关于西非埃博拉疫情态势预测研究的总结分析

西非埃博拉疫情态势预测作为计算流行病学的一次重要实践,显示出计算流行病学在应急资源配置、应急响应策略决策方面的重要价值。本文梳理回顾了2014年计算流行病学在西非埃博拉疫情态势预测方面的研究情况,对主要进展进行了总结分析,并对我国公共卫生应急能力建设提出了建议。

对想定北京和广州发生输入性埃博拉疫情的计算实验研究

本次西非埃博拉疫情引起了世界范围内的高度重视,各国纷纷开展风险评估研究。我们采用仓室模型和基于Agent模型,对北京市和广州市想定发生输入性埃博拉疫情的后续疫情发展态势开展计算实验研究,对影响疫情发展的主要因素进行分析。结果显示,在严格执行埃博拉防控预案、尽快隔离传染性病例的情况下,埃博拉在两地暴发的风险很小。同时,以数据为驱动的计算流行病学也对公共卫生应急部门的基础数据准备工作提出了更高要求。

330个中国城市P空间下公交复杂网络实证研究

目前针对中国城市公交复杂网络的实证研究仍然仅限于数个大城市,而对不同规模城市的公交网络在拓扑结构上是否存在不依赖于人口、社会、经济等外部因素的共性特征,以及城市公交系统演化机制的研究尚不多见.本文实证研究了330个中国城市P空间下公交复杂网络结构特征,发现度分布普遍呈指数分布,表示公交网络演化机制为随机连接而非择优连接;普遍具有较大的簇系数和较小的平均最短路径,呈现典型的小世界特征;网络同配性在N=1 000处发生相变,N>1 000的网络普遍正相关,反之负相关.C<K>与K呈幂律下降关系,表明各城市公交网络具有等级模块性.本文研究结果可为理解城市公交系统演化规律、交通网络建模研究提供指导和参考.

人类接触行为实证研究综述

介绍了当前已有的针对人类接触行为模式的实证研究,总结各研究中一致发现的普适规律,如人类接触行为具有高度同配性、特定社会场合下的接触网络具有典型的小世界特性以及接触时间分布呈幂律特性等,这些规律的发现可以指导传染病动力学建模、复杂网络、流行病学等领域的相关研究。

人工人口生成技术研究综述

随着计算机技术的发展,基于人口数据的的仿真模型被越来越多地应用于传染病建模、战场模拟、交通规划等问题的研究。然而,这些模型都面临着难以获得真实人口数据的问题。解决这个问题的一种重要方法,是使用计算机生成可代替现实人口的人工人口。本文主要介绍3种典型人工人口生成技术的原理、步骤和主要应用,在此基础上对3种技术的优缺点进行分析比较,最后对人工人口生成技术的发展进行了讨论与展望。

基于个体的传染病传播模型应用

西非埃博拉疫情是今年全球重大公共卫生事件,其态势发展一直是国际关注的焦点。为了研判其发展态势,计算流行病学家使用基于个体的传染病传播模型对疫情的发展进行预判,相关结论在疫情防控策略的制定中起到了重要的参考作用。本文综述了基于个体的传染病传播模型的基本原理和发展,并讨论了当前基于个体的传染病传播模型待解决的问题。

传染病动力学建模研究进展

传染病动力学建模是探索传染病的传播规律、研究有效防控策略的重要方法。本文介绍了主要的几类传染病动力学建模方法,分析了这些方法的特点,并讨论了传染病动力学建模的发展方向以及如何选择合理的模型进行研究。

个体自适应行为对结构化人群中传染病传播动力学的影响

人的个体行为对传染病在人群中的传播动态具有重要影响。研究和确定个体自适应行为与疫情发展态势之间的关系,是制定科学的信息发布和心理疏导机制从而做到有效防控疫情、避免社会恐慌的主要基础。该文旨在研究面对传染病大规模传播时,个体自适应行为的触发机制及其对传染病传播动力学的影响。通过分析SARS以来几次大规模突发传染病疫情下个体行为实证数据,确认了两种主要的信息源即公共信息和局部信息对个体自适应行为的诱导作用,并采用健康信念模型描述个体自适应行为的演化机制,采用复杂网络模型分析了自适应行为改变对疫情发展动态的影响。突发新发传染病疫情下的实时公共信息和局部信息诱导个体做出自适应的规避行为,从而降低了感染疾病的概率,有效地抑制了疫情的发展。个体自适应行为对传染病传播动力学具有重要的影响,有效的信息发布机制将诱导个体自适应行为的产生,进而对疫情防控产生积极效果,并可避免社会恐慌的产生。

基于自激点过程的恐怖活动建模研究

受分裂主义和极端民族主义浪潮驱动,近年来,恐怖活动愈加猖獗,对世界各国国家安全构成了严重威胁。分析恐怖袭击时空规律对于准确把握当前恐怖活动态势从而科学地预防和打击恐怖犯罪具有重要的现实意义。本文研究了1970年以来部分国家的恐怖袭击事件时间分布情况,并使用自激点过程模型进行了拟合。结果显示,自激点过程模型可以较好地拟合恐怖袭击事件趋势特征,反映短期内恐怖活动烈度。

基于中国航空网络的传染病大规模传播研究

航空网络在传染病区域性扩散中扮演着重要角色,研究航空网络结构及其对传染病区域扩散的影响对重大传染病应急防控具有重要的现实意义。本文研究了中国及全球航空网络的拓扑结构,并以中国航空网络为载体,模拟了类流感疾病在网络上的传播过程。结果显示,航空网络加快了疫情的区域性扩散,在不施加控制的情况下,很短的时间内,疫情就可以蔓延至整个网络。

恐怖活动动力学建模研究进展

采用数学和计算机建模研究恐怖活动是近几年关于恐怖活动研究的热点之一。本文介绍了3种常见的恐怖活动建模方法,并探讨了模型构建中所需关注的主要问题。

SARS疫情对中国交通运输业和电信业的影响分析

交通运输业和电信业被认为是中国2003年SARS期间受影响的两个典型产业,本研究收集了1997～2003年中国内地的客运量数据和电信业务量数据,采用灰色系统理论预测模型定量评估SARS对交通运输业和电信业造成的影响。通过两个行业数据和SARS疫情数据的时间序列关系分析,发现SARS疫情对交通运输业造成的负面影响很大,而且损失是不可恢复的,损失峰值与疫情死亡人数峰值保持同步,疫情对电信业发展并没有产生预想中的明显推动作用。

突发大规模疫情对经济的影响分析

突发大规模疫情不仅会造成重大人员伤亡,还会给经济带来巨大的冲击。该文分析了突发大规模疫情的特点及其影响经济的途径。从微观、供需和宏观3个层面分析突发大规模疫情造成的经济损失和对国民经济发展的影响,以及各个层面之间的关联关系。相关研究对进一步构建合适的经济学模型分析计算突发大规模疫情对经济造成的损失,并有针对性地制定最具效费比的应对措施具有重要意义。

突发传染病疫情经济损失评估研究进展

当前各种突发传染病疫情所造成的经济损失越来越大,给社会经济运行带来了明显影响,深入研究突发传染病疫情导致经济损失的评估方法,可以为科学应对此类事件提供重要的决策依据。本文分析了突发传染病疫情经济损失评估研究的现实意义,探讨了疫情影响经济的途径,并对目前国内外相关研究方法及进展进行了讨论。

美军症状监测系统ESSENCE典型案例分析及借鉴

症状监测是以非特异性症候群和(或)其他相关指示数据为基础,能够对潜在生物恐怖袭击进行接近实时的监测预警。以美国为代表的发达国家已在症状监测领域开展了深入研究,而我国尚处于探索尝试阶段,我军也亟需进行症状监测实践。该文对美军症状监测系统ESSENSE的发展背景、发展历程、系统特点、监管要求等方面进行了典型案例分析,并对我军开展症状监测研究与实践提出了借鉴。

炭疽恐怖袭击直接经济损失评估方法

以炭疽杆菌芽孢气溶胶恐怖袭击为例,对城市地区遭受非传染性生物剂攻击的直接经济损失评估方法进行研究。将经济损失分为死亡损失、医疗损失、环境洗消、经济活动停顿4个方面构建评估模型,最后以北京某商业区为例,对遭受炭疽杆菌芽孢气溶胶恐怖袭击的经济损失进行计算和分析。相关评估方法可以对生物恐怖袭击后政府资源调配、经济援助等决策提供支持和依据。

生物恐怖事件计算实验支持平台及研究实例

定量分析研究生物恐怖事件过程对国家生物安全战略和有效处置生物恐怖事件具有重要意义。本研究着眼于为定量研究各种类型生物恐怖事件过程提供从基础数据、模型及算法体系-计算实验-情景重现、三维可视化显示的全过程支持,建立生物恐怖事件计算实验支持平台,并以此平台为基础,以北京城区遭受炭疽芽孢杆菌气溶胶袭击为想定进行实例研究并对所造成的危害进行评估。

症状监测在外军生物恐怖早期预警中的应用及启示

以非特异的症候群和(或)其他相关指示数据为基础的症状监测,能够对潜在生物恐怖袭击进行近乎实时的监测预警。本文在简介生物恐怖相关疾病症状监测系统特点的基础上,简要介绍美国、法国、加拿大和新加坡等外军医疗卫生系统应用的症状监测系统,讨论症状监测用于生物恐怖早期预警的发展趋势,以及对我国生物恐怖防御的启示。

甲型H1N1流感防控建模分析

构建了符合甲型H1N1流感疫情传播和防控特点的仓室模型,并用该模型仿真分析了2009年4月到2010年5月之间,中美两国甲型H1N1流感疫情的发展过程。通过对模型中检疫隔离和疫苗接种等防控参数的敏感性分析,讨论了各种防控措施的有效性。结合中美防控策略分析得失,为今后类似的突发传染病疫情防控提供参考依据。

天花生物恐怖风险下最优疫苗接种比例

天花是最危险的生物剂之一,目前全世界已经消除天花疾病,但发生天花生物恐怖袭击的可能性仍然存在。大规模接种天花疫苗是最有效的天花生物恐怖预防措施,但有可能会导致大量接种者产生严重的不良反应甚至死亡。因此,在存在天花恐怖事件可能性但尚未发生的当前,保有一定比例的天花免疫人群会减少真正发生时的整体损失。本文从最小化质量调整生命年损失的角度,探讨国家在不同天花生物恐怖袭击风险下应保有的最佳免疫人群比例。