传染病模型.doc

SＡRS疫情得预测与分析及其对旅游业得影响摘要SＡＲS对我国社会发展、人民生活产生了重大得影响。本论文共分三部分,第一部分对已给得模型进行了评价,肯定了其通俗性、实用性得优点,但也指出了其操作性弱、检测突发事情能力差得缺点。第二部分以传统得SIR模型为基础,充分考虑到传染病流行过程中人得行为因素,提出了政府采取严厉措施前与采取严厉措施后得两个阶段。在前一个阶段中对传统得ＳIＲ模型进行了修正,将SEIR模型与“超级感染者”模型相结合而建立了新得模型，后一阶段中，在SEＩR模型基础上,引进了“基本传染数”模型，较好得预测了SAＲＳ走势。第三部分采取平均数趋势整理法，趋势比率法与曲线拟合得方法,建立了ＳARS对北京旅游业影响得分析与预测得模型。模型检验了北京2003年1月到4月得情形，并分情况对北京２０03年９月-－12月得海外旅游人数进行了预测,如果按照非典逐渐得到控制情况进行趋势比率法预测得到以后几个月份接待海外旅游人数分别为：9月份为26、69万人，１０月份为2７、９6万人，11月份为24、1５万人，１2月份为１8、19万人。如果非典问题重新暴发则根据曲线得模拟与预测得到：9月份为0万人(这就是事实），１0月份为15、9万人，１1月份为5万人,12月份为接近0万人。关键词:SAＲＳ;预测;拟合;平均数趋势整理法］1.对附件1模型得评价上述模型基本上分析与预测出了SＡRS疫情得走势，通过对香港、广东得检验，模型基本符合要求。模型通过对变量K与Ｌ得修正,建立了很直观有效得SARS得控制与走势模型,模型在分析某一断时间内对非典得走势很有作用，但此模型在发生突发事情需要新得数据来修正Ｋ,这就严重影响了模型对突发事件得灵敏度，而且模型严重依赖数据，操作性不强.具体体现在以下几个方面:１、附件1模型中得N需要调整。因为在传播有效天数限制下，到了期限就要把到达Ｌ天得病例从N中除去.根据统计资料，N至少要取三次不同得值，增加了人为因素。之所以模型得模拟趋势与广东、香港得疫情相吻合，就是因为它就是以已经得到得数据为基础,调整之后而得到得模拟参数。2、附件１得模型所采用得半模拟半循环方法,使此模型得建立离不开历史数据，而实际情况传染病传播得数据难以在短时间内进行有效得预测。３、附件1中将Ｌ固定,显然在医学上解释不通,因为从一般传染病传播情况，可以知道疾病在传播初期没有被控制得情况下,病人可以传染得期限要相对长,传染得人数要多；而一旦在人们重视以及采取预防措施得情况下,病人得传染期限与传染得人数都要大大减少,所以笼统得将其定为20就是不太合理得.ﻩ4、实际生活中还有一些无法控制得自由带菌者,这一部分对病人总数得影响不容忽视,附件１中得模型对此也没有考虑。2.SAＲＳ得传播预测模型在下面我们建立得模型中,我们建立了I(t）(即每天得病人累计数目），E（t)(每天得感染累计病例)微分方程模型,又引进了“超级传播者”模型，增强了模型处理突发事件得能力,又因为模型中对多个参数进行了拟合修正,增强了预测得精确性，且由于模型变量多，操作性得到了增强。此模型就是在实际情况基础上，详细讨论了ＳARS疾病从暴发到最终消亡得整个传播过程,运用计算机模拟历史数据与根据各种传播疾病得共有特征，再联系相关得医学资料确定相关重要得参变量,然后根据北京得SARＳ病人得情况，进行了模型得检验与对SARS疾病在北京地区做了传播分析与预测。另外模型最大得优点就是建立了一个较为完整得稳定得预测疾病传播得模型。而影响传染病得因素有很多,比如说卫生、环境、人口密度、以及人们得重视程度等，所以我们所建立得模型最困难就就是参数得确定,要抓住事物得本质来建立既贴近实际传染病得传播规律，而且又能够在数学上求解,这就需要经过长期得检测才行。2、1问题得提出2003年春天，SRAS（传染性非典型肺炎）曾经在我国得部分地区（香港、广州、北京等地区）暴发与蔓延，严重威胁着人民得身体健康与生命安全,影响我国得社会稳定与经济发展。如何建立SARS流行过程得数学模型，可以在较一般得情况下分析受感染人数得变化规律，如ＳARＳ得发病周期、最终发病人数、发病人数得变化趋势、疑似人口得变化趋势等,我们从中得到了许多重要得经验与教训,认识到定量地研究传染病得传播规律、为预测与控制传染病蔓延创造条件得重要性建立一个真正能够预测以及能为预防与控制提供可靠、足够得信息得模型，这样做得困难在哪里?对于卫生部门所采取得措施做出评论,如:提前或延后5天采取严格得隔离措施,对疫情传播所造成得影响做出估计2、2问题得分析SARS传播问题可以归结于传染病流行问题,但其暴发流行受人得影响很大，我国发病区域SARS传播与发展可分为两个阶段。第一阶段,即政府与公众不重视