基于真实人际接触数据的新冠肺炎校园传播与防控

随着新冠肺炎疫情在中国的稳定,复学成为目前广大人民群众最关心的热点问题。学生和老师在学校长时间聚集和面对面接触增加了相互传染疾病的风险,虽然学校停课一般被认为是缓解流行病的最可行策略,然而大面积的隔离往往伴随着高昂的社会经济成本甚至会造成社会恐慌。所以在学校出现疫情时,需要尝试使用更加细致科学的防控措施。该文基于真实人际接触数据模拟新冠病毒在校园内的传播,通过计算学生之间的有效距离制定防控措施。研究发现学生在校园内与同班级、同年级学生接触较多,所以当在校园中发现病例时,及时封闭患者班级、年级就可控制住疫情的发展,能取得与封闭学校近似、甚至更好的效果。此外,在无封闭和施加防控措施情况下,分别对无症状患者比例和潜伏期传染性对校园疫情影响进行了分析。在施加防控措施后,每种情况下的疫情都会得到控制,并且会很快迎来疫情好转的时间点。该研究有助于学校选取合适的防控措施,准确评估无症状患者和潜伏期传染性对疫情的影响。

基于连续感染模型的新冠肺炎校园传播与防控策略分析

新冠肺炎疫情在中国平稳后多省已开始复学,在学校这种封闭式环境中师生长时间接触会增加疫情爆发的可能.虽然学校停课可以有效地缓解疫情,但大面积的学生隔离会造成人群恐慌和社会负担,所以针对校园这一特殊环境需要制定更加科学的防控措施.本文中根据患病期间新冠肺炎感染个体病毒排出情况重新定义患者的传染能力,将其引入到传统易感-潜伏-传染-恢复(SEIR)模型后提出了更符合新冠肺炎患者实际传播的连续感染模型.其次,通过真实接触数据计算学生间有效距离,提出针对校园的数字接触追踪防控措施.通过真实在校期间学生接触数据与连续感染模型模拟新冠肺炎在校园中的传播,从而比较各种防控措施对校园疫情的防控效果,并且通过施加防控措施时累计隔离人次评估各防控措施带来的社会影响.结果发现,相比于传统SEIR模型,新冠肺炎在连续感染模型中会造成更大的病例规模,在连续感染模型中验证的防控措施更具有说服力.在校园内采取数字接触追踪防控会在控制隔离人次最少的情况下达到与封闭学校近似的效果.本文研究有助于学校选取合适的防控措施,提出的连续感染模型有助于研究人员更准确地仿真新冠肺炎传播.

新冠肺炎爆发前期武汉外流人口的地理去向分布及影响

该文基于腾讯和百度等地理位置服务所收集到的大规模人口流动数据,对春节前从武汉离开人口的地理分布进行了统计分析。研究发现,首先,虽然武汉市关闭出城通道前的500万流出人口和往年春运期间的正常人口流动无较大差别,但确实有少量人口在“封城”前的最后一段时间内涌出武汉。其次,统计了2020年开始从武汉流出人口的目的地城市信息,发现和往年的目的地分布基本上是一致的。最后,分析了离汉人口对于疾病传播的影响,在衡量影响时必须要考虑潜伏期的作用。该文研究有助于相关人员掌握疫情扩散速度、评估疫情风险,对预测以及阻止新冠肺炎传播提供参考。