恐慌,造成社会资源过度投入与浪费,而应积极恢复正常生产与经济活动,弥补疫情带来的损失。

 

5.    致谢

此项研究得益于系统动力学公众群里众多专家学者的交流与讨论,思想碰撞,在此一并致谢。

 

6.    主要参考文献: 

[1].   马知恩等传染病动力学的数学建模与研究. 2019: 科学出版社.

[2].   Sterman, J.D., BusinessDynamics: systems thinking and modeling for a complex world. 2000: McGraw-Hill.

[3].   Qun Li, X.G.P.W., EarlyTransmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel CoronavirusInfected Pneumonia. The New England Journal of Medicine, January 29, 2020, DOI: 10.1056/NEJMoa2001316

[4].   N., I., Estimating thepotential total number of novel Coronavirus cases in Wuhan City, China. 2020.

[5].   Prof Joseph T Wu, P., P. KathyLeung and M. Prof Gabriel M Leung, Nowcasting and forecasting the potentialdomestic and international spread of the 2019-nCoV outbreak originating inWuhan, China: a modelling study. The Lancet柳叶刀.

[6].   Yu, X., Estimating Infect edPopulation of Wuhan Coronavirus in

different policy scenarios by SIR Model. 2020.

[7].   Biao Tang, X.W.Q.L., Estimationof the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public healthinterventions. 2020.

 



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