邓春燕, 郭 强, 傅家旗

（上海理工大学 管理学院，上海 200093）

对流行性传染病的实证数据进行建模分析，有助于深入研究传染病的传播规律，发现传染病的传播弱点和趋势，为采取有效的疫情防控手段、保持疫情防控成果提供重要科学支持[1-3]。新型冠状病毒肺炎（COVID-19）作为新型流行性传染病，由于大家缺乏对其传播规律和特性的了解，2020 年初在各地区迅速蔓延。根据国家卫生健康委员会官方网站公布的数据，全国累计确诊人数在2020 年2 月17 日达到最高峰，随后开始下降，疫情得到转变和稳定[4]。国家采取的区域封闭式管理和治疗措施在疫情管控上卓有成效，目前疫情也已经稳定，复工复产皆有序进行[5]。根据疫情前期爆发、中期管控下降、后期稳定的特点，全面研究COVID-19 的传播特性、传播弱点，为实施精准防控、防止少数潜伏或者确诊病例有可能带来的疫情反弹、保持疫情防控成果、实施疫情防控工作提供科学依据。

在COVID-19 突然爆发期间，关于COVID-19 传播的研究也有很多，为国家管理疫情提供了科学支持。除了预测COVID-19 持续时间[5-7]、估算高峰时期感染人数[8-9]、分析隔离对疫情管控的作用[10-11]等，研究工作还包括基于实时的疫情感染数据，利用经典传染病SI 和SEIR 等模型来分析COVID-19 的传播机制[12-13]。比如：利用经典传染病模型中的病例指数增长假设分析人群流动对COVID-19 传播的影响[14-15]；基于SI 模型构建复杂人流网络的COVID-19 传播模型，在未考虑传染病潜伏过程下分析不同省市的疫情传播特点[16]；利用疫情的动态变化数据建立SEIR 模型分析区域隔离的有效性[17]；……